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Reconhecimento de voz, reconhecimento de texto, reconhecimento de vídeo ... Na era da economia digital, a tecnologia de inteligência artificial abordou você e eu. da sociedade inteligente.E acelerando a integração da indústria "Inteligência Artificial +" e capacitando mais aplicações do setor, tornou -se as expectativas comuns de todos os setores da sociedade.

然而，不久前在由中国人工智能学会主办的2020中国人工智能产业年会上，最新发布的报告指出，目前已成熟应用的人工智能技术仅为语音识别，机器学习、计算机视觉、自然语言处理、 Mapas de conhecimento, robôs inteligentes e outras distâncias técnicas ainda têm vários anos, e é improvável que os carros não tripulados apareçam nos próximos 10 anos.

Quanto tempo leva para a inteligência artificial usar do laboratório a uso comercial em grande escala?Quais são os "pontos de bloqueio" e "pontos problemáticos"?Do ponto de vista de muitos especialistas do setor, enfrentando os muitos desafios da inteligência artificial, possui expectativas racionais de empoderamento da tecnologia, para que possa devolvê -lo à essência da tecnologia e se tornar uma fonte de poder para uma reforma e inovação mais industriais.

O algoritmo imprevisível não é transparente

Em 2016, o sistema de inteligência artificial do Google, Alphago, derrotou o campeão mundial Li Shishi, o que fez o choque mundial.Confrondo o avanço da teoria da aprendizagem profunda da inteligência artificial, os computadores podem imitar os seres humanos para tomar decisões west ham jogos

Jiang Yogang, reitor da Escola de Ciência da Computação e Tecnologia da Universidade Fudan, deu um exemplo.No entanto, muitos médicos descobriram rapidamente que, ao usar "Watson", o sistema deu uma série de opiniões inseguras e incorretas do tratamento. morrer em casos graves.No entanto, o médico não sabia por que "Watson" deu essa opinião.As etapas de decisão imprevisíveis trazem muita incerteza.

Nos últimos anos, a inteligência artificial tem sido usada no desenvolvimento de novos medicamentos.No entanto, o algoritmo imprevisível está à frente.Os departamentos de P&D e regulamentares relacionados precisam conhecer claramente os algoritmos usados ​​no desenvolvimento de medicamentos, de modo a entender a lógica por trás da tomada de decisão dominada pela inteligência artificial.Se o algoritmo de implementação regulatório for transparente, a inteligência artificial será uma "caixa preta" que não pode ser rigorosamente avaliada e verificada cientificamente.Isso pode levar a vários problemas imprevisíveis durante a aprovação dos medicamentos, como a aceitação dos biomarcadores da inteligência artificial "descobertos".Além disso, a introdução da inteligência artificial é naturalmente mais cautelosa para indústrias com requisitos de alta segurança, como assuntos governamentais inteligentes e direção não tripulada.

"Os algoritmos e os principais modelos de aprendizado profundo precisam ser capazes de realmente desenvolver e informar o público ao seu modelo de mecanismo".Xue Yunzhi, pesquisador do Instituto de Software da Academia Chinesa de Ciências, apontou que a inteligência artificial deveria explicar a base e os motivos do processo de tomada de decisão de uma maneira simples e clara de explicar a base e os motivos dos diferentes antecedentes do conhecimento Auditoria, este é um recurso especial que precisa receber atenção quando o pouso em grande escala de inteligência artificial no futuro e também é necessário para a supervisão.

Suspeita causada por propenso a decepções

Como um "jogador quente" da tecnologia de inteligência artificial, o aprendizado profundo pode criar suas próprias amostras, treinando um grande número de amostras conhecidas.

Zhou Bowen, reitor do Instituto de Pesquisa de Inteligência Artificial de Jingdong, admite que, quando a inteligência artificial está atualmente na industrialização, o enorme desafio encontrado é exatamente o limite e as regras abertas do ambiente real.

Jiang Yogang apontou que existem deficiências no atual modo de julgamento inteligente de inteligência artificial e são facilmente enganadas pelas amostras.Por exemplo, reconhecimento de imagem, adicione uma quantidade muito pequena de interferência a uma imagem de retrato, a visão artificial parece que basicamente não há diferença, mas o modelo de inteligência artificial produzirá erros de identificação; máquina como "proibida".Obviamente, existem grandes riscos à segurança.

Existem também esses problemas no campo de reconhecimento de voz.Os técnicos acrescentam uma interferência muito pequena em sua voz, e o sistema de reconhecimento de voz pode identificar erros.Da mesma forma, no campo do reconhecimento de texto, a alteração de uma letra pode fazer com que o conteúdo do texto esteja errado.

Além disso, se houver um preconceito oculto nos conjuntos de dados de aprendizado profundo, o sistema de inteligência artificial não poderá ser encontrado e não será negado.A falta de "coleção completa" que não possui o mecanismo de feedback pode eventualmente levar ao resultado dos resultados gerados. west ham jogos

Por exemplo, na indústria, a inteligência artificial "discriminou" para mulheres, minorias étnicas e grupos culturais não -transmissíveis após o aprendizado profundo: a Amazon examinou currículos através da inteligência artificial, mas descobriu que o preconceito do sistema para as mulheres foi acabado fechado.O que é mais comum é que o software móvel usa o big data causado por algoritmos de inteligência artificial para "matar". Preços e notas são recomendados durante o táxi.

Atualmente, o desenvolvimento de "AI+Finance" está em pleno andamento.No entanto, quando as instituições financeiras usam a inteligência artificial para tomar decisões, sua interpretação de sinais de mercado pode ser convergida e continuamente fortalecida, resultando no resultado de formar o resultado de desviar a lei normal do mercado.E essas mudanças anormais no mercado também se tornarão a base de aprendizagem da inteligência artificial, e mais malformações serão ainda mais deformadas para fazer a lógica de consumo de decisão de inteligência artificial, o que pode causar facilmente consequências ruins. west ham jogos

Esses problemas afetam a segurança da inteligência artificial para capacitar a economia real e destacar o apelo confiável do setor à tecnologia."Da IA a confiar na IA, significa que precisamos resolver os desafios da tecnologia de robustez (estabilidade), explicativos e replicáveis ​​em nível técnico. Ao mesmo tempo, a fim de aplicar industrialização em grande escala, devemos considerar artificialmente artificialmente artificialmente artificialmente artificialmente Justiça e responsabilidade inteligentes.

Regulamentação legal e questões éticas a serem aprimoradas

"Atualmente, as decisões dadas por algoritmos inteligentes não atendem aos problemas dos requisitos éticos e morais". perspectiva de melhorar a vida humana e servir a sociedade humana.Por exemplo, o conteúdo de "convencer o proprietário a cometer suicídio" no diálogo e o robô de bate -papo aprendeu a repreender palavras e discriminação racial.Essas decisões inacabadas são de dados de dados, não o objetivo da configuração dos desenvolvedores de modelos de inteligência artificial.

Ao mesmo tempo, os algoritmos de inteligência artificial precisam de uma grande quantidade de unidade de dados, os dados de treinamento podem ser restaurados por algoritmos, o risco de vazamento e violações de privacidade pessoal e uma grande quantidade de dados também compartilhou barreiras.No processo de inteligência artificial capacitando as finanças, essa questão está particularmente preocupada.O último relatório mostra que, nos últimos anos, o incidente anual de vazamento de privacidade financeira aumentou em cerca de 35%.Além disso, a aplicação generalizada de tecnologia de inteligência artificial no setor financeiro nos últimos anos, o problema da proteção de informações pessoais, como dados bancários, dados de seguros, negócios de empréstimos on -line e big data trazido por ele, tornou -se cada vez mais proeminente.

Durante a epidemia da pneumonia anti -nova coroa em 2020, a tecnologia de inteligência artificial respondeu à rápida resposta e alta intervenção em meu país, ajudando o lançamento do sistema de diagnóstico auxiliar para imagens de TC, aumentando a velocidade e a confiança dos médicos diagnosticados.No entanto, o desenvolvimento do diagnóstico inteligente de imagem médica também enfrenta regulamentação legal.Comparado com o big data de outras indústrias de inteligência artificial, é relativamente difícil obter dados de imagem médica de alta qualidade.Diferentes instituições médicas raramente são interoperáveis ​​e compartilhadas.Os dados acumulados por uma única instituição médica geralmente não são suficientes para treinar um modelo de aprendizado profundo eficaz.Além disso, o uso de dados de imagens médicas para o treinamento do algoritmo de inteligência artificial também envolve questões não técnicas, como proteger a privacidade do paciente.

Além disso, nos últimos anos, com a profundidade de exploração da tecnologia de inteligência artificial, algumas pessoas da comunidade científica propuseram o desenvolvimento da "vida artificial" e se tornaram outro tópico ético.Nesse sentido, Li Deyi, acadêmico da Academia Chinesa de Engenharia, disse que a vida não é apenas inteligente, mas também consciente.Do ponto de vista ético, a vida é o ponto principal dos seres humanos e você deve ser cauteloso quando toca na linha de fundo."Portanto, podemos continuar a desenvolver máquinas de alto nível sem consciência através da tecnologia da computação. Deixe a inteligência humana se estender in vitro e manter sua instrumentalidade, não criando artificialmente a consciência".

Zheng Wen, vice -presidente da Shenzhen Yuntian Lifei Technology Co., Ltd., lembrou que "o progresso tecnológico da inteligência artificial pode trazer benefícios muito positivos à sociedade". Os departamentos relevantes precisam formular e melhorar ainda mais cientificamente, de modo a orientar o público a olhar para essa nova tecnologia mais saudável no setor.

Precisa urgentemente desenvolver uma nova geração de inteligência artificial para desenvolver uma nova geração de inteligência artificial

Enfrentando os vários "pontos problemáticos" encontrados pelo pouso técnico, muitos especialistas deram a essa metáfora: "A inteligência artificial é equivalente a um martelo, e nenhuma unha pode ser esmagada".

"Acho que o primeiro passo no desenvolvimento da inteligência artificial é ajudar, para que a quantidade de trabalho repetido seja concluído pela máquina. Nesta base, desenvolveremos gradualmente as condições na direção da tomada de decisão inteligente" propuseram as expectativas e as expectativas de "inteligência artificial além ou mesmo seres humanos substituídos" deveriam manter a calma. "Somente persistindo nessa direção, podemos atingir nosso objetivo".

Li Xiuquan, pesquisador do Instituto de Estratégia de Desenvolvimento de Ciência e Tecnologia, acredita que, no vínculo de produção de operações repetitivas e cálculos de alta intensidade baseados em dados maciços, a inteligência artificial tem vantagens óbvias e deve ser a principal direção da indústria na indústria na indústria na indústria na indústria na indústria na indústria na indústria na indústria na indústria na indústria na indústria e indústria.

Tian Qi, cientista -chefe no campo da inteligência artificial na nuvem da Huawei, acredita que acelerar a implementação das indústrias de empoderamento da inteligência artificial deve ser uma tendência significativa com a computação científica. Ao mesmo tempo, como a computação científica tradicional é rigorosa, a inteligência artificial também pode melhorar sua explicação.

"Promovendo a inteligência artificial para entrar em um novo estágio, dependendo da combinação de matemática e ciência do cérebro para obter um avanço na teoria subjacente". A Universidade, disse que a terceira inteligência artificial necessária no futuro deve ser explicada, robusta, credível e segura sistemas inteligentes. Inteligência que não tem cognitivo em inteligência artificial com cognitivo. west ham jogos

Como explicar a nova geração de inteligência artificial?Li Deyi acredita que a inteligência artificial tradicional é a inteligência de computadores e é uma inteligência artificial fechada.A nova geração de inteligência artificial deve ser uma inteligência artificial aberta.Atualmente, todos os computadores são implementados repetidamente no código de programação inteligente dos engenheiros de software. Problemas. "Essence

Deng Zhidong, professor do Laboratório Nacional de Tecnologia e Sistemas Inteligentes da Universidade de Tsinghua, sugeriu que sempre há teto para aumentar os dados e o poder de computação. A principal tecnologia, especialmente a inteligência inteligente cognitiva. formar um esforço conjunto para apoiar as aplicações comerciais e de aterrissagem industrial. west ham jogos

Além disso, a padronização da inteligência artificial também deve ser acelerada.Xue Yunzhi disse: "Estabelecer inteligência artificial confiável requer padronização. Por um lado, é necessário fazê -lo da perspectiva de treinamento, teste e experimentos, operações de implantação e supervisão. Para formular padrões e especificações, no mesmo tempo , a pesquisa sobre o risco, a ética e o gerenciamento da inteligência artificial deve ser iniciada o mais rápido possível, estes são apenas o primeiro passo.

(Repórter Yang Shu)