entrevista exclusiva ｜ zhang junping: la inteligencia artificial no necesita ser "todopoderosa", solo necesita ser buena en un aspecto
2024-09-02
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"maestro zhang, si la inteligencia artificial es tan avanzada, seremos reemplazados si estudiamos. si no aprendemos, seremos reemplazados. entonces, ¿de qué sirve estudiar en la feria del libro de shanghai de este año, dijo un joven lector?" en la "conferencia sobre inteligencia artificial" "¿reemplazar a los humanos? - la historia, la situación actual y el futuro de la inteligencia artificial", preguntó el profesor zhang junping después de la actividad de intercambio de libros temáticos.
como conocido experto en el campo de la inteligencia artificial y profesor de la facultad de ciencias y tecnología de la computación de la universidad de fudan, zhang junping respondió que dominar conocimientos básicos como las operaciones matriciales es crucial para comprender la inteligencia artificial. solo aprendiendo estos conceptos básicos podremos controlar y optimizar mejor los algoritmos y comprender la toma de decisiones de la inteligencia artificial. también enfatizó que el aprendizaje permite a las personas comprender y aplicar mejor la tecnología de inteligencia artificial.
portada del libro "una breve historia de la inteligencia artificial".
para ayudar al público a comprender el desarrollo de la inteligencia artificial, zhang junping publicó el año pasado "una breve historia de la inteligencia artificial", presentando la historia y el progreso tecnológico de la ia en un lenguaje popular. el libro cubre hitos importantes desde la teoría temprana hasta el aprendizaje profundo moderno y mira hacia el futuro de la ia.
la historia de la inteligencia artificial se remonta a mediados del siglo xx y ha experimentado muchos altibajos. en la década de 1950, pioneros como alan turing y john mccarthy sentaron las bases. a pesar del "invierno de la ia", desde el siglo xxi, con el avance de la potencia informática y los grandes datos, el aprendizaje profundo ha liderado una nueva ronda de desarrollo de la inteligencia artificial.
el libro de zhang junping "un agente al que le encanta cometer errores", publicado en 2019, explora los desafíos y malentendidos que enfrenta la inteligencia artificial y fomenta una mente abierta para aceptar errores en el proceso de aprendizaje de los agentes. en ese momento, chatgpt aún no era muy conocido y el concepto de inteligencia artificial no era popular entre la gente. zhang junping dijo con orgullo a the paper (www.thepaper.cn) que incluso con el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, la mayoría. el contenido del libro no ha cambiado. el punto planteado sigue en pie.
el surgimiento de la “burbuja de la ia” se debe a expectativas demasiado altas
el periódico:el 17 de septiembre de 2018 se celebró en shanghai la primera conferencia mundial sobre inteligencia artificial. también se han estado popularizando conocimientos relevantes entre el público en general fuera de las aulas universitarias desde junio de 2018. desde entonces hasta la publicación de "una breve historia de la inteligencia artificial" el año pasado, ¿cómo se convirtió en un experto en divulgación científica en el campo de la inteligencia artificial?
zhang junping:la primera vez que hice divulgación científica fue en 2018, cuando "science times" me invitó a escribir una introducción a las redes generativas adversarias. (nota del editor: gan es una arquitectura de aprendizaje profundo que entrena dos redes neuronales para que compitan entre sí y generen datos nuevos y más realistas a partir de un conjunto de datos de entrenamiento determinado).
debido a que el contenido involucrado es relativamente complejo, comencé a pensar en cómo darles una interpretación científica popular. existe un concepto de negocio cruzado, es decir, la red de generación y la red de confrontación, que me recuerda la técnica de lucha izquierda-derecha de zhou botong en "la leyenda de los héroes del cóndor", es decir, los ataques con la mano izquierda y el la mano derecha defiende.
en ese momento, había muchas versiones de la explicación del aprendizaje profundo en los círculos académicos, pero quería explicar este tema desde una perspectiva de divulgación científica, así que escribí "aprendizaje profundo, eres la abuela de la longevidad de 116 años". y la respuesta final fue muy buena. nada mal, así que quise escribirlo en esta línea de pensamiento, publiqué "el agente que ama cometer errores" en 2019 y luego comencé a dedicarme a videos cortos.
el propósito de escribir "una breve historia de la inteligencia artificial" esta vez es aclarar la historia primero. su rigor es mucho mayor que el del libro anterior.
he estado investigando sobre inteligencia artificial desde 2000. tengo clara toda la línea de desarrollo de la inteligencia artificial y sé cómo describirla. sin embargo, para escribir estos contenidos con mucha precisión, necesito consultar la literatura y utilizar la versión original basada en modificar. sobre el contenido.
por ejemplo, ¿por qué la inteligencia artificial falló por primera vez? primero pensé en muchas cosas sobre este contenido, pero luego mi maestro, el académico lu qian, señaló que la era de los sistemas expertos (décadas de 1970 a 1980) era un sistema de inteligencia artificial. basado en bases de conocimiento, utilizan conocimientos y reglas expertos para resolver problemas en campos específicos) es un nodo clave para ayudar a salir de la primera crisis de la inteligencia artificial. no se debe hablar de ello antes, pero se debe ajustar más adelante. así que revisé la información nuevamente según sus opiniones e hice ajustes en esta parte.
puede que escribir un libro no sea lo mismo que investigar (escribir un artículo). si está bien escrito, o si hay suficientes predicciones del futuro, la vitalidad de este libro será mucho más fuerte que la de un artículo científico. especialmente en el campo de la inteligencia artificial, en muchos casos, puede que solo pase medio año después de la publicación de un artículo, y el rendimiento (técnico) haya mejorado y el artículo original se irá olvidando gradualmente.
el periódico:hay voces que dicen que hay competencia entre china y estados unidos en el campo de la inteligencia artificial. usted también ha estado en estados unidos para realizar intercambios. ¿cuál es el factor decisivo en el futuro (de esta competencia)?
zhang junping:por un lado está el talento. las investigaciones sobre el desarrollo científico muestran que si los logros científicos de un país representan más del 25% del total mundial durante el mismo período, ese país puede ser llamado un "centro mundial de ciencia y tecnología". pero los centros tecnológicos del mundo han ido cambiando. por ejemplo, primero fueron italia y el reino unido, luego francia, alemania y más tarde estados unidos.
son interrogantes si el centro mundial de ciencia y tecnología cambiará y si llegará a china. si va a haber una reversión en la competencia entre china y estados unidos, creo que la señal más obvia es cuando el centro mundial de ciencia y tecnología pueda llegar a china.
el periódico:dijiste antes que existe una tendencia en la que todos están invirtiendo en la moda de la inteligencia artificial. recientemente, también ha aparecido el término "burbuja de ia".
zhang junping:que se trate de una "burbuja" depende de cómo se defina. de hecho, también se puede describir como un "sobregiro". porque no existe una "burbuja" en el mundo académico, siempre y cuando avancemos lenta y constantemente, paso a paso. pero si se le llama "burbuja", significa que debe haber expectativas exageradas por delante.
por ejemplo, en nuestra actual ronda de auge de la inteligencia artificial, la comunidad académica puede no pensar que el desarrollo de la inteligencia artificial esté tan de moda, sino que, en el entorno actual, puede que aún quede un largo camino por recorrer antes de la inteligencia artificial general. inteligencia. sin embargo, las empresas pueden tener expectativas demasiado altas en el desarrollo de la inteligencia artificial y sentir que ciertos resultados están a punto de lograrse o ya se han logrado. si las expectativas son altas, la decepción también puede serlo. debido a que hay demasiada inversión en el frente, si no se logran los resultados deseados, se considerará una burbuja.
el periódico:de hecho, también mencionaste que es posible que las máquinas hagan cosas simples que los humanos encuentran complejas, y que los humanos encuentren cosas simples, las máquinas encuentran complejas. nuestra intención original es dejar que las máquinas hagan algunas tareas simples y repetitivas por nosotros, pero. de hecho, también permitimos que la ia escriba poesía o haga algo difícil. ¿crees que en el futuro los humanos dependeremos demasiado de la inteligencia artificial?
zhang junping:de hecho, dreyfus habló sobre este tema en su libro "lo que las computadoras no pueden hacer". dijo que si los humanos dependen en gran medida de la inteligencia artificial en el futuro, el resultado puede no ser hacer a los humanos más inteligentes, sino hacer a los humanos más inteligentes. vuélvete súper imbécil.
el periódico:¿estás de acuerdo con el argumento de que la inteligencia artificial destruirá a la humanidad?
zhang junping:no estoy de acuerdo.
innovación, regulación y protección de datos
el periódico:usted ha mencionado muchas veces que es demasiado optimista acerca de la inteligencia artificial. algunas personas piensan que la inteligencia artificial aún no es tan "inteligente". ¿cómo afrontamos las expectativas de la gente sobre la inteligencia artificial?
zhang junping:los investigadores de inteligencia artificial son en su mayoría optimistas. pero siempre siento que en realidad es un problema difícil para las personas entenderse a sí mismas. al igual que una hormiga, si se arrastra en un plano bidimensional, nunca sabrá que está en un plano bidimensional, a menos que alguien se pare en una dimensión más alta que ella y pueda ver que en realidad está en un plano tridimensional. espacio. de hecho, la gente es igual. puede resultar difícil comprenderse a sí mismo completamente, porque su dimensión ha sido restringida y no hay forma de verse a sí mismo fuera de esta dimensión.
comparo la inteligencia artificial (aplicación) y las personas con los aviones y los pájaros. los humanos siempre hemos querido simular el vuelo de los pájaros. de hecho, no necesitamos comprender todas las estructuras de los pájaros. solo debemos centrarnos en la perspectiva de los pájaros. vuelo si lo hacemos bien en cada aspecto, el avión volará cada vez más lejos y transportará más pasajeros.
lo mismo ocurre con la inteligencia artificial. aunque es difícil descubrir cómo funciona la inteligencia humana en un corto período de tiempo, puede centrarse en un solo objetivo, como si el reconocimiento facial es preciso o si la palabra anterior se utiliza de forma natural. procesamiento del lenguaje. para predecir si la siguiente palabra es precisa, simplemente haga un buen trabajo en un aspecto.
el periódico:es decir, podemos centrarnos más en las aplicaciones que en la llamada inteligencia artificial general. en cuanto a la predicción de la inteligencia artificial, ¿qué utilidad cree que puede tener la inteligencia artificial en la predicción del tiempo o cuáles son sus perspectivas?
zhang junping:la predicción del tiempo sigue siendo un problema muy difícil. debido a que la meteorología es diferente de las imágenes y videos que vemos ahora, en realidad son los datos que obtenemos. también puede ser una imagen de la nube a una cierta distancia (como 10 kilómetros) del suelo obtenida al escanear el cielo con un radar. luego prediciendo en base a los cambios en la imagen meteorológica. pero el mapa de nubes muestra la evaporación del vapor de agua en la tierra. es difícil saber cómo se genera este estado y cómo desaparece. nos resulta imposible distribuir recolectores y observadores en un radio espacial de 10 kilómetros de la tierra. incluso si no conocemos mucha información sobre el terreno, es posible que solo haya unos pocos cientos de estaciones de observación en shanghai, y la cantidad de información recopilada no es suficiente, lo que hace que las predicciones meteorológicas no sean tan fáciles. en cuanto a la predicción de tifones, no sólo el rango (de observación) es mayor, sino que tenemos poca o ninguna forma de hacer predicciones en el mar. en los últimos años, equipos como deepmind, huawei, alibaba y fu xi de la universidad de fudan han prestado especial atención a la meteorología. no ha habido avances en el pronóstico del tiempo, como el pronóstico a corto plazo, el pronóstico local, etc., pero deben hacerlo. hacer bien, especialmente en el caso de fenómenos repentinos y raros. sigue siendo muy difícil predecir los fenómenos meteorológicos.
el periódico:en el frente de la gobernanza, hemos visto mucha cobertura periodística de demandas presentadas por titulares de derechos de autor, como artistas visuales, medios de comunicación y sellos discográficos, contra empresas de tecnología que utilizan su trabajo para entrenar sistemas de ia generativa. como creador y experto en el campo de la inteligencia artificial, ¿cómo ve el tema de la innovación tecnológica y la protección de datos?
zhang junping:este problema no se ha resuelto satisfactoriamente hasta el momento y actualmente muchas personas tienen ciertas objeciones a la creación de inteligencia artificial. tomemos como ejemplo escribir una novela, después de escribir las primeras docenas de capítulos, un autor carga su esquema creativo en una determinada plataforma en la nube, y la plataforma puede usar los datos de su esquema para el entrenamiento de inteligencia artificial para completar el contenido de la novela. es posible que el contenido complementado con inteligencia artificial sea muy similar a lo que el autor pretendía escribir originalmente. en cierto sentido, afectará algunas de las intenciones creativas del autor.
por lo tanto, como creador, debe manejar sus productos y resultados creativos con cuidado y no cargar contenido a ciegas en la nube, porque existe el riesgo de que la plataforma utilice los materiales cargados por los usuarios para capacitación.
el periódico:¿cómo cree que deberíamos lograr un equilibrio entre innovación y regulación?
zhang junping:en esta etapa, todavía no hemos llegado a la etapa en la que se requiere una supervisión estricta. quizás a nivel nacional lo que más necesita supervisión son los datos. la "ley de seguridad de datos de la república popular china" introducida hace unos años también refleja la necesidad de tener cuidado con la filtración de datos.
pero en términos de innovación, creo que deberíamos centrarnos en el estímulo. de hecho, no sabemos qué hacer. debido a que la investigación científica es así, muchas veces no sabes qué hacer, pero al hacerlo, puedes encontrar una salida. ésta es la verdadera situación de la investigación científica.
el reportero del periódico zhang wuwei y el pasante zhan huijuan
(este artículo es de the paper. para obtener más información original, descargue la aplicación “the paper”)
