अब कम से कम, एआई 'जादू' नहीं है
डा यांग Kejian स्वास्थ्य समिति या सिविल इंजीनियर्स पुल, प्रतिरोध के सदस्यों, प्रभाव प्रतिरोध विस्फोट डिजाइन परिषद के जापान सोसाइटी के निगरानी समिति, लंबे समय से जापान विज्ञान और चीन एलायंस कार्यालय की प्रौद्योगिकी के अध्यक्ष के रूप में सेवा की है। जब वह बाहर सेट एक दशक पहले से अधिक पुल का पता लगाने के लिए बुद्धिमान निगरानी प्रणाली विकसित करने के लिए, ऐ अभी तक नहीं फैला है सिविल निर्माण उद्योग के लिए
डा यांग का मानना है कि मौजूदा सुपर ऐ डेटा की बड़ी मात्रा, प्रौद्योगिकी मशीन सीखने एल्गोरिदम और सीखने की गहराई के द्वारा प्राप्त किया पर निर्भर है, बस सोच उपकरण से बाहर ब्लैक बॉक्स से डेटा करते हैं, सर्वशक्तिमान नहीं है। लर्निंग के तरीके एक उच्च भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त सफलता। यह कैसे उच्च परिशुद्धता, डेटा की बड़ी मात्रा को लागू करता है के लिए के रूप में सुपर उच्च घनत्व उच्च आयामी सुविधा अंतरिक्ष, काटा प्रक्षेप परिणाम की शुद्धता। इतना सटीक प्राप्त करने के लिए कृत्रिम बुद्धि के उपयोग करें एक परिणाम के रूप, प्रदान की है। वे डेटा की एक बड़ी राशि प्रक्षेप गणना की गुणवत्ता गारंटी दी जा सकती, और सही ढंग से सुविधा राशि डेटा सेट कर सकते हैं बल्कि, परिणाम अब प्राप्त ऐ एक संबंध, नहीं करणीय, ऐ है। इस प्रकार कम से कम अब यह एक जादुई उपकरण नहीं है
गलतफहमी, प्रचार और पूजा
डॉ युवा ने कहा कि सबसे बड़ी मिथकों है कि ऐ के लिए सामग्री लोगों को, हासिल किया गया है सामग्री महसूस किया जा करने के लिए, साथ ही सामग्री सभी एक साथ मिश्रित पर चर्चा होने की संभावना नहीं प्राप्त किया जा करने के लिए, कर रहे हैं। वास्तव में, यदि आप ऐ प्रतिबंध की वास्तविक क्षमता समझ में नहीं आता है, तो आप क्या कर सकते हैं अज्ञान के फैसले और योजना से बाहर, एक आम विफलता की विफलता में जिसके परिणामस्वरूप ऐ, पैसे की बर्बादी का उपयोग करना है, लेकिन वांछित परिणाम नहीं मिल सकता है, दूसरी मजबूत ऐ उपकरण के बावजूद उपयोग करने के लिए है, लेकिन उम्मीद बहुत ज्यादा, देबू है परिणाम को पूरा करने के, और अंत में छोड़ दिया और नवाचार के अवसर खो दिया है। वहाँ विफलता अनुभव के दो प्रकार हैं, लेकिन भविष्य में ऐ के कड़े विरोध को बढ़ावा देने के कर सकते हैं, ऐ के प्रतिरोध विकास हो जाते हैं।
उनका मानना है कि यथार्थवादी निर्णय लेने के लिए, हमें पहले समझना होगा कि एआई क्या कर सकता है। यह बहुत महत्वपूर्ण है कि हम जो कर सकते हैं और कर सकते हैं और भविष्य में हम क्या कर सकते हैं।
दूसरे, तकनीकी स्तर पर, सबसे बड़ी समस्या डिजाइन की मशीन सीखने सुविधा राशि है, कृत्रिम निर्धारित करने की सुविधा राशि इस तरह इस समस्या को हल करने के लिए, स्वचालन की सुविधा निष्कर्षण लागू, इस सीखने की गहराई के रूप में अच्छी तरह से ज्ञात वस्तुओं द्वारा निर्धारित कार्यान्वयन की डिग्री पर निर्भर करता है तोड़ यह ऐ की तीसरी लहर में योगदान दिया। पैटर्न मान्यता अब स्तर ऐ मानव, मशीन विश्व चैंपियन शतरंज खिलाड़ी, आदि को हरा जैसे की तुलना में अधिक है, तो यह ऐ के पंथ जगाया। वास्तव में, ऐ और अनुक्रम में मान्यता आपत्ति क्षमताएं मनुष्यों से दूर हैं
इसके अलावा, ऐ मुश्किल समझने की है लोकप्रिय पूजा का एक प्रमुख कारण है। ऐ अधिक, और अधिक कठिन के प्रदर्शन में सुधार लोकप्रिय विवरण, काला जादू में धीरे-धीरे ब्लैक बॉक्स की प्रक्रिया को पूरा करने के, लोगों को गलत करने के लिए पैदा कर रहा है। एक बहुत महत्वपूर्ण मानव व्यवहार संघ के द्वारा होता है निष्कर्ष की कहानियों का निर्माण और इसी तरह, निर्णय लेने और सहज ज्ञान युक्त ज्ञान अधिक रैखिक हैं, और उच्च-आयामी गैर-रेखीय एआई के लिए पूजा की घटना का निर्माण करना आसान है।
डेटा के मास्टर और एआई उद्योग के भविष्य का मास्टर
गलतफहमी से बचना और अधिक निष्पक्ष होना विश्लेषण और के भावी विकास का पूर्वानुमान लगा सकते ऐ। डा यांग का मानना है कि ऐ उद्योग के भविष्य के विकास के लिए महत्वपूर्ण, डेटा एकत्र करने और, जो डेटा में महारत हासिल जमा करने के लिए है ऐ उद्योग के भविष्य grasps। ऐ के तीसरे लहर के लिए, जापानी राजनीतिक और आर्थिक हलकों की प्रतीक्षा नहीं हुई है।
निर्माण उद्योग के लिए बुद्धिमान निगरानी प्रणाली के आवेदन में ऐ का पता लगाने के लिए, डॉ युवा ने कहा, क्योंकि चोट और समाधान स्पष्ट भविष्यवाणी, का पता लगाने और निगरानी निगरानी निर्माण प्रबंधन के भविष्य में भवनों भेदभाव करने के लिए क्षति की सीमा, ऐ सफलता की शुरूआत की वजह से प्राप्त की जाएगी। यह है जापानी सिविल इंजीनियरिंग उद्योग पूर्वानुमान 2050 साल - 2060 सिविल निर्माण उद्योग संरचनात्मक क्षति और ऑटो मरम्मत, जरूरत के स्थानों में ऑटो का निर्माण घरों, पूरे पड़ोस और बुद्धिमान की स्वचालित पहचान हासिल कर सकते हैं।
आप पूरे पड़ोस बुद्धिमान लागू करते हैं तो यह है कि बेरोजगार निर्माण इंजीनियर इस पर नहीं है? विज्ञान और प्रौद्योगिकी दैनिक संवाददाता के प्रश्न के लिए, डा यांग जवाब। नहीं है बुद्धिमान ब्लॉक की प्राप्ति के बाद, इंजीनियरों, काम इंटरफेस पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं को कम कंप्यूटिंग लागत ऐ दूसरी ओर, यह बहुत कम डेटा शर्तों के तहत निर्णय लेने वाली जिम्मेदारियों के लिए ज़िम्मेदार है।
डाटा से पता चला है सिविल इंजीनियर्स जापान सोसाइटी, 2014 निर्माण श्रमिकों 343 मिलियन लोगों को 2016 लक्ष्य भविष्य निवेश सम्मेलन, 2025 निर्माण करने के लिए हैं, यह सितंबर में 2025 जापानी सरकार द्वारा 216 मिलियन करने के लिए कम होने की उम्मीद है श्रम उत्पादकता 20% की वृद्धि हुई