30 juillet 2019 à Chengdu Salut-Tech Zone Sommet Global Intelligence artificielle organisée par le Département de Jing Rong, Académie chinoise des sciences, Université Xi'an Jiaotong, le professeur Xu Zongben explore la relation entre l'intelligence artificielle et de mathématiques.
« Du point de vue de la théorie des jeux pour examiner les questions et les problèmes d'études de recherche sur l'intelligence artificielle des mathématiques est cohérente. » Il a dit que la faiblesse actuelle vers la forte intelligence artificielle, l'intelligence artificielle sur certains problèmes fondamentaux rencontrés par sa nature un défi de mathématiques.
2019 Sommet mondial du domaine de l'intelligence artificielle
réalisation actuelle AI
La technologie de base est l'apprentissage automatique
Xu Zongben dit que l'intelligence artificielle de courant utilisé pour « cash » est la technologie de base de l'apprentissage de la machine. L'AI lui-même est la pierre angulaire de mathématiques.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? « L'homme ou l'agent, appelé la machine grâce à l'interaction avec l'environnement afin d'améliorer leur comportement dans cet apprentissage intelligent. » Il a dit, cet apprentissage de la machine intelligente est de formaliser une formule mathématique, converti en algorithmes informatiques et des logiciels peut être utilisé .
La montée de cette vague de l'intelligence artificielle Elle est due à: Apprendre en profondeur. Tâche pour résoudre le problème en interaction avec l'environnement, en ajustant les paramètres du solveur, peut être considéré comme l'agent. Agent peut refléter les réseaux de profondeur, la robotique ou les systèmes sans pilote.
jeux d'apprentissage pour la profondeur utilisation Peut être assimilé à: Les enseignements tirés. Xu Zongben a dit: « l'intelligence artificielle pour faire la plupart des choses, il est de résumer répétitive quelque chose, régulier, puis utilisé pour les prévisions. » Donc, la profondeur de l'environnement d'apprentissage de l'intelligence artificielle est très importante et nécessite beaucoup d'étiquettes de données, à déduire, sous certaines déterminent des critères si les résultats de l'expérience passée. Cette technique est appelée apprentissage en profondeur des choses techniques constituées.
« L'une des scènes les plus importantes de l'intelligence artificielle se réfère à l'agent placé dans un environnement spécifique, l'agent pour compléter la tâche, puis interagir avec l'environnement pour corriger le comportement de l'agent sous les contraintes environnementales, c'est l'apprentissage de la machine. » A déclaré Xu Zongben .
À l'heure actuelle, en raison de l'intelligence artificielle des trois forces motrices - grandes quantités de données, grand modèle, le développement de la technique de calcul de grande force, qui fait maintenant la technologie de l'intelligence artificielle a brisé le « ne peut pas » à « peut » point d'inflexion de la technologie. « Mais vous pouvez dire « bon usage », il y a encore un long chemin à parcourir. » A dit Xu Zongben.
Figure Il ICphoto
Automation, autonomie
La tendance du développement de l'intelligence artificielle de la prochaine décennie
Xu Zongben croient que les humains ont développé de l'effort de l'intelligence artificielle de intelligente, forte et indépendante qui est nécessaire pendant des décennies.
La forme actuelle des applications d'intelligence artificielle avec algorithme de chiffrement de données dans une période de la formation du produit, qui est actuellement la forme de base de l'intelligence artificielle pour faire de l'argent. Maintenant, nous avons encore besoin de collecter des données manuellement, les données d'annotation, en faisant la généralisation de la promotion étaient encore compter sur les gens.
Même la technologie avancée de l'apprentissage en profondeur, chaque étage a un certain nombre d'éléments, chaque élément de ce que des mécanismes non-linéaires utilisés et ainsi de suite, qui ont déjà prédéfinis. « Ainsi, les entreprises veulent soulever beaucoup d'agriculteurs de code» pour le débogage. Il allons-nous le former (l'intelligence artificielle de) est artificiellement donné. » Il a dit.
Au niveau de l'application, est toujours seulement obtenir une intelligence de réseau de neurones pour résoudre un problème, il ne peut pas passer automatiquement au problème. Xu Zongben prédire que la prochaine décennie sera le centre de recherche sur l'intelligence artificielle dans la machine niveaux d'apprentissage de l'automatisation: la génération automatique de données, sélectionnez les données pour créer automatiquement une architecture de réseau de neurones, l'algorithme de formation de conception automatisée, la commutation de tâches peut être auto-adaptatif.
« Il apporte en phase d'intelligence artificielle, se dirigeant vers l'automatisation, vers l'autonomie. » Il a dit.
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Le développement de l'intelligence artificielle est essentiellement un défi de cinq mathématiques
10-20 ans doivent poursuivre les recherches pour savoir
Étant donné que le noyau de l'intelligence artificielle en mathématiques, puis à la fin le cur du problème réside? À cet égard, Xu Zongben a soulevé cinq questions, cinq questions qui vont probablement continuer l'étude 10-20 ans pour savoir.
Le premier gros problème est la base statistique des données.
À l'heure actuelle, une grande base de données et sapant les méthodes d'analyse statistique traditionnelles, base mathématique pour le soutien grande analyse des données n'a pas été complètement établies.
La seconde est la pierre angulaire des algorithmes d'intelligence artificielle - gros volumes de données informatiques algorithmes, les données fondation doivent être recréés dans un grand environnement, vous ne pouvez pas utiliser à la fois la méthode de calcul.
Le troisième et plus critique, Le nouveau cycle de l'intelligence artificielle pour apprendre la profondeur du modèle de base, mais le statu quo est le manque de théorie de l'apprentissage en profondeur, qui est causée par les raisons actuelles « + AI = intelligence artificielle ».
Le quatrième problème est contraintes du problème de transport non conventionnels.
Autrement dit, « apprendre par analogie. » L'intelligence humaine de base, les questions liées au transfert de données entre deux distributions différentes de la loi, pour mettre en uvre l'intelligence artificielle, il y a de grandes difficultés.
La cinquième question est d'en apprendre davantage sur les fonctions de la théorie et de modélisation de la méthodologie de l'apprentissage spatial.
« Nous avons appris à la théorie de la machine d'apprentissage de premier cycle, de passer à une étape de la méthodologie d'apprentissage appelée. Mathématiquement, c'est comment la théorie d'apprentissage sur l'espace fonctionnel pour créer, en substance, est d'adapter à différentes tâches. Comme la tâche elle-même est une fonction, est infini, alors nous devons mettre le passé dans le choix de l'apprentissage de la machine de l'échantillon, les données, la généralisation, la généralisation étendue jusqu'à la tâche.
« Vers l'intelligence artificielle AI ultra-faibles problèmes de la science fondamentale, l'intelligence artificielle, de sorte que nous nous rendons compte de l'occasion à portée de main, mais l'intelligence artificielle de bien performer, compter sur pour résoudre des problèmes mathématiques. » Zongben mettent l'accent sur les employés ne devraient pas être seulement les mathématiques comme un tuteur « enseignant », mais plutôt l'utiliser comme base du fournisseur de technologie de l'intelligence artificielle ou participant à traiter.
Red Star Nouvelles journaliste avait Naga
Modifier Chen Yixi
