[Терминология IT, Машинное обучение, Научно-популярное, Искусственный интеллект] Пионер машинного обучения попросил не называть все разработки ИИ
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Ведущий исследователь в области искусственного интеллекта и машинного обучения, профессор кафедры электротехники и информатики, а также кафедры статистики Калифорнийского университета в Беркли Майкл И. Джордан объяснил, почему современные системы искусственного интеллекта на самом деле не являются ИИ. По его словам, эти системы далеко не настолько развиты, чтобы заменить людей в вопросах, связанных с рассуждением, реальным знанием или социальным взаимодействием. 
Peg Skorpinski/IEEE SpectrumДжордан говорит, что они демонстрируют человеческую компетентность в навыках распознавания образов низкого уровня, но на когнитивном уровне просто имитируют интеллект, не проявляя глубокого и творческого подхода. По мнению пионера в области ИИ, имитация человеческого мышления — это не единственная и далеко не лучшая цель машинного обучения. Джордан считает, что машинное обучение может служить кропотливому анализу больших наборов данных, расширяя человеческие знания. Кроме того, этот метод может предоставлять новые услуги людям в таких областях, как здравоохранение, торговля и транспорт, объединяя информацию, содержащуюся в нескольких наборах данных, находя закономерности и предлагая новые варианты действий. В 2016 году Джордан был признан самым влиятельным IT-исследователем программой, анализирующей публикации. Он помог преобразовать неконтролируемое машинное обучение из набора несвязанных алгоритмов в интеллектуально связную область. В 1980-х годах Джордан начал разрабатывать рекуррентные нейросети когнитивной модели. Он популяризовал байесовские сети в машинном обучении. В 2003 году исследователь вместе со своими учениками разработал скрытое распределение Дирихле, вероятностную основу для изучения тематической структуры документов и других наборов данных без учителя. Фреймворк стал одним из самых популярных методов моделирования, используемых для обнаружения скрытых тем и классификации документов по категориям. Джордан получил премию Ульфа Гренандера по стохастической теории и моделированию от Американского математического общества. В прошлом году ему дали медаль IEEE Джона фон Неймана за вклад в машинное обучение и науку о данных. «Хотя научно-фантастические дискуссии об искусственном интеллекте и сверхразуме — это весело, но они отвлекают», — говорит исследователь. — «Недостаточно внимания уделяется реальной проблеме, заключающейся в создании систем на основе машинного обучения планетарного масштаба, которые действительно работают, приносят пользу людям и не усугубляют неравенство». В 2019 году Джордан уже написал статью «Искусственный интеллект — революция еще не произошла», которую опубликовал в Harvard Data Science Review. В статье он объясняет, что термин AI неправильно понимается не только общественностью, но и технологами. Он пишет, что еще в 1950-х годах, когда появился этот термин, люди стремились создать вычислительные машины, обладающие интеллектом человеческого уровня. По его словам, это стремление все еще существует, но за прошедшие десятилетия произошло нечто иное. Джордан пишет, что компьютеры не стали разумными сами по себе, а предоставили возможности, которые помогут развитию человеческого интеллекта. «В обозримом будущем компьютеры не смогут сравниться с людьми по их способности абстрактно рассуждать о реальных ситуациях», — подчеркивает он. — «Нам потребуется хорошо продуманное взаимодействие людей и компьютеров для решения самых насущных проблем».В 2007 году Джордан также публиковал статью «Что такое искусственный интеллект?», в которой он объяснял, почему современное общество занимается мифологизацией ИИ.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Научно-популярное, Здоровье] 6 научных фактов о Психосоматике, которые полезно знать
- [Машинное обучение, Искусственный интеллект] Artificial General Intelligence — поиски Святого Грааля искусственного интеллекта
- [Научно-популярное] Генная инженерия, как древнейшая профессия человека и тайна обратных вампиров
- [Научно-популярное, Космонавтика] Опережая время: как американцы 28 лет назад создали прототип ракеты с вертикальной посадкой
- [Программирование, Машинное обучение, Микросервисы, Natural Language Processing] Честные глаза плагиатора, или еще один взгляд на будущее систем обнаружения заимствований
- [Научно-популярное, Физика, DIY или Сделай сам, Лайфхаки для гиков, Электроника для начинающих] По стопам Сифуна. Рентген
- [Ненормальное программирование, Python, Data Mining, Искусственный интеллект] интуиция Искусственного Интеллекта — миф или реальность?
- [Информационная безопасность, Криптография, Алгоритмы] Группа разработчиков создала постквантовый алгоритм шифрования
- [Научно-популярное, Космонавтика] Март. Орбитальные запуски. США, Китай, Россия
- [Python, Математика, Машинное обучение] Двумерные тестовые функции для оптимизации (перевод)
Теги для поиска: #_terminologija_it (Терминология IT), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_nauchnopopuljarnoe (Научно-популярное), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_majkl_dzhordan (майкл джордан), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_algoritmy (алгоритмы), #_nejroseti (нейросети), #_terminologija (терминология), #_terminologija_it (
Терминология IT
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_nauchnopopuljarnoe (
Научно-популярное
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 01:21
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Ведущий исследователь в области искусственного интеллекта и машинного обучения, профессор кафедры электротехники и информатики, а также кафедры статистики Калифорнийского университета в Беркли Майкл И. Джордан объяснил, почему современные системы искусственного интеллекта на самом деле не являются ИИ. По его словам, эти системы далеко не настолько развиты, чтобы заменить людей в вопросах, связанных с рассуждением, реальным знанием или социальным взаимодействием.  Peg Skorpinski/IEEE SpectrumДжордан говорит, что они демонстрируют человеческую компетентность в навыках распознавания образов низкого уровня, но на когнитивном уровне просто имитируют интеллект, не проявляя глубокого и творческого подхода. По мнению пионера в области ИИ, имитация человеческого мышления — это не единственная и далеко не лучшая цель машинного обучения. Джордан считает, что машинное обучение может служить кропотливому анализу больших наборов данных, расширяя человеческие знания. Кроме того, этот метод может предоставлять новые услуги людям в таких областях, как здравоохранение, торговля и транспорт, объединяя информацию, содержащуюся в нескольких наборах данных, находя закономерности и предлагая новые варианты действий. В 2016 году Джордан был признан самым влиятельным IT-исследователем программой, анализирующей публикации. Он помог преобразовать неконтролируемое машинное обучение из набора несвязанных алгоритмов в интеллектуально связную область. В 1980-х годах Джордан начал разрабатывать рекуррентные нейросети когнитивной модели. Он популяризовал байесовские сети в машинном обучении. В 2003 году исследователь вместе со своими учениками разработал скрытое распределение Дирихле, вероятностную основу для изучения тематической структуры документов и других наборов данных без учителя. Фреймворк стал одним из самых популярных методов моделирования, используемых для обнаружения скрытых тем и классификации документов по категориям. Джордан получил премию Ульфа Гренандера по стохастической теории и моделированию от Американского математического общества. В прошлом году ему дали медаль IEEE Джона фон Неймана за вклад в машинное обучение и науку о данных. «Хотя научно-фантастические дискуссии об искусственном интеллекте и сверхразуме — это весело, но они отвлекают», — говорит исследователь. — «Недостаточно внимания уделяется реальной проблеме, заключающейся в создании систем на основе машинного обучения планетарного масштаба, которые действительно работают, приносят пользу людям и не усугубляют неравенство». В 2019 году Джордан уже написал статью «Искусственный интеллект — революция еще не произошла», которую опубликовал в Harvard Data Science Review. В статье он объясняет, что термин AI неправильно понимается не только общественностью, но и технологами. Он пишет, что еще в 1950-х годах, когда появился этот термин, люди стремились создать вычислительные машины, обладающие интеллектом человеческого уровня. По его словам, это стремление все еще существует, но за прошедшие десятилетия произошло нечто иное. Джордан пишет, что компьютеры не стали разумными сами по себе, а предоставили возможности, которые помогут развитию человеческого интеллекта. «В обозримом будущем компьютеры не смогут сравниться с людьми по их способности абстрактно рассуждать о реальных ситуациях», — подчеркивает он. — «Нам потребуется хорошо продуманное взаимодействие людей и компьютеров для решения самых насущных проблем».В 2007 году Джордан также публиковал статью «Что такое искусственный интеллект?», в которой он объяснял, почему современное общество занимается мифологизацией ИИ. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Терминология IT ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_nauchnopopuljarnoe ( Научно-популярное ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 01:21
Часовой пояс: UTC + 5