Kiinnitä huomiota Chongqingin tiede- ja teknologiainnovaatiokonferenssiin｜Data ja tieto ohjaavat molempia osapuolia "tekeälystä enemmän ihmisen kaltaiseksi".
2024-08-21
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Kun ChatGPT syntyi, se räjähti generatiivisen tekoälyteknologian ympäri maailmaa, mutta monet ihmiset valittivat siitä: se usein "puhuu vakavasti hölynpölyä". Kun Sorasta tuli hitti kaikkialla Internetissä, jotkut ihmiset hyppäsivät arvostelemaan sitä: sen luomissa "luovissa" ja "realistisissa" videoissa oli joskus puutteita, jotka eivät olleet terveen järjen mukaisia, kuten ihmiset juoksivat eteenpäin. kehon liikkeet kääntyivät...
"Tekoälyteknologia on kehittynyt nopeasti, mutta vielä on monia ongelmia, jotka meidän on ratkaistava kiireesti. Olemme mukana rakentamassa monirakeista tietoavaruutta, joka on suunnattu tieteelliseen perusongelmaan, epävarmuuden tiedon käsittelyyn. tekoäly." Chongqingin normaaliyliopiston rehtori Wang Guoyin sanoi. Juuri julkistetussa 2023 Chongqingin tiede- ja teknologiapalkinnossa hänen johtamansa "Model Theory and Methods for Multi-granularity Knowledge Space Construction" -projekti voitti Chongqingin luonnontieteiden palkinnon ensimmäisen palkinnon.
▲ Wang Guoyin antoi akateemisen raportin. Kuvan on haastateltava
Hän esitteli, että tavallinen tekoäly on tietopohjaista Maallikon termein se tarkoittaa tiedon ja tiedon hankkimista massiivisesta datasta ongelmien ratkaisemiseksi. Ongelma tässä on, että se käsittelee dataa matemaattisella ja tilastollisella tavalla, mikä ei välttämättä ole yhdenmukainen ihmisen tiedon logiikan kanssa, ja tuloksissa voi olla joitain poikkeamia.
"Tässä suhteessa haluamme murtaa yhden tietopohjaisen lähestymistavan, integroida ja käyttää ihmisten tietologiikkaa ajaaksemme tekoälyjärjestelmien rakentamista ja tehdä tekoälystä älykkäämpää tai tehdä tekoälystä enemmän ihmisälyn kaltaista." Guoyin sanoi , he kutsuvat tätä lähestymistapaa kaksisuuntaiseksi tiedon ja tiedon ajamiseksi. Tämän perusteella he loivat monirakeisen kognitiivisen laskentamallin.
Raporttien mukaan tietotieteen alalla tutkijat visualisoivat tietodataa ja käyttävät rakeisuutta ilmaisemaan informaatioyksiköiden suhteellista kokoa tai karheutta, aivan kuten käytämme pikseleitä kuvaamaan valokuvan laatua. Monirakeista kognitiivista laskentaa ehdotti ensimmäisen kerran kansainvälisesti Wang Guoyinin tiimi vuonna 2017. Se on kognitiivinen laskentamenetelmä, joka yhdistää ihmisaivojen kognitiiviset lait olemassa oleviin tekoälyn laskentamenetelmiin.
"Ihmiset itse asiassa näkevät maailman eri tasoilla." Hän selitti, että jos vanha ystäväsi tulee kaukaa, tekoälyjärjestelmä suorittaa prosessin puhtaiden kasvojen piirteiden perusteella. Tunnistus, kuten silmien etäisyys, korvarenkaan muoto, kasvonpiirteiden suhde jne., sen varmistamiseksi, onko hän ystäväsi. Mutta ennen kuin näet henkilön kasvonpiirteet, voit usein tunnistaa hänet kattavasta tiedosta, kuten kehon asennosta, liikkeistä, luonteesta jne. Tämä on monirakeista kognitiivista laskentaa "Kuten usein sanomme, voimme nähdä sekä puita että metsää kokonaisuutena, vaan myös puun rungon, oksat ja lehdet.
Hänen mukaansa tiedon ja tiedon kaksisuuntainen virta ohjaa nimenomaan sitä, että tekoäly ei ainoastaan tyydytä tietokonejärjestelmien tiedonlaskenta- ja käsittelymekanismia, vaan myös ihmisten "suuren mittakaavan prioriteetin" kognitiivista mekanismia makrosta. mikroon Tulevaisuudessa se muuttuu Ole inhimillisempi.
On selvää, että tunnetut tutkijat yli 30 maasta ja alueelta eivät ole pelkästään maininneet tämän projektin tuloksia, vaan niitä on myös käytetty menestyksekkäästi ratkaisemaan keskeisiä teknisiä kysymyksiä kansallisen kyberavaruuden turvallisuuden hallinnan ja prosessiteollisuuden aloilla. valvontaa ja älykästä terveyttä.
"Tutkimuksemme ovat saavuttaneet vain vaiheittaisia tuloksia." voidaan soveltaa eri toimialoilla.
