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OTTO WEHRLE GMBH
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Der zukünftige Entwicklungstrend der künstlichen Intelligenz
Veröffentlichungsdatum: 2019-11-11 15:28:19 Besuche: 548
1, von dedizierter Intelligenz zu allgemeiner Intelligenz
Wie sich der Sprung von dedizierter Intelligenz zu allgemeiner Intelligenz vollziehen lässt, ist der unvermeidliche Trend bei der Entwicklung der nächsten Generation künstlicher Intelligenz und auch die Herausforderung bei Forschung und Anwendung. Die universelle Intelligenz gilt als Juwel der künstlichen Intelligenz und steht im Mittelpunkt des Wettbewerbs unter Technologiegiganten auf der ganzen Welt. Das US-Militär hat ebenfalls begonnen, Forschungen zur allgemeinen Intelligenz zu planen: Sie glauben, dass die allgemeine künstliche Intelligenz autonome Waffen trinkt, was deutlich besser ist als die derzeitige Entwicklungsrichtung der Systeme der künstlichen Intelligenz.
2, von maschineller Intelligenz zu Mensch-Maschine-Hybrid-Intelligenz
Menschliche Intelligenz und künstliche Intelligenz haben ihre eigenen Stärken und können sich ergänzen. Ein sehr wichtiger Entwicklungstrend der künstlichen Intelligenz ist daher: Von AI (Künstliche Intelligenz) zu AI (Augmented Intelligence) haben die beiden KIs unterschiedliche Bedeutungen. Menschliche Intelligenz und künstliche Intelligenz sind keine Nullsummenspiele. Die Kombination von "Mensch + Maschine" wird die Hauptrichtung der Sprache der künstlichen Intelligenz sein. "Mensch-Maschine-Koexistenz" wird die neue Normalität der menschlichen Gesellschaft sein.
3, von "künstlich + intelligent" zu autonomen intelligenten System
Das manuelle Sammeln und Kennzeichnen großer Probentrainingsdaten ist eine wichtige Grundlage oder eine wichtige künstliche Grundlage für den Erfolg von Deep Learning im Laufe der Jahre. Lassen Sie zum Beispiel die künstliche Intelligenz wissen, welches Stück des Bildes eine Person ist, welches Stück das Gras und welches Stück der Himmel, der manuell markiert werden muss, was sehr zeitaufwendig und mühsam ist. Darüber hinaus müssen Deep-Neural-Network-Modelle manuell entworfen, Anwendungsszenarien manuell festgelegt und intelligente Systeme manuell angepasst werden. Einige Leute sagen, dass die derzeitige Intelligenz der künstlichen Intelligenz davon abhängt, wie viel Arbeit bezahlt wird. Dies ist nicht sehr genau, weist aber auf das Problem hin. Der nächste Schritt besteht darin, mit sehr wenig Arbeit das Beste aus der Intelligenz herauszuholen. Das menschliche Lesen kann Wissen lernen, und Maschinen können es nicht. Einige Organisationen, wie beispielsweise Google, versuchen, Algorithmen für das automatische maschinelle Lernen zu entwickeln, um die Arbeitskosten der KI zu senken.
4. Interdisziplinäre Überschneidungen werden zur Quelle für Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz
Deep Learning Wissen basiert auf den Prinzipien des Gehirns: Informationsschichtung, hierarchische Verarbeitung. Daher ist die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Gehirnforschung sehr wichtig. Sowohl Nature als auch Scinece berichten über diesen Aspekt. Beispielsweise veröffentlichte "Nature" eine selbstlernende künstliche Synapse, die von einem Forscherteam entwickelt wurde und die Lerngeschwindigkeit künstlicher neuronaler Netze verbessern kann. Der Umgang des Gehirns mit externen visuellen Informationen oder auditorischen Informationen ist jedoch immer noch eine Black Box, die die Herausforderung der Gehirnforschung darstellt. Im Schnittpunkt dieser beiden Disziplinen gibt es viel Raum für Innovationen.
5. Die Industrie der künstlichen Intelligenz wird florieren
6. Die Gesetze und Vorschriften der künstlichen Intelligenz werden solider sein
7. Künstliche Intelligenz wird zu einer strategischen Wahl für mehr Länder.
8, künstliche Intelligenz Bildung wird vollständig popularisiert
Diese acht makroskopischen Entwicklungstrends umfassen sowohl wissenschaftliche Forschung und industrielle Anwendung als auch nationale Strategien und Strategien. Die Trends, die auf der Ebene der wissenschaftlichen Forschung besonders beachtet werden müssen, sind: von privater zu allgemeiner, von künstlicher Intelligenz zu Mensch-Maschine-Integration, Vermischung und interdisziplinärer Gehirnforschung.
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