Achten Sie auf die Innovationskonferenz für Wissenschaft und Technologie in Chongqing. Daten und Wissen treiben beide Seiten an. Sie setzen sich dafür ein, „künstliche Intelligenz dem Menschen ähnlicher zu machen“.
2024-08-21
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Als ChatGPT geboren wurde, löste es weltweit die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz aus, aber viele Menschen beschwerten sich auch darüber, dass es oft „ernsthaft Unsinn redet“. Als Sora im gesamten Internet ein Hit wurde, kritisierten einige Leute es: Die „kreativen“ und „realistischen“ Videos, die es generierte, wiesen manchmal Fehler auf, die nicht mit dem gesunden Menschenverstand vereinbar waren, wie zum Beispiel, dass die Leute zu dieser Zeit nach vorne liefen. die Körperbewegungen waren umgekehrt...
„Die Technologie der künstlichen Intelligenz hat sich rasant weiterentwickelt, aber es gibt immer noch viele Probleme, die wir dringend lösen müssen. Wir beschäftigen uns mit dem Aufbau eines Wissensraums mit mehreren Granularitäten, der auf das grundlegende wissenschaftliche Problem der Verarbeitung von Unsicherheitswissen im Bereich der Wissensverarbeitung abzielt künstliche Intelligenz“, sagte Wang Guoyin, Rektor der Chongqing Normal University. Beim gerade angekündigten Chongqing Science and Technology Award 2023 gewann das von ihm geleitete Projekt „Model Theory and Methods for Multi-granularity Knowledge Space Construction“ den ersten Preis des Chongqing Natural Science Award.
▲ Wang Guoyin gab einen wissenschaftlichen Bericht. Foto vom Interviewpartner zur Verfügung gestellt
Er stellte vor, dass die übliche künstliche Intelligenz datengesteuert ist. Laienhaft ausgedrückt geht es darum, Informationen und Wissen aus riesigen Datenmengen zu gewinnen, um Probleme zu lösen. Das Problem dabei ist, dass Daten auf mathematisch-statistische Weise verarbeitet werden, was nicht unbedingt mit der Logik des menschlichen Wissens übereinstimmt und die Ergebnisse einige Abweichungen aufweisen können.
„In dieser Hinsicht wollen wir den einheitlichen Ansatz der Datensteuerung durchbrechen, menschliche Wissenslogik integrieren und nutzen, um den Aufbau künstlicher Intelligenzsysteme voranzutreiben und künstliche Intelligenz intelligenter zu machen oder künstliche Intelligenz der menschlichen Intelligenz ähnlicher zu machen.“ Guoyin sagte, sie bezeichnen diesen Ansatz als bidirektionalen Antrieb von Daten und Wissen. Auf dieser Grundlage erstellten sie ein Multigranularitäts-Cognitive-Computing-Modell.
Berichten zufolge visualisieren Wissenschaftler im Bereich der Informationswissenschaft Informationsdaten und verwenden Granularität, um die relative Größe oder Rauheit von Informationseinheiten auszudrücken, genau wie wir Pixel verwenden, um die Qualität eines Fotos zu beschreiben. Multigranulares kognitives Computing wurde erstmals 2017 von Wang Guoyins Team international vorgeschlagen. Es handelt sich um eine kognitive Computing-Methode, die die kognitiven Gesetze des menschlichen Gehirns mit bestehenden Computing-Methoden der künstlichen Intelligenz kombiniert.
„Tatsächlich nehmen Menschen die Welt auf verschiedenen Ebenen wahr.“ Er erklärte es am Beispiel der Gesichtserkennung. Wenn ein alter Freund von Ihnen aus der Ferne kommt, führt das System der künstlichen Intelligenz den Prozess auf der Grundlage reiner Gesichtsmerkmalsdaten durch. Erkennung wie Augenabstand, Ohrmuschelform, Verhältnis der Gesichtszüge usw., um zu bestätigen, ob er Ihr Freund ist. Doch bevor man die Gesichtszüge der Person sieht, kann man sie oft anhand umfassender Informationen wie Körperhaltung, Bewegungen, Temperament usw. erkennen. Dabei handelt es sich um Multigranularitäts-Cognitive Computing: „Wir können sowohl die Bäume als auch den Wald sehen. Wir können nicht nur den Wald als Ganzes sehen, sondern auch den Stamm, die Äste und die Blätter eines Baumes.“
Seiner Ansicht nach ist es genau der wechselseitige Daten- und Wissensfluss, der dazu führt, dass künstliche Intelligenz nicht nur den Informationsberechnungs- und -verarbeitungsmechanismus von Computersystemen erfüllt, sondern auch den kognitiven Mechanismus des Menschen mit „großer Priorität“ von der Makroebene aus erfüllt zu Mikro. In Zukunft wird es sich menschlicher verändern.
Es versteht sich, dass die Ergebnisse dieses Projekts nicht nur von namhaften Wissenschaftlern aus mehr als 30 Ländern und Regionen positiv bewertet wurden, sondern auch erfolgreich zur Lösung wichtiger technischer Probleme in den Bereichen nationale Cyberspace-Sicherheitsverwaltung und Prozessindustrie eingesetzt wurden Kontrolle und intelligente Gesundheit.
„Unsere Forschung hat nur phasenweise Ergebnisse erzielt.“ Wang Guoyin sagte, dass sein Team derzeit einerseits weiterhin theoretische und methodische Forschung durchführt und andererseits auch aktiv angewandte Forschung betreibt, sodass diese Ergebnisse vorliegen kann in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.
