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人工知能の分野で最も重要な10マイルストーン:AlphaGo世間を徴服する

テンセント科技編者付記業界メディアTechRadar文章を発表する人工知能AI現在の科学技術界で最もホットな流行語、が何十年の研究と発展の後、SF小説中の多くの技術この数年に転化して科学現実この文章はAI分野の10つのマイルストーンを総括した。以下の内容について:

AI技術はすでに私たちの生活の中で非常に重要な部品AIが決定しました私たちの検索結果には、私たちの声をコンピューター命令に転化して、甚だしきに至っては私達を助けることができるキュウリ分類する事件後文の中に言及しますこれから数年、我々はAIを使って車を運転し、お客様の問い合わせに応じて、他の無数の事を処理します。

しかし私たちはどのようにこの段階に行ったのですか?このような強大な新しい技術はどのように来たのですか?この下でAI技術の発展の10つのマイルストーンを見てみます。

デカルトの理念

人工知能の概念が突然現れたわけではない――今日に至るまで、人工知能は哲学論争のテーマである。機械は人間になることができますか?一番早くこの問題について考えての一つは1637デカルト本名は方法論』(Discourse on theの本にまとめたデカルト科学技術者肝心な問題と挑戦を克服しなければならない

「もし様々な実用性の目的のために、機械は形の上で人間に近づけて、人間の行為を真似して、それではまだ2つの非常に確定した方法が、実写ではないことを認識すべきである。」デカルトは、彼にしてみれば、永遠に使用できない機械言葉とか、「標識一緒に入れて他人に考えて、たとえ私は表現想定ような機械が、機械文字組み合わせて、他人の話意義があって、たとえレベルと最も愚かなの違わない答え想像できませ彼はまた私たちが今直面している1つの挑戦に言及していました:広義のAIを作成して、狭義のAIではありません——および現在のAIの制限はどのようにそれが人間ではないことを暴露することができます:

「多少機械があることするのが、私たちのようにあるいはもっと良くて、しかし他のマシン避けられないで失敗することを表明してそれらの行為ではないから、物事に対して理解して、ただ1種の簡単な答え

シミュレーションゲーム

AIの第二の主な哲学の基準からコンピュータ科学先駆者チューリングAlan Turing1950時、彼が提唱した「チューリングテスト」は、を「模倣ゲームこのテストで判断したのは、いつかスマートフォンが出てくると発表しました。このテストはとても簡単です:もし評価知らないどちらは人間で、どちらが機械例えば読解両者のテキストの会話に、そんなに機械を騙したのかどうか判定彼は自分は人間ですか?

面白いのは、チューリング未来への計算を作ってきた大胆な予測――彼にじゅう世紀末、機械チューリング?テスト彼は言います:私は信じて、ごじゅう時間内で可能、人々は1 GBメモリ容量のコンピュータプログラミングによってそれらを遊び十分遊んで一般の評判を経てしまう対話の後、正しい判定を下回る70%の可能性私は今世紀の末まで、文字の使用と通意識教育の理念が大きく変化すると信じています。」


残念なことに,彼の予測はあまり正確ではない。私達は今確かにいくつかの本当の目の前の明るいAIシステムを見ることを始めて、しかし2000年代に、AIの技術はまだ比較的に原始的な段階にある。しかしハードディスク容量世紀の変わり目時平均10GBぐらい、それをはるかに超えてチューリングの予測

第一神経ネットワークの出現

神経のネットは実は1種手さぐり法、それは現代AIの重要な概念本質的に言って、あなたがAIシステムを訓練する時、最も良い方法はシステムを推測して、フィードバックを受信して、それから推測を続けます——絶えず確率を調整して、AIシステムに正しい答えを出すようにさせます。

驚いたのは初めての神経のネットは実際には1951年に马尔文?明斯基Marvin Minsky)とディーン?エドモンドディーンEdmondsが創建されたのは、「SNARC、意味はランダムに神経コンピュータシミュレーションそれはマイクロチップトランジスタのではなく、真空管、電機やクラッチで作ったこの機械は1匹の仮想マウスを助けることができて迷宮の難題を解決することができます。システムのコマンドを送信して、仮想ネズミを迷宮の中で走って、毎回その行為の効果をシステムの中にフィードバックします——真空管で結果を記憶します。これは機械が学んで確率を調整することができることを意味して、仮想ネズミを高めて迷宮を通過する機会を高めることを意味します。

本質的には、Googleは現在、写真の対象の同じ過程を識別するための非常に簡単なバージョンである。Googleは現在、写真の対象を識別するためにも同じプロセスを使用している。

自動運転車の出現

今私達の言及自動運転車の際、思わGoogle Waymoなど、しかし驚いたのは、1995、メルセデスベンツ改装したからミュンヘンコペンハーゲン道中ほとんど自動運転路程1043マイル、改装車に搭載したろくじゅう結晶コンピューターチップその当時の並列計算分野で最も先進的な技術、それは素早く大量データ処理運転自動運転車の応答度保証を提供するこの車の時速は115マイルに達して、今の自動運転車とほぼ一致しています。

「統計に基づく」による方法

として神経のネット概念もうしばらくの時間があって、しかしにじゅう世紀まではちじゅう年代後期、AI研究員からベースのルール」方法からベースの統計方法、つまり機械学習この意味しようとして人間の営みのルールによっシステムの模倣ではなく、手さぐり法によって、フィードバックを調整して確率は、教会の機械思考の良い方法これは非常に重要であり、この概念こそ今のAIに驚くべきことをしたからだ。「フォーブス」のジル?普利斯ギルPress)は、この変化1988年から始まり、当時IBMワトソン研究センターの発表と「言語翻訳統計学方法』論文は、特別に言及した機器を使用しどのように勉強して言語翻訳

これらの文はすべてカナダ議会のバイリンガルからの記録を220万人と英語の文で訓練します。220万という数字はたくさん聞こえますが、Googleはインターネット上で利用できるようになりましたので、今のGoogle翻訳の効果はかなり良いと言えるでしょう。


「紺」がチェスの優勝を破った


にもかかわらず、AIの焦点に移管統計模型基づくルールが、モデル用いる――1997年に開かれ、チェスの試合では、IBMのコンピュータに打ち勝ったチェス深藍世界チャンピオンゲイリー?カスパロフ、人々に展示した機械がどんなに強いこれは双方の初試合、1996年に、カスパロフはかつて4 - 2深藍そして1997年になって機械が優勢になった。

一定の程度のことから、紺の知能は少し偽りがあります。IBM自体は、紺が人工知能を使用していないと思っています。それはかなり力のある法で、毎秒数千種の碁を処理する可能性があります。IBMはこのシステムのために数千千万の前の試合のデータを注入して、毎回相手が碁を打った後に、紺は以前将棋の大家たちが同じ状況の下での反応をそのまま使っています。IBMの言う通り、青はただ前将棋の大家たちの幽霊を演じている。

これは本当のAIではなくて、それはすべて1つの重要なマイルストーンで、人々にコンピュータの計算能力を関心するだけではなくて、全体のAI分野に興味を持ってきました。彼女とカスパロフ対決以来、ゲーム中で人類はすでに機械知能プレイヤーベンチマークテストの主要な方式——2011の時に、私は再び見る、IBMの「ワトソン」システムが気楽に破った二つの人間相手となり、アメリカクイズ番組『瀬戸際』の優勝者

Siri自然言語処理

自然言語処理AI分野の大きな課題は、「スター?トレック」Star想像Trek通り音声設備に対して命令を出すのがとても強い自然言語処理能力だから、統計の方法作成Siri明る目それはSRIインターナショナルの開発で、甚だしきに至ってはかつてiOSアプリケーションの店で独立したapp発売して、とても速くて、この会社アップル社の買収統合したiOS深さGoogle助手マイクロソフトナナリーやアマゾンアレクサ?小さいこれらのソフトはすでに機械は勉強して最も目立つの成果の1つで、私達と設備を変えた対話の方式もちろん、このようなインタラクティブな方法は当たり前だと思っているようですが、2010年までに音声コマンドを使ってみたことがある人は、その進歩が多いと思います。

画像認識

音声認識のように、AIも画像認識の分野で活躍することができます。2015年には、研究者が初めて結論を出した。1000以上の種類の中で、Googleとマイクロソフトが開発した2つの深さ学習システムは、人間よりも効果的である。画像認識できる応用は数えきれないほどの面では、Google広めてそのTensorFlow機械の勉強のプラットフォーム面白いの例を挙げてキュウリの分類を使うコンピュータ視覚、農民雇用者を決めて収穫キュウリが適当かどうか機械自動で決めさえすれば、これらの機械を受けた早期データの訓練

GPUがAIをより安くする

AIは今このように注目を集めているが、一つの重要な原因は、過去数年、大量のデータを処理するコストがそれほど高くなくなってしまったことである。「富」によると、研究者は21世紀末までに、3 Dパターンとゲームのために開発された図形処理ユニット(GPU)の深さ学習計算において、従来のCPU強より20倍から50倍になるという。その後、人々の利用できる計算能力は大きく増加して、今のAIのプラットフォームは無数のAIを利用して動力を提供することができます。だから、プレイヤーに感謝します。あなたの両親や配偶者がこんなにたくさんの時間を使ってゲームをすることはできないかもしれませんが、人工知能研究者は本当に感謝しています。

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