Shenzhen "AI" Liderlik Zirvesi: Jack Ma, makine zekasının bir insan ortak olması gerektiğini söyledi; Robin Li, Ma Huateng ve Shen Xiangyang, AI'ya odaklandı
Xinzhiyuan Raporu
Jack Ma: AlphaGo insanları yener, Peki TM Ne?
Bir virajda dokuz turda on turu geç, şeritleri değiştirmeli ve geçmeliyiz
İlk on altın cümle
1. Şu anda çok etkilendim çünkü bir ekonomist (Tsinghua Üniversitesi Ulusal Finans Enstitüsü Dekanı Zhu Min'e atıfta bulunarak) yapay zeka hakkında bu kadar uzun süre konuşabilir.
2. Herkes şirketlerin yapmasının zor olduğunu söylüyor, ancak şirketler bunu asla iyi yapmadı; herkes kuruluşların yapmasının zor olduğunu, ancak kuruluşların bunu asla iyi yapmadığını söylüyor.
3. Gelecekte, önemli olan kendinizi daha iyi hale getirmek değil, başkalarını daha iyi hale getirmektir. Başkalarını güçlendirin.
4. Önümüzdeki 10 yılda beş sektör hızlanacak: yeni perakende, yeni teknoloji, yeni enerji, yeni üretim, yeni finansman vb. Bazıları saçma konuştuğumu söylüyor, yine de saçma konuşuyorum, tekrar etsem de önemli değil.
5. Gelecekteki üretim standartlaştırılmamış, kişiselleştirilmiş özelleştirme olacaktır.
6. Bir virajda sollamamalıyız, ancak sollamak için şerit değiştirmeliyiz. Virajda sollama, 9 turda 10.
7. İnternet sizi soymaktan değil, İnternet ve teknolojiye olan ilgisizliğiniz fırsatları kaybetmenize neden oluyor.
8. İnternet yüksek teknoloji değildir, tüm endüstriler için bir zorunluluktur. Önümüzdeki 30 yıl İnternet şirketlerine değil, interneti iyi kullanan şirketlere ait olacak.
9. Alpha Dog, insanları insanlarla mağlup etti Şahsen düşünüyorum, peki ne oluyor? Makineler insanları mağlup ettikleri için övgüye değer değiller Makineler insanların yapamayacağı şeyleri yapabilir ve makineler insanların yaratamayacağı şeyleri yapabilir.
10. Önümüzdeki 30 yıl güç ve bilginin rekabeti değil, hizmet, deneyim ve duygu rekabeti olacaktır. Yalnızca başkaları için değer yaratan ve başkalarını güçlendiren kişiler başarılı olabilir
Aşağıdaki canlı yayına dayanarak Xinzhiyuan tarafından derlenen içeriktir.
Ma Yun ilk olarak yapay zeka konusundaki konuşması için Zhu Min'e teşekkür etti ve Çin'de ekonomistlerin ilgilendiği konularda başarı şansının daha yüksek olduğunu söyledi.
Jack Ma, son 20 yılın İnternet teknolojisi çağı olduğuna ve önümüzdeki 30 yılın İnternet çağı olduğuna inanıyor ve önümüzdeki 30 yıldaki değişiklikleri hayal edemiyoruz. Çevrimiçi ve çevrimdışı adaletsizlikle ilgili mevcut tartışmanın yanlış bir öneri olduğuna inanıyor. Reel ekonomi hiç bu kadar kolay olmamıştı. İnternetin reel ekonomi üzerindeki etkisinden şikayet etmeyin, ancak işinizi daha iyi hale getirmek için İnternet'i nasıl kullanacağınızı düşünün.
Jack Ma, önümüzdeki on yıl içinde beş sektördeki değişikliklerin hızlanacağını tahmin ediyor:
Yeni perakende, çevrimiçi, çevrimdışı ve lojistiğin entegrasyonu, satış yapmak yerine müşterilere nasıl hizmet verileceğini öğrenin;
Yeni üretim, yani standartlaştırılmış üretimden ziyade kişiselleştirilmiş, özelleştirilmiş, zeki ... Jack Ma, Guangdong'un imalat endüstrisinin etkisinin gelecekte Yangtze Nehri Deltası'nın çok ötesine geçeceğini tahmin ediyor;
Yeni finans, geleneksel finans 28. sorunu çözüyor yani büyük işletmelerin sadece% 20'sine hizmet ediyor, diğerleri buna dikkat etmiyor ve profesyonel hizmet veremiyor; yeni finans 8. sorunu çözerken, yani tüketicilerin% 80'ine dikkat ediyor ve çözüyor. Ve KOBİ'lerin mali sorunları;
Yeni teknoloji: Gelecekte, teknolojideki rekabet PC etrafında dönmeyecek.Çin'in bu alandaki rekabete katılma umudu çok az. Çin, çip geliştirme gibi alanlarda teknolojik yeniliğe dikkat ederek şerit değiştirmeli ve geçmeli;
Yeni enerji, üçüncü teknolojik devrimin enerjisi veridir.
Ma Yun ayrıca teknolojik değişimin istihdam üzerindeki etkisinden bahsetti ve her teknolojik değişikliğin bir istihdam değişikliği olduğuna inanıyordu. İşler internetin cehaletinden ve umursamazlığından uzaklaştırılıyor, aslında internet çok sayıda iş yaratıyor. Bulut bilişim ve büyük veri gibi sıcak konular tartışıldığında, bazı insanlar on yıl içinde veri analisti olarak böyle bir kariyer olmayacağını tahmin edecek ve otuz yıl sonra Time dergisinin kapağında yılın CEO'su büyük olasılıkla bir robot olacak.
Jack Ma, geçmişte girişimciliğin kaynaklara dayandığını, ancak geleceğin teknolojiye, veriye ve yeniliğe bağlı olduğunu düşünerek girişimcilik hakkında konuşmaya devam etti. Girişimciler gelecekte girişimciden net girişimciye değişecek. Önümüzdeki 30 yıl İnternet şirketlerine değil, interneti iyi kullanan şirketlere ait olacak. BAT, teknoloji, enerji ve yetenekleri entegre etmelidir, aksi takdirde uzun vadeli gelişimi sürdüremeyecektir. Jack Ma ayrıca Alibaba'da en çok konuşulan iki konuyu paylaştı, yani "tüm işler dijitalleştirildi, tüm veriler işlendi" ve Alibaba'nın diğer tüm şirketlerden daha iyi olduğunu söyledi.
Gelecek vizyonu ve stratejik konular hakkında konuşan Ma Yun, uluslararasılaşmanın bir tür yetenek ve küreselleşmenin bir model olduğunu söyledi. Küreselleşme, Çin dışında ucuz işgücü aramakla değil, kendi işinizin yerel istihdama ve ekonomik kalkınmaya ne getirebileceğini düşünmekle ilgilidir. Ma Yun, bundan böyle 30'dan az çalışanı olan ve 30 yaşın altındaki gençleri olan şirketlere yakın ilgi göstermemiz gerektiğine inanıyor.
Yapay zekanın gelişimi ile ilgili olarak Jack Ma, AlphaGonun Go ustalarına karşı kazandığı zaferi umursamıyor. Robotların insanların yapabileceği şeyleri yapmasına izin vermenin hiçbir şey olmadığını düşünüyor. Robotlar kaçınılmaz olarak bu tür şeyleri yapmak için insanları aşacak ve yalnızca insanları giderek daha fazla yapacak. Daha hayal kırıklığına uğramış. Makineler kendi zekasına sahip olmalı ve insanlar makine zekası hakkında düşünmelidir.Gelecekte, makinelerin rakipler yerine insan ortakları olmasına izin verin. "Farklı bir fikrim var. Alfa köpeği insanları mağlup etti. Kişisel olarak düşünüyorum, öyleyse ne oluyor? İnsanları yenen makineler övgüye değer değildir. Makineler insanların yapamayacağı şeyleri yapar ve makineler insanların yaratamayacağı şeyleri yapar. Bırakın makineler İnsanlığın ortağı olun, insanın rakibi değil, ortak olun. "
Gelecekteki rekabet trendlerinden bahseden Jack Ma, 21. yüzyılın en büyük yeteneğinin başkalarına hizmet etme yeteneği olduğuna inanıyor ve sadece kendini düşünmek iyi bir strateji değil. Geçmişte rekabet, kas rekabeti ve bilgi rekabetiydi, ancak gelecekte deneyim rekabeti ve deneyim rekabeti olacak. Kadınlar gelecekte gelişecek çünkü deneyim ve duygulara daha fazla önem veriyorlar. Sanal ekonomi ile reel ekonomi arasındaki anlaşmazlığa gelince, Ma Yun bu ikisinin karşı olmadığına inanıyor. Sanal ekonominin ana gövdesi finans olmalıdır ve İnternet sanal bir ekonomi değil, sürdürülebilir kalkınmayı sağlamak için sanal ve gerçek bir kombinasyondur. BAT iyi gelişir çünkü her birinin kendi temel rekabet gücü vardır. Teknoloji, geleceğin gerçek temettüdür.
Ma Yun, İngiliz otomobil endüstrisinin gelişiminin ilk aşamalarında otomobillerde meydana gelen kısıtlamaların örneğini de aktardı çünkü otomobillerin ortaya çıkışı, geleneksel taşıma endüstrisinin inovasyon hakkında konuşmak için çıkarlarını ihlal etti.Gelecekteki herhangi bir inovasyonun düzenleyici bir inovasyon ve kurumsal inovasyon olacağına inanıyordu.
Ma Yun eğitimin geleceği hakkında da konuştu.Geçmişte eğitim fikrinin, yaşlıları almanın gençleri almakla eşit olduğuna inanıyordu.Şimdi ve gelecekte gençlere dikkat etmemiz gerekiyor. Hayal gücünü, yaratıcılığını ve takım ruhunu geliştirmeleri için çocuklarımıza sanat, müzik ve spor öğretin. Çin'in eğitim sistemi gelecekte büyük bir etkiyle karşılaşacak.
Sonunda Jack Ma, daha tartışmalı olduğuna inandığı bir soruyu, yani netizenlerin kalitesini sordu. "Doğu Asya'nın hasta adamı" kavramı yetersiz beslenmeyi, yoksulluğu ve geriliği temsil ediyor. Ma Yun, bir kişinin internetteki bilgi yapısının, bilgeliğinin ve zayıf kültürel sisteminin "İnternet hastası adam" olarak adlandırıldığına inanıyor. İnternet, Çin'de son birkaç on yılda biriken bilgi ve kültür eksikliğini artırdı.Güncel İnternet şiddeti ve deniz kuvvetlerinin çoğalması birer tezahür. Ma Yun, bunun herkesin derinlemesine düşünmesini ve dikkatini uyandırması gereken bir konu olduğuna inanıyor.
Yapay zeka üzerine üst düzey diyalog: Robin Li, Ma Huateng ve Shen Xiangyang
Jack Manın konuşmasından sonra, üst düzey diyalog oturumuna girdi. Wu Ying'in ev sahipliğinde, diyalog konukları: Baidu Robin Li, Tencent Ma Huateng, Microsoft AI lideri, Global Başkan Yardımcısı Shen Xiangyang ve Digital China Yönetim Kurulu Başkanı Guo Wei.
Güzel Sanatlar'ın mükemmel performansı nedeniyle sunucu Wu Ying, konuşmanın ilk sahnesini Ma Huateng'e verdi.
Ma Huateng: Tencent için AI hala çok geride ve Robin bu konuda daha fazla şey biliyor. Şirketimizde resimlerimiz ve yüz verilerimiz dahil olmak üzere ürünlerle birleştirilmiş milyarlarca resim bulunmaktadır. Ayrıca, hepsi AI teknolojisini kullanan reklam eşleştirme dahil olmak üzere birçok arka plan veri analizi vardır. Ama arka tarafta olduğu için herkes bunu hissedemez. Bunu kesinlikle ön uçta görmeyi umuyoruz. Geçen yıl AlphaGo'nun kağıdı çıktı ve sektörde bir sansasyon yarattı. Ekibimiz böyle bir şeyi yapmak için elleri ve askerleri eğitme zihniyetine sahiptir. Pek çok ekip, bu teknolojiyi zaten bir darboğaza ulaşmış olan Go'ya entegre etmek için derin öğrenmeyi kullandı. Şirketimizin her biri farklı parçalardan oluşan 3 ekibi var ve bunu yapmak için birçok şirket kaynağı (bilgisayar gibi) kullanıyor. Daha korkunç ve daha derin anlam, verileri kendi kendine öğrenmek ve kendi kendine karşı oynamak için kullanabilmesidir. Mater çıktıktan sonra yüz milyonlarca ve milyarlarca savaştan geçti ve kuralları kendi başına bulmaya gitti. Bu bize büyük bir ilham veriyor. Gerçekte her endüstri de dahil olmak üzere finansın geleceğinde, eğer bu teknoloji gerçekçi bir ortamı simüle etmek için kullanılabilirse, arabaya nasıl sürüleceğini öğretmek gerekmeyebilir ve araba bir dizi kuralı belirleyebilir. Ve deneyim, sorunu kendi başınıza çözmek için kuralları bulun.
Moderatör Wu Ying: Yıkıcı şeylerin ortaya çıkması en olası alan neresidir? Microsoft en çok BAT'tan hangisini öldürmek istiyor?
Shen Xiangyang: Ma Yun konuşmayı bitirdikten sonra her seferinde söyleyecek hiçbir şeyim yok - Ma Yun temelde her şeyi söyledi. Ma Yun, 10 virajın 9 virajda dönüş yaptığını ve sadece şerit değiştirirken geçme şansı olduğunu söyledi. Yüksek lisans öğrencisiyken, derin öğrenme popüler değildi ve iş bulamadım. Yapay zeka çok sıcak olduğuna göre, birkaç kıştan sonra artık güçlü hesaplama yeteneklerine sahibim.Pony'nin de şimdi dediği gibi, birçok çözülemeyen sorun aynı anda çözüldü. Önümüzdeki 5 ila 10 yıl içinde, AI algıda insanları aşacak. Duygu da dahil olmak üzere biliş açısından, yine de normal bir kalp ile tedavi edilmesi gerekir.
Wu Ying: Ma Yun'un söylediklerine dayanarak, biyonik bir soru sordum. Uçaklar, kuşların ilk taklitleriydi. Bugünün uçağı kesinlikle böyle değil. Uçağın ilkesi kesinlikle sonuçta böyle değil. Araba sonunda insan bacaklarını taklit etmedi. Sezginize dayanarak, AI insanların Sinir Ağını taklit ediyor mu, yoksa başka bir tasarım mı var? İnsan beyninden ilham alarak insan düşüncesini taklit eden yapay zeka işe yarayabilir mi?
Guo Wei: Makineler çok fazla enerji tüketir ve makinelerin insan ruhsal şeylerinin yerini alabileceğini hayal etmek imkansızdır İnsanların yerini tamamen değiştirmek imkansız, ancak sadece işlevsel olarak. Taş iğnenin icadı ile yapay zekanın icadı aynıdır, ikisi arasında temel bir fark yoktur, her ikisi de insanlar evrim sürecinde sürekli yeni aletler icat etmektedirler.
Ma Huateng: Bu aşamada hala biraz pragmatik, biyonikte çok önemli ve aynı zamanda denetimli bir öğrenme olan Go da dahil olmak üzere genel amaçlı yapmak çok zor. Dikey alanda eğitim çok fazla enerji gerektirir ve algoritmada biraz iyileştirme daha fazla eğitim gerektirir. Ancak Güzel Sanatlar gibi pratik uygulamalara ihtiyaç duyulmaz. İnsan beyni öğreniminin çok fazla enerji tüketmesine gerek yoktur ve AI'nın bu konuda öğrenmesi gerekir.
Li Yanhong: Mevcut yapay zekanın biyonik yaptığı bilinmemektedir. Şu anda insan beyninin nasıl çalıştığını sadece% 3 anlıyoruz (Jack Ma'nın görüşüne katılıyoruz). Yapay zeka ve derin öğrenme algoritmaları henüz emekleme aşamasında. Güçlü yapay zekanın bunu asla yapmayacağına inanıyorum.
Shen Xiangyang: Verilere sahip olmalısınız, deneyler yapabilmeli ve tekrarlı deneyler yapabilmelisiniz. Önümüzdeki N yıl içinde, daha fazla insan kendini temel bilime adayacak ve beyin bilimini inceleyecek. Sonra, zayıf yapay zeka, insanların yapabileceği şeylerin çoğunun, yapay zekanın başarabileceğini hayal edebiliriz. Makine okuma yeteneği gibi. Önümüzdeki 5-10 yıl içinde yapay zekanın büyük bir atılım yapacağı yer burası. Şimdi herkes bunu heyecan verici buluyor. Şimdi bu neruo yaklaşımı. Eskiden sembolik bir çözümdü, ancak şimdi açıklaması zor. Bir sonraki adımın, şu anda çok popüler olan açıklanabilir yapay zeka olan açıklanabilir yapay zeka olan sembolden sinire ve sembole çalışmak olduğunu düşünüyorum. .
Moderatör Wu Ying: Derin öğrenme açık kaynak platformu, açıldıktan sonra rakipleri geliştirecek mi?
Li Yanhong: Yapay zeka çok büyük bir sektör ve uzun süre dayanacak. Önümüzdeki 20 ila 50 yıl hızlı bir gelişim dönemi olacak. Bu her şeyi yapabilen bir şirket değil. Platformun açılması herkes için faydalıdır. Platformda daha hızlı gelişen ve daha fazla veri biriktiren herkesin ne yaptığını görebiliyoruz. Az önce de söylediğim gibi, AI asla insanları geçemez, ancak yaklaşmaya devam ettikçe, endüstriyi yavaş yavaş, yüz tanıma gibi alt üst edecek. Eğer olgunlaşırsa, havaalanında çok fazla güvenlik prosedürü olmayacaktır. Konuşma tanıma, NLP ve gelecek, insanların araçları kullanmayı nasıl öğrendikleriyle ilgili değil, mucitler kullanıcı kılavuzları yazıyor. Gelecek, insanların niyetlerini öğrenmek için araçlar. Makinelerin insanları anlamasını sağlamak için yapay zekayı kullanmayı umuyorum. Önümüzdeki birkaç on yıl için genel yön budur. .
ev sahibi Wu Ying : Büyük veri çok önemli bir konu, algoritmada Amerika Birleşik Devletleri'nin gerisinde kalırsak, büyük veri çok önemli. Yeni başlayanların kullanması için WeChat gibi verileri paylaşmak mümkün müdür?
Ma Huateng: Ayrıca bu konuda birçok iç tartışmamız var. Birincisi senaryo, ikincisi ise büyük veri. Sahne iniş için çok önemli bir yer, sahne inişi ve platform desteği yoksa temelde gökyüzündeki bir kaledir. Şu anda çok fazla verimiz var, ancak burada çok fazla gereksiz veri var çünkü etiket yok, tanım yok ve veri temizleme ve etiketleme maliyeti çok yüksek. Yapay zekanın öğrenebilmesi için önce insanlar tarafından işlenmesi gerekir. Üçüncüsü buluttur. Ayrıca bulut yapıyoruz. Dördüncüsü yetenekler, bir yıl önce keşfedilen yetenekler, geçen yıl çok sayıda insanı işe aldık, Seattle'da bir laboratuvar kurduk - çünkü Microsoft'taki pek çok kişi ayrılmaya istekli değil, bu yüzden onun yanına kuruyoruz (olay yerinde kahkahalar ). AI herkes nasıl iniş yapılacağıyla daha çok ilgileniyor. Ayrıca WeChat gibi verilerin onlar tarafından kullanılıp kullanılamayacağını dahili olarak tartışıyoruz. Kişisel gizlilik sorunları ve veri duyarsızlaştırma da vardır. Bir sonraki adım hakkında konuşmadan önce bunların temizlenmesi gerekir.
Aynı zamanda, ortaklardan çok fazla veri var. Veri paylaşımı, endüstrinin standartlar oluşturmasını ve karşılıklı fayda sağlayan standartlar oluşturmasını gerektirir. Hala gidecek uzun bir yol var ama genel yön doğru.
Shen Xiangyang: Bu konuda bazı görüşlerimi de paylaşmak istiyorum. Büyük ve başarılı bir şirket olarak sektörden sorumluyuz. Şimdi Baidu ve Tencent'in ikisi de araştırma enstitüleri yapıyorlar - ancak Pony'nin o kadar da iyi olmayan bir şeyi var, yani araştırma enstitüsünü Microsoft'un kapısına açmak. Büyük şirketlerin, girişimlerin kullanması için herkese veri göstermesi çok gerçekçi değil. Ancak, verileri işlemek için biraz zaman ayırmaya ve araştırmacıların kullanmasına izin vermeye istekliysen, bu tamamen mümkündür. Örneğin, Microsoft'un vizyon veritabanı MSCOCO ve doğal dil işleme veritabanı MSMACO. Arama motorundaki verileri herkesin kullanması için işliyoruz.
Moderatör Wu Ying: Akıllı şehirlerde 6-7 yıldır sebat ediyorum. Hükümetle işbirliği yaparak kar elde etmek zor. Şirketin AI için planları var mı? İşbirliği yapmayı umuyor mu?
Guo Wei: Intel bu yıl Mobileye'yi satın aldı. Intel veri içindir. 10 milyon geleneksel araba kurulumu Intel'in gelecekteki gelişimini destekleyebilir. Dijital Çin, geleneksel endüstrileri incelemeyi umuyor. ERP gibi derin web verilerini BAT hata yapmazsa aşmak zordur. Birinci kat boşaldığında yeni işler büyüyecek. Tarım, tıbbi bakım, imalat ve Devlet Sanayi ve Ticaret İdaresi'nde tescilli ticari markalarımız var. Bu ticari markalar için en büyük değeri olan verilere sahibiz. Veri analizi yöntemlerini kullanabiliriz. Bunu yapmak için, diğer şirketler ile derin web madenciliği, duyarsızlaştırma ve ardından diğer şirketlerle işbirliği yapmanız gerekir.
Ek: Ma Huateng Soru-Cevap Kaydı (Tencent News'den)
Wu Ying : Yapay zekaya neden dikkat etmelisiniz? Senin görüşün nedir?
Ma Huateng: WeChat Moments ve Qzone gibi şirket içinde iş formları ile birlikte halihazırda bazı işletmelerimiz var. Bir milyardan fazla yüz fotoğrafımız var.Çin'de, tümü yapay zeka teknolojisini kullanan, arka plan veri analizi dahil, oldukça uzun bir araştırmamız var. Hissedemezsiniz, bu arka tarafta ve ön tarafta bazı ürünler yapmayı umuyoruz.
AlphaGo, insan-bilgisayar savaş etkinlikleri ile dünyanın yapay zeka bilincini yeni bir zirveye taşıdı ve ekip ayrıca pratik yapma mantığıyla da denedi. Google tarafından satın alınan DeepMind ekibi tarafından makalenin yayınlanmasının ardından, tüm dünyadaki Go ekibinin darboğazı olan ekipler, bunu yapmak için yapay zeka kullandı ve Go'nun yazılım geliştirmesine entegre etmek için derinlemesine öğrenme yöntemlerini kullandı.
Dahili ekibimizin üzerinde çalışan üç ekibi var.Farklı departmanlarda, bu departman bu darboğazı aşabilir. AlphaGo'dan farklı olarak daha büyük özellik, yapay zekamızın tüm süreç boyunca en iyi yerli satranç oyuncuları tarafından yönlendirilmesidir. Düzinelerce Ar-Ge personelimiz Go'yu anlamıyor. İlk başta siyahların önce mi yoksa beyaz mı oynayacağının kurallarını bile bilmiyorduk, bu yüzden bilgisayarlarla birleştirdik. Birçok uzmanın ilkeleri ve eğitimi.
Güzel Sanatlar'ın oyunu kazanması küçük bir başarıdır, sevinilmeyecek kadar küçük bir başarıdır, ancak anlamsız olduğu söylenemez.
Geçmişte, birçok yapay zeka, bilgi işlem işleme yeteneğini geliştirmek için bazı kurallardan veya basit eğitimden öğrendi ve sonunda, yüksek hızda öğrenmek için bilgisayarın arka planında bulut bilişim büyük verilerini kullanabilen daha senkronize ve daha derin bir anlam buldu ve bunu takip edebilirsiniz. Kendinize karşı oynayın.
AlphaGo çıktıktan sonra, bir milyar oyundan geçti ve önceki tüm insan savaşlarını aştı, kuralları kendi başına araştırdı ve insanlığa çok fazla ilham veren insan bilişinin kapsamını büyük ölçüde genişletti. Go, finansal, tıbbi ve patolojik testler dışında birçok alanda, simülatör yapmak için bir bilgisayar arka planı kullanıyorsanız, tamamen deneyebilirsiniz. Tıpkı otomatik sürüş gibi, simülasyon ve çeşitli geri bildirimler doğal olarak bir dizi teori ve deneyimi ortaya çıkaracak, bu da bize harika bir düşünce getiriyor. Gelecekte pek çok alanda parametreleri tanımlayıp kendi kendimize öğrenecek simülatörler yapabilirsek kuralları bulma becerimiz hayal gücümüzün çok ötesinde, bu bizim için en büyük ilham kaynağıdır.
Sor: Yapay zekada atılımlar yapmak için, insan sinir ağının ve insan beyninin verimliliğini taklit etmeli ve biyonik insan beyni düşünme yolunu mu kırmalı yoksa tamamen farklı bir yoldan mı?
Ma Huateng: Temel bir sıçramayı dört gözle bekliyoruz, mesela uçakların aerodinamiği ve akışkan dinamiklerinin kuşlardan farklı olduğunu görüyoruz.Çarklar insan şeklindeki atlarla aynı. Biyonikler, çok dar bir alan olan Go dahil belirli dikey alanlarda. Çeşitli parametrelerle çalışın.
Guo Weigang, AlphaGo ile bir satranç oyununda ne kadar enerji tüketildiğini ve dikey alanda eğitimin enerji tükettiğini ancak fiili kullanım fazla tüketmediğini belirtti. Şimdi eğitilen tek oyunculu versiyon, profesyonel satranç oyuncularına benzer.Antrenman uzun zaman alıyor. En zahmetli şey, hepsi çok fazla yenileme tüketen bir parametreyi, biraz kuralı, biraz algoritmayı değiştirmektir, bu yüzden bu çok dar bir beceri simülasyonudur.
Gelecekte, bir sonraki adım genel olacaktır. Bir sonraki adımın ardında yatan ilkelerin daha temel bir keşfi olacak mı? Zeka, mevcut karbon temelli bilgeliği gerçekten aşabilir. Daha yüksek yaşam ve bilgelik seviyeleri oluşturabilecek başka unsurlar var mı? Bu, insanların şimdi keşfettiği bilginin ötesindedir ve mümkündür.
Birinin şu anda bildiğimiz evrenin kuantum hesaplama kullanılarak son derece zeki bir yaşam tarafından simüle edilen bir bağlantı olduğunu ve her şeyin simüle edildiğini söyleme hevesi var.Bu, herkesin hayal gücünü tam anlamıyla oynatmak içindir.
Wu Ying: Verileri paylaşmak ve bu girişimlerin kullanmasına izin vermek mümkün mü?
Ma Huateng: Bu konu ayrıca dahili olarak tartışılmaktadır. Öncelikle, yapay zekanın odaklandığı alanlar: senaryolar, büyük veri, bilgi işlem gücü ve yetenek.
Senaryo, teknolojiyi hangi senaryoda uygulamak istiyorsunuz? Kullanıcılarla yüksek sıklıkta temas olup olmadığı iniş için çok önemli bir yerdir. Araştırma enstitüleri ve Ar-Ge ekipleri, sahne inişi ve platform iş desteği yoksa temelde aşağı inmenin zor olduğunu görüyoruz.
Büyük veri, platformlarda ve iş departmanlarında büyük miktarda gerçek işletim verileri tarafından da üretilir. Bu büyük verilerin çoğu çöp verileridir, etiketsizdir, planlama ve tanım içermezler ve algoritmalarla öğrenilemezler. Öğrendikten sonra delirirler. Sonuç olarak, içindeki verileri temizlemek ve etiketlemek çok zordur. İnsan beyni ile temizlemek için aptal bir yöntem kullanarak birçok kişinin işe alınmasını gerektirir ve sonra AI'nın öğrenmesine izin verir.Bu süreç karışık bir süreçtir.
Bilgi işlem gücü ve bulut kaynakları Bu bağlamda, bir bulut da inşa etmek istiyoruz.Yüzbinlerce çekirdek bilgi işlem gücünü almanız gerekiyorsa, CPU hala yeteneklidir ve bulutun kendisinde daha iyi çağrılar vardır.
Yetenekler, Seattle'daki bir laboratuvar da dahil olmak üzere bir yılda birçok insan işe alındı.
Birçok yapay zeka kodamanının bunları nasıl uygulayacaklarına ve ömür boyu sürecek araştırma sonuçlarını nasıl yansıtacaklarına daha fazla dikkat ettiğini gözlemledik. Dahili BG'ler de WeChat ve mobil QQ platform verileri üzerinden iletişim kuruyor. Kullanılabilir mi? Hepinizin bildiği gibi, BG veya departman platformları da suya yakın binalara erişimin ilk ayını almayı umuyor. Neden veri akarken insanların ilk önce çalışmasına izin vermiyorsunuz? Yani şimdi verileri dahili olarak nasıl paylaşacağımız aşamasındayız.
Başka bir kullanıcı kişisel faktörlerle çok ilgileniyor, yani tüm verilerimi satmamalısınız. Çok önemli kişisel bilgi güvenliği ve kişisel mahremiyet konuları var.Veriler duyarsızlaştırılmamışsa kullanmamalıyız.Sadece duyarsızlaştırma yapılır.Kimse veriyi bir başkasına geri gönderemez, böylece temiz bir şekilde işlenebilir. Ancak o zaman bir sonraki adım hakkında konuşabiliriz.
Ne tür verilere ihtiyaç duyar ve harici ortakların nasıl kullanılacağı da dahil olmak üzere diğer departmanlara vermek için hangi etiketlerin temizlenmesi gerekir. Aynı zamanda, ortaklardan veya sektördeki diğer şirketlerden çok fazla veri geliyor. Onlar da bu sorunla karşılaşıyorlar. Bir grup ham veriyi nasıl kullanacaklarını bilmiyorlar. Sektör, karşılıklı fayda için bir standart oluşturmalı. Daha yapılacak çok şey var. , Genel yön ileri gidiyor.
BT zirvesinde yapay zeka nasıl yapılır
Yapay zeka hakkındaki tartışmayı konferansın açılış oturumunda tanıtalım.
Toplantıya ilk olarak Sanayi ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı Bakan Yardımcısı Chen Zhaoxiong, Ulusal Kalkınma ve Reform Komisyonu Yüksek Teknoloji Sanayi Departmanı Müdür Yardımcısı Sun Wei ve Guangdong Eyaleti Vali Yardımcısı Yuan Baocheng hitap etti. Bazı liderler konuşmalarında zirvenin toplanmasından dolayı içten tebriklerini dile getirdi, Çin'in BT alanının gelişimini önemseyen ve destekleyen ve son yıllarda BT alanındaki başarıları çok takdir eden hayatın her kesiminden arkadaşlarına şükranlarını dile getirdi. Teknolojik gelişme dalgası karşısında, "gelgiti ön plana çıkarabiliriz" ve teknolojik yenilik ve endüstriyel yenilikte atılımlar yapmaya devam edebiliriz.
Ardından, Dijital Çin Federasyonu başkanı Wu Ying bir konuşma yaptı. Wu Ying konuşmasında önceki BT Liderlik Zirvelerini kısaca gözden geçirdi ve şunları söyledi: Yapay zeka gelişiminin mevcut durumu çok fazla balon değil, yeterli balon değil. Wu Ying, geçmiş birkaç teknolojik devrimde kabarcıkların yol açtığı unsurlar olduğuna inanıyor. Kabarcık nihayet sıkıldıktan sonra, önemli bir gelişme oldu. Yapay zekanın mevcut iyi gelişme momentumu ile ilgili olarak Wu Ying, genel sebebin büyük verilerin, algoritmaların ve Moore Yasasının iş başında olması olduğuna inanıyor. Bunların arasında Moore Yasası herkesin karşısına çıkıyor; algoritmalar açısından Çin ve Amerika Birleşik Devletleri'nin nispeten büyük bir boşluğu var; büyük veri bizim eşsiz avantajımız.
Oynanacak bir sonraki oyuncu, Tsinghua Ulusal Finans Enstitüsü dekanı olan Tsinghua Üniversitesi'nden Zhu Min. Zhu Min, yapay zeka ve yapay zekanın gelişimini temel olarak finansal bir bakış açısıyla görüyor. Zhu Min İsrailli girişimcilerin görüşlerinden bahsetti: Yapay zeka çok büyük bir pazar ve büyük bir rekabet ile Çin'de çok sıcak ... Dünyada yapay zeka aslında Çin ile ABD arasında var.
27 Mart'ta Xinzhiyuan Açık Kaynak Ekolojik Yapay Zeka Teknolojisi Zirvesi ve Xinzhiyuan 2017 Girişimcilik Yarışması Ödül Töreni görkemli bir şekilde düzenlendi. "BAT" dahil olmak üzere Çin'in ana akım AI şirketleri ve 600'den fazla sektör eliti 2017 Çin'e ortak katkıda bulunmak için bir araya geldi Yapay zekanın gelişimi güçlü bir darbe aldı.
Orijinal metni okumak ve konferans kaydının metin versiyonunu görmek için tıklayın
