Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Wang Yizhou von der Peking-Universität: Um die Visitenkarte einer glaubwürdigen KI-Forschung zu polieren, ist die Integration von Industrie, Wissenschaft und Forschung erforderlich

Wang Yizhou von der Peking-Universität: Um die Visitenkarte einer glaubwürdigen KI-Forschung zu polieren, ist die Integration von Industrie, Wissenschaft und Forschung erforderlich

Apr 09, 2023 am 08:51 AM
人工智能 可信ai

Wang Yizhou von der Peking-Universität: Um die Visitenkarte einer glaubwürdigen KI-Forschung zu polieren, ist die Integration von Industrie, Wissenschaft und Forschung erforderlich

Künstliche Intelligenz (KI) entstand in den 1950er Jahren und hat drei Entwicklungswellen durchlaufen, sei es im Laborstadium oder im Großmaßstab Im Stadium der groß angelegten Industrialisierung fördern Forscher seit Jahrzehnten den technologischen Fortschritt in der Hoffnung, dass Maschinen eines Tages über allgemeine menschliche Intelligenz verfügen und das gesamte Spektrum menschlicher kognitiver Fähigkeiten ausüben werden.

Um die KI gesünder zu entwickeln, rückt in den letzten Jahren ein technisches Gebiet in den Fokus der Forschung in Industrie und Wissenschaft: Vertrauenswürdige KI, was positiv ist Seite der menschlichen Gesellschaft Zu den Werten, die der künstlichen Intelligenz durch Technologie verliehen werden, gehören Erklärbarkeit, Fairness, Schutz der Privatsphäre und Fairness.

Auf akademischer Forschungsebene konzentriert sich Trustworthy AI hauptsächlich auf Forschung auf Algorithmen- und Systemebene, einschließlich Sicherheit/Robustheit, Erklärbarkeit und Datenschutz, Fairness, Überprüfbarkeit/Rechenschaftspflicht , Umweltschutz. Die Interpretierbarkeit umfasst die theoretische Interpretierbarkeit, die Interpretierbarkeit von Algorithmen und die Verhaltensinterpretierbarkeit von Lernmethoden oder -modellen. Der Schwerpunkt der Robustheit liegt auf der Modellstabilitätsforschung, Angriffsmodellen und dem Schutz der Privatsphäre und multizentrisches föderiertes Lernen; Fairness konzentriert sich auf die Voreingenommenheitsforschung verschiedener Daten und Modelle sowie das Gleichgewicht zwischen Gleichheit und Fairness, während sich Umweltschutz auf das Streben nach Strategien mit hoher Energieeffizienz und energieeffizienterer Computerhardware bezieht.

Anders als glaubwürdige akademische KI-Forschung konzentrieren sich Unternehmen mehr darauf, Lösungen für aktuelle Probleme vorzuschlagen. Beispielsweise startete die Ant Group im Jahr 2015 ein auf „Endmerkmalen“ basierendes Forschungsprojekt zum Verlustrisiko von Mobiltelefonen mit dem Ziel, mithilfe von KI-Technologie die Privatsphäre und Sicherheit der Benutzer zu schützen. Um das Problem der Fairness in der KI zu lösen, hat IBM im Jahr 2018 mehrere vertrauenswürdige KI-Tools entwickelt, um unvoreingenommene Datensätze und Modelle in KI-Systemen zu verwenden und Ungerechtigkeit gegenüber bestimmten Gruppen zu vermeiden. Die Branche ist hinsichtlich der Anwendung vertrauenswürdiger KI mit einer höheren Fehlertoleranzrate anspruchsvoller geworden. In vielen Weißbüchern zu vertrauenswürdiger KI wird erwähnt, dass vertrauenswürdige KI, damit sie wirklich zum Tragen kommt, in den Produktionsprozess integriert werden muss, sodass sie zu einem Mechanismus wird und eine technisch einschränkende Rolle spielt.

Junge Studierende sind eine wichtige Reserve an technischen Talenten. Wie können sich junge Studierende, die vertrauenswürdige KI studieren, in ihrem aktuellen Studium und Leben über die akademischen Grenzen und die neuesten Technologietrends in der Branche informieren und aktiv darüber nachdenken, welche Technologien auf welche Probleme angewendet werden können? Beobachten und verstehen Sie die Welt, in der wir leben, sowie die Nachfrageprobleme und technischen Engpässe der Branche. Beispielsweise hat sich eine aktuelle Reality-Show für vertrauenswürdige KI-Technologie mit einigen der besten Universitäten des Landes zusammengetan, um die Fähigkeiten vertrauenswürdiger KI-Technologie in praktischen Anwendungen durch die Anwendung vertrauenswürdiger KI in der „technologischen Betrugsbekämpfung“ in der Branche wiederherzustellen wird in Wissenschaft und Industrie in einer für jedermann verständlichen Form durchgeführt, so dass technische Praktiker und Forscher intensiv daran teilhaben können.

Bei der KI-Forschung ist „Komplexität“ ein Schlüsselwort. Umgebungskomplexität, Aufgabenkomplexität und Systemkomplexität bestimmen den Grad der KI. Forschung dazu kann die Prinzipien der KI-Generierung aufdecken und auch die ultimative Frage der KI beantworten, nämlich ihren letztendlichen Einfluss auf das menschliche Schicksal. Zukünftige vertrauenswürdige KI-Forschung muss den Wert, den KI für die Menschheit bringt, auch aus der Perspektive der Komplexitätsanalyse betrachten und erfordert gemeinsame Anstrengungen von Wissenschaft und Industrie, um ihn zu fördern.

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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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