g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Üç büyük okulun üç dalgası, 60 yıllık yapay zeka iniş çıkışları

Yukarı tıklayın

Che Yun

, Takip et ve üste hoş geldiniz!

Artık yapay zekanın üçüncü dalgası olarak kabul edilebilir.

Araba bulutu basın:

Gao Wen, Çin Mühendislik Akademisi akademisyeni, Pekin Üniversitesi profesörü ve doktora süpervizörü, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı direktör yardımcısı, Çin Bilgisayar Derneği başkanı ve Çin Halkının Siyasi Danışma Konferansı 10, 11 ve 12. Ulusal Komitesi üyesi. 1988'de Hangzhou Üniversitesi'nden bilgisayar bilimi alanında doktora derecesi aldı ve 1991'de Japonya Tokyo Üniversitesi'nden elektronik alanında doktora derecesi aldı. Araştırma alanları yapay zeka, örüntü tanıma ve multimedya hesaplamadır.Son yıllarda ana araştırma alanları arasında video denetimi gibi çoklu bulut projeleri bulunmaktadır. 2003 yılında Çin'deki video teknolojisi ve liderliğine yaptığı katkılardan dolayı American Computer Society üyeliğine seçilmiştir.

Gao Wen, Çin Mühendislik Akademisi akademisyeni

Yapay zeka nedir

Günümüzde yapay zeka çok sıcak, derin öğrenme hakkında daha çok konuşacağız, diğer şeyler hakkında daha az konuşacağız ama tarihini ve okulunu bilmemiz gerekiyor. Yapay zeka 60 yaşında ve üç ana okul var:

-Genellikle mantık (sembolizm) olarak adlandırılan ilk okul ,

-İkinci okul, bağlantısallık.

- Üçüncü okul, davranışçılık.

Yapay zekadan bahsetmişken, yapay zekanın tanımı nedir? Çok katı, doğru veya kabul edilmiş bir tanım yoktur, ancak bazı sözleşmeler vardır. Genellikle yapay zeka, makinelerin insan zekası tarafından gerçekleştirilen bazı işlevleri gerçekleştirmesine izin veren makine zekasını ifade eder. Yapay zeka makine zekası olduğu için mekanik zeka değildir, peki bu makine ne anlama geliyor? Bir bilgisayarı ifade eder.Bilgisayar tarafından simüle edilen bir kişinin akıllı davranışına yapay zeka denir.

Yapay Zeka Araştırma Alanı Bilişsel modelleme, bilgi temsili, akıl yürütme ve uygulama, makine algısı, makine düşünme, makine öğrenimi, makine davranışı ve akıllı sistemler vb. Yapay zekanın gücünü araştırın Akıl yürütme, bilgi, planlama, öğrenme, iletişim, algılama, nesneleri hareket ettirme ve kullanma becerisi vb. Dahil. Araçların İnternetinde yapay zeka olması gerektiğini söylüyoruz, bu yapay zeka esas olarak ne yapıyor? Bu, çevredeki ortamın algılanması ihtiyacı, mobil işlemlerin kontrolü, tüm davranışın öğrenilmesi ve etkileşimli iletişim de dahil olmak üzere birçok şeyi içerir, bu nedenle tümünün iyi yapması için yapay zeka gerekir.

Yapay zekanın şu anda en çok kullanıldığı alan arama. Bu turda internetin sıcak olduğunu ve artık "İnternet +" olarak adlandırıldığını söylüyoruz. En büyük ilerleme aslında aramadaki ilerlemedir. Google ve Baidu'nun başarısının aslında aramanın başarısı olduğunu biliyoruz. Asıl arama Guanjian kelimesine dayanıyordu.Guanjian kelimesinin yanı sıra iFLYTEK gibi birçok bulut tabanlı arama var. Sesin ilerlemesidir. Ek olarak, mevcut arama giderek daha akıllı hale geliyor.Önceki aramada, birkaç anahtar kelime girdiniz. Artık arama tüm cümleyi anlayabilir, ne sormak istediğinizi bilir ve ardından en çok istediğiniz cevabı arayabilir. Sıradaki ne? Araçların İnterneti ile çok yakından ilgili olan sürüş olabilir.

60 yıllık yapay zeka

Yapay zeka, yapay zekanın kurucusunu atlayabilir mi? Yapay zekanın kurucusunun adı Alan Turing, bu bir dahi, iki alan yarattı, bu iki alanın babası: Biri bilgisayar biliminin babası, Turing makinesi olmasaydı, bugün bilgisayar olmazdı. , Bugün tüm bilgisayar modellerimiz Turing makinelerine dayanmaktadır. Turing aynı zamanda yapay zekanın da babasıdır. Turing sadece kırklı yaşlarında yaşadı. Geç dönemlerinde özellikle yapay zekaya hayran kaldı ve Turing testini önerdi, bu yüzden bugün Turing bize bir yol açtığı için yapay zeka üzerinde çalışabiliyoruz.

Turing testi aslında bir makinenin akıllı olup olmadığına karar vermek için yapay zekanın temelidir: hem bir makine hem de bir kişi siyah bir odaya yerleştirilir ve test eden kişi hangi odanın makine ve hangi odanın bir kişi olduğunu bilmez. Daha sonra testçi, hangi odanın makine, hangi odanın kişi olduğuna karar verene kadar sorular sormaya başladı ve ardından test tamamlandı. Test eden kişi aklına gelen tüm soruları sorduğunda, hangisinin makine hangisinin insan olduğunu hala çözemiyor, makine zeki, buna Turing testi deniyor. O sıralarda, Turing'in zamanında, bu test genellikle sesle sağlanıyordu ve insanların ve makinelerin sesi dinleyerek bilinebiliyordu, bu yüzden testi klavye aracılığıyla istedi.

Turing'i anmak için, Turing'in ölümünden sonra torunlarının Turing'i anmak için birçok yolu vardır.1966'da, ACM Topluluğu tarafından Turing Ödülü kurulmuş ve Bilgisayar Bilimi alanında Nobel Ödülü olmuştur. Bu ödülün her yıl 1-3 olmak üzere 60'tan fazla kazananı var, Çinli kazanan Yao Kizhi de dahil. Kazananlar bir ödülü paylaşabilir, bu ödül bilgisayar toplumunu ödüllendirmek için şirket tarafından ödenir. 60 küsur insandan sekizi yapay zeka yapıyor ve yaklaşık 1 / 8'i yapay zeka ile ilgili. İç tartışma, yapay zekayı birinci kademe bir disiplin haline getirip getirmeyeceğiyle ilgili, bu açıdan yapay zeka çok önemli.

Geçtiğimiz yıl tam 60 yaşında olan yapay zeka konulu en önemli seminer 1956 yılında başladı. O dönemde birkaç genç tarafından başlatılan yaklaşık 20 kişinin katıldığı bir tanesi ABD'nin Dartmouth kentinde gerçekleştirildi. Yaz semineri. Bu seminere şu anda çok ünlü birçok kişi katıldı ama hepsi çok gençti. Bu insanlar iki hafta bir araya gelerek yapay zekanın çerçevesini tartıştılar. Bu insanların çoğu bugün tanıdık geliyor, daha sonra çoğu Turing Ödülünü kazandı ve birçoğu yapay zekanın yaratıcısı. Bu insanlar o sırada Stanford'da olmasalar da, hepsi ders vermek için Stanford'a gitti ve Stanford profesörü oldu.

Yapay zeka 1956'dan bu yana birkaç kez yükselip alçaldı ve birkaç dalga yaşandı, şimdi yapay zeka üçüncü dalga. İlk dalga aslında özü mantık olan 1956'dan 1976'ya kadardı. Yukarıda bahsedilen ilk okuldur. Mantıkçılık, bir makinenin matematiksel bir teoremi kanıtlamak için kullanılıp kullanılamayacağı gibi bazı bilgileri kanıtlamak ve sonuç çıkarmak için temel olarak makine ispatını kullanır.Bu bir makinenin kanıtı meselesidir. Bu sorunları kanıtlamak için, orijinal koşulları ve tanımları biçimsel ifadelerden mantıksal ifadelere değiştirmeniz ve ardından son sonucun doğru mu yanlış mı olduğunu kanıtlamak için mantıksal ispat olarak adlandırılan mantıksal yöntemler kullanmanız gerekir.

Aslında, ilk bilgisayar yapay zekası bu yolda yürüyordu, bu yüzden tıpta uzman sistemler gibi birçok uzman sistemimiz vardı. Tıp uzmanı sistemi ne girdiler? Bazı semptomları girin. Bu semptomlar kelimelerle girilir, ancak makine, hangi hastalık olduğunuzu veya olmanız gerektiğini anlamak için sembolik hesap kullanılarak mantıksal ifadelere dönüştürülebilir. Bu nedenle insanlar mantığın soyutlanması, mantığın hesaplanması ve mantığın ifade edilmesi üzerine çok çalışma yaptı.

O zamanlar, bu alanın 1958'de başlamasından sadece iki yıl sonra, bilgisayar alanında iki usta vardı, Herbert Simon ve Allen Newell, teorileri doğrudan karar teorisiyle ilgiliydi ve tamamen bir dizi mantıksal muhakeme yöntemiydi. Karar teorisi ve ekonomi konusunda çok iyimserler ve birçok insan ekonomik yargılarda bulunmanın çok uygun olduğunu düşünüyor. O zamanlar, bilgisayarların on yıl içinde güzel müzik notaları yazabileceklerini ve on yıl içinde bilgisayarların çoğu psikolojik davranışı gerçekleştirebileceklerini tahmin ettiler. O sırada bu şeylerin kolaylıkla çözülebileceğine ve bunun bir sorun olmadığına karar verdiler, ancak gerçekler bunun doğru olmadığını kanıtladı. Satranç şampiyonası da dahil olmak üzere ancak 1990 yılında gerçekleşti ve Go oyunu geçen yıla kadar gerçekleştirilmedi.

Matematik teoremi yapılır, çünkü her şeyi mantıksal olarak çözmenin en kolay yolu budur, bu nedenle akıl yürütmenin hedefe en yakın olanı on yargılamak olduğunu kanıtlamayı öğrenmek. Elbette, çok sayıda bilgisayar otomatik besteleme yapabilirsiniz, ancak bu keyfi dereceye ulaşamaz. Bu son psikolojik davranış henüz tam olarak tamamlanmadı, gelecekte yapacağımız şey bu.

Teoremin kanıtı aslında ilk dalganın en iyisidir O zamanlar, matematiksel teoremleri kanıtlamak için teoremleri kullanan birçok matematikçi vardı. Bu görevlerle bağlantılı olarak, o dönemde mantıksal ispatlarla ilgili birçok bilgisayar üretildi.Biz buna tanınmış Prolog gibi bir mantık programlama dili diyoruz. En önemli şey, mantıksal muhakeme ve hesaplama için iyi bir veri tabanına ve kontrol sistemine sahip olmaktır.

1976 civarında, dört ana tahminin süresiz olarak gerçekleştirilmesi nedeniyle, yapay zeka metodolojisi konusundaki tartışmalar daha da sertleşti. 1977'de Simon'un yüksek lisans öğrencisi olan Feigenbaum, Bilgi mühendisliği kavramı. Başlangıçta hem mantık hem de bağlantısallık vardı, ilk dalgada mantık tam anlamıyla galip geldi, o zamanlar bağlantısalcılık pek popüler değildi. Ancak nihayetinde mantığın amacına ulaşamaması herkesin düşüncesini uyandırdı ve bu dönemde sinir sistemi yavaş yavaş üstünlüğü ele geçirdi.

1970'lerin sonunda, tüm nöron ağı ve modeli hızlı bir ilerleme kaydetmiştir.En önemli şey, nöron ağının öğrenmesini çözebilecek bir BP ağının olmasıdır. Geçmişte, bir uyaran bir çıktıya karşılık gelir ve uyaran ve çıktı bir çifttir ve uyaranın çıktısı vardır. 1986'da BP ağı sinir ağını kanıtladı, daha sonra herkes daha geniş bir alana başvurdu ve nispeten büyük bir katkıda bulundu. Daha sonra, örüntü tanıma, el yazısı Çince karakter tanıma, karakter tanıma ve basit yüz tanıma gibi birçok alanda yavaş yavaş kullanılmaya başlandı ve bu alan hemen ısındı.

İkinci dalga, bağlantısallıktır. Bağlantıcılık, 1976'dan 1980'lerin ortalarına kadar on yıldan fazla sürdü, düşük bir düşüştü ve 2006'da tekrar düşmeye başladı. BP ağı 1986'da ilk ortaya çıktığında pek çok sorun çözüldü, herkes yapay zekanın umut verici olduğuna inandı, on yıldan fazla bir süre sonra sinir ağının tek bir sorunu çözebileceği, ancak karmaşık sorunları çözemeyeceği keşfedildi. Eğitim ve öğrenim sırasında, veri miktarı çok fazladır ve bir dereceye kadar yükselmeyecek birçok sonuç vardır. Şu anda, mevcut üçüncü dalga ortaya çıktı.

Üçüncü dalga, bazı teknolojileri, sinir ağlarını ve istatistiksel yöntemleri birleştirmektir. İlk başta insanlar bunu nasıl yapacaklarını bilmiyorlardı. 2006'da yazarın şu anda yapay zeka çemberinde büyük bir adam olduğu, mevcut nöron sisteminin BP ağlarına biraz benzer şekilde binlerce katmanı sorunsuzca başarabileceğini düşündüğü bir makale vardı.

İnsanlar bunun üçüncü dalga olduğunu düşünebilirler ancak bu üç dalga arasındaki ayrım çok geneldir. Teknik sınıflandırmaya göre, ikinci ve üçüncü zamanlar aslında bir şeydir ve bunlar hala sinir ağlarıdır. Aradaki fark, derin öğrenmenin başarısıdır. Sadece donanımda değil, aynı zamanda evrişimli sinir ağı modellerinde ve parametre eğitim tekniklerinde de gelişmeler var.

Zayıf yönü, tüm ağın çok derin ve kolay eğitilebilmesidir, ancak eğitimin sonuçları insanlardan tamamen farklıdır. İnsan beyninin çok net tanımları olduğu için benzetme yoluyla akıl yürütmek kolaydır, ancak nöron sistemi çalışmaz. Nöron ağının kendisinin fiziksel bir anlamı yoktur.Nöron ağı ve gerçek insanların zeka kavramını benzetme yoluyla anlama yeteneğinin nasıl kullanılacağı onun doğal engelidir. Bu engelin çözümü nerede? Teorik olarak istatistiksel bir yöntemdir.Günümüzde nöron ağları bu işlevi gerçekleştirmek için temelde bağlantılara güveniyor, istatistiğe değil. İnsanlar, göründükleri ortamda yürümeyi mümkün kılmak için bağlantı ve derin düzey istatistikleri bir araya getirmeyi umuyorlar.

Şu ana kadar, Mühendislik Akademisi derin öğrenme ve mantıksal akıl yürütmeye AI 1.0 olarak atıfta bulundu. Bir sonraki adım, AI 1.0'ın mevcut eksikliklerinin üstesinden gelmek ve yapay zekanın daha sorunsuz bir şekilde gelişmesini sağlamak için AI 1.0'dan AI 2.0'a geliştirme yapmak. Düzeyde bazı özel davranışlar vardır.

Otonom sürüş bir sonraki atılım olacak

Araçların İnterneti ve yapay zeka ile ilgili olarak, daha önce aramalarda büyük bir ilerleme oldu ve bir sonraki gelişme otomatik sürüşte ... Bu otomatik sürüş meselesi, gelecekteki otomobil endüstrisinde çok büyük bir değişime neden olacak. Bu değişiklik bir başlangıç noktası gerektirir. Her şeyin ekolojik bir zinciri vardır ve tüm sistem şu anda insan merkezlidir. Arabayı sürmek için otomatik bir işletim sistemine geçmek istiyorsanız, insanlar artık merkez olmayacak ve orijinal sürüş becerilerine ihtiyaç duyulmayacaktır. Kişilerin müdahale etmesi gerekmiyorsa bilgi edinme kanalları göz kulak değil, bilgi edinme için pek çok kanal olacaktır.

Örneğin bahsettiğimiz radar hala insan gözünü taklit ediyor ama insan merkezli değilse bu ortamla ilgili bilgileri Araçların İnternetinden araca göndermek için bir merkez kurabiliriz Şu anda çoğu durumda arabanın yargısı yeterli. Yukarı. Az sayıda durumda, aracın bir gözlemciye sahip olması gerekir ve kişi sinyal gönderemez. Otomobilin kendisi sinyal gönderiyorsa, arabanın gittiğini, şerit değiştirmek üzere olduğunu ve sinyal lambalarının birkaç saniye içinde değişeceğini bilirsiniz. Bu bilgiler mevcut olduğunda sistemin tamamı ve mevcut insansız araçlar hiç bir sistem değildir. Otonom sürüşün ve Araçların İnternetinin tüm otomotiv endüstrisi üzerinde büyük bir reform etkisi olacağını düşünüyorum.Yapay zeka bu etkiden ayrılamaz. Her şeyin sonuçlandırılması gerekiyor. Gelecekte yapay zeka ve araba ağının birleşimini görmeyi umuyorum.

Sadece şunu söyleyeceğim, hepinize teşekkür ederim.

Che Yunjun