AI öğrenmek yardımcı olabilir mi? Makine öğreniminin babası deyin
AI öğrenmek yardımcı olabilir mi? Michael I. Jordan, kısa süre önce, tanınmış bir Amerikan teknoloji medyası olan Medium'a yanıt verdi.
Profesör Michael I. Jordan Berkeley'de öğretmenlik yapmaktadır.Makine öğreniminin babası olarak bilinen Amerikan Bilimler Akademisi üyesidir.Aynı zamanda yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki en yetkili uluslararası akademisyenlerden biri olan Wu Enda'nın da öğretmenidir. Makine öğrenimi ve yapay zeka alanında büyük başarılar elde etti. Yakın zamanda yayınlanan bu "Yapay Zeka: Devrim Gelmekten Uzakta", Medium'daki ilk çıkışıdır.
Makalenin başında Jordan, doğmamış kızının B-ultrason testi sonuçlarının Down sendromlu olabileceğini ve amniyotik sıvı ponksiyonu ile teşhis edilmesi gerektiğini gösterdiğini hatırlatarak bu ameliyatın fetal ölüm oranının 1/300 olduğunu hatırlattı. Bununla birlikte, veri analizi modeli aracılığıyla Jordan, kızının hastalıktan muzdarip olma olasılığının son derece düşük olduğu ve dolayısıyla ameliyat riskinden kaçındığı sonucuna vardı.
Yapay zeka kodamanlarının imajının birdenbire yükseldiğini mi düşünüyorsunuz? Sonuçta, teknolojileri hayat kurtarabilir!
Ama sonra Ürdün okuyucuların üzerine soğuk su döktü ve AI ile ilgilenmek isteyen çoğu insanın AI'nın ne olduğunu bile bilmediğini söyledi.
AI'da ne yapıyor?
Jordan, bugün "AI majör" denen şeyin sadece onlarca yıl önce var olan "ML" disiplini olduğunu söyledi.
Makine Öğreniminin kısaltması olan makine öğrenimi, verileri işlemek, tahminler yapmak ve karar almaya yardımcı olmak için algoritmalar tasarlamak üzere istatistik, bilgisayar bilimi ve diğer birçok disiplinden gelen fikirleri birleştirir. 1990'ların başlarında, akademik çevre, devasa potansiyeli konusunda çok netti: Makine öğrenimi, endüstri üzerinde büyük ölçekli bir etkiye sahip olacak.
"AI" terimine gelince, başlangıçta insanların yazılım ve donanım alanlarında akıllı insan varlıklarına sahip olma konusundaki güçlü arzusunu ifade etti. Jordan, "yapay zeka varlıklarının fiziksel olarak olmasa da en azından zihinsel olarak bizden biri olması gerektiğini vurguluyor."
Bu nedenle, AI ile ilgili araştırma, istatistik alanının yanı sıra düşük seviyeli örüntü tanıma ve hareket kontrolü ile ilgili mühendislik alanının ötesine geçmelidir. Yapay zeka, insanların "akılcılık" ve "düşünme" nin gelişmiş bilişsel yeteneklerine dikkat etmelidir.
Peki, yapay zekaya odaklanırken nelere dikkat edilmelidir? Ürdün iki anahtar kelime IA, II ve insan benzeri AI verdi.
IA, "Akıllı Geliştirme" anlamına gelir. IA alanında, hesaplamalar ve veriler insan zekasını ve yaratıcılığını geliştirmek için kullanılır. AI geliştirmenin temel amacı budur. Örneğin, bilgisayar grafiği üretimi, bir sanatçının yaratıcı geliştiricisi olan IA olarak kabul edilebilir.
"Akıllı Altyapı" (II), insanların yaşadığı ortamı daha samimi, ilginç ve güvenli kılan, bilgi işlem, veri ve fiziksel varlıklardan oluşan bir ağdır. Örneğin, akıllı bir şehir, kentsel altyapı ve insanlar için bir veri akışı ve veri analizi süreci oluşturmuş, böylece şehir operasyonlarının verimliliğini artırmış ve insanlara daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmuştur. Algoritma sistemine sadece ulaşım, yemek dağıtımı vb. Dahil etmekle kalmaz, aynı zamanda insanların ve nesnelerin etkileşim ihtiyaçlarının nasıl daha iyi karşılanacağına da odaklanır.
İnsansı yapay zekaya gelince, Ürdün'ün gözünde, sadece hala uzakta değil, aynı zamanda insanlardan da uzaklaşıyor.
AI araştırmasının şu andaki odak noktası, veri toplamak, derin bir öğrenme çerçevesi oluşturmak ve belirli alanlarda insanları taklit edebilen sistemler oluşturmaktır. Bu araştırma odağı, yapay zeka araştırmasındaki en önemli açık konulardan sapmaktadır: akıl yürütme ve anlam, çıkarım ve nedenselliğin doğal dil işleme sistemlerine girişi; belirsizliği ifade etme zorunluluğu; ve Uzun vadeli hedef sistemlerle ilgili sorunlar.
Yapay zekanın geleceği nedir?
Ürdün'ün gözünde, AI çalışmasının amacı, insan yaratıcılığının yerini almak değil, daha yüksek düzeyde insan yaratıcılığını teşvik etmektir. "Bu sadece bilim kurgu rüyaları veya insanları aşan makinelerin kabusu ile ilgili değil, aynı zamanda insanın teknolojiyi anlama ve şekillendirme ihtiyaçları ile ilgili."
Bu nedenle, makine çevirisi için takip etmemiz gereken şey, çevirmenler bir İngilizce romanı işlemeye başladıklarında, makinenin dilini daha edebi hale getirmek için yazarın ifadesinin anlamını makine çevirisi yoluyla anlayabilmeleridir. Avukat AI için, biz Takip edilmesi gereken şey, bir hukuk firması bir dava planlamaya başladığında, AI, avukatların hukuku yorumlamasına yardımcı olmak yerine, avukatların giriş noktalarını daha hızlı bulmalarına yardımcı olmak için yeterli dava ve bilgi sağlayabilir ...
Ürdün'ün görüşüne göre, yapay zeka ürünleriyle ilgili heyecan artık çok fazla. Artık yaygın olan "AI" konseptine gelince, insanlar çok fazla rasyonel sesi engelleyecektir.
Yapay zeka, disiplinler arası bir konu olarak, bilgisayar bilimi, istatistik, sosyal bilimler, bilişsel bilimler ve beşeri bilimler alanlarındaki araştırmacıların, yalnızca dar sektörde ve akademide yapay zekaya odaklanmak yerine araştırma ve geliştirme sürecini teşvik etmek için bir araya gelmesini gerektirir. Alan içerisinde.
Bu, iniş sürecinde AI tarafından kurulan sistemin çalışmamasına neden olmak son derece kolaydır.
Bu açıdan bakıldığında, makine öğreniminin adını bir yapay zeka uzmanı olarak değiştirmek mantıklı değildir. AI ana dalları, disiplinler arası içeriğe az miktarda maruz kalsa bile, AI araştırma ve geliştirme sürecinde profesyonel bilgi talebini karşılayamazlar.
Sadece bu değil, AI için beşeri bilimler hala boş. Özellikle, makine etiği ve yasal düzenlemeler üzerine araştırma, AI topluluğu için son derece acildir.
Bu nedenle, makine öğrenimi ve veri biliminin merkezi bir konumda olduğu alanlarda ihtiyaç duyulan, ilgili disiplinlerin birleşmesi değil, mevcut disiplin planlamasında, gerçekten insan merkezli olması gereken yeni bir disiplindir, böylece yapay zeka Sadece makine olarak değil, kontrolden çıkmış insanın soğuk ya da olumsuz çağrışımlarıyla dolu.
Çekirdeği okuyun
Michael I. Jordan "ilk kalbimizi" unuttuğumuzu söyledi.
Michael I. Jordan tarafından yazılan makaleden, yapay zekanın geliştirilmesinden memnun olsa da, yapay zeka araştırmasının orijinal ayardan sapmasından da endişe duyduğunu görmek zor değil. Ancak "başlangıç niyetinden" sapmak yanlış mı ve YZ'nin gelişmesine yardımcı olmuyor mu?
Xiaoxin, AI geliştirmenin zamanlara ve fırsatlara odaklanması gerektiğini düşünüyor. Teknoloji gerçekleştirmenin gerçekleştirilmesinin nasıl gerçekleştirileceği, AI'nın mevcut geliştirme aşamasının özüdür. Sonuçta, bilimsel araştırmanın teşviki, piyasanın tarih tarafından kanıtlanmış bir gerçek olmasını gerektirir. Biliyorsunuz, AI araştırmaları onlarca yıldır devam ediyor, ancak akademik araştırmalara olan tutkusu nedeniyle düşük bir noktadaydı.Sektörün zirvesine yakın zamana kadar piyasa tarafından kabul edilmedi ve sermaye tarafından tercih edilmedi.
Bu nedenle insansı YZ, insanlığın "son fantezisi" olmasına rağmen, bir süre için hevesli değildir ve onu çok fazla takip etmeye gerek yoktur.Piyasanın hissedar stiline hakim olmak ve YZ'nin insan ihtiyaçlarına yakınlığını nasıl anlamak en önemlisidir.
Ancak, sektörün AI iniş arayışı nedeniyle "ilk kalp" köşede unutulmayacak. Gerçekten kullanıcı dostu olduğunda, insansı YZ'nin ortaya çıkışı yalnızca bir zaman meselesidir.
Yazar: Sheep Breeze
Referans bağlantısı:
https://m.sohu.com/a/228908589_308467?_f=m-channel_30_feeds_10
Yeniden yazdırmanız gerekirse, lütfen arka planda bir mesaj bırakın ve yeniden yazdırma şartnamelerine uyun.
