2018'de yapay zeka üzerine sekiz iyi kitabın özünün özeti
Bir, Yaşam 3.0.
Hayat aslında belli bir karmaşıklık derecesine sahip bir sistemdir ve bu sistem kendini kopyalamaya devam edecektir. Hayat, donanım ve yazılıma sahiptir. Donanım, yaşamın somut bir parçasıdır ve bilgi toplamak için kullanılır; yazılım, bilgiyi işlemek için kullanılan yaşamın soyut bir parçasıdır. Yaşamın karmaşıklığı ne kadar yüksekse, yaşam 1.0, yaşam 2.0 ve yaşam 3.0'a bölünebilen sürüm o kadar yüksek olur.
Life 1.0, sistemin her ikisi de DNA tarafından belirlenen kendi yazılım ve donanımını yeniden tasarlayamayacağı anlamına gelir, ancak birçok neslin yavaş evrimi değişimi sağlayabilir. Life 1.0, yaklaşık 4 milyar yıl önce ortaya çıktı ve bu dünyadaki mevcut hayvanların ve bitkilerin çoğu, yaşam 1.0 aşamasındadır.
Life 2.0, sistemin kendi donanımını hala yeniden tasarlayamayacağı, ancak kendi yazılımını yeniden tasarlayabileceği ve öğrenerek birçok karmaşık yeni beceriyi edinebileceği anlamına gelir. Life 2.0, yaklaşık 100.000 yıl önce ortaya çıktı ve insanlar, Life 2.0'ın temsilcisidir. Bununla birlikte, donanımımız, vücudun kendisi ancak DNA tarafından belirlenebilir ve yavaş yavaş değişmesi hala nesillerin evrimine bağlıdır. Diğer bir deyişle Life 2.0, yazılım yükseltmeleri yoluyla çevresel değişikliklere hızla uyum sağlar.
Life 3.0, sistemin, yavaş evrimin birçok neslini beklemeden yazılımını ve donanımını sürekli olarak yükseltebileceği anlamına gelir. Amerikan televizyon dizisi "Westworld" 'ün ikinci sezonunda, uyanmış robot resepsiyonistleri Life 3.0'ın temsilcileridir. Sadece zekayı hızlı bir şekilde yinelemekle kalmaz, aynı zamanda onları fiziksel olarak yeniden tasarlayabilir ve değiştirebilirler.
İkincisi, robotlar ve insanlar.
İnsanlar basit aletler ve makineler kullandıklarında, kendileri de birer araçtır. Başka bir deyişle, insanlar yalnızca araçlarla birleştirildiğinde eksiksiz hale gelebilir ve işe yarayan araçlar haline gelebilir. Ancak robotların görünümü her şeyi değiştirdi. Robotlar, insan zekasını makinelerle bütünleştirdi ve insanlardan bağımsız olarak çalışabilir. Zaten mükemmel bir araçtır.
Yapay zeka, "makine süper insanları" üretmekle değil, insanlara "süper güçler" vermek için teknolojiyi kullanmak, çalışanlara yeni beceriler ve yetenekler kazandırmak, yeni becerileri daha hızlı öğrenmelerine ve daha iyi performans elde etmelerine yardımcı olmaktır. "
İnsan-bilgisayar işbirliğinde, yapay zeka, aşağıdaki üç açıdan insan yeteneklerini geliştirecektir: 1. İnsanlara benzeri görülmemiş veri odaklı içgörüler sağlamak için gerçek zamanlı verileri kullanın; 2. İnsan-bilgisayar etkileşimini teşvik etmek için doğal dil işleme ve diğer etkileşimli arayüzleri kullanın; 3. Sensörler, motorlar ve mekanik parçalar gibi fiziksel ortamlarla kombinasyonu sayesinde insan çalışanlar ile çalışabilir.
Üçüncüsü, derin öğrenme - akıllı çağın temel itici gücü.
Derin öğrenme, derin öğrenen olarak somutlaştırılabilen bir tür makine öğrenme yöntemidir. İlgili tasarım, eğitim ve kullanım yöntemleri kümesine derin öğrenme denir.
Derin öğrenen, birkaç işleme katmanından oluşur, her katman en az bir işleme birimi içerir ve her katmanın çıktısı verilerin bir temsilidir ve işlem seviyesi arttıkça temsil düzeyi artar.
Dördüncü olarak, insanın diğer tarafı
"Yapay zeka diğer tarafta ve biz bu taraftayız." İnsanın diğer tarafı ise insan ve yapay zekanın birbirini yansıtması anlamına geliyor.
5. AI Minimal Ekonomi
Ünlü psikolog ve ekonomi alanında Nobel ödüllü Daniel Kahneman, yapay zekanın neden insanlardan daha akıllı olduğunu düşündüğünü açıkladı: Robotlar ve insanlar arasında üç temel fark var. En önemli fark, robotların istatistiksel akıl yürütmede daha iyi olması; ikinci nokta ise robotların daha iyi duygusal zekaya sahip olmasıdır. Üçüncü nokta, robotların geniş bir görüş alanına sahip olmaları, dolayısıyla çok dar, açık fikirli ve daha akıllı olmadıklarıdır.
Altı, yüz taraflı makine öğrenimi
Yüz yüze makine öğrenimi: Algoritma mühendisleri sizi bir görüşmeye götürür.
7. Derin Öğrenme Teorisine Giriş ve Python Temelli Uygulamaya
Sekiz, "Yapay Sezgi"
Derin öğrenme, derin öğrenmeyi geleneksel yöntemlerden temelde farklı kılan, ortaya çıkan bir düşünme biçiminde (dinamik, hiyerarşik) ortaya çıkmanın yarattığı karmaşık sistemlerle başa çıkabilir. Bununla birlikte, yapılandırılmış verileri entegre etme becerisinin olmaması, derin öğrenmenin günlük yaşamda uygulanmasını kısıtlar, böylece modeller, oyunlar gibi deneme yanılma riskinin sıfır olduğu alanlarda yalnızca insan seviyelerine ulaşabilir ve yalnızca diğer alanlarda insan asistan olabilir. , Yalnızca üretkenliği artırabilir ve görevin tekrarlayan kısmını ortadan kaldırabilir, ancak insanlarda bilişte bir ilerleme elde etmek için devrim yaratamaz. Bu, AI'nın şu anki gelişimi ve aynı zamanda AI endüstrisinin üstesinden gelmesi gereken kutsal kasedir.
