Standardizasyon, yapay zekanın geliştirilmesindeki bir eksikliktir
İResearch verilerine göre, küresel yapay zeka pazarı 2020'de yaklaşık 119 milyar yuan olacak. Önümüzdeki 10 yıl içinde yapay zeka, devasa alana sahip 200 milyar ABD doları değerinde bir pazar olacak. Bununla birlikte, yapay zeka pazarının hızla yükselmesiyle birlikte, endüstrinin hızlı gelişimi ile standart bir sistem eksikliği arasındaki çelişki özellikle öne çıktı.
Gelişmekte olan bir endüstri olarak, yapay zeka standartları, özellikle de değerlendirme spesifikasyonları, açıkça geride kalıyor, sadece Çin'de değil, aynı zamanda küresel olarak da geride kalıyor.Temelde yurtiçi ve yurtdışında karşılık gelen endüstri standartları ve değerlendirme spesifikasyonları yok. Bunun nedeni bir yandan yapay zeka teknolojisi ve ürünlerinin hızla gelişmeye devam etmesidir.Sektörün yapay zekanın kavramı, çağrışımı, uygulama modu ve zeka seviyesi konusunda fikir birliğine varması hala zordur.Mevcut standardizasyon çalışma temeli görece zayıf, ikincisi yapay zeka Akıllı standartlar, farklı standardizasyon teknik komitelerini içeren birçok ortak teknik alanı içerir.Yapay zeka alanındaki standardizasyon çalışmalarının sınırlarının daha fazla netleştirilmesi gerekir; son olarak, ilgili etik ve güvenlik standartları genellikle daha fazla farklılığı tetikleyen teknolojinin gelişiminin gerisinde kalır. Ve tartışmalar, standart belirleme çalışmalarına yeni zorluklar getirdi.
Peki, yapay zeka sektörünün gelişimine ne tür standartlar faydalıdır? Yapay zekanın yurtiçi ve yurtdışındaki mevcut gelişimi analiz edilerek aşağıdaki standardizasyon talep analizi elde edilebilir:
(1) Yapay zeka araştırmasının kapsamını tanımlayın. Yapay zeka, laboratuar araştırmalarından çeşitli uygulama alanlarında pratik sistemlere kayarak hızlı bir büyüme eğilimi gösterdi.Bu, birleşik terimlerle tanımlanmalı, yapay zekanın çağrışım, uzantı ve talebinin temel kavramlarını netleştirmeli ve endüstriyi doğru anlamak ve anlamak için yönlendirmelidir. Yapay zeka teknolojisinin halk tarafından yaygınlaşmasını kolaylaştıracak yapay zeka teknolojisi;
(2) Yapay zeka sisteminin çerçevesini açıklayın. Kullanıcılar ve geliştiriciler, yapay zeka sistemlerinin işlevleri ve gerçekleştirilmesiyle karşı karşıya kaldıklarında, genellikle yapay zeka sistemlerini bir "kara kutu" olarak görürler, ancak yapay zeka sistemlerinin şeffaflığını teknik çerçeve şartnameleri yoluyla artırmak gerekir. Yapay zeka sistemlerinin geniş uygulama yelpazesi nedeniyle, genel bir yapay zeka çerçevesi vermek zor olabilir.Daha gerçekçi bir yol, belirli bir kapsam ve problemde belirli bir çerçeve vermektir. Örneğin, makine öğrenimine dayalı mevcut yapay zeka sistemi ana akım teknolojidir ve bulut bilişim ve büyük veri dahil olmak üzere teknik kaynaklara dayanır.Makine öğrenmesine dayalı bir yapay zeka sistemi çerçevesi bu temelde oluşturulabilir, Bileşenin işlevini tanımlayın;
(3) Yapay zeka sisteminin zeka seviyesini değerlendirin. Yapay zeka sistemlerinin zekalarına göre bölünmesi konusunda her zaman tartışmalar olmuştur.Zeka seviyesini ölçmek için bir ölçüt vermek zor ve zordur. Farklı uygulamalarda akıllı sınıf değerlendirme gereksinimlerinin daha da netleştirilmesiyle, sorunu aşamalı olarak çözmek için standardizasyon çalışmasına ihtiyaç vardır;
(4) Yapay zeka sistemlerinin birlikte çalışabilirliğini teşvik edin. Yapay zeka sistemleri ve bileşenleri belirli bir karmaşıklığa sahiptir ve farklı uygulama senaryoları farklı sistemleri ve bileşenleri içerir. Sistemler ve bileşenler arasında ve bileşenler arasında bilgi etkileşimi ve paylaşımı, birlikte çalışabilirlik yoluyla sağlanmalıdır. Yapay zeka birlikte çalışabilirliği, veri birlikte çalışabilirliğini sağlamak için farklı akıllı modül ürünleri arasındaki birlikte çalışabilirliği de içerir, yani farklı akıllı ürünler standartlaştırılmış arayüzlere ihtiyaç duyar. Standardizasyon çalışması, yapay zeka sisteminin uygulama programı arayüzünü, hizmet ve veri formatını garanti eder ve standart ve uyumlu arayüzler aracılığıyla değiştirilebilir bileşenleri, verileri ve işlem modellerini tanımlar;
(5) Yapay zeka ürünlerinin değerlendirilmesi. Endüstriyel bir ürün olarak yapay zeka sistemlerinin, ürünün kalitesini ve kullanılabilirliğini sağlamak ve sektörün sürdürülebilir kalkınması için bir garanti sağlamak için işlev, performans, güvenlik, uyumluluk ve birlikte çalışabilirlik açısından değerlendirilmesi gerekir. Değerlendirme çalışması genellikle test etme ve değerlendirme gibi bir dizi faaliyeti içerir.Değerlendirme nesneleri, otonom sürüş sistemleri ve hizmet robotları gibi ürünler olabilir.Standartlaştırılmış prosedür ve yöntemlere göre, ölçülebilir göstergeler ve ölçülebilir değerlendirme sistemleri aracılığıyla bilimsel değerlendirme sonuçları elde edilebilir. Standartların uygulanmasını teşvik etmek için eğitim, tanıtım ve diğer yollarla işbirliği yapın;
(6) Anahtar teknolojileri standartlaştırın. Bir model oluşturan ve yaygın olarak kullanılan anahtar teknolojiler, sürüm parçalanmasını ve bağımsızlığı önlemek ve birlikte çalışabilirliği ve sürekliliği sağlamak için zaman içinde standartlaştırılmalıdır. Örneğin, derin öğrenme çerçevesine bağlı kullanıcı verileri, veri alışverişini sağlamak için sinir ağının veri temsil yöntemi ve sıkıştırma algoritması aracılığıyla temizlenmeli ve verilerdeki kullanıcıların haklarını ve çıkarlarını korumak için platforma bağlı olmamalıdır.İnsan-bilgisayar etkileşimi teknolojisi gibi diğerleri, Sensör arayüzleri ve temel algoritmalar gibi temel standartların da mümkün olan en kısa sürede formüle edilmesi gerekir;
(7) Güvenliği ve etiği sağlayın. Yapay zeka, çeşitli cihazlardan, uygulamalardan ve ağlardan büyük miktarda kişisel, biyolojik veya diğer karakteristik verileri toplar.Bu veriler iyi organize edilmemiş ve yönetilmeyebilir ve sistem tasarımının başından itibaren uygun gizlilik koruma önlemleri alınabilir. İnsan güvenliği ve can güvenliği üzerinde doğrudan etkisi olan yapay zeka sistemleri, insanlar için tehdit oluşturabilir.Bu tür yapay zeka sistemleri yaygın olarak kullanılmadan önce, güvenlik sağlamak için sistemlerin standardizasyon ve diğer yollarla standartlaştırılması ve değerlendirilmesi gerekir.
(8) Endüstri uygulama özellikleri için standardizasyon. Yaygın teknolojilere ek olarak, yapay zekanın belirli endüstrilerde uygulanmasının ayrıca bireysel gereksinimleri ve teknik özellikleri vardır.Ev uygulamaları, tıbbi uygulamalar, ulaşım uygulamaları vb. Gibi tipik uygulamaların, belirli ekipmanların işlevsel performans özelliklerini, sistem bileşimini ve birbirleriyle ilişkilerini dikkate alması gerekir. Bekle.
Eğitim Bilgileri
Ayrıca ziyaret etmek için URL'ye de tıklayabilirsiniz
