Обратите внимание на Чунцинскую конференцию по научно-техническим инновациям. Данные и знания стимулируют обе стороны. Они стремятся «сделать искусственный интеллект более похожим на человека».
2024-08-21
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Когда появился ChatGPT, он взорвал технологию генеративного искусственного интеллекта во всем мире, но на него также жаловались многие люди: он часто «серьезно говорит чепуху». Когда «Сора» стала хитом во всем Интернете, некоторые люди бросились ее критиковать: «креативные» и «реалистичные» видеоролики, которые она создавала, иногда имели недостатки, несовместимые со здравым смыслом, например, люди бегут вперед. движения тела были обратными...
«Технологии искусственного интеллекта быстро развиваются, но остается еще много проблем, которые нам необходимо срочно решить. Мы занимаемся построением многогранного пространства знаний, которое направлено на решение базовой научной проблемы обработки неопределенностей знаний в области искусственного интеллекта», — сказал ректор Чунцинского педагогического университета Ван Гоинь. На только что объявленной Премии Чунцина в области науки и технологий 2023 года возглавляемый им проект «Теория моделей и методы построения многоуровневого пространства знаний» получил первый приз Премии Чунцина в области естественных наук.
▲ Ван Гоинь выступил с научным докладом. Фото предоставлено собеседником
Он заявил, что обычный искусственный интеллект основан на данных. С точки зрения непрофессионала, он предназначен для получения информации и знаний из массивных данных для решения проблем. Проблема в том, что он обрабатывает данные математическим и статистическим способом, что не обязательно соответствует логике человеческого знания, и результаты могут иметь некоторые отклонения.
«В этом отношении мы хотим сломать единый подход, основанный на данных, интегрировать и использовать логику человеческих знаний для создания систем искусственного интеллекта и сделать искусственный интеллект более интеллектуальным или сделать искусственный интеллект более похожим на человеческий интеллект». Гоинь сказал, что они называют этот подход двусторонним обменом данными и знаниями. На основе этого они создали многоуровневую модель когнитивных вычислений.
Согласно сообщениям, в области информатики ученые визуализируют информационные данные и используют степень детализации для выражения относительного размера или шероховатости информационных единиц, точно так же, как мы используем пиксели для описания качества фотографии. Когнитивные вычисления с несколькими уровнями детализации были впервые предложены на международном уровне командой Ван Гоиня в 2017 году. Это метод когнитивных вычислений, который сочетает в себе когнитивные законы человеческого мозга с существующими методами вычислений искусственного интеллекта.
«На самом деле люди воспринимают мир с разных уровней детализации», — объяснил он на примере распознавания лиц. Если ваш старый друг приходит издалека, система искусственного интеллекта проведет процесс на основе чистых данных о чертах лица. Распознавание, например расстояние глаз, форма ушной раковины, соотношение черт лица и т. д., чтобы подтвердить, является ли он вашим другом. Но прежде чем вы увидите черты лица человека, вы часто можете узнать его по такой исчерпывающей информации, как положение тела, движения, темперамент и т. д. Это когнитивные вычисления с несколькими уровнями детализации. «Как мы часто говорим, мы можем видеть и деревья, и лес. Мы можем видеть не только лес в целом, но и ствол, ветви и листья дерева».
По его мнению, именно благодаря двустороннему потоку данных и знаний искусственный интеллект не только удовлетворяет механизму вычисления и обработки информации компьютерных систем, но также удовлетворяет когнитивному механизму «крупномасштабного приоритета» человека, начиная с макроса. на микро. В будущем все изменится. Будьте более человечными.
Понятно, что результаты этого проекта не только были положительно оценены известными учеными из более чем 30 стран и регионов, но также были успешно использованы для решения ключевых технических проблем в области управления национальной безопасностью киберпространства, перерабатывающей промышленности. контроль и умное здоровье.
«Наши исследования принесли лишь поэтапные результаты», - сказал Ван Гоинь, что в настоящее время его команда, с одной стороны, продолжает проводить теоретические и методологические исследования, а с другой стороны, активно проводит прикладные исследования, чтобы получить эти результаты. Может применяться в различных отраслях промышленности.
