Yapay zekanın geniş ölçekli uygulanmasındaki tehlikeler nelerdir? Alibaba başkan yardımcısı Hua Xiansheng Lianmai açıkladı
Durum değişiyor, iniş ve çıkışları kim kontrol edecek! Yapay zekanın 60 yıllık gelişiminde, yapay zeka konseptinin 1956'da Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Dartmouth Konferansı'nda ortaya çıkmasından maliyetin ticarileştirilemeyecek kadar yüksek olduğu soğuk kışa, sinir ağlarının, makine öğreniminin ve diğer teknolojilerin patlamasına kadar. Yapay zekanın iniş çıkışları, küçük adımlardan büyük adımlar çağına doğru yinelemeye başladı.
Ancak, teknolojinin aşamalı olgunlaşmasının arkasında yapay zekanın ticarileştirilmesi nasıl gerçekleştirilecek? Büyük ölçekli uygulamasının acı noktaları nelerdir? Teknoloji, ürün ve platform nasıl verimli bir şekilde birleştirilir? Daha sonra, bu sorunların çözümlerini tartışmadan önce, yapay zekanın bir sonraki adımının ve iş beklentilerinin derinlemesine bir analizini de yapabiliriz.
Yapay zeka daha akıllı hale gelecek
Son yıllarda yapay zekanın otonom sürüş, medikal, endüstriyel ve diğer sektörlerde derinlemesine uygulanmasına şahit olduk.Süreçte birçok kullanıcı yapay zekayı önceden tanımlanmış bir çıktıyla karıştıracak, yani geliştiricilerden başlayacak Yapay zeka makinesini "eğitmeye" ve sabit bir çıktı programı kurmaya başladı.
Ama aslında yapay zeka sürekli kendi kendine öğrenme yeteneğine sahip ve aynı zamanda kutudan fikir üretebiliyor. 2018'de Georgia Institute of Technology ve Google Brain'den araştırmacılar, GAN görselleştirme aracı GAN Lab'ı (https://poloclub.github.io/ganlab/) geliştirdiler ve bu gerçekten bu noktayı kanıtladı.Araç, kurulum veya özel donanım gerektirmez. , Bir web tarayıcısı aracılığıyla uygulanabilir, makine öğrenimini geleneksel yöntemlerin ötesinde kılar. Yapay zeka, gelecekte öğrenip yüksek kaliteli sonuçlar üretebilir.
Hatayı düzeltin
En temel düzeyde yapay zeka, insanlar tarafından tasarlanmış bir programdır. Ancak insan beyni gibi böcekleri de vardır. İnsanlar, kendi ahlaki bütünlükleri ile kendilerini düzeltme eğiliminde olsalar da, yapay zeka bunu görmezden gelecektir.
Günümüzde yapay zeka, tıbbi bakım, bankacılık, ulaşım vb. Gibi dünya çapında birçok önemli alana girmiştir. Bu alanlarda bir hata oluştuğunda ciddi sonuçlar doğuracaktır. Bu nedenle, bilim adamları performansı düşürmeden sinir ağlarını ve işlevlerini geliştirmek için çok çalışıyorlar ve otomatik karar vermeyi sağlamak için bir dizi hedefli plan formüle ettiler. Yapay zekanın yorumlanabilirliğinin giderek arttığı ve bahsettiğimiz etiği takip edeceği söylenebilir.Zaman geçtikçe yapay zeka daha iyi hale gelecektir.
Kendi çevresini yaratacak
Şimdi hayal etmek zor olsa da gelecekte kesinlikle gerçek olacak, yani yapay zeka işletmeler için yeni bir işletme işletim sistemi olma yeteneğine sahip.Bu konuda yabancı medyaya göre Dzone, yapay zekanın nasıl eğitildiğini ve makine öğrenimini kademeli olarak yönettiğini tartıştı. Model kabaca 6 adıma ayrılabilir:
-
Model dağıtımı
-
Model derecelendirmesi / hizmet
-
Ölçümleri / hataları toplayın
-
Model performansını izleyin
-
Analiz sonuçları ve hatalar
-
Modeli yeniden eğitin
B2B daha basitleşiyor
B2B hizmetleri aslında dışarıdan göründüğünden çok daha karmaşıktır. Model yönetiminde yapay zekanın yeteneklerini genişletmek, B2B'nin karmaşıklığını basitleştirebilir. Kendi kendine öğrenen makine, sezgisel bir gereksinim tanımlama süreci aracılığıyla her iki uçtaki karmaşık gereksinimleri anlayabilir ve yorumlayabilir. En önemlisi, veriye dayalı kavramlar, insanlara gelecekteki ticaret ortakları, güçlü yanları ve yetenekleri hakkında derin bir anlayış sağlayabilir.
Hiperotomasyonu anlama
Gartner, 2020 için en iyi on stratejik teknoloji trendine Hyperautomation'ı tanıtıyor. İddia ettiği gibi, "hiper otomasyon genellikle bir kuruluşun dijital ikizinin yaratılmasına yol açar."
Neden olmasın? Robotik süreç otomasyonu, akıllı iş süreci yönetimi yazılımı vb. Gibi bir kuruluşun yapay zeka alanındaki karar verme yeteneklerini geliştirmek için ihtiyaç duyduğu her şeyi içerir.
Yapay zekanın inişi ve ticarileştirilmesi
Beklentiler burada, geliştiriciler ve şirketler fırsatı nasıl değerlendirmeli ve uygulamaya başlamalı?
27 Şubat (Perşembe), 19:00 Alibaba CIO Akademisi ve CSDN ortaklaşa "salgın" teknik kamu refahı eğitiminin dördüncü oturumunu başlattı - "Yapay Zeka: Rüzgar mı, Bulut mu, Yağmur mu? , Alibaba Group başkan yardımcısı ve Dharma Academynin Yapay Zeka Merkezi ve Kentsel Beyin Laboratuvarı direktörü Hua Xiansheng'i son dört yıldaki pratik deneyimine dayanarak yapay zekanın, özellikle de görsel zeka teknolojisinin ürünleştirme sürecini tartışmaya davet ediyor. Karşılaşılan sorunlar, sağlayabileceği müşteri değeri ve ticarileşme sürecindeki gelişme eğilimi, iş dünyasına getirdiği değişim ve yenilikler.
Bu canlı yayın sayesinde şunları kazanacaksınız:
-
Yapay zekanın, özellikle görsel zeka teknolojisinin geniş çaplı uygulanmasındaki tuzaklar nelerdir?
-
Temel yapay zeka teknolojisi, ürünleştirme ve platformlaştırma yoluyla müşteri değeri nasıl gerçekleştirilir ve engeller nasıl oluşturulur?
-
Yapay zekanın teknolojik gelişme eğilimleri ve ticarileşme beklentileri nelerdir?
Canlı öğretim görevlisi
Hua Xiansheng | Alibaba Group Başkan Yardımcısı, Dharma Akademisi Yapay Zeka Merkezi ve Kentsel Beyin Laboratuvarı Direktörü
Alibaba Group'un şu anki Başkan Yardımcısı / Kıdemli Araştırmacısı Hua Xiansheng, Yapay Zeka Merkezi ve Dharma Akademisi Kentsel Beyin Laboratuvarı Direktörü, IEEE Üyesi ve ACM Seçkin Bilim İnsanı ; 2008 yılında MIT Technology Review (TR35) tarafından "Global 35 Outstanding Young Innovators Under 35" ödülüne layık görüldü.
Konferansa nasıl kayıt olunur?
Canlı yayının ayrıntılarını bilmek istiyorsanız, WeChat asistanı eklemeye hoş geldiniz, yanıt verin Kamusal sınıf , Canlı gruba girin!
