Bir sonraki bilişsel zeka olasılığı
Xin Zhiyuan Rehberi Bilişsel zeka alanında, AI şirketleri nasıl daha fazla atılım yapabilir? İFLYTEK Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Araştırma Enstitüsü Dekanı Hu Guoping, AI WORLD 2018 Zirvesi'nde bilişsel zekanın en son ilerlemesi ve bir sonraki yönü hakkındaki düşüncelerini paylaştı: Bilişsel zeka alanında daha ileri gitmek istiyorsanız, sadece kalamazsınız Kelimenin tam anlamıyla, daha fazla dikkat edilmesi gereken şey, dilin altındaki bilgeliğin doğasıdır.
Hesaplamalı zeka, algısal zeka ve bilişsel zeka, yapay zekayı keşfetme yolundaki üç adımdır.
Hesaplamalı zeka açısından, makineler insanları çok geride bıraktı. Algısal zeka açısından da makineler, insanlarla kıyaslanabilecek bir düzeye ulaştı. HKUST iFLYTEKin konuşma tanıma hata oranı yılda% 30'dan fazla azaldı. 2018 CHiME-5 Uluslararası Çok Kanallı Konuşma Ayırma ve Tanıma Yarışması'nda, çok fazla gürültü paraziti ve üst üste konuşmanın olduğu daha zor konuşma tanıma görevleri ile karşılaşıldığında HKUST IFLYTEK yine birinciliği kazandı.
Yapay zeka ile 19 yıldır derinlemesine ilgilenen iFLYTEK, konuşma tanıma, konuşma sentezi, anlamsal anlama ve görüntü tanıma gibi teknolojileri temel alarak "Çin'de Akıllı Üretim" olarak etkisini genişletmeye devam etti. İFLYTEK'e yerleştirilen ilk Eyalet Anahtar Bilişsel Zeka Laboratuvarı değil, iFLYTEK ayrıca yapay zeka + beyin bilimi gibi ileriye dönük birçok bilimsel araştırma alanını araştırdı.
20 Eylül'de, AI WORLD 2018 Dünya Yapay Zeka Zirvesi, 2018'de AI alanına önemli katkılarda bulunan kişileri, şirketleri ve ürünleri seçmek ve AI'nın ilerlemesini ve gelişimini etkili bir şekilde desteklemek için AI alanında yıllık ödül olan AI Era İnovasyon Ödülü'nü yayınladı. HKUST iFLYTEK, dünya lideri akıllı ses teknolojisi ile "Çin'deki En İyi 10 Yapay Zeka Önde Gelen Şirket" listesini başarıyla yaptı. HKUST iFLYTEK'in kurucusu ve başkanı Liu Qingfeng de "En İyi 10 Çin Yapay Zeka Figürü" seçildi.
Buna ek olarak, zirve ayrıca "En İyi 10 Yapay Zeka Ürün Etkisi" ödülüne layık görüldü ve Xunfei Translator 2.0 başarıyla kısa listeye alındı. Şu anda, Xunfei Translator 2.0, Çince ve 33 dil arasında anında karşılıklı çeviri, çevrimdışı çeviri, fotoğraf çevirisi, lehçe çevirisi ve diğer işlevlere sahiptir ve İngilizce çeviri düzeyi üniversite düzeyi 6'ya ulaşmıştır.
IFLYTEK, algısal zeka ve bilişsel zeka alanında doğal dil işleme teknolojisinde dünyaya öncülük etmiştir. İFLYTEK kıdemli başkan yardımcısı ve araştırma enstitüsü dekanı Hu Guoping, AI WORLD 2018 Dünya Yapay Zeka Zirvesi'nde şunları söyledi: "Makinelerin doğası Dil kavrayışı, insanların ortalama düzeyini aştı. Bu, bilişsel zekada büyük bir gelişme. "
Bununla birlikte, yapay zeka şirketlerinin en üst düzey yapay zeka-bilişsel zekaya tam olarak nasıl ulaşabileceklerine gelince, Hu Guoping, "Bilgi ve muhakeme yeteneğini vurgulayan bilişsel zeka açısından, makineler ve insanlar arasında hala bir boşluk var." Doğa. Dil işleme teknolojisi gerçekten de bilişsel zekanın önemli bir teknik köşe taşıdır, ancak doğal dil işleme teknolojisi belirli alanlarda insanları geride bıraksa bile, AI hala bilişsel zeka düzeyinde ürkütücü zorluklarla karşı karşıyadır.
"Şu anda, çoğu endüstrinin bilişsel zeka konusundaki uygulamaları çoğunlukla salt metin düzeyindedir. Bununla birlikte, dil yalnızca insan zekasının taşıyıcısı ve yüzey katmanıdır. Bilişsel zeka yalnızca metin düzeyinde yapılırsa, çok düşük bir tavana sahip olabilir." Bir soru, Hu Guoping bu zirvede bilişsel zekanın bir sonraki yönünü paylaştı, "Bilişsel zeka yolunda ilerlemek istiyorsanız, dil altında bilgeliğin özüne dikkat etmeniz gerekir."
Aşağıda, HKUST Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Araştırma Enstitüsü Dekanı Hu Guoping'in AI WORLD 2018 Dünya Yapay Zeka Zirvesi'nde yaptığı bir konuşma yer almaktadır. "The Latest Progress and Next Thinking of Cognitive Intelligence" ana içeriği:
Hu Guoping : Yapay zeka artık onu üç adıma, hesaplamalı zekaya, algısal zekaya ve bilişsel zekaya ayırmaya alışkın. Hesaplamalı zeka açısından, makineler insanları çok geride bıraktılar. Algısal zeka açısından makineler, insanlarla karşılaştırılabilir. Bilişsel zeka, bilgiyi, muhakemeyi ve diğer ilgili becerileri vurgular. Anlayabilir ve düşünebilir. Bu yönlerden makineler ve insanlar Arasında hala bir boşluk var.
Tıp pratisyenlerinin ulusal niteliklerini geçen dünyanın ilk robotu: güçlü doğal dil kavrayışı ve insan adaylarını aşan puanlar
Algısal zeka ile ilgili olarak, işte iki örnek. İlki konuşma tanıma, iFLYTEK dahil birçok şirketin konuşma tanıma konusunda çok iyi iş çıkardığını herkes bilir.Son altı yılda, konuşma tanımanın yıllık hata oranı% 30 azaldı. Diğer bir deyişle, tanınma oranı 2012'de yaklaşık% 85'ten şimdi% 97-98'e yükseldi.
Aynısı, şu anda sıradan gerçek kişilerin konuşma düzeyini çok aşan konuşma sentezi için de geçerlidir. Bu yılın Ocak ayında, yapay zeka konuşma sentezi CCTV'nin "Yenilikçi Çin" programına resmen uygulandı: son spiker Li Yi'nin sesini sentezleyebilir Ekranı yeniden oluşturun.
diğer yandan, Bilişsel zeka, anlamsal anlama, bilgi ifade etme, ilişkisel akıl yürütme, akıllı soru cevaplama ve otonom öğrenmeyi içerir.Çoğu bilişsel zekanın daha zor bir görev olduğunu düşünür. Ve bu hayati bir görevdir. Önümüzdeki on yıldaki en önemli görev ve bilişsel zekadaki en tipik görev okuduğunu anlamadır: Makinelerin mevcut okuduğunu anlama, doğru eşleştirme göstergelerinde insan seviyesini aştı, makinelerin okuduğunu anlama göstergeleri 82,48'e ulaştı ve ortalama insan seviyesi 82.3, bu aynı zamanda bilişsel zekada büyük bir gelişmedir.
Makine okuyabildiğinde, iFlytek robotu tıbbi kitapları okuması için eğitiyor. 2017'de iFlytek robotu "Akıllı Tıp Asistanı", Çin'in gerçek ulusal klinik uygulayıcılarının kapsamlı yazılı testine katıldı ve testi 456 puanla geçti. Sınav, böylelikle Çin'de böyle bir sınavı geçen ilk yapay zeka robotu oldu.
Ayrıca, iFLYTEK'te artık sadece Devlet Anahtar Bilişsel Zeka Laboratuvarı değil, iFLYTEK yapay zeka + beyin bilimi gibi birçok alanı da araştırıyor.
Bilişsel zeka yolunda daha ileri nasıl gidilir? Sadece saf kelimelerde durmamalı, aynı zamanda dilin altındaki bilgeliğin özüne de dikkat etmeliyiz.
Yapay zeka ve beyin biliminin birleştiği birçok alan var.Aşağıda paylaşmak istediğim içerik, bilişsel zekanın bir sonraki yönü hakkında düşünmekle ilgili.
Birkaç örnek vermek gerekirse, mevcut bilişsel zeka uygulamasının salt metin düzeyine veya hatta sözcükleri semboller olarak kullanma düzeyine ait olduğuna inanıyoruz. Dağ olarak babanın sevgisi gibi bu örneklere baktığımızda, babanın dağ olarak sevgisinin dik değil ağır olduğunu biliyoruz. Burada çok önemli olduğunu düşündüğümüz bir kavram var - dilin temeli sorunu.
Kardeş Flathead Yunqi Konferansı'nda yayınlanan Kardeş Flathead'i herkes biliyor. Bu kelime dağarcığını anlamıyorsanız, kesinlikle kontrol edeceksiniz. Böyle bir metnin açıklamasını bulursanız, böyle bir kelime dağarcığını gerçekten anlayamayabilirsiniz veya Beyindeki gerçek izlenimler. Flathead'in konseptini, izlenimini ve bilgisini oluşturmak için bir resme ihtiyacınız var ve belki de bir engerek ile savaştığı bir videoyu izleyin. Biz buna dil temeli diyoruz ve dünyayı anlamak için bu yeteneğe sahip olmalısınız. İnsan zekası çoklu modaliteye dayanır, saf dil sembolleri kapalı döngü kendi kendine tutarlı olamaz. Dilin insan zekasının sadece taşıyıcısı ve yüzey katmanı olduğuna inanıyoruz.Sadece metin sembolleri düzeyinde bilişsel zeka yaparsak, çok düşük bir tavana sahip olabilir.
Başka bir örnek vermek gerekirse, elma daha mı büyük yoksa yumurta mı daha büyük? Bir elmanın uzunluğunu 10 cm, yumurtanın 5 cm uzunluğunu asla tahmin edemezsiniz Bir elma yumurtadan büyüktür. Bunun yerine, kafada bir elma izlenimi ve doğal olarak doğrudan multimodalite ve hatta fizik izlenimine dayalı olarak değerlendirilebilecek bir yumurta izlenimi vardır. Dilin zekanın sadece yüzeyi ve taşıyıcısı olduğuna ve daha fazla zekanın dilin altında olduğuna inanıyoruz Bu, dilin altındaki zekanın doğası hakkında biraz düşünmektir.
Bilişsel zekanın zorluğu: İnsanlar için nesneye ve zaman-mekan algısına dayalı sıralı bellek ve tahmin elde etmek zordur.
Şehirlerde yaşayan kargalar fındık yemek için yolda arabaları nasıl kullanacaklarını bilirler ve araba kırmızı ışıkta durdurulduğunda onları güvenle yiyebilirler. Böyle bir gözlem ve kullanım sürecinde kargalar gösterir. Kendi bilgeliğimi kazandım ama süreçte dil yok. Üç boyutlu bir uzayda nesnelerin dizilerini algılama, hatırlama ve tahmin etme yeteneği artı tek boyutlu bir zaman koordinatı olarak tanımlanan dil altında bilgeliğin özü için genel bir formül olduğuna inanıyoruz. Üç boyutlu uzayda, ister insan ister karga olsun, gözlem süreci sırasında hareket yasalarına veya nesnelerin değişmesine hakim olmuşlardır.
İnsan da bu öğrenme sürecindedir, bu süreçte nesnelerin, mekanın ve zamanın algılanışını kavrarlar ve onları bir araya getirerek sonunda bilgeliği oluştururlar.
Örneğin, bir kibrit ateşlendikten sonra, kibritin tutuşturulduğunda nasıl görüneceğini söyleyen bir kitap olmayabilir, ancak herkes ateşlendikten sonra kibritin şeklini bilir, çünkü zaten kafanızda bununla ilgili bir fikriniz var. hafıza. Bir kağıt parçası üzerinde bir kibrit yakılırsa, kağıt yanar, bu hafızanızda bulunan bilgidir. İnsanların çevre ile etkileşime girdiği tüm süreçlerde doğal olarak çok fazla anı üretirler.Bu anılar bilgelik oluşturur, tahminlerde bulunurken bu bilgelikleri kullandığımızda bilinçaltı zihnimiz olur.
Bilim ve Teknoloji Müzesinde pasif musluk suyu var ve asılı musluk sürekli olarak aşağıya iniyor. Çocuklar ilk başta bu fenomene şaşıracaklar çünkü normal ortam eğitiminde musluğun arkasında bir boru olması gerektiğini anladılar. Bu aslında, insanların gerçek yaşamında sekans hafızası ve öngörü kullanımına bir örnektir. Beyin bilimcileri, öğrenme ve hafızanın beyin çalışmasının temel mekanizmaları olduğuna inanırlar. Ayrıca dizilerin hafızasının ve karşılık gelen tahmin yeteneğinin de insan beyni çalışmasının çok önemli modları olduğuna inanıyoruz.
Gelecek beklentileri: Bilgeliğin özünün genel formülünü elde etmek için AI makinelerinin çok modlu modelleme ve tahmin yeteneklerini eğitmek
Bir varsayımımız var: En karmaşık insan beyninin kendi bilgeliğinin de basit bir genel formülü vardır, yani çok modlu dizilerin hafızasını modelleme ve tahmin etme yeteneği. İnsan beyninin dopamin ve mantıksal düşünme de dahil olmak üzere daha fazla yeteneği veya işlevi olmasına rağmen, yaşamdaki birçok yetenek aslında bilgi birikimi ve akıllı uygulama elde etmek için çok modlu dizi belleğine ve öngörüye dayanmaktadır. nın-nin.
Ayrıca, yapay zekamızın 100 milyon video izlemesine izin verirsek ve video içeriği yoğun bir yolsa, önümüzdeki saniye yolun nasıl olacağını tahmin edebilir mi? Aslında emin değilim. Bu, az önce bahsedilen genel formülü doğrulamak için ideal bir görevdir. Bir makinenin çok sayıda video izledikten sonra, derin öğrenmeye dayalı tahmin yapmaya devam edebileceğini umuyoruz. Bu tür bir görevin faydaları nelerdir? Denetimli eğitim verisi sorununu bir dereceye kadar çözer: tüm sıralama tahmin görevlerinde, bir sonraki andaki yol durumunu tahmin etmek için önceki andaki yol koşullarına bağlı olarak yanıt bir dereceye kadar hazırdır, aslında etiketli cevabı çok büyüktür. Parça mevcut resimde. Belki de böyle bir sıralama görevinde modelleme ve tahmin elde etmek için uçtan uca derin öğrenme modelini ve bazı soyut yetenekleri kullanabilirsiniz.
İFLYTEK, gelecekte makinelerin modelleme ve tahmin yeteneklerini eğitmek, bilgeliğin özünü keşfetmek ve bilgeliğin özünün genel formülünü elde etmek için daha etkili yöntemler kullanmayı umuyor. Örneğin, makinenin yol koşullarını tahmin etme, kamerayı yüksek hızlı bir kamera veya sürüş kaydedici ile değiştirebilme yeteneğine sahip olmasına izin verin veya sürücünün bakış açısıyla. Bir saniye veya daha uzun süre içinde yol koşullarına göre tahmin edilir ve insansız sürüş daha akıllı ve daha güvenli hale gelir.
Ekranda "Teşekkürler" kelimesi göründüğünde aslında sekans tahmininiz konuşmamın bittiğini söyleyebilir.Teşekkür ederim, merdivenlerden aşağı ineceğim.Sekans tahminimde alkışlamalısınız.
Teşekkür ederim!
