Tsinghua Profesörü Sun Maosong ile diyalog: Üçüncü nesil yapay zeka, "yorumlanabilirlik" konusunu ele almalıdır
Kaynak: The Paper
Bu makale yaklaşık 3800 kelimedir, okumanız tavsiye edilir 10 dakika.
Profesör Sun, yapay zekanın güncel gelişimini, ikilemlerini ve çözümlerini sizlerle paylaşıyor.
İnsanların görme, işitme, dokunma, dil vb. Gibi bilgileri yapay zekanın (AI) doğal dili birden çok açıdan, çoklu modalitelerden ve çoklu disiplinlerden öğrenmesine izin vermek için kullanması gibi, Tsinghua Üniversitesi Yapay Zeka Enstitüsü'nün amacı ve görevidir.
1 Temmuz 2019'da, Tsinghua Üniversitesi Yapay Zeka Enstitüsü'nün sekizinci araştırma merkezi: Doğal Dil İşleme ve Sosyal İnsanlık Hesaplama Araştırma Merkezi (bundan sonra merkez olarak anılacaktır), okul merkezinin FIT binasında bir açılış töreni düzenledi. Merkezin yöneticisi, Tsinghua Üniversitesi Yapay Zeka Enstitüsü'nün başkan yardımcısı ve Ulusal Anahtar Temel Araştırma ve Geliştirme Programı'nın (973 Programı) baş bilim adamı Profesör Maosong Sun'dur.
3 Temmuz'da muhabir Tsinghua Parkı'na yürüdü ve Profesör Sun Maosong ile merkezin kuruluşunun geçmişi, üstlendiği misyon ve yapay zekanın mevcut gelişimi, ikilemleri ve çözümleri hakkında sohbet etti.
Dil, insan zekasının önemli bir sembolüdür ve insan medeniyetindeki konumu ve rolü şüphesizdir.Doğal dil işleme, genellikle "bilgisayarların insan dilini öğrenmesine izin verin" şeklinde açıklanır. Tsinghua Üniversitesi'nin yeni kurulan merkezi, yapay zekanın temel araştırmasını güçlendirmeyi ve makineler için daha güçlü bir bilgi tabanı oluşturmak için beşeri bilimler ve sosyal bilimlerle çapraz işbirliğini güçlendirmeyi ve böylece yapay zekanın dilleri öğrenme ve işleme yeteneğini geliştirmeyi amaçlıyor.
Sun Maosong, yapay zekanın sosyal bilimler ve beşeri bilimlerle entegrasyonu için şu anda iki ana köprü olduğuna inanıyor. Dar veri Finansal piyasadaki veriler gibi, verilere dayanarak piyasa davranışını tahmin edebilir; diğeri Yazılı metin , Haber, haber, kullanıcıların düşüncelerini ve duygularını sosyal ağlara yansıttıkları çeşitli "kısa mesajlar" vb.
İnsan dili ve yazı arasındaki köprüye dayalı olarak, 2015'in sonundan bu yana, makinelerin tüm eski şiirleri "okumasına" ve "anlamasına" olanak tanıyan derin bir sinir ağı yöntemi kullanarak, başlangıçta iki lisans öğrencisinden oluşan bir grup konuyu yönetti. Bu temelde, şiir oluşturma yeteneğine sahip bir AI başlatıldı - "Dokuz Şarkı", yapay zekanın edebi yaratım alanına "sınır ötesi" girmesini sağladı. Halkın ilgisi ve katılımı nedeniyle, "Jiu Ge" şimdiye kadar yaklaşık 4 milyon şiir üretti. "Antik çağlardan günümüze aktarılan toplam şiir sayısının 4 milyondan az olduğu tahmin ediliyor. Bu şekilde düşünürseniz, etkisi fena değil." Grup şu anda halkın gittikçe çeşitlenen "şiir gereksinimlerini" karşılamak için modern şiir neslini inceliyor.
Sosyal beşeri bilimler çok geniş bir kavramdır. Literatüre ek olarak, Yapay Zeka Enstitüsü, bu yıl Tsinghua Üniversitesi Hukuk Fakültesi ile işbirliği yaparak orijinal yasal temele daha fazla bilgi işlem ve yapay zeka bileşenleri ekliyor. Hukuk okulları, "hesaplama hukukunun" gelecekteki yasal araştırmalarda bir gelişme trendi olduğunun giderek daha fazla farkına varmaktadır. Sun Maosong, son yıllarda Yüksek Halk Mahkemesi önderliğindeki dava dosyalarının sayısallaştırılması ve yayımlanmasının hesaplama hukukunun gelişimi için önemli bir temel olduğunu belirtti.
Muhabir gelecekte bir "AI yargıcı" olup olmayacağını sorduğunda Sun Maosong, "Olmalı "Yapay Zeka Yardımcı Hakimi" . Bir makinenin yeteneği, doğası gereği kesinlikle iyi bir yargıçtan üstün olmasa da, makinenin avantajları vardır.Örneğin, çok sayıda dosyayı hızlı bir şekilde okuyabilir.İnsanlar bazen onu tek taraflı, duygusal olarak dalgalı ve yargıçların seviyesi olarak değerlendirir. Yırtık, makineler olmayacak. "
Sun Maosong, büyük verilere dayanan mevcut derin sinir ağı yönteminin (derin öğrenme yöntemi olarak da adlandırılır, aşağıya bakınız) belirli sosyal ve insani alanların araştırma paradigmasında bir değişikliğe neden olabileceğine dikkat çekti. Tsinghua Yapay Zeka Enstitüsü döviz kuru tahmini üzerine yeni araştırmalar yapmaya başlamış olsa da yapay zeka, finans ve ekonominin derin entegrasyonunun harika sonuçlar getireceğine inanıyor.Derin öğrenme yöntemi yaratıcı ve sistematik olduğunda Bu alana uygulandığında, "Ekonomi alanında bir Nobel Ödülü son yıllarda uluslararası alanda ödüllendirildi."
Finansal ve ekonomik sistemlerin yüksek karmaşıklığı göz önüne alındığında, Sun Maosong, Her tür ilgili bilgi ele alındığında ve bu bilgilerle "evrensel" bir tarzda etkin bir şekilde ilgilenmenin mükemmel yolları olduğunda, bu karmaşık sistemin öngörülebilirliği önemli ölçüde artacaktır. . Bir örnek verdi, "Karınca krallığının kendi işleyiş kuralları vardır, ancak bu kural bazen çok kırılgan hale gelebilir, çünkü bir kişi aniden gelip bir tekme atabilir ve bu da krallığı yok olur. Karıncalar dünyasının bakış açısından, bu beklenmedik olay önceden kestirilemez ama insan faktörünü de dahil ederseniz, kişinin doğasını dikkatlice anlayabilirsiniz, örneğin o kişinin şefkatli biri mi yoksa Budist mi olduğu. Bekle, davranışının öngörülebilirliği büyük ölçüde artacak ve karınca krallığının öngörülemezliği de büyük ölçüde azalacak. "
Sun Maosong'un görüşüne göre, klasik finans veya ekonominin araştırma paradigması, esas olarak insanların rasyonel düşüncelerine ve denklem çözmelerine (ister doğrusal ister doğrusal olmayan denklemler olsun) dayanır. Bununla birlikte, karmaşık ve devasa finansal ve ekonomik sistem belirsizliklerle doludur ve birçok olguyu denklemlerle açıkça tanımlamak zordur. Ancak derin öğrenme yöntemi yüksek derecede doğrusal olmama özelliğine sahiptir: Büyük veri tarafından yönlendirilen teoride, herhangi bir karmaşık denklemi dolaylı olarak simüle edebilir ve sistem belirsizlikleriyle daha etkili bir şekilde başa çıkabilir. Bu, finans veya ekonomi alanında tamamen yeni bir araştırma paradigması üretmeyi mümkün kılar.
"Çağdaş yapay zekanın vaftiz babası" ve 2018 Turing Ödülü sahibi Yoshua Bengio, yapay zeka alanında son yıllarda yaşanan büyük değişikliklerin "derin öğrenmenin" ortaya çıkmasından kaynaklandığına inanıyor. "Derin Öğrenme: Yapay Zekanın Rönesansı" başlıklı imzalı yazısında, "Derin öğrenme, son yıllarda yapay zekanın gelişimine yön veren en önemli güç haline geldi. Büyük bilişim şirketleri bu alana yatırım yaptı. Milyarlarca dolar finansman. "
Daha önce muhabirlerle yaptığı bir röportajda Bengio, mevcut doğal dil işleme sisteminin pek çok kelime dağarcığı ve dil dönüştürme becerisinde ustalaştığını, ancak cümlenin gerçek anlamını anlamadığını söyledi. Makine "çok aptalca hatalar yapacak, hatta hayır İki yaşındaki bir çocuğun kavrama yeteneği. " Aynı zamanda insan beynini simüle eden sinir ağının yapay zeka benzeri makine öğrenimi teknolojisine ulaşabileceğine, yani sinir ağı teknolojisinin yeni çağdaki öneminin çok büyük olduğuna inanıyor.
Büyük önemine rağmen, mevcut derin sinir ağı sisteminin büyük bir kusuru vardır: bir girdi verildiğinde, sistemin karşılık gelen sonucu vermesinin temel nedeni insanlara opaktır. Bu anlamda, temelde bir "kara kutu" dur. Bu, sistemin sağlamlığının büyük ölçüde azalmasına neden olacak ve sistemin uygulama kapsamı daraltılacaktır. Makinenin neden hata yaptığını araştırdığımızda (örneğin, makine çeviri sisteminin bir cümleyi neden bu şekilde değiştirdiğini), makine bir açıklama yapamadı, "Her neyse, bunu bu şekilde yapacağım, sen kullanabilirsin."
Ek olarak, derin öğrenmenin başa çıkmada en iyi olduğu şey korelasyondur: "Horoz ötüşü" kelimesi girildiğinde otomatik olarak "güneş doğuyor" cümlesini düşünecektir. Bu bir tür korelasyonu yansıtır, ancak açıkçası ilki, ikincisinin nedeni değildir. Derin öğrenmenin temelde nedensel akıl yürütme yeteneği yoktur. Sun Maosong, derin öğrenmenin yalnızca iki şeyin istatistiksel anlamda ilişkili olduğunu "hissettiğini", ancak ikisi arasında mantıksal bir ilişki olup olmadığını bilmediğini söyledi.
Sun Maosong ayrıca doğal dil işleme araştırmalarının da aynı sorunla karşı karşıya olduğunu açıkladı: Aslında, "yorumlanabilirlik" tüm yapay zeka alanının karşı karşıya olduğu mevcut ikilemdir ve aynı zamanda uluslararası akademik araştırmanın şu anki sınırıdır. Araştırmacılar bu yapay zeka "kara kutuyu" en azından bir "gri kutu" yapmak için çok çalışıyorlar. Sun Maosong, doğal dil işlemede bir bilgi tabanı oluşturmanın bir çözüm olabileceğine inanıyor. Eski şiir yazımını örnek olarak alın: "Baqiao" ve ardından "Zheliu", derin öğrenme bu bilgi bağlantısını şiir kütüphanesinden yakalayabilmelidir, ancak diğer birçok bilgi bağlantısının öğrenilip öğrenilemeyeceğini söylemek zordur. Ancak "Baqiao" ile ilgili her şeyi bilinçli olarak önceden listelersek, örneğin "Bashui, Post Station, Ecstasy, Broken Heart, Chang'an, Guanzhong Eight Scenic Spot, Li Bai, Li Shangyin, Meng Haoran ..." ve bir bilgi haritası oluşturursak, o zaman Makine, daha hedefli olan bu bilgi haritasına dayanarak daha bilinçli şiir yazabilir ve şiir yazma sürecinin belli bir yorumlanabilirliği vardır.
Yapay Zeka Enstitüsü Dekanı Akademisyen Zhang Bo'ya göre yapay zeka, gelişim tarihinde iki nesil rasyonalizm ve deneycilik yaşadı. Üçüncü nesil yapay zeka, ikisinin mükemmel bir kombinasyonu olmalıdır. Yorumlanabilirlik sorununu çözmek, temel araştırma görevlerinden biridir.
Bilgi doğal olarak belirli bir yorumlanabilirliğe sahip olduğundan, bilgi tabanı belirli bir yorumlanabilirliğe sahiptir.
"Genel eğitim bununla ilgilenmek zorunda olsa da, odak uzmanlıktan çok iletişim üzerinde olmalıdır."
Yapay zeka ve büyük verinin damgasını vurduğu dördüncü sanayi devriminin gelişiyle birlikte, birçok yerli kolej ve üniversite yapay zeka eğitimi vermeye başladı. Mayıs 2017'de Çin Bilimler Üniversitesi, Yapay Zeka Teknolojisi Enstitüsü'nü kurarak Çin'de yapay zeka teknolojisi alanında öğretim ve bilimsel araştırmaları tam olarak yürüten ilk yeni kolej türü oldu. 2018'de Şangay Jiaotong Üniversitesi ve Nanjing Üniversitesi Yapay Zeka ve yapay zeka Enstitüsü'nü kurdu. Nanjing Üniversitesi Zeka Okulu, yapay zeka alanında uzmanlaşan ilk lisans öğrencilerini de işe aldı.
Çin'de en iyi yüksek öğrenim kurumlarından biri olan Tsinghua Üniversitesi, her zaman en iyi yeteneklerin yetiştirilmesine büyük önem vermiştir. 2005 yılında kurulan Bilgisayar Bilimi Deneysel Sınıfı (kurucusu ve Turing Ödülü'nün tek Çinli kazananı olan Yao Qizhi nedeniyle "Yao Sınıfı" olarak adlandırılır), ülkede ve dünyada önde gelen bilgisayar yetenek eğitiminin beşiğidir. Birinci sınıf yüksek öğretim, bilgisayar bilimi ve yapay zekanın bir sonraki cesaret verici seviyeye ulaşmasına yardımcı olma sorumluluğuna sahiptir ve bu çağa yıkıcı bir etki getirebilmelidir.
Peki, yapay zeka lisans ana dalının kurulması gerekli mi? Yapay zeka lisans düzeyinde bağımsız bir bölüm olmalı mı?
"Genel eğitim bununla ilgilenmelidir, ancak odak özel eğitim değil genel eğitim olmalıdır." Sun Maosong, Tsinghua Üniversitesi'nin eski başkanı Mei Yiqi'den bir cümle ile Çin'deki en iyi üniversitelerin yapay zeka lisans eğitimine yönelik tutumunu gazetecilere açıkladı. . Sun Maosong, MIT (Massachusetts Institute of Technology), Stanford University ve CMU (Carnegie Mellon University) gibi dünyaca ünlü üniversitelerin müfredat yapımına atıfta bulunduktan sonra, yapay zekanın bilgisayar bilimi ve teknolojiden aceleye getirmemesi gerektiğine inanıyor. Birinci düzey disiplin. Elbette çeşitli üniversitelerin kendi gelişim stratejilerini farklı durum ve ihtiyaçlarına göre formüle edebilmesi anlaşılabilir.
"Tsinghua için esas olan kararlı olmaktır. Özel ihtiyaçlar olmadan değişmeyin. Bir kez değiştiğinde kaotik hale gelecektir. İki grup düzensizce rekabet edebilir." Genel istikrar ve aktif keşif, yapay zeka lisans eğitiminde Tsinghua Üniversitesi'nin politikasıdır.
Bu yıl, Tsinghua Üniversitesi, "Yao Sınıfı" na ek olarak yeni bir "Akıllı Sınıf" kurdu. Tam adı "Tsinghua Akademisi Yapay Zeka Sınıfı". Bilgisayar eğitim yapısının büyük ölçüde değişmeden kaldığı varsayımı altında, bu küçük ölçekli deneysel sınıf yapay zeka için kullanılacak. Zeki yeteneklerin, özellikle de lisans düzeyinde en iyi yeteneklerin yetiştirilmesinin derinlemesine araştırılması. Yapay Zeka Enstitüsü'nün çalışmaları, ağırlıklı olarak yüksek lisans düzeyinde, özellikle de doktora öğrencilerinin eğitiminde konumlanmıştır.
Bu merkezden önce, Tsinghua Üniversitesi, Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü Temel Teori Araştırma Merkezi ve Akıllı Robot Araştırma Merkezi dahil olmak üzere art arda yedi araştırma kurumu kurdu.
Sun Maosong, bu sekiz merkezin temel güçlü yönlerinin, insan algısı ve bilişini incelemek olan yapay zeka araştırmalarının "başlangıç kalbine" karşılık geldiğini söyledi. Algılama için en önemli kanallar görme ve işitmedir, bu nedenle görsel zeka ve işitsel zeka merkezleri kurulmuştur ve biliş insan dilini, muhakemeyi, mantığı ve öğrenme yeteneklerini yansıtır, böylece temel teori merkezleri, bilgi zeka merkezleri ve doğal dil işleme kurulur. Merkez vb. Daha fazla keşif, akıllı insan-bilgisayar etkileşimi, akıllı çok modlu bilgi etkileşimi ve hatta robotlar üzerine yapılan araştırmadır.Merkez ve merkez birbirleriyle yakından bağlantılıdır ve işbirliği içindedir.
Henüz bir yaşını dolduran Tsinghua Yapay Zeka Enstitüsü, temel olarak "Güçleri entegre edin ve genel düzenlemeler yapın" Amaç. Sun Maosong, önümüzdeki iki merkezin "Sosyal Ağ Büyük Veri" ile "Yapay Zeka Çipi" Anahtar kelime olarak.
Editör: Huang Jiyan redaksiyonu: Lin YilinTsinghua-Qingdao Veri Bilimi Enstitüsü'nün resmi WeChat kamu platformunu takip edin " THU Veri Pastası "Ve kız kardeş numarası" Veri Pastası THU "Daha fazla ders avantajı ve kaliteli içerik elde edin.
