Zhang Jianwei, Hamburg Bilimler Akademisi Akademisyeni, Almanya: Yapay zeka etkileşiminin geleceği çok modlu bir paylaşım modelidir CCF-GAIR 2018
Leifeng.com'un notu: 2018 Küresel Yapay Zeka ve Robotik Zirvesi (CCF-GAIR) Shenzhen'de düzenlendi.Zirveye Çin Bilgisayar Federasyonu (CCF) ev sahipliği yaptı ve Leifeng.com ve Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) ev sahipliğinde Shenzhen Belediye Hükümeti'nden güçlü rehberlik aldı. Yerli yapay zeka ve robotik, akademi, endüstri ve yatırım olmak üzere üç ana alanda üst düzey bir değişim etkinliği olup, yerli yapay zeka alanında en güçlü sınır ötesi değişim ve işbirliği platformunu oluşturmayı amaçlamaktadır.
Almanya'nın Hamburg Bilimler Akademisi'nden bir akademisyen olan Zhang Jianwei, 29'unda düzenlenen AI Frontier Forum'da "AI Güçlendirme, İnsan-Bilgisayar Entegrasyonu" hakkında bir rapor yayınladı. Bu raporun özel içeriği aşağıdadır. problemi çözmek.
Yapay zekanın gelişimi için yeni ivme
Zhang Jianwei, bulut, Nesnelerin İnterneti, İnternet ağları, optik ağlar, geniş bant ve 5G'nin geliştirilmesi ile mevcut büyük veri yakıtının çok yeterli olduğuna inanıyor. Şu anda karşı karşıya olduğumuz şey, yeni malzemeler, yeni hesaplamalar ve yeni enerji kaynaklarının tedariki ile birleştiğinde, tüm sistemin yeniliğine yeni bir ivme kazandıran yeni bir insan sosyal ekolojisi dengesidir.
Gelecekte, nüfusun azaldığı kimyasal fabrika, yaşlı servis bakımı, sanal topluluk etkileşimi, özel özelleştirilmiş hizmetler vb. Yapay zeka ve robotların geliştirme yönleri olacaktır. Üretim ve ulaşımdaki uygulamaların yanı sıra robotlar ve yapay zeka, tıp, tarım, akıllı inşaat ve eğitim alanlarında büyük uygulama potansiyeline sahiptir.
Tek modlu büyük veri öğrenimi
Makineler insanlardan daha mı akıllı? Zhang Jianwei, monomodal verilerde makine öğrenimi uygulamasının ne kadar ileri gittiğini ve hangi zorlukların kaldığını göstermek için yakın zamanda kaydedilen "Bilgelik" programındaki örnekleri kullandı.
Görüntü işleme ve yüz tanıma uygulaması son derece geniştir. Zhang Jianwei'nin ekibi, "Akıllı Olmak" programında, uzaktan gözetim kamerasından arabadaki bir çocuğun fotoğrafını çekerken bilinçli olarak bulanık bir görüntü buldu. , Ve sonra makineyi ve en güçlü insan PK'sını bırakın.Sonunda, makine bu belirsiz durumda çok garip hatalar yapacak.Ancak şov alanındaki Lin polis memuru, bu belirsiz resimde göstermek için bilgi ekstrapolasyonu ve hayal gücü yeteneğini kullanıyor. Filde çocuğun bir portresi çizildi ve Illinois'de Çinli kadın bilim adamını öldüren suçluyu bulmak için bu yöntemi kullandı. Memur Lin portreyi iki ebeveyn çiftini kilitlemek için kullandı.Bu eşleşmede, insan zekasının makine zekasını yendiği açık, çünkü insanlar bulanık bilgiler altında bilgiyi ve çıkarımları çok iyi kullanabiliyor.
Ardından, Zhang Jianwei, tek modlu metin öğrenmeye bir örnek verdi. Herhangi bir görsel aracılığıyla Microsoft Xiaobing, şiirin bazı unsurlarını belirleyebilir ve sonunda çok güzel bir şiir yazabilir. Bununla birlikte, robot yazma şiirinin değerler, ahlak ve hayata bakış dahil olmak üzere üç perspektifi yoktur. Yazdığı kelime ve cümleler çok güzel olsa da yapay zeka için bir sonraki zorluğun, robotların nasıl yapılacağı ve yapay zeka sistemlerinin kademeli olarak üç görüşe sahip olacağına inanıyor.
Sesin monomodal öğrenimine ilişkin örnekler de vardır. Sa Beninin çevrimiçi şovunun iki saatlik külliyatını indirip öğrenerek ve ardından robot sisteminin söylemediğini veya söylemediğini simüle etmesine izin vererek, bu enterpolasyon biçimi de daha iyi uygulanabilir. Demo. Öğrenme topluluğunda duygular varsa, robotun duyguları olacaktır, ancak yapay zekanın gerçekten duyguları vardır ve güçlü yapay zekanın birçok zorluğu vardır.
Ayrıca robot okuma, yapay zekanın daha pratik bir yönüdür. Önce robotun çok sayıda akciğer hastalığı verisi öğrenmesine izin verin ve ardından en güçlü 15 doktorla rekabet edin ve son olarak robotun bu sınırlı ortamda büyük veriyi öğrenmede çok güçlü olduğunu gösterin. Çok küçük ayrıntıların nihai olarak tanınmasında, Robot, en güçlü 15 doktordan oluşan ekibi yendi.
Çapraz modal öğrenme uygulaması
Zhang Jianwei, bir sonraki zorluğun, robotlar ve yapay zeka kombinasyonunu daha şeffaf hale getirmek, çok modlu etkileşimi uygulamak ve makineleri ve insanları nasıl entegre etmek için bu fiziksel sistemde yapay zekayı nasıl kullanabileceğimize inanıyor. İnsan 2.0 çağına gerçekten girelim. Robotların ve yapay zeka etkileşiminin geleceği tek bir mod değil, çok modlu bir paylaşım modudur.
Zhang Jianwei, ekibinin Tsinghua Üniversitesi, Peking Üniversitesi, Pekin Normal Üniversitesi ve Bilimler Akademisi Psikoloji Enstitüsü ile birlikte araştırdığı yapay zeka temel araştırma projesi-modlar arası öğrenmeyi tanıttı. Çapraz modal öğrenmenin bilişsel, hesaplama ve sinirsel mekanizmalarını birlikte inceleyin ve insan-bilgisayar etkileşiminin performansını artırmak için anlama bilgi ve modellerini kullanın.
Bu tür çapraz modal ve disiplinler arası, kültürler arası öğrenme bu projenin karakteristiğidir. Görsel, işitsel, fiziksel duyu ve lidar gibi bazı yapay verileri içeren çeşitli sensörleri birleştirmek için karma ve güvenilir zeka nasıl elde edilir, insan modeli çok iyi bir model sağlar. Yukarıdan aşağıya kontrol nasıl kullanılır, veriye dayalı ve bilgi odaklı nasıl entegre edilir, verilerin nasıl entegre edileceği sadece veri modellerinin basit bir üst üste binmesi değil, aynı zamanda sembolik bir temsildir, bunları karar vermek için kullanın, etkileşimi kullanın Ve özellikle gelecekteki yapay zeka ve robotik sistemlerimizin verimliliğini ve sağlamlığını artırmak için eylemlerin yürütülmesi.
Artık sistem sentezi ve son olarak robotlarda ve karmaşık CTS sistemlerinde doğrulama için nörogörüntüleme modellerine, sinirsel uyarı yöntemlerine, beyin-bilgisayar arayüzlerine ve hatta psikolojik davranışlara daha fazla dikkat etmemiz gerektiğine inanıyor.
Bunda üç önemli yön vardır, çapraz modalite adı verilen dinamik bir adaptasyon mekanizması.Örneğin, farelerde öğrenmeden önce ve sonra nöronlardaki değişiklikleri keşfederek, gelecekte yerel bellekle daha iyi derin nöral modelleri özetlemeyi umuyoruz. . İkinci alan, modlar arası genelleme ve tahmindir ve üçüncüsü, gelecekte, kavramları daha iyi anlamak ve anlamak için robotların vizyon ve dil yoluyla birlikte öğrenmesine nasıl izin verileceğini gösteren çapraz modal insan-bilgisayar etkileşimidir. İlişki.
Gelecekteki farmasötik ve bilimsel deneyler de dahil olmak üzere çok modlu öğrenme yoluyla, robotlar tarafından büyük miktarda hızlanma gerçekleştirilebilir.Robot uygulamalarının tipik darboğaz probleminde, kavrama dahil olmak üzere robotların akıllı çalışması, çok modlu öğrenme yoluyla gerçekleştirilebilir. , Enjeksiyon vb.
Zhang Jianwei ayrıca otonom sürüş ve yürüme robotları alanlarında çok modlu öğrenme teknolojisinin uygulanmasını da tanıttı.
Toplantıdan sonra Zhang Jianwei, Leifeng.com'dan bir röportaj kabul etti ve Almanya'nın yapay zeka ve robotik alanındaki gelişimini tanıttı. Yapay zeka ile ilgili temel araştırmalar açısından, Alman hükümeti bunu son 20 yıldır uzun süredir finanse ediyor. Yapay zeka soğuk kış mevsiminde olsa bile, Alman Bilimsel Araştırma Derneği tarafından finanse edilen birçok büyük proje birçok yapay zeka unsuru içeriyor, bu nedenle yapay zeka temel teknolojileri ve yetenekleri iyi bir birikimi var.
Almanyanın Ar-Ge konuları hükümet tarafından değil, gelecekteki araştırma konularını tanımlamak için bilim adamları tarafından belirlenmektedir. Bu modele bilim adamları hakimdir. Hükümet, araştırma içeriğinin ileriye dönük ve iç değerlendirmesine dayalı olarak finansman hedeflerini belirler. Bu nedenle, Almanya'daki yapay zeka ve robotların kombinasyonu, hem temel araştırma projeleri hem de yüksek disiplinler arası özelliklerle bilimsel ve teknolojik teoride her zaman son derece yenilikçi olmuştur.
Öte yandan, Almanya'nın tüm imalat endüstrisinin kapsamlılığı da görece dünyada liderdir. Bu nedenle, Alman otomobil şirketlerinde, otonom sürüş ve yardımlı güvenli sürüş yaklaşık 20 yıldır yatırım yapıyor. Gerçek otonom sürüşün veya yardımlı sürüşün seri üretimi açısından, Alman otomobil şirketleri hala liderliği ele alabilir.Audi'nin 60 kilometrenin altındaki otonom araçları seri üretimi, dünyada seri üretime ulaşan ilk araç. Almanya, üretim ve zeka kombinasyonundaki avantajlarını korumak için Nesnelerin İnterneti ve yapay zekayı üretim alanına eklemeyi umarak Endüstri 4.0 konseptini ortaya koydu.
Genel olarak Almanya, yapay zeka ve robotik alanlarında çok sayıda temel teknoloji biriktirmiş, bir yandan da endüstriyel üretim, tıbbi bakım ve sürüş alanlarında daha ürün haline gelmeden sürekli araştırma ve geliştirmeyi sürdürmüştür. Birçok temel teknoloji geliştirildi ve birçok yetenek geliştirildi.
