적어도 현재 AI는 '마법'이 아닙니다.
그는 10 년 전 이상 다리를 검출하는 지능형 모니터링 시스템을 개발하기 위해 밖으로 설정하면 양 박사 Kejian 보건위원회 또는 토목 다리, 저항의 회원, 충격 저항 폭발 디자인위원회의 일본 사회의 감시위원회, 긴 중국 얼라이언스 사무실의 일본 과학 기술의 사장을 역임했다., AI는 아직 전파되지 않은 토목 건설 업계.
Yang 교수는 오늘날의 인공 지능은 매우 많은 양의 데이터에 의존한다고 믿고 있으며 기계 학습 및 심층 학습 알고리즘을 통해 구현 된 기술은 데이터로 만든 블랙 박스의 사고 도구 일뿐 전능하지는 않습니다. 보다 높은 예측 정밀도를 달성 돌파.이 고정밀, 대용량의 데이터를 구현하는 방법에 관해서는 높은 차원 특징 공간 수확 보간 결과의 정밀도. 그래서 정확한를 얻는 인공 지능 사용 초 고집적 그 결과, 대량의 데이터가 보간 연산의 품질을 보장 할 수 있고, 정확하게 특징 량 데이터를 설정할 수있다 구비. 오히려, 그 결과 현재 수득 AI는 상관없는 원인이다. 그러므로, AI 적어도 지금은 불가사의 한 도구는 아닙니다.
오해, 과대 광고 및 예배
영 박사는 가장 큰 신화는 AI 콘텐츠 사람들이 달성 된 내용이 실현 될 수 있다는 것을 밝혔다는 AI 제한의 실제 능력을 이해하지 않는 경우뿐만 아니라 내용이 모든 논의하기 위해 함께 혼합 달성 할 가능성이있다. 사실, 당신은 할 수있다 무지의 판단과 계획에서, 일반적인 실패의 실패의 결과로하는 것은 AI, 돈의 폐기물을 사용하는 것입니다하지만 원하는 결과를 얻을 수 없으며, 다른 하나는 너무 많이, Debu 강한 AI 도구에도 불구하고 사용하지만, 기대하는 것입니다 마지막으로 결과를 충족하고 포기하고 혁신의 기회를 잃었다.이 실패 경험의 두 가지 종류가 있지만 미래에, AI의 강한 반대를 촉진 AI의 저항 개발이 될 수 있습니다.
그는 조심스럽게 매우 중요하다 곧을 효과적으로 분리 할 수와 내용을 정렬 할 수 있습니다 않는 것입니다 현재와 미래에 할 것, 우리가 처음 AI는 결국 무엇을 할 수 있는지 이해해야합니다, 현실적인 판단을 할 것으로 믿고있다.
둘째, 기술적 인 수준에서, 가장 큰 문제는 디자인의 기계 학습 기능 금액이며, 인공 결정 기능의 금액은,이,이 문제를 해결 자동화의 특징 추출을 구현하기 위해 학습의 깊이로 잘 알려진 개체에 의해 설정 구현의 정도에 따라 달라집니다 패턴 인식은 AI 기계 등 세계 챔피언 체스 플레이어를 이길 같은 인간보다 높은 지금 수준입니다.이 AI의 제 3의 물결에 기여 휴식, 그래서는 AI의 숭배를 불러 일으켰다. 사실, AI 및 순서에 따라 물체 인식 역량은 인간과는 거리가 멀다.
또한, AI 이해하는 인기 예배의 주요 원인 어렵다. AI 사람들이 오해하는 원인, 인기있는 설명, 흑 마술에 점차적으로 블랙 박스의 과정을 수행하기 위해 더 많은, 더 어려운의 성능을 개선 할 수 있습니다. 하나 개는 매우 중요한 인간의 행동이 협회입니다 추론 이야기를 만드는 등 의사 결정과 직관적인지가 더 직선적이어서 고차원의 비선형 인공 지능이 예배 현상을 일으키는 것이 더 쉽습니다.
데이터를 마스터하고 AI 산업의 미래를 마스터하십시오.
오해를 방지하는 것이 더 객관적 일 수 분석의 미래 발전을 예측할 수 AI. 양 박사는 AI 산업의 미래 발전의 핵심은 데이터를 마스터 데이터를 수집하고 축적하는 것입니다 AI 산업의 미래를 파악한다고 생각합니다. 인공 지능의 세 번째 물결에 대해 일본의 정치 및 경제계는 기다리지 않았다.
건설 산업에 대한 지능형 모니터링 시스템의 응용 프로그램에서 AI 검출을 위해, 영 박사 때문에 부상 솔루션 명확한 예측, 감지 및 감시 모니터링 건물 관리의 미래에 건물 차별 손상의 정도가 때문에 AI 혁신의 도입으로 얻을 수 말했다. 그것은이다 2060, 토목 산업은 구조적 손상 및 자동 복구, 필요한 장소에서 자동 빌드 주택, 온 동네 지능형 자동 감지를 달성 할 수 - 일본어 토목 공학 산업은 2천50년 전망이다.
당신이 지적인 온 동네를 구현하는 경우, 그? 실업자 건설 엔지니어 거기에없는 과학 기술 일보 기자의 질문에 대해 양 박사는 지능형 블록의 실현 후, 엔지니어들은 컴퓨팅 AI 비용 절감, 작업 인터페이스에 집중할 수 있습니다. 대답하지 않습니다 등, 매우 작은 데이터의 조건에서 의사 결정 책임을합니다.
데이터는 2014 년 건설 노동자 343 만명이 9 월에 2025 년 일본 정부에 의해 216000000로 감소 될 것으로 예상된다, 건설 2016 목표 미래 투자 컨퍼런스 2025입니다 대한 토목 학회을 보여 주었다 노동 생산성은 20 % 증가했습니다.