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AIProCon在线大会笔记之张钹院士:探索第三代人工智能,需要勇闯无人区的人才!

發布時間:2024/10/8 ChatGpt 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 AIProCon在线大会笔记之张钹院士:探索第三代人工智能,需要勇闯无人区的人才! 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

AIProCon在線大會筆記

  • 張鈸院士:探索第三代人工智能,需要勇闖無人區的人才!
    • 人工智能的發展現狀和人才培養
      • 第一代人工智能--符號主義
      • 第二代人工智能--深度學習
      • 第三代人工智能的理論、方法與關鍵技術
      • 創新人才培養

AI學習與進階實踐
智慧教育
AI創業與投資
AI行業新趨勢
計算機視覺技術與實踐
大數據與AI中臺
語音語義技術實踐與應用

張鈸院士:探索第三代人工智能,需要勇闖無人區的人才!

人工智能的發展現狀和人才培養

  • 清華大學人工智能研究所 張鈸
  • 人工智能經歷了兩種范式:符號主義(第一代人工智能)和連接主義(第二代人工智能),這兩種范式發展至今都遇到瓶頸,從而觸及天花板。今后的發展方向是第三代人工智能,這是一條前人沒有走過,需要去探索的道路,將對科學研究、產業化和人才培養產生重大影響。

第一代人工智能–符號主義

  • 知識+推理
  • 基于知識與經驗的符號推理模型
  • 知識是手工編制的邏輯推理
  • 具體應用
化學結構分析 計算機硬件組合系統 血液傳染病與組合處方 電纜維護系統 LISP語言
  • 單一的知識表達式-產生式規則(Production Rule)
  • 理性智能的代表性成果
推理、決策、規劃、設計和調度 完全信息博弈
  • 第一代人工智能的優勢
  • 可解釋性
  • 與人類一致的顯式推理過程
  • 基于知識的符號學習(如歸納邏輯編程)可以克服目前基于數據驅動機器學習方法的缺陷(如不可解釋性、擴展能力弱、需要大量數據等)
    • 第一代人工智能的局限性
  • 不能隨機應變
  • 基本上只能解決完全信息和結構化環境的確定性問題
  • 知識自動獲取和表示困難
  • 不確定性知識與推理
  • 第二代人工智能–深度學習

    • AI的亞符號模型,模擬智能的介觀機制
    • 深度學習:端到端多隱層向前神經學習
    • 深度學習極大推動AI的應用
  • 一種通用的工具:不需要領域知識,使用門檻低
  • 構造一個巨大的多層次與多維的空間,能夠處理大數據
  • 數據、算力和(深度學習)算法的結合使AI能夠解決實際問題
    • 第二代人工智能的局限性
  • 不可解釋性
  • 不安全性,易受攻擊
  • 不易推廣
  • 需要大量樣本
    • 人工智能產業現狀
    多領域,企業數量多,規模小:交通、醫療、安保、智慧城市、家庭服務、制造、金融、智能社區、智能機器人 大部分沒有盈利 原因:應用場景有限(自動駕駛),技術本身的局限性(人臉識別)

    第三代人工智能的理論、方法與關鍵技術

    可解釋、魯棒人工智能理論與方法
    安全、可信、可靠、可擴展的人工智能技術
    推動人工智能的創新應用

    • 邁向第三代人工智能
  • 第一代人工智能–符號主義模型–知識、算法、算力
  • 第二代人工智能–亞符號模型–數據、算法、算力
  • 第三代人工智能–知識驅動與數據驅動結合–知識、數據、算法(理論與方法)、算力
    • 知識+數據方法

    • 人工智能改變醫療行業

    • 可解釋性和可信

    • 結構化與非結構化環境

    創新人才培養

    需求:科研與產業都需要從0到1的創新
    敢于闖無人區
    提出(發現)問題與解決問題的能力并重
    理論與實際,技術與創業結合
    產業的創新:資本、市場、技術的結合

    總結

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