intervista esclusiva｜zhang junping: l'intelligenza artificiale non ha bisogno di perseguire l'"onnipotenza", deve solo essere brava in un aspetto
2024-09-02
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
"maestro zhang, se l'intelligenza artificiale è così avanzata, se studiamo verremo sostituiti. se non impariamo, verremo sostituiti. allora a che serve studiare?" alla fiera del libro di shanghai di quest'anno, ha detto un giovane lettore nella "conferenza sull'intelligenza artificiale" "sostituire l'uomo? - la storia, la situazione attuale e il futuro dell'intelligenza artificiale" ha chiesto il professor zhang junping dopo l'attività di condivisione del libro a tema.
zhang junping, noto esperto nel campo dell'intelligenza artificiale e professore presso la scuola di informatica e tecnologia dell'università di fudan, ha risposto che padroneggiare conoscenze di base come le operazioni con le matrici è fondamentale per comprendere l'intelligenza artificiale. solo apprendendo queste nozioni di base possiamo controllare e ottimizzare meglio gli algoritmi e comprendere il processo decisionale dell’intelligenza artificiale. ha inoltre sottolineato che l’apprendimento consente alle persone di comprendere e applicare meglio la tecnologia dell’intelligenza artificiale.
copertina del libro "una breve storia dell'intelligenza artificiale".
per aiutare il pubblico a comprendere lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, l'anno scorso zhang junping ha pubblicato "una breve storia dell'intelligenza artificiale", introducendo la storia e il progresso tecnologico dell'intelligenza artificiale in un linguaggio popolare. il libro copre importanti tappe fondamentali, dalle prime teorie al moderno deep learning, e guarda al futuro dell'intelligenza artificiale.
la storia dell’intelligenza artificiale può essere fatta risalire alla metà del xx secolo e ha conosciuto molti alti e bassi. negli anni ’50 pionieri come alan turing e john mccarthy gettarono le basi. nonostante l’”inverno dell’intelligenza artificiale”, a partire dal 21° secolo, con l’avanzamento della potenza di calcolo e dei big data, l’apprendimento profondo ha portato un nuovo ciclo di sviluppo dell’intelligenza artificiale.
il libro di zhang junping "un agente che ama fare errori" pubblicato nel 2019 esplora le sfide e le incomprensioni affrontate dall'intelligenza artificiale e incoraggia una mente aperta ad accettare gli errori nel processo di apprendimento degli agenti. a quel tempo, chatgpt non era molto conosciuto e il concetto di intelligenza artificiale non era popolare tra la gente. zhang junping ha dichiarato con orgoglio a the paper (www.thepaper.cn) che, anche se la tecnologia si sta sviluppando rapidamente, la maggior parte dei contenuti in esso contenuti. il libro non è cambiato.
l’emergere della “bolla dell’intelligenza artificiale” è dovuta ad aspettative troppo elevate
il documento:il 17 settembre 2018 si è tenuta a shanghai la prima conferenza mondiale sull’intelligenza artificiale. da giugno 2018, le conoscenze rilevanti vengono divulgate al grande pubblico anche al di fuori delle aule universitarie. da allora fino alla pubblicazione di "a brief history of artificial intelligence" l'anno scorso, come sei diventato un famoso esperto scientifico nel campo dell'intelligenza artificiale?
zhang junping:la prima volta che ho fatto divulgazione scientifica nel 2018 è stato quando "science times" mi ha invitato a scrivere un'introduzione alle reti generative avversarie. (nota del redattore: gan è un'architettura di deep learning che addestra due reti neurali a competere tra loro per generare dati nuovi e più realistici da un determinato set di dati di addestramento.)
poiché il contenuto coinvolto è relativamente complesso, ho iniziato a pensare a come darti un'interpretazione scientifica popolare. esiste un concetto di cross-business, cioè la rete di generazione e la rete di confronto, che mi ricorda la tecnica di combattimento sinistra-destra di zhou botong in "la leggenda degli eroi condor", cioè gli attacchi con la mano sinistra e il la mano destra difende.
a quel tempo, c'erano molte versioni della spiegazione del deep learning nei circoli accademici, ma volevo spiegare questo problema da una prospettiva scientifica popolare, quindi ho scritto "deep learning, you are the 116-year-old longevity granny", e la risposta finale è stata molto buona. non male, quindi ho voluto scriverlo seguendo questa linea di pensiero e ho pubblicato "l'agente che ama fare errori" nel 2019, e in seguito ho iniziato a dedicarmi a brevi video.
lo scopo di scrivere "una breve storia dell'intelligenza artificiale" questa volta è quello di chiarire prima la storia. il suo rigore è molto più elevato di quello del libro precedente.
faccio ricerca sull'intelligenza artificiale dal 2000. conosco l'intera linea di sviluppo dell'intelligenza artificiale e so come descriverla. tuttavia, per scrivere questi contenuti in modo molto accurato, devo controllare la letteratura e utilizzare l'originale modify based sul contenuto.
ad esempio, perché l'intelligenza artificiale ha fallito per la prima volta? all'inizio ho pensato a molte cose su questo contenuto, ma poi il mio insegnante, l'accademico lu qian, ha sottolineato che l'era dei sistemi esperti (dagli anni '70 agli anni '80) era un sistema di intelligenza artificiale. basati su basi di conoscenza, utilizzano conoscenze e regole specialistiche per risolvere problemi in campi specifici) è un nodo chiave per aiutare a uscire dalla prima crisi dell’intelligenza artificiale. non dovrebbe essere discusso prima, ma dovrebbe essere adattato in seguito. quindi ho ricontrollato le informazioni in base alle sue opinioni e ho apportato modifiche a questa parte.
scrivere un libro potrebbe non essere la stessa cosa che fare ricerca (scrivere un articolo). se è ben scritto, o se c’è sufficiente previsione del futuro, la vitalità di questo libro sarà molto più forte di quella di un articolo scientifico. soprattutto nel campo dell’intelligenza artificiale, in molti casi, può passare solo sei mesi dopo la pubblicazione di un articolo e le prestazioni (tecniche) sono state migliorate e l’articolo originale verrà gradualmente dimenticato.
il documento:ci sono voci che dicono che esiste concorrenza tra cina e stati uniti nel campo dell'intelligenza artificiale. lei è già stato negli stati uniti per scambi in passato. qual è il fattore decisivo in futuro (di questa competizione)?
zhang junping:da un lato c'è il talento. la ricerca sullo sviluppo scientifico mostra che se i risultati scientifici di un paese rappresentano più del 25% del totale mondiale nello stesso periodo, questo paese può essere definito un “centro mondiale della scienza e della tecnologia”. ma i centri tecnologici mondiali stanno cambiando. ad esempio, all’inizio sono stati l’italia e il regno unito, poi la francia, la germania e successivamente gli stati uniti.
se il centro mondiale della scienza e della tecnologia cambierà e se arriverà in cina sono tutte domande. se ci sarà un’inversione di tendenza nella competizione tra cina e stati uniti, penso che il segnale più evidente sarà quando il centro mondiale della scienza e della tecnologia potrà arrivare in cina.
il documento:prima hai detto che c'è una tendenza secondo cui tutti investono nella mania dell'intelligenza artificiale. recentemente è apparso anche il termine "bolla ai".
zhang junping:che si tratti di una "bolla" dipende da come viene definita, infatti può anche essere descritta come uno "scoperto". perché non esiste una "bolla" nel mondo accademico, purché si proceda lentamente e costantemente, passo dopo passo. ma se si parla di “bolla” significa che ci devono essere aspettative esagerate davanti a sé.
ad esempio, nell’attuale fase di boom dell’intelligenza artificiale, la comunità accademica potrebbe non pensare che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale sia così importante, ma pensa invece che, nell’ambiente attuale, potrebbe esserci ancora molta strada da fare prima dell’intelligenza artificiale generale intelligenza. tuttavia, le aziende potrebbero avere aspettative troppo elevate per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e ritenere che determinati risultati stiano per essere raggiunti o siano già stati raggiunti. se le aspettative sono alte, anche la delusione può essere elevata. poiché ci sono troppi investimenti sul fronte, se i risultati desiderati non vengono raggiunti, verrà considerata una bolla.
il documento:in effetti, hai anche detto che è possibile che le macchine facciano cose semplici che gli umani trovano complesse, e che gli umani trovino cose semplici che le macchine trovano complesse. la nostra intenzione originale è lasciare che le macchine svolgano alcuni compiti semplici e ripetitivi per noi, ma infatti stiamo anche permettendo all'ai di scrivere poesie o di fare qualcosa di difficile. pensi che in futuro gli esseri umani dipenderanno eccessivamente dall’intelligenza artificiale?
zhang junping:infatti, dreyfus ha parlato di questo problema nel suo libro "quello che i computer non possono fare". diventa super imbecille.
il documento:sei d'accordo con la tesi secondo cui l'intelligenza artificiale distruggerà l'umanità?
zhang junping:non sono d'accordo.
innovazione, regolamentazione e protezione dei dati
il documento:hai già detto molte volte che sei eccessivamente ottimista riguardo all'intelligenza artificiale. alcune persone pensano che l'intelligenza artificiale non sia ancora così "intelligente". come gestiamo le aspettative delle persone nei confronti dell’intelligenza artificiale?
zhang junping:i ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale sono per lo più ottimisti. ma ho sempre la sensazione che in realtà sia un problema difficile per le persone comprendere se stesse. proprio come una formica, se striscia su un piano bidimensionale, non saprà mai di trovarsi su un piano bidimensionale, a meno che qualcuno non si trovi in una dimensione superiore alla sua e possa vedere che in realtà si trova su un piano tridimensionale. spazio. in effetti, le persone sono le stesse. potrebbe essere difficile comprendere pienamente te stesso, perché la tua dimensione è stata ristretta e non c’è modo di vederti al di fuori di questa dimensione.
paragono l'intelligenza artificiale (applicazione) e gli esseri umani agli aeroplani e agli uccelli. gli esseri umani hanno sempre desiderato simulare il volo degli uccelli. in effetti, non abbiamo bisogno di comprendere tutte le strutture degli uccelli se fai bene in ogni aspetto, l'aereo volerà sempre più lontano e trasporterà più passeggeri.
lo stesso vale per l’intelligenza artificiale anche se è difficile capire come funziona l’intelligenza umana in un breve periodo di tempo, è possibile concentrarsi su un solo obiettivo, ad esempio se il riconoscimento facciale è accurato o se utilizzare la parola precedente nell’elaborazione del linguaggio naturale. per prevedere se la parola successiva è accurata, basta fare un buon lavoro in un aspetto.
il documento:possiamo cioè concentrarci più sulle applicazioni che sulla cosiddetta intelligenza artificiale generale. per quanto riguarda la previsione dell’intelligenza artificiale, quanto pensi che l’intelligenza artificiale possa essere utile nelle previsioni del tempo o quali sono le sue prospettive?
zhang junping:la previsione del tempo è ancora un problema molto difficile. perché la meteorologia è diversa dalle immagini e dai video che vediamo adesso. in realtà sono i dati che otteniamo. potrebbe anche essere un'immagine di una nuvola a una certa distanza (ad esempio 10 chilometri) dal suolo ottenuta scansionando il cielo con il radar. quindi prevedendo in base ai cambiamenti meteorologici dell'immagine della nuvola. ma la mappa delle nuvole mostra l'evaporazione del vapore acqueo al suolo. è difficile sapere come si genera questo stato e come scompare. è impossibile per noi distribuire collezionisti e osservatori nel raggio spaziale di 10 chilometri da terra. anche se non conosciamo molte informazioni sul terreno, a shanghai potrebbero esserci solo poche centinaia di stazioni di osservazione e la quantità di informazioni raccolte non è sufficiente, rendendo le previsioni meteorologiche non così facili. per quanto riguarda la previsione dei tifoni, non solo il campo (di osservazione) è più ampio, ma abbiamo poco o nessun modo per fare previsioni in mare. negli ultimi anni, team tra cui deepmind, huawei, alibaba e fu xi dell’università di fudan hanno prestato particolare attenzione alla meteorologia. non ci sono stati progressi, come previsioni a breve termine, previsioni locali, ecc., ma devono essere fatti bene , soprattutto per eventi improvvisi e rari. è ancora molto difficile prevedere gli eventi meteorologici.
il documento:sul fronte della governance, abbiamo visto molta copertura giornalistica di azioni legali intentate da detentori di copyright come artisti visivi, organi di stampa ed etichette discografiche contro le aziende tecnologiche che utilizzano il loro lavoro per addestrare sistemi di intelligenza artificiale generativa. come ideatore ed esperto nel campo dell’intelligenza artificiale, come vedi la questione dell’innovazione tecnologica e della protezione dei dati?
zhang junping:finora questo problema non è stato risolto in modo soddisfacente e molte persone attualmente hanno alcune obiezioni alla creazione dell’intelligenza artificiale. prendiamo come esempio la scrittura di un romanzo. dopo aver scritto le prime decine di capitoli, un autore carica la sua bozza creativa su una determinata piattaforma nel cloud e la piattaforma può utilizzare i suoi dati di bozza per l'addestramento sull'intelligenza artificiale per compilare il contenuto del romanzo. è possibile che il contenuto integrato dall'intelligenza artificiale sia molto simile a ciò che l'autore intendeva scrivere originariamente. in un certo senso, influenzerà alcune delle intenzioni creative dell'autore.
pertanto, come creatore, devi gestire con attenzione i tuoi prodotti e i risultati creativi e non caricare ciecamente contenuti nel cloud, perché esiste il rischio che la piattaforma utilizzi i materiali caricati dagli utenti per la formazione.
il documento:come pensi che dovremmo trovare un equilibrio tra innovazione e regolamentazione?
zhang junping:a questo punto non abbiamo ancora raggiunto il punto in cui è necessaria una rigorosa supervisione. forse a livello nazionale, ciò che necessita maggiormente di supervisione sono i dati. anche la "legge sulla sicurezza dei dati della repubblica popolare cinese" introdotta alcuni anni fa riflette la necessità di fare attenzione alla fuga di dati.
ma in termini di innovazione, penso che dovremmo concentrarci sull’incoraggiamento. in effetti, non sappiamo cosa fare nel modo giusto. poiché la ricerca scientifica è così, molte volte non sai cosa fare, ma facendolo potresti trovare una via d’uscita. questa è la vera situazione della ricerca scientifica.
il giornalista del giornale zhang wuwei e lo stagista zhan huijuan
(questo articolo è tratto da the paper. per informazioni più originali, scarica l'app “the paper”)
