Güçlü yapay zeka ne kadar uzakta? Bu 5 matematik problemini çözmek için ilk 10 ila 20 yıl kullanın
30 Temmuz'da Chengdu Yüksek Teknoloji Bölgesi, Jingronghui'de düzenlenen 2019 Küresel Yapay Zeka Zirvesi'nde Çin Bilimler Akademisi akademisyeni ve Xi'an Jiaotong Üniversitesi profesörü Xu Zongben, yapay zeka ve matematik arasındaki ilişkiyi tartıştı.
"Oyun teorisi perspektifinden bakıldığında, matematiksel araştırmanın problemleri yapay zekanınkilerle aynıdır." Şu anda zayıf yapay zekanın güçlü ve süper yapay zekaya doğru karşı karşıya kaldığı bazı temel problemlerin özünde olduğunu söyledi. Matematikten kaynaklanan bir meydan okumadır.
2019 Küresel Yapay Zeka Zirvesi Sitesi
Mevcut yapay zekadan para kazanma
Temel teknoloji makine öğrenimidir
Xu Zongben, yapay zekanın "para kazanmak" için temel teknolojisinin makine öğrenimi olduğunu söyledi. Yapay zekanın temel taşı matematiktir.
Makine öğrenimi nedir? "İnsanlar veya aracılar, çevreyle etkileşim yoluyla davranışlarını geliştiren zekaya makine öğrenimi denir." Makine öğreniminin, bu zekanın, bilgisayarlar tarafından çalıştırılabilen algoritmalara ve yazılıma dönüştürülen matematiksel formüllere biçimlendirilmesi olduğunu söyledi. .
Ve bu yapay zeka dalgasının yükselişi bunun nedeni: Derin öğrenme uygulamaları. Çevre ile etkileşime giren ve sorunları çözmek için parametreleri ayarlayan bir görev çözücü, bir aracı olarak kabul edilebilir. Aracılar derin ağlar, robotlar veya insansız sistemler olarak yansıtılabilir.
Derin öğrenme işi kullanım Şöyle benzetilebilir: Dersler öğrenildi. Xu Zongben, Yapay zekanın yaptığı şeylerin çoğu, tekrar eden ve düzenli şeyleri özetlemek ve daha sonra bunları tahmin etmek ve tahmin etmek için kullanmaktır. Bu nedenle, yapay zeka derin öğrenme ortamı çok önemlidir ve çok sayıda etiketlenmiş veri gerektirir. Belirli kriterler altında tahmin edilen sonuçların geçmiş deneyimler için uygun olup olmadığına karar vermek. Bu konunun teknolojisine derin öğrenme teknolojisi denir.
Xu Zongben, "Yapay zekanın en önemli senaryolarından biri, aracıyı belirli bir ortama yerleştirmektir, aracı görevi tamamlar ve daha sonra ortamın kısıtlamaları altında aracının davranışını düzeltmek için çevre ile etkileşime girer. Bu makine öğrenimidir." Dedi. .
Şu anda, yapay zeka-büyük veri, büyük modeller ve büyük bilgi işlem gücü teknolojilerinin üç ana itici gücünün geliştirilmesi nedeniyle, mevcut yapay zeka teknolojisi, teknolojik dönüm noktasını "kullanılamaz" dan "kullanılabilir" e doğru kırdı. Xu Zongben, "Ancak bunun 'çok faydalı' olabileceğini söylemenin hala uzun bir yolu var," dedi.
ICphoto'ya göre
Otomasyon ve özerklik
Önümüzdeki on yıl içinde yapay zeka geliştirme trendi olacak
Xu Zongben, insanların otonom zeka, yani güçlü yapay zeka geliştirmesinin onlarca yıl alacağına inanıyor.
Yapay zekanın şu anki uygulama şekli, yapay zekanın para kazanmasının temel formu olan veri artı algoritmaları oluşturan ürünler dönemindedir. Ancak şimdi verileri manuel olarak toplamamız ve etiketlememiz gerekiyor ve hala tanıtım için insanlara güveniyoruz.
Gelişmiş derin öğrenme teknolojisi ile bile, her bir katmanda kaç öğe olduğu, her bir öğenin hangi doğrusal olmayan mekanizmayı kullandığı vb. Önceden ayarlanmalıdır. "Bu nedenle, bu şirketler hata ayıklamak için birçok 'kod çiftçisi' yetiştirmek zorunda. Onu eğitmek için hangi yöntemler kullanılır (yapay zeka) insanlar tarafından da verilir." Dedi.
Uygulama düzeyinde, şu anda yalnızca bir sinir ağı bir sorunu akıllıca çözebilir ve soruna otomatik olarak geçiş yapamaz. Xu Zongben, önümüzdeki on yıl içinde yapay zeka geliştirmenin odak noktasının makine öğreniminin otomasyon seviyesinde olacağını tahmin ediyor: otomatik olarak veri üretme, veri seçme, otomatik olarak sinir ağı yapıları oluşturma, eğitim algoritmalarını otomatik olarak tasarlama ve görevlere geçiş yapıp bunlara uyum sağlayabilme.
"Şimdi yapay zeka aşamasında ve otomasyona, özerkliğe doğru ilerliyor." Dedi.
2019 Küresel Yapay Zeka Zirvesi Sitesi
Yapay zeka geliştirmenin özü 5 matematiksel zorluktur
Anlamak için 10-20 yıllık araştırmaya devam etmeniz gerekiyor
Yapay zekanın özü matematikte yattığına göre, temel sorun nerede? Bu bağlamda, Xu Zongben beş soru sordu ve bu beş soru ancak 10 ila 20 yıllık bir araştırmadan sonra açıklığa kavuşturulabilir.
Birincisi, büyük verinin istatistiksel temelleridir.
Şu anda, büyük veri geleneksel istatistiksel temeli ve analiz yöntemlerini yok etti, ancak büyük veri analizini desteklemek için matematiksel temel tam olarak oluşturulmadı.
İkincisi, yapay zeka algoritmalarının temel taşıdır Büyük veri hesaplamasının temel algoritması büyük veri ortamında yeniden yapılandırılmalıdır ve mevcut hesaplama yöntemleri kullanılamaz.
Üçüncüsü daha kritiktir, Yeni yapay zeka turu temel model olarak derin öğrenmeyi kullanıyor ancak mevcut durum derin öğrenme teorisinin eksikliği. Mevcut "yapay zeka = yapay + zeka" nın nedeni bu.
Dördüncü sorun, alışılmadık kısıtlamalar altındaki ulaşım sorunudur.
Basitçe söylemek gerekirse, "birbirinden çıkarımlar" dır. Bu temel insan zekası, farklı dağıtılmış iki veri arasında kuralların aktarılmasını içerir ve yapay zekanın bunu gerçekleştirmesi hala son derece zordur.
Beşinci soru, işlev uzayında öğrenme metodolojisi ve öğrenme teorisinin modellenmesi ile ilgilidir.
"Lisans dersinde öğrendiğimiz makine öğrenimi teorisi, öğrenme metodolojisi adı verilen bir aşamaya değiştirilmelidir. Matematiksel olarak konuşursak, işlev uzayındaki öğrenme teorisinin nasıl kurulduğudur. Esas, farklı görevlere uyum sağlamaktır. Görevin kendisi bir işlev olduğu için, Sonsuzdur, bu nedenle makine öğreniminde örneklerin ve verilerin seçimini ve genellemesini görevlerin genellemesine genişletmek gerekir.
"Zayıf yapay zekadan süper yapay zekaya geçişin temel bilimsel problemi, herkesin yapay zeka fırsatının göründüğünü fark etmesini sağlıyor. Ancak yapay zeka iyi yapılacaksa matematiksel problemlerin çözümüne bağlı." Xu Zongben, uygulayıcıların yapmaması gerektiğini vurguladı. Matematik yalnızca ders vermek ve soruları yanıtlamak için bir "öğretmen" olarak görülmeli, ancak yapay zeka teknolojisinin temel sağlayıcısı veya katılımcısı olarak görülmelidir.
Kızıl Yıldız Haber muhabiri Zeng Najia
Chen Yixi'yi düzenle
