Yapay zeka makalelerinin% 99'u sulamadır ve medyanın% 99'u böbürleniyor mu? AI uygulayıcıları ne düşünüyor?
Takip etmek için tıklayın InfoQ , Yapışkan resmi hesap
Programcılar için saat 8'de teknik kahvaltı
Planlama AI Ön Cephesi
Editör Cai Fangfang, Chen Lixin, Xiaozhi
2017'de tüm yolu hızla yükselen Bitcoin bile AI teknolojisinin ilgi odağını gizleyemiyor. Bazı insanlar 2017'nin yapay zekanın ilk yılı olduğunu söylüyor. Herkes yapay zeka teknolojisini abartıyor ve hatta yatırımcıların yapay zeka dışı projelere yatırım yapmadıklarına dair söylentiler bile var.Pratikçiler, bir lütuf olan YZ alanı hakkında ne düşünüyor? Bu makale AI Frontline Resmi Hesabı, ID: ai-front tarafından planlanmış ve düzenlenmiştir ve AI ile ilgilenen öğrencilerin dikkat etmesi için duvar çatlağı önerilir!
Önüne yaz
2017'nin AI'nın ilk yılı olduğu söylenebilir ve neredeyse tüm önemli teknolojik olaylar AI alanında meydana geldi.
Ters takla atabilen bir robotun hakimiyetinde olduğunuz zamanki heyecanı hatırlıyor musunuz?
Daha sonra OpenAI araştırmacıları, robotların birbirleriyle güreşmesine, futbol oynamasına ve duvarların üzerinden tırmanmasına izin veren bir hevesle geldi ve etkisinin çok iyi olduğu söyleniyor. Bu titreyen buzağı ve cilveli pozisyon sevimli mi?
Ter soğutma sistemine sahip bir robot, kilo vermek için gerçekten egzersize ihtiyacınız var mı?
Yakın zamanda bir Suudi Arabistan sakini statüsünü elde eden Sophia'nın yanı sıra, "İnsanlığı yok etmek istiyorum!" Şakası yapacaktı (soğuk ter içinde şok olmuştu) ve makine tehdit teorisinin sadık bir destekçisi olan Musk'a gizlice dürtecekti.
Otonom sürüş teknolojisi gerçekten ilgi odağı oldu ve yeterince dikkat çekti!
Aslında, kamuoyu etkisi olan bu popüler konular buzdağının sadece görünen kısmı. Bu yıl yapay zeka alanındaki değişiklikler gürültülü hilelerin altında gizli, kazmamızı ve özetlememizi bekliyor.
Bu amaçla, AI alanındaki düzinelerce geliştiriciyle röportaj yaptık ve onlara AI alanındaki hangi değişikliklerin gözlerinde dönüm noktası olayları olarak kabul edilebileceğini sorduk. Yapay zeka makalelerinin% 99'u ve medyanın% 99'u gibi sorularda böbürleniyorlar, onları nasıl görüyorlar? Bakalım ne diyorlar!
İzlenim
"Büyük şirketler AI yönündeki artışlarının yanı sıra halk ve medyanın '' AI 'karnavalı) olduğunu iddia ediyorlar."
2017'de yapay zeka alanında geliştiricileri en çok etkileyen olaylar nelerdir?
Geliştiricilerden gelen yanıtlarda, 2017'de yapay zeka alanında neredeyse herkesin en etkileyici etkinliğinin AlphaGo ve AlphaGo Zero'nun insan Go oyuncularını yendiği tarihi olay olduğunu gördük. Bu bağlamda bazı kişiler, "Bu yılki en etkileyici şey AlphaGo. Sonuçların çok anlamlı olmadığını düşünmeme rağmen, etkisi gerçekten büyük." Dedi.
Buna ek olarak, AI programları Texas poker uzmanlarını yendi, yüz tanıma, Boston Atlas robot backflip, akıllı hoparlörler, kuantum bilgisayarlar, Baidu, sürücüsüz araç testi için sürücüsüz Apollo platformunu ve Çinin yapay zekayı ulusal bir stratejiye teşvik etmesini sağladı. Hepsi üzerlerinde derin bir etki bıraktı.
Belki de bir Microsoft ses mühendisinin cevabı, Çin'deki yapay zekanın mevcut durumunu geniş anlamda en iyi şekilde yansıtabilir: "Beni en çok etkileyen şey, büyük şirketlerin yapay zeka yönündeki artışlarını kamuoyunun yanı sıra medyada ilan etmeleridir. 'AI' karnavalı. "
Bu, yapay zeka geliştiricilerinin 2017'de yapay zeka alanında meydana gelen olaylara dair izlenimidir. Genel halk için, bu yıl yapay zeka hakkındaki izlenimleri nedir?
Belki de genel halkın yapay zekaya ilişkin izlenimi hâlâ çok yüksek. "Halkın yapay zeka anlayışı esas olarak bilim kurgu filmlerinden geliyor. Hayatta kalmak ve tıklama oranlarını korumak için çoğu medyanın insanların izlemeyi sevdiği içerikler yazması gerekiyor. Sonra öznel övünme var. Gazetecilerin motivasyonu, gazetecilerin nesnel profesyonelliğini kaybetti. Yani artık İnternet "şok! xxxx; ağır! xxx; korku! "xxxx" makaleler. Bu makalelerin, bazı ilginç çalışmalara bağlantılar gibi bazı yararlı bilgiler sağladığı inkar edilemez. Ancak, genellikle aşırı derecede abartılı raporlar, insanların yapay zeka konusundaki gerçekçi olmayan hayal gücünü şiddetlendirir ve Öğrenciler gibi daha az deneyimli uygulayıcıları etkileyin. "Dedi bir Microsoft konuşma tanıma mühendisi.
Hype
"Teknik aldatmaca, böyle bir şey yoksa iyi bir şey değildir."
Son yıllarda yapay zekanın heyecanlandığını inkar etmek mümkün değil.Bu alanda uzun yıllar çalışan teknisyenler, yapay zekanın nasıl heyecanlandığına şahit oldular. Onların izlenimine göre, AI alanında deneyimlenen tüm heyecan var mı?
Mobil e-ticaret algoritması mühendisi-görüntü algoritması teknolojisi araştırma ve geliştirme
11 yıldır çalışıyorum ve izlenimlerim olan teknik yutturmaca şunları içeriyor: akıllı ev, 3D baskı, makine öğrenimi, yüz tanıma, VR, sürücüsüz, sanal uygulama vb. Bazı teknolojiler, öneri için makine öğrenimi ve finans için yüz tanıma gibi uzun bir yağış döneminden sonra uygulama senaryoları buldu. Bazı teknik tahminler hala konsepttir ve uygulanmamıştır. Genel olarak, hype halkın teknolojik vizyonunu popüler hale getirdi .. Balona rağmen, balondan sonra her zaman teknolojinin ticarileştirilmesini uzun süre destekleyecek teknik veya ticari bir şey kalacaktır.
IBM ön uç mühendis-bulut bilişim, AI, Sosyal, ön uç + .Net
Çalışmamda gördüğüm yutturmaca, ön uç çerçeveleri, Vs stüdyosu vb. İçerir. Bu bağlamda, benim algım, alt katmanın çok önemli olduğu, hangi çerçeve olursa olsun, odak hala yerel koda bakmaktır. Ortalama olarak, kişinin kendi yönünü bulması ve mümkün olan en kısa sürede dönüşmesi için teknoloji yılda bir kez güncellenir. Anabilgisayarı yapan meslektaşların kendi teknolojilerinin elenmesini izlediklerini görmek, işsizlik ve maaş kesintileriyle yüzleşmek için artık çok geç, çok can sıkıcı ve ders alması gerekiyor.
Coupang Veri Mühendisi-E-ticaret
10 yıldan fazla bir süredir çalışıyorum ve deneyimlediğim AI yutturmaca arasında Java EE, açık kaynak, büyük dağıtılmış e-ticaret platformları, büyük veri, makine öğrenimi / derin öğrenme ve AI yer alıyor. Bence teknoloji çok hızlı gelişiyor ve öğrenilecek çok şey var.Bazen genişliğine dikkat etmek için derinliğe sahip olmak zor; bazı alanların derinlere inmek için belirli bir zamana ve uygulamaya ihtiyacı var.Belirli bir alana fazla odaklanmışsanız, modası geçmiş teknoloji hakkında endişeleniyorsunuz. , Trendlere ayak uyduramıyor.
BAT Ar-Ge Mühendisi-Arama + AI DevOps, Çevik Uygulama ve İniş
Altı yıldan fazla bir süredir çalıştıktan sonra, bulut bilişim, konteynerler, DevOps ve AI gibi teknik kavramların yükselişini ve olgunlaşmasını deneyimledi.
Her yıl Gartner'ın Hyper Cycle'ına dikkat ediyorum.Gartner'ın Hyper Cycle'ın Çin'e çok düşkün olmaması üzücü. Sadece ABD ve Hindistan pazarlarındaki trendlerden öğrenebiliriz. Geçtiğimiz birkaç yıla bakıldığında, Çin BT'sinin gelişimi, Amerika Birleşik Devletleri'nin gelişme eğilimine gittikçe yaklaşıyor. Özellikle konteynerlerin, DevOps'un ve yapay zekanın yükselişinden çok geride değiliz. Dolayısıyla Gartner'ın Hiper Döngüsü, bu kodlayıcı dalgasına gelecekte hangi alanda ustalaşmamız veya oraya taşınmamız gerektiğini söyleyebilen neredeyse bir rüzgar gülü.
Blockchain teknolojisi gibi diğer teknolojilerin de öğrenmeden önce kendi çalışmalarıyla entegre edilmesi gerekiyor.
Veri madenciliği, blok zinciri, kuantum hesaplama, AlphaGo, insansız sürüş, Nesnelerin İnterneti, AR / VR vb. Dahil olmak üzere teknisyenlerin tanık olduğu pek çok aldatmaca var.
"Güvenilmez gibi görünse de, birinin korkusuzca ilerlemesi gerekiyor ve insan sayısı doğal olarak sonuç üretecek." "Büyük şirketler teknolojik yenilik peşinde koşmaya çalışsa da, yeni teknolojinin gerçek üretime nasıl uygulanacağı şu anda. Çözülmesi gereken sorun "," teknik aldatmaca, eğer böyle bir şey yoksa, illa ki iyi bir şey değildir ", bu teknisyenlerin sayısız çılgınlığı deneyimledikten sonra duydukları en gerçek his.
AI ile birleştirmek için teknik eşik
"Occam's razor adında bir isim var, bu da, benzer sonuçlar elde edebilecek birden fazla model varsa, en basit olanı seçin anlamına gelir."
Yapay zekayı dahil eden şirketler için işlerinde yapay zekayı nasıl uyguluyorlar? Yapay zekayı entegre etme süreci zor mu? Teknik bir eşik var mı?
Minglue Veri Yapay Zeka Mühendisi-Metin Madenciliği
İşyerinde doğal dil işleme yapıyorum.Genel olarak, yapılandırılmamış metin verilerini işlemek hala çok zor. AI teknolojisiyle bile, çeşitli esnek ifadeleri ve yeni kelimeleri bir yetişkin gibi hızlı bir şekilde anlamak imkansız.
Mogujie Algorithm Engineer - genç kadınlar için modaya uygun ve sosyal bir alışveriş platformu sağlayan bir e-ticaret şirketi
Şu anda görüntü algoritması teknolojisinin araştırma ve geliştirilmesinden sorumluyum.İşim esas olarak, e-ticaret platformlarının ürün deneyimini iyileştirmek için görüntü tanıma teknolojisini birleştirmek. AI zordur ve yalnızca teknolojinin kendisi değil, AI inişinin eşiği de teknik eşikler vardır.Uygulama senaryoları hakkında yeterli bir anlayışa ve keskin bir iş anlayışına sahip olmak gerekir.
Baidu AI Engineer-mobil Baidu uygulaması ve basit arama uygulamasının resim istemcisi için arama
Baidu mobil terminal AI, imaj ve AI ile yakından ilgili diğer işlerden sorumluyum. 2017'den önce, mobil ve yapay zekayı birleştirmek zordur. Darboğaz, temel olarak mobil cihazların performansının zayıf olması ve daha büyük sinir ağlarını çalıştırmaya gücünün yetmemesidir. Mobil cihazların performansı artmaya devam ederken, büyük şirketler çerçeveler geliştirmek için takip ediyor. Hem yazılım hem de donanım uçuşunun geleceğinde, mobil cihazların ve yapay zekanın birleşimi genel eğilimdir.
Tencent arka plan geliştirme-mobil tarayıcı oyunu, uygulama kişiselleştirilmiş dağıtım
QQ mobil tarayıcısında oyunların ve uygulamaların kişiselleştirilmiş önerilerinden sorumluyum. Daha fazla makine öğrenimi algoritması kullanmam gerekiyor. Geleneksel arka uçla karşılaştırıldığında, yapay zeka eşiği, özellikle disiplin dışı sınıflardan öğrenciler için hala nispeten yüksek. Yüksek sayılar, olasılık istatistikleri, optimizasyon teorisi vb. Gibi çok sayıda matematiksel temel ile, istatistiksel öğrenme ve derin öğrenme gibi yaygın olarak kullanılan algoritmaları da anlamanız gerekir.
Yapay zekayı bir araya getirmenin teknik eşiğini tek bir cümleyle özetleyin: "Hedef alın, aksi takdirde bu sadece anlamsız değil, aynı zamanda çok zordur." Bazı insanlar "geleneksel teknoloji ile mevcut sıcak yapay zeka teknolojisinin birleşiminde ustalaşmanın" zor olduğunu düşünüyor. Bazı bilgisayarlarda ustalaşın. Temel bilgiye sahip kişilerin AI teknolojisini kullanmaya başlaması daha kolay. "
Ancak bazı insanlar, "işte yapay zeka ile entegre olmanın zor olmadığını, ancak yüksek doğruluk ve yüksek eşzamanlı yanıt elde etmenin zor olduğunu", "anahtarın verilerde yattığını ve teknik zorluğun çok büyük olmadığını" söyledi, ancak sonuçta bu tür bir ifade nadirdir. nın-nin.
Kısacası, çoğu teknisyen yapay zekayı mevcut işle birleştirmenin zor olduğuna, teknik eşiğin yüksek olduğuna ve zorluğun gerçek uygulama senaryoları ile kombinasyonda yattığına inanıyor. Makine öğrenimi dünyasında, Occam'ın usturası adı verilen bir terim vardır; bu, benzer sonuçlar elde edebilecek birden fazla model varsa, en basit olanı seçin anlamına gelir. Bununla birlikte, üst düzey modeller kullanmak işi tam olarak anlayamayabilir, aksine basit modeller kullanmak daha iyidir. Bu nedenle, gerçek uygulama senaryolarında şirketler, iş türlerine göre kendilerine uygun bir model seçmelidir.
Yetenek
Şimdi, yapay zeka yeteneklerinin kıtlığına gelince, üniversite mezunlarının okulu bırakır bırakmaz milyonlarca ve on milyonlarca dolar kazanabilecekleri haberi birçok insanın sinirlerini uyandırdı. YZ eğitim kursları için bir telaş var ve yüksek eğitim maliyetleri karşısında eğitime para harcamaya çok istekliler. Peki, yapay zeka yeteneğindeki boşluk ne kadar büyük? Bu geliştiriciler, AI yeteneklerinin yüksek maaşı ve piyasadaki çeşitli AI giriş eğitim kursları hakkında ne düşünüyor?
Görüştüğümüz kişiler arasında, birçok kişi bir YZ ana dalından gelmediklerini ve YZ ile ilgili bir dereceye sahip olmadıklarını söyledi. YZ'ye yaklaşımları temel olarak pratik çalışmalarda deneyim biriktirmek, çevrimiçi video öğretim kurslarını izlemek ve okuma ile ilgili Kendi kendine öğrenme ruhu ile kaynak kodu, teknik blog vb. Yoluyla kendi kendine öğrenen AI.
Çok popüler AI eğitim kursları için, açıklanan cevaplardan bazıları gerçek durumla çok alakalı. "Son yıllarda, bazı büyük veri kursları AI şapkasıyla daha popüler hale gelecektir, ancak aslında öğretim hala büyük veriyle ilgili. Ama kursun kendisi hala kişisel ihtiyaçlara dayanıyor. "
Ve bu kurslar, yapay zekaya başlamak için gerçekten yararlı mı? Cevapların çoğu olumsuzdu, iki veya üç haftalık eğitimin nispeten yüksek eşiklere sahip AI işlerinde kullanılabileceğini düşünerek, bu biraz gerçekçi değil. AI maaşları yanlış bir şekilde yüksek ve kursların kalitesi de dengesiz.
Minglue Veri Mühendisi
"Yapay zekaya giriş eğitimi tamamen para hilesi yapmak, IQ vergileri toplamak, öğrenmek, matematiği istikrarlı bir şekilde tamamlamak, kararlı bir şekilde kitap ve blog okumak, birkaç klasik makale okumak ve github üzerinde birkaç deney daha yapmak istiyorsanız."
AWS Engineer-Cloud Computing
"Balon çok ciddi ve AI aslında bu kadar değer yaratmadı."
Diğerleri bir değerlendirme yapmak için kendilerinden çok uzak olduklarını söylüyor.
Bununla birlikte, bazı insanlar AI kurslarının popüler fenomeni hakkında nispeten objektif bir değerlendirme yaptı.
Dördüncü Paradigma Mühendis-Makine Öğrenimi Platformu
Yapay zeka yeteneklerinin yüksek maaşı, endüstrinin bu tür kıt yeteneklere dikkat ettiğini gösteriyor. Aslında, herhangi bir sektördeki en iyi yetenekler azdır ve sözde süper yüksek maaşlar olacaktır. Bunun normal olduğunu ve kişisel olarak beni etkilemediğini düşünüyorum. Büyük etki. AI eğitimi de bu endüstri trendine uyum sağlamak için kademeli olarak ortaya çıkıyor. İlginç olan, geçmişte büyük veri eğitimini ilan eden kursların genellikle AI veya yapay zeka tabelasını eklemiş olması, ancak aslında hala büyük veri ile ilgili teknolojileri eğitiyor olmaları. Bu kursların ihtiyaçları da farklı.Kişisel olarak makine öğrenimi alanına başlamak için açık kaynak tasarımına ve uygulamaya katılmanızı tavsiye ediyorum.
"O kadar sıcak ki, herkes pastadan bir parça alacak. Tıpkı büyük veri yutturmacası gibi, süper yüksek maaş, çok az yetenek olduğu için. Giriş kursu hala çok yararlı, ancak kuru mallar olmalı."
Ayrıca, öğrencilere körü körüne takip etmemelerini ve gerçek duruma ve kendi ihtiyaçlarına göre öğrenme yolunu seçmelerini hatırlatmak için okulda iki yıllık ilgili bilimsel araştırma deneyimine sahip usta öğrenciler de vardır. "Şu anda AI teknolojisi, çok iyi gelişme beklentilerine sahip bir sektör. Büyük şirketler, AI yeteneklerini çekmek için yüksek maaş ödemekten çekinmiyor. Ancak, zaman geçtikçe, AI yeteneklerinin birikimi kaçınılmaz olarak doygun hale gelecektir, bu nedenle bazılarının olması gerekir. Net bir bilinç, körü körüne takip etmeyin. Bir şey öğrenebileceğinizi söylerseniz, eğitime ihtiyacınız yoktur. Elbette, kendi kendine çalışma zorsa, bir eğitici sınıfa kaydolmayı düşünebilirsiniz. "
Sınırlamalar
"Gerçek iş senaryolarında, makine öğrenimi modellerini uygulama eşiği hala nispeten yüksektir."
Mevcut çalışmalarında AI'nın en büyük sınırlamasının ne olduğu sorulduğunda, bu geliştiricilerin cevaplarının çoğu AI uygulamasının zorluğunu içeriyordu.Elbette, bazı insanlar AI'nın derin öğrenmeye çok bağımlı olduğunu belirtti. Bekarlık, eğitim verisi eksikliği, zayıf ölçeklenebilirlik ve sahte yapay zekanın tanımlanması.
Minglue Veri Mühendisi
Yapay zekanın işteki en büyük sınırlaması iniştir ve gerçekten iniş yapan ve para kazandıran yalnızca bir avuç ürün vardır.Bu endüstrinin sağlıklı gelişimi hala daha sağlam olmalı ve toplum için problemleri pratik olarak çözmelidir. "
Dördüncü Normal Form Mühendisi
Gerçek iş senaryolarında, iniş makinesi öğrenimi modelleri için eşik hala nispeten yüksektir.Kullanıcıların iş modellerini makine öğrenimi görevlerine ayırabilmesi ve veri erişimini, veri temizliğini, özellik çıkarımını, model eğitimini, parametre ayarını vb. Tamamlayabilmesi gerekir. Listeleme süreci, iş anlayışı ve geliştirme yetenekleri için yüksek gereksinimlere sahiptir ve şu anda model eğitimi dışında çözüme yardımcı olmak için AI kullanmak zordur. Bu nedenle, yapay zekanın gelecekteki gelişiminin düşük bir eşiğe doğru olması gerektiğini düşünüyorum.Kullanımı kolay bir veri giriş ve işleme platformunun gerçekleştirilmesi, AutoML'nin gerçekleştirilmesi ve otomatik parametre ayarlama algoritmalarının gerçekleştirilmesi gibi algoritma veya mühendislik optimizasyonu yoluyla, daha fazla insanın yapay zekayı gerçekten uygulayabilmesi için. Gerçek iş dünyasında.
AWS mühendisi
Derin öğrenmeye fazlasıyla dayanır, yöntem bekardır ve derin öğrenmenin etkisi bazı problemler için pek iyi değildir Önümüzdeki birkaç yıl içinde akademik dünyada derin öğrenmeden daha iyi yöntemlerin olacağı tahmin edilmektedir.
Inspur Yazılım Veri Toplama Mühendisi
Düzensiz şeylerin analizi ve öğrenilmesi. Sonuçta, imgeler, Git ve sesin hala belirli kuralları vardır ve insan beyninin hala çıkarma kurallarını YZ'ye girmesi gerekir.
Mogujie Algoritma Mühendisi
Şu anda sözde yapay zeka, insan deneyimine veya birikmiş verilere dayalı olarak çalışıyor. Yalnızca basit ve tekrarlayan görevleri yerine getirebilir. Go oynamak bir istisna değildir. Bu, insan yeteneklerinin bir kopyasıdır. Gelecekte yapay zeka, akıllı asistanlar gibi akıl yürütme yeteneğine sahip olmalıdır.
Ek olarak, Tencent'in geliştirme arka uç mühendisleri, düzenleyici düzenlemelerdeki boş pozisyonlar hakkındaki endişelerini dile getirdi.
Etki
"Yapay zekanın ortaya çıkışı birçok geliştiriciyi sabırsız kılıyor, ancak pek çok insan dünyaya inmiyor."
Geliştiricilerin gözünde yapay zekanın sıcak gelişimi nedir? Yapay zekayı nasıl görüyorlar? Yapay zekanın sıradan geliştiricilerin çalışmaları üzerinde daha olumlu veya olumsuz etkileri var mı? Görüşmecilerin yanıtlarına dayanarak, çoğu insanın yapay zekanın kendileri üzerindeki olumlu etkisinin olumsuz etkisinden daha büyük olduğuna inandığı sonucuna vardık.
"Yapay zeka, insanların ortağıdır ve insanların yerini alamaz. Sıradan geliştiriciler, yapay zekayı anlamalı ve geliştirme araçları, geliştirme becerileri ve problem çözme fikirleri gibi işlerini iyileştirmek için yapay zekayı kullanmalıdır. Yapay zeka, geliştiricilerin yerini alamaz ancak yardımcı olabilir Geliştirici. "- Minglue Veri Mühendisi
"Henüz bilmiyorum. Şu anda yaptığım işin (programlama) gelecekte yapay zeka ile değiştirilebileceğini düşünüyorum. Ancak bu yönün nerede olduğunu görmemiş olsam da geliştirmem için yeni bir yön olmalı." - IBM ön uç mühendisi
Ancak bazı insanlar, AI'nın ortaya çıkmasının birçok geliştiriciyi sabırsız hale getirdiğini söylüyor, ancak çoğu insan dünyaya inmiyor.
"Bence AI, tıpkı ön uç ve arka uç Android IOS gibi bir teknoloji. Herkesin eğilimi takip etmesini istemiyorum. Şimdi bu sektör çok aceleci. Gerçekten dünyaya inanan çok az insan var. Çoğu yıldızlara bakıyor. Bu iyi bir fenomen değil. Yani sıradan geliştiriciler için pek çok olumsuz etki var, ancak ben hala bu endüstri hakkında iyimserim. "- Minglue Engineer 2
Yanlış anlama
"İnsanlar, AI'nın sanki yakında bir AI ordusu olacakmış gibi her şeye gücü yeten cennete ve dünyaya gidebileceğini düşünüyor.
Genel halk tarafından yapay zekanın en büyük yanlış anlaşılmasından bahsetmişken, yapay zeka insanlardan daha zeki, her şeye gücü yeten ve makineler gerçek insanlar gibi düşünebilir, insanları aşabilir, insanları kontrol edebilir ve insan işlerinin yerini alabilir.
IBM'den bir kullanıcı arabirimi mühendisinin dediği gibi: "İnsanlar yapay zekanın gökyüzüne gidebileceğini ve sanki yakında bir yapay zeka ordusu olacakmış gibi her şeyi yapabileceğini düşünüyor. Aslında, yapay zekanın eğitilmesi gerekiyor! Eğitilmesi gerekiyor! Çok ihtiyacı var. Eğitim! Önemli olan 3 kez söylemektir. AlphaGo düzeyinde yapay zeka, bir takım ve eğitimde birçok gelişmiş bilgisayar gerektirir. Yapay zeka, yalnızca bir montaj hattı bularak üretilmez. "
"İnsanlar yapay zekanın insanların yerini almak ve insanları incitmek için burada olduğunu düşünüyor. Bu büyük bir yanlış anlaşılmadır. Teknolojinin kendisinde doğru ya da yanlış yoktur. Bu, YZ'nin nasıl kullanıldığına ve kimlerin yapay zekayı kullanacağına bağlıdır. YZ aynı zamanda insan zekasının bir ürünüdür. Kötü adamlar tarafından kullanılırsa AI, gizliliğin sızması ve kötüye kullanılması ve hatta AI silahlarının ortaya çıkması gibi insan çıkarlarına zarar verecektir. "- Mogujie Algorithm Engineer
"Şu anda herkes yapay zeka teknolojisinden biraz korkuyor ve temel prensipleri ve ayrıntıları anlamadıkları ve yanlışlıkla bunun" kendi kendine uyanma "bir model olduğunu düşündükleri için. AlphaGo, Go'nun kurallarına hakim olmayı kendi kendine öğretmiyor ve sessizce kullanmayacak. Bilgisayar satranç oynamak aslında bir Monte Carlo ağacı artı iyi tasarlanmış bir sinir ağı modelidir. Bu program sadece tahta bilgilerini girdi olarak kabul eder ve ardından en yüksek kazanma olasılığına sahip hareket noktasını çıkarır. Esas itibarıyla AlphaGo sadece bir sütun dizisidir. Bu sadece kayan nokta sayıları. Yapay zeka teknolojisinin ilkelerini anlamıyorum ve kişisel hayal gücüyle birleştiğinde şu anda yapay zeka olmayan uygulayıcıların en büyük yanlış anlaşılması. "- Fourth Paradigm Engineer
En Çok Beklenen Uygulama
"İnsansız sürüşün sesi, en çok beklenen AI uygulamasıdır."
Bu profesyonel teknik geliştiriciler için, AI uygulamalarına yönelik beklentileri de çeşitlidir ve bu, bazı kişilerin isteklerini temsil edebilir.
Gelecekte, insansız sürüşün sesi en çok beklenen AI uygulamasıdır.Mülakat yapılan birçok kişi insansız sürüşün gelişimi konusunda iyimser. Hatta bazıları insansız sürüşün gelişini beklemek için ehliyetlerini şimdiye kadar test etmedikleri için şaka bile yaptı! Ev işi yapmaktan hoşlanmayan ve ev işlerini paylaşabilmeleri için dadı ve hizmetçi yapay zekasına sahip olmak istediklerini ifade eden insanlar da var; YZ konuşmacıları, otomatik kodlama yapay zekası, kişisel asistanlar vb. İle çok ilgilenen birçok insan da var.
Çalışma planı
"Makine öğrenimine ve derin öğrenmeye daha fazla odaklanın ve bunları mevcut çalışmayla birleştirin"
Sonsuz yeni teknolojiler ve iş gereksinimleriyle karşı karşıya kalan profesyonel geliştiriciler olarak, yapay zeka öğrenimini bilinçli olarak güçlendiriyorlar ve kendi kendine öğrenme, gelişimleri için gittikçe daha önemli hale geliyor. Peki, 2018'de hangi çalışma planları var?
İlgili çalışma alanlarıyla birlikte, gerçek değişken fonksiyonları, fonksiyonel analiz, kuantum mekaniği, montaj, bilgisayar görüşü, js tam yığın, optimizasyon teorisi + TensorFlow, makine öğrenimi temel teorileri ve finansal ve tıbbi alanlarda AI uygulamalarını öğreniyorlar. Öğrenmek için planlar var.
Kısacası çoğu teknisyen, makine öğrenimine ve derin öğrenmeye daha fazla odaklanmanın ve bunları mevcut çalışmalarıyla birleştirmenin 2018'de yapmaları gereken şey olduğunu düşünüyor.
Son olarak, AI tanıtımı için, çoğu görüşmeci medyanın aşırı derecede abarttığını düşünüyor. Hatta bazıları AI kağıtlarının% 99'unun sulama olduğunu, AI medyasının% 99'unun eğilimi takip ettiğini ve AI ekiplerinin% 99'unun iniş ve sıralamada zorluk çektiğini düşünüyor. Sermayenin teşvik ettiği olgunun arkasında yatan nedenler var.
Medyadaki tanıtımın bir kısmı için, bilgi asimetrisi nedeniyle sektör dışındaki kişilerin neden olduğu bir yanlış anlama olabilir. Örneğin, Facebook robotunun yeni bir dil icat etmesiyle ilgili önceki yanlış bildirme aslında model eğitimi sırasında bir kaçıştı. Sıradan otomatik fabrikanın reklamı şöyle yapıldı: Yapay zeka insansız fabrikalar ve istatistiki bilgilere dayalı metin üreten bazı programlar da öz farkındalığına sahip yapay zeka robotları olarak lanse ediliyor ve bunlar aşırı derecede abartılıyor.
Bununla birlikte, bazı insanlar AI'nın gerçekleştiğine inanıyor ve bu gerçekte yanlış veya övünen bir gerçek yok.
Yapay zekanın övünecek daha fazla bileşeni var mı yoksa 2018'de bize gelecek mi? Yapay zekanın 2018'de ne gibi sürprizler getireceğini görmek için sessizce bekleyebiliriz!
***
Gördüğünüz gibi yapay zeka çağı geldi. Sizi sistematik bir yapay zeka anlayışına yönlendirecek ve yapay zekaya girmeniz için en iyi yolu planlayacak bir yapay zeka uzmanına ihtiyacınız olabilir. Geek Time "AI Technology Internal Reference" sütunu, yapay zekanın temel teknolojisini sistematik olarak analiz edecek, yapay zeka uluslararası en iyi akademik konferanslarının temel belgelerini açıklayacak, teknolojik gelişimin sınırlarını ve en son araştırma sonuçlarını yorumlayacak ve veri bilimcileri ve veri bilimi ekiplerinin sırlarını paylaşacaktır. . Makalenin sonundaki tıklayın "Orijinali okuyun" , Ücretsiz deneme okuma güzel makaleler!
Bugünün TavsiyesiOkumak için aşağıdaki resme tıklayın
Eski programcılar nerede?
