गूगल में 1. झांग शेंग का पहला भाषण: क्वांटम कंप्यूटिंग, कृत्रिम बुद्धि और ब्लॉक श्रृंखला;
इस आलेख को हाल ही में Google के मुख्य भाषण में प्रोफेसर झांग शौई द्वारा संकलित किया गया था।
भाषण का पूरा पाठ निम्नलिखित है:
आने के लिए आप सभी को धन्यवाद। मैं गूगल में आने के लिए बहुत खुश हूँ, दया के लिए एक महान एक ही लागू करने के लिए सौभाग्य की बात है। इससे पहले, हम एक लंबे समय के लिए एक दूसरे के साथ आदान-प्रदान किया है, और आज मैं आपके साथ कुछ व्यक्तिगत विचारों को साझा करना चाहते हैं।
सूचना प्रौद्योगिकी सामग्री के भविष्य, सहित के बारे में: क्वांटम कंप्यूटिंग, ऐ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, विशेष रूप से तीन ब्लॉक श्रृंखला कड़ी में और मेरा मानना है कि कई विद्वानों इन क्षेत्रों में वर्तमान शैक्षिक अनुसंधान है देखते हैं, लेकिन भाग लेने के लिए सक्षम होने के लिए अवसर है मैं इस अकादमिक सम्मेलन के बारे में काफी उत्साहित था क्योंकि सम्मेलन अनुसंधान की मुख्य सामग्री थी: तीनों के बीच आंतरिक संबंध।
सबसे पहले, आपके साथ एक 'पुरानी' नई वैज्ञानिक खोज साझा करें।
मल्टी वैज्ञानिक मुद्दों गहरा दार्शनिक प्रश्न के साथ मेल खाती है, हम इस दुनिया में विपरीत के एक दुनिया में मौजूद सकारात्मक देखते हैं, नकारात्मक देखते हैं, वहाँ उधारकर्ताओं रहे हैं ऋण है, यिन यांग है; स्वर्गदूतों भी शैतान, वहाँ अच्छे लोग वहाँ बुरे लोग हैं। वास्तविक जीवन में भी इसी कारण का कारण है।
1928 में, दुनिया के सबसे प्रसिद्ध सैद्धांतिक भौतिक विज्ञानी में से एक - पॉल डिराक, आइंस्टीन के सापेक्षता के सिद्धांत गणितीय सूत्र व्युत्पन्न की प्रक्रिया में क्वांटम यांत्रिकी लागू करने के लिए प्रयास करता है, वह एक बहुत वापस मुलाकात की तो वर्गमूल गणना। अपने स्वयं के उच्च विद्यालय की समस्या का वर्गमूल के बारे में सोच, केवल 9 का वर्गमूल के बराबर नहीं है क्योंकि 3 3 9 के वर्ग के बराबर है, एक चुकता -3 भी 9. के बराबर है है तो जब आप एक ही समय में एक सकारात्मक और एक नकारात्मक वर्गमूल के लिए एक सकारात्मक नंबर मिल ।
डिराक विहित काफी हैरान नकारात्मक तैयार, डिराक के मामले गहरा प्रभाव पड़ा। उन्होंने भविष्यवाणी की दुनिया में सभी पदार्थ, वहाँ वेस्टमिंस्टर में एक सकारात्मक बात है और प्रतिकण दो रूपों है। अब चर्च, तब भी आप डिराक समीकरण का अच्छी तरह से संरक्षित पांडुलिपियों पा सकते हैं।
2012 में 'पॉल डिराक पदक' के रूप में मैं सिर्फ एक ही कहा मेरे काम सबसे मान्यता के लायक प्राप्त करने के लिए है: यदि आप एक नंबर निर्धारित कर रहे हैं, आप एक सकारात्मक और दो ऋणात्मक संख्याओं प्राप्त कर सकते हैं, ऋणात्मक संख्याओं ब्रह्मांड का अस्तित्व एक प्रमुख शासन। है कि ब्रह्मांड में मामले के रूप में लंबे समय के रूप में, वहाँ एक कण मौजूद होना चाहिए। अब यह एक पूरी तरह से सामान्य सही समीकरण है। लेकिन 1928 में, कि प्रतिकण इस तरह के एक सिद्धांत बनाने के लिए नहीं है, । उदाहरण के लिए, समय नहीं है आसान लोगों को लगता है: ई-कण एक गुणवत्ता-लेकिन नकारात्मक चार्ज कणों के बराबर हैं -, प्रोटॉन हालांकि प्रोटॉन और इलेक्ट्रॉन प्रभारी विपरीत है, लेकिन इसकी गुणवत्ता के लिए इतना है कि 2000 गुणा इलेक्ट्रॉन है जब कोई भी उसे विश्वास रखता है।
लेकिन आप अनुमान लगा वह क्या कहा? मैं सूत्र अब तक आगे, तुम लोग स्कूल या लावा करने के लिए इसे समतल जाना। लोग (पांच साल बाद, जब ब्रह्मांडीय विकिरण मनाया बहुत भाग्यशाली डिराक के स्तर को बढ़ाने के लिए, कहाँ गए थे पृथ्वी पर यह निरीक्षण करने के लिए कठिन है, लेकिन ब्रह्मांड में मौजूद है), वैज्ञानिकों कण पर कब्जा कर लिया, और एक ही पोजीट्रान और इलेक्ट्रॉन बड़े पैमाने पर नामित लेकिन विपरीत आरोप लगाया।
मुझे लगता है कि यह मानव जाति के इतिहास के लिए एक महान पूर्व लगता धारणा सुंदर है, बाद परिणाम के लिए मजबूर करने मानवता अब इस तरह के प्रसिद्ध मेडिकल इमेजिंग तकनीक के रूप में चिकित्सा पहलुओं, में प्रयोग किया जाता एक कण है है - पोजीट्रान टोमोग्राफी प्रौद्योगिकी, है प्रति-कण के सिद्धांत का उपयोग करने का अनुसंधान। हॉलीवुड की फिल्मों, इस तरह के प्रसिद्ध अगली कड़ी के रूप में कई समान विषयों, दा विंची कोड, स्वर्गदूतों और राक्षसों (मूल लेखक डैन ब्राउन, टॉम हैंक्स अभिनीत) फिल्म के चरमोत्कर्ष है एन्जिल्स और शैतान प्रतिकण की अवधि के लिए प्रतिस्पर्धा और एक महाकाव्य लड़ाई का शुभारंभ किया।
हर जगह ब्रह्मांड में प्रतिकण, यदि आप प्रतिकण या प्रति-कण है, Thanos अनुमान Nannai हैं कि तुम क्या। लेकिन यह सब एक अच्छा अनुमान पर आधारित है, लेकिन मानव जिज्ञासा कभी नहीं बंद हो जाता है। डिराक के महान में के बाद मान दृष्टि से हमारे क्षेत्र में एक महान भौतिक विज्ञानी देखते हैं कि: ऐ Tuoma थोड़ा अन्ना वह प्रश्न उठाता है: वहाँ एक नि: शुल्क विरोधी बात कण, या वहाँ एक सामग्री ही उसकी है उनके प्रतिकण। वह परिकल्पना का प्रस्ताव, नीचे समीकरण लिखें। लेकिन इस बार वह इतना भाग्यशाली नहीं था, कोई भी उसे विश्वास था, कोई भी इस सूत्र को देखा है, वह भी निराश। तब से, इस मुद्दे को विज्ञान का आधार बनीं एक रहस्य में।
हम एक वैज्ञानिक समस्या सूची समाधान कर लिया है। उदाहरण के लिए, सूची में है और भगवान कण बोसॉन क्या है? सौभाग्य से, 2012 में जिनेवा में एक प्रयोगशाला प्रश्न का उत्तर दिया। गुरुत्वाकर्षण लहरों का एक और उदाहरण है, यह व्यक्ति बना रहा है आइंस्टीन Dirac इतना भाग्यशाली नहीं होगा। 100 साल के बाद यह गुरुत्वाकर्षण लहरों के पदार्थ पाया गया, दो साल पहले गुरुत्वाकर्षण लहरों के अस्तित्व की पुष्टि इससे पहले कि वे में मिलता है। कि उन के बीच प्रतिकण कणों की सूची का जादू है। इस तरह के रूप में अन्य, क्या बात प्रतिकण ही है एक समस्या यह है कि है 玛丽安娜费米 कण बात नहीं, हम इस सूची के शीर्ष पर किया गया है है।
शायद मारियाना फर्मि कणों की तलाश करना एक समस्या है जिसे वैज्ञानिकों में सबसे ज्यादा दिलचस्पी है। जैसे मैंने अभी कहा था। मारियाना बहुत निराश है क्योंकि कोई भी उसे विश्वास नहीं करता है।
अन्ना इतालवी है। लेकिन वह नेपियर से पलेर्मो तक नौका पर चढ़ने के बाद गायब हो गया। यह वैज्ञानिक समुदाय में एक अनसुलझा रहस्य है। वह गायब होने के 80 साल बाद और इस साल, लेकिन सभी को बताता है कि ' अच्छी खबर ': न केवल वह गायब हो गया, लेकिन उनके लेखन नहीं मिले। यही वह है जिसे मैं आज पर केंद्रित करता हूं। वह व्युत्पन्न फॉर्मूला लिख रहा था लेकिन उसने किसी को भी नहीं बताया जहां फॉर्मूला रखा गया था। यही कारण है कि इसके कारण खोजने के लिए हमें 80 साल लग गए, लेकिन स्टैनफोर्ड की शोध टीम ने कहां से और इन कणों को कैसे ढूंढें?
2010 से 2015 तक, हमारी टीम ने तीन लेख लिखे थे। पहला व्यक्ति कणों की स्थिति की सटीक भविष्यवाणी करना है। हमें आश्चर्य है कि यह कण बड़े कण त्वरक में नहीं है, बल्कि हमारे सामान्य अर्धचालक उपकरण में है। जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया था, दस साल पहले हमारे समूह द्वारा खोजे गए पदार्थों में से एक एक स्थलीय विसंवाहक था, जिसमें कुछ चुंबकीय डोपेंट लगाए गए थे। स्थलीय विसंवाहक की सामग्री सामान्य इंसुल्युलेटर थी, जबकि चुंबकीय विविध एजेंट क्रोमियम है। यह दो वस्तुओं की सतह पर एक सुपरकंडक्टर बन जाएगा। हमें लगता है कि इस स्थिति में, हम मारियाना फर्मि कणों को पकड़ सकते हैं लेकिन यह पर्याप्त नहीं है। हम केवल खोज नहीं रहे हैं वह स्थान जहां कणों को मौजूद भौतिक मात्रा को मापने की आवश्यकता होती है, जिसे मापने की आवश्यकता होती है। सौभाग्य से, सामान्य ज्ञान हमें मदद करता है। आम तौर पर, कणों के पास दो पक्ष होते हैं, जैसे सिक्का, सामने, पीछे, सकारात्मक, एंटीपार्टिकल के दो पक्ष। मारियाना फर्मि कण में केवल एक ही प्रकार का कण होता है: केवल सकारात्मक कण, कोई नकारात्मक कण नहीं होता है। वह पौराणिक आधा कण है इसलिए यह आधा कण अवधारणा होगी मेरा अगला अत्यंत महत्वपूर्ण क्वांटम कंप्यूटिंग भाषण।
खैर, कोई फर्क नहीं पड़ता कि, मारियाना फर्मि कण एक सामान्य कण का आधा कण है। एक सामान्य कण के लिए, एक निश्चित चालकता या चालकता होगी। इस चालकता को आम तौर पर क्वांटम ऊर्जा द्वारा ध्रुवीकरण किया जा सकता है, जो शून्य-क्रम स्तर दो दिखाता है। आइसोनेजेटिक स्तर के सामान्य कणों के ऊर्जा के स्तर अलग-अलग पूर्णांक होते हैं। इसलिए, यदि मारियाना फर्मि कण आधे कण होते हैं तो ऊर्जा स्तर की विशेषता यह दर्शाती है कि यह 1/2 ऊर्जा स्तर 3/2 स्तर का सामान्य स्तर होना चाहिए। आधे कणों की प्रणाली में, आप चालकता को माप सकते हैं, लेकिन आपको आधे स्तर की स्थिति पर मापना होगा।
कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स में सहयोगियों के सहयोग से, पिछले साल, उन्होंने हमारे प्रस्तावित सैद्धांतिक मॉडल को वास्तविकता में बदल दिया। सैद्धांतिक अध्ययन के आधार पर, हमने मारियानान कणों की ऊर्जा को माप लिया। दो पूर्णांक स्तरों के बीच इस आधा स्तर का 1/2 होगा। 1/2-स्तर मुख्य सबूत है कि मारियाना फर्मि कण अर्ध-कण होते हैं, सामान्य कण पूर्णांक ऊर्जा स्तर। मारियाना फर्मी कण पिछले साल अर्ध-चरण ऊर्जा स्तर, विज्ञान पत्रिका इस प्रकाशन के प्रकाशित होने के बाद, हमने अच्छी तरह से मनाया।
उस रोमांचक पल में, मैंने उन फिल्मों को याद किया जिन्हें मैंने एक बार देखा - स्वर्गदूतों और राक्षसों। मुझे लगता है कि हमने स्वर्ग में स्वर्गदूतों को पाया और शैतान को नहीं मिला, इसलिए हमने कणों के परी कणों को बुलाया। तो यह इतना है पारंपरिक कंप्यूटर का उपयोग क्या है? पारंपरिक कंप्यूटर पहले से ही काफी शक्तिशाली हैं, लेकिन वे जो भी अच्छे हैं, वे व्यापक नहीं हैं। मैं कंप्यूटर जोड़ने के लिए दो अतिरिक्त बड़ी संख्या देता हूं, और वह सेकंड में बाहर आता है। उदाहरण के लिए, Google क्लाउड, वह बहुत तेज़ है। लेकिन यदि आप कंप्यूटर को एक नंबर देते हैं, तो उसे दो संबंधित संख्याएं उत्पन्न करने दें। उदाहरण के लिए, 15 बराबर 5 × 3 है, लेकिन 11 नहीं कर सकते हैं। आप कह सकते हैं कि 11 बराबर 1 × 11 है, लेकिन यह समझ में नहीं आता है। अगर आप एक सुपर सुपर बड़ा देते हैं संख्याएं, जो दो संबंधित संख्याओं में विभाजित हैं, जैसे विघटित 15, या 11 की तरह विघटित नहीं किया जा सकता है, पारंपरिक कंप्यूटर घिरा हुआ होने से डरता है। एकमात्र तरीका एक विशाल खोज करना है, हमेशा 2 से हमेशा के लिए खोजना ।
तो क्या सबसे बड़ी समस्या यह आपके कंप्यूटर चल रहा है? गूगल क्लाउड कंप्यूटिंग की तरह है, अनिवार्य रूप से इष्टतम समाधान ढूँढने की एक प्रक्रिया है। सभी संभावनाओं की तलाश करेगा जब इष्टतम समाधान खोजने के लिए जब कम से कम पथ की खोज सहित मशीन, आदि इस प्रक्रिया । बहुत समय सबसे अनुकूलित खोज है, जो बहुत समय खपत करने के लिए खर्च करने यही कारण है कि कंप्यूटर भी लगातार यात्रा अद्यतन करने की आवश्यकता है?
हमें क्वांटम दुनिया में नजर डालते हैं, एक गुप्त क्वांटम दुनिया है? धारणा स्क्रीन, मैं बाईं के माध्यम से या सही पर स्लॉट के माध्यम से उपयोग करने वाले एक साधारण पिस्तौल की गोलियों थे द्वि-छिद्र। या तो। स्क्रीन के पीछे पर द्वि-छिद्र की एक जोड़ी आप दो गोली छेद, प्रत्येक पर एक देखेंगे, लेकिन अगर आप द्वि-छिद्र दो प्राथमिक कणों की शूटिंग करने की कोशिश, स्थिति अलग है। पीछे दो गोली छेद को देखने के लिए के बारे में नहीं है, लेकिन एक जटिल हस्तक्षेप पैटर्न। जब दो कणों एक साथ द्वि-छिद्र हस्तक्षेप के स्वरूप के माध्यम से उत्पन्न होता है, जबकि गुजर के माध्यम से वह दो गलफड़ों के माध्यम से एक साथ छोड़ दिया यदि नहीं, तो हस्तक्षेप उत्पन्न नहीं कर रहा है ताकि क्वांटम दुनिया एक समानांतर दुनिया है: एक ही समय के माध्यम से दो कणों एक साथ दोनों गलफड़ों के माध्यम से।
बहुत से लोग पिछले प्रश्न के बारे में सोच। पारंपरिक कंप्यूटर के क्षमताओं जटिल समस्याओं को हल करने के लिए, एक क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करते हुए हर संभव जवाब के लिए एक ही समय खोज में सक्षम हो सकता है। यही कारण है कि है, सिद्धांत रूप में, कंप्यूटर के लिए सभी संभव जवाब के लिए एक ही समय में खोज सकते हैं, तो आप उत्तर की गणना के लिए उड़ान भरी, यह जल्दी से, कंप्यूटिंग शक्ति में सुधार कर सकते इसके बारे में उत्साहित की तरह लगता है!
मैं कृत्रिम बुद्धि के बारे में आप के साथ साझा करने के लिए जा रहा हूँ, कृत्रिम बुद्धि 1960 के दशक में एक बुनियादी अवधारणा बढाया गया है। कारण आज कृत्रिम बुद्धि का तेजी से विकास करना है, मुख्य रूप से तीन प्रमुख प्रवृत्तियों संक्षेप। मूर की विधि के अनुसार यात्रा हर 18 महीने मूर की विधि दोहरीकरण के अनुसार, क्वांटम गणना करता है, तो दोगुनी किया जा सकता है न कि केवल 18 महीने है, लेकिन पूरी तरह से मात्रात्मक से परिवर्तन गुणात्मक करने के लिए, हमारे कंप्यूटिंग शक्ति बढ़ रहा है और पिछले 40 वर्षों में लगभग। इसके अलावा उत्पादन और चीजों की इंटरनेट के लिए में, बड़ा डेटा, बड़ा डेटा और मशीन वास्तव में मदद की सीख रहा है कर सकते हैं, यहां तक कि सबसे अच्छा एल्गोरिदम, और फिर शक्तिशाली कंप्यूटर डेटा नहीं है नहीं पहुँचा जा सकता है, तो सबसे अच्छा कृत्रिम बुद्धि का एक बहुत का कारण है, भी एक और बुद्धिमान एल्गोरिथ्म पाया और तेजी से बदलाव।
लेकिन पूरे कृत्रिम बुद्धि, हालांकि हम यह कई गुना की बदलते देखते हैं, लेकिन मुझे लगता है कि यह एक बहुत ही प्रारंभिक चरण में है, यह अभी भी बहुत उज्ज्वल भविष्य की संभावनाओं है। आप इसे क्यों कह रहे हैं? एक साधारण सादृश्य है, जैसे कि हमने देखा है पक्षी उड़ते हैं, लोगों को भी उड़ान भरने के लिए, लेकिन बस बायोनिक जल्दी उड़ान भरने के लिए सीखना चाहते हैं, हम उसके हाथ पर पंख बंधे। लेकिन यह एक सरल बायोनिक है, लेकिन वास्तव में उड़ान भरने के लिए दायरे क्योंकि हम समझते हैं है पहले सिद्धांत उड़ान भरने के लिए है वायुगतिकी, गणितीय सिद्धांत और गणितीय समीकरणों के आने से सबसे अच्छा मानव उड़ान डिज़ाइन कर सकते हैं, विमान अब अब उच्च और तेजी से और अच्छी उड़ रहा है, लेकिन पक्षियों की तरह नहीं, यह एक बहुत ही आवश्यक है। हो सकता है कृत्रिम स्मार्ट बस मानव न्यूरॉन्स की नकल है, लेकिन हम में सोचना चाहिए, इस में वहाँ एक बुनियादी विज्ञान के क्षेत्र में प्रमुख सफलताओं के लिए अवसर है कि हम वास्तव में ज्ञान और बुद्धि, बुनियादी गणितीय सिद्धांतों के बुनियादी सिद्धांतों को समझने के लिए कर रहे हैं, तो असली है ऐ तेजी से बदलाव कर सकते हैं।
इसके अलावा हम अक्सर अंत कसौटी किस तरह वास्तव में साथ लोगों की कृत्रिम बुद्धि के मानक माप तक पहुँच सकते हैं में पूछना? आप ट्यूरिंग परीक्षण सुना होगा, ट्यूरिंग टेस्ट मशीन के साथ लोगों को बातचीत में कहने के लिए है, लेकिन हम अंत में पता नहीं है पीठ में बड़ा है लोग या मशीनें। पूरे वार्तालाप के दौरान, यदि आप इसे एक दिन के लिए महसूस नहीं करते हैं, तो इसका मतलब है कि रोबोट लोगों के स्तर तक पहुंच गया है। मैं सहमत नहीं हूं। हालांकि ट्यूरिंग एक महान कंप्यूटर वैज्ञानिक है, मैं इस फैसले से सहमत नहीं हैं। जो भी विकास की एक प्रक्रिया है, भावना नहीं तर्कसंगत मानवीय भावनाओं का एक बहुत, एक तर्कसंगत एक अपरिमेय मानव मस्तिष्क सीखने मशीन इतना आसान नहीं हो सकता है बनाने के लिए, उदाहरण के लिए, आप जानबूझकर अगर रोबोट को नाराज कर सकता है शायद यह आपको प्रबंधित नहीं करेगा।
तो मैं एक नया मानदंड, कैसे मशीनों वास्तव में कहते हैं कि एक दिन मानव बुद्धि को पार प्रस्ताव करने के लिए चाहते हैं? कौन सबसे बड़ी बात यह है कि हम वैज्ञानिक खोज कर सकते हैं, कसौटी वैज्ञानिक खोज वास्तव में रोबोट करने का सबसे अच्छा दिन है, लोग वैज्ञानिक खोजों को बेहतर ढंग से जानते हैं, और मशीनें उस दिन लोगों से अधिक हैं।
हाल ही में मैंने एआई में एक लेख लिखा था जिसे 'एटम 2 वेक' नामक अमेरिकन एकेडमी ऑफ साइंसेज जर्नल में प्रकाशित किया जाएगा, मानवता की सबसे बड़ी वैज्ञानिक खोजों में से एक, सापेक्षता, क्वांटम यांत्रिकी, रसायन शास्त्र में सबसे बड़ी खोज यह आवर्त सारणी की खोज है। आज की मशीन मानती है कि हमें आवधिक सारणी के बारे में भी पता नहीं है। आज की मशीन बिना किसी मार्गदर्शन के आवधिक सारणी को स्वचालित रूप से खोज सकती है। हम जो भी आयात करते हैं वह सब कुछ मौजूद है। वैज्ञानिक नाम तत्व, इन यौगिकों के नाम इस एल्गोरिथ्म के अंदर प्रवेश करते हैं, इस मशीन के परिणाम स्वाभाविक रूप से आवर्त सारणी में पाया जाता है, यह मनुष्य के लिए सबसे बड़ा वैज्ञानिक खोजों के बारे में सोच कर सकते हैं। तो हमारे कार्यक्रम नई दवाओं की खोज के लिए हमारी मदद कर सकते हैं, यह भी हो सकता है नई सामग्री खोजने के लिए मशीन सीखने का प्रयोग करें।
इसके बाद, मैं अपने अंतिम विषय ब्लॉक श्रृंखला, कृत्रिम बुद्धि, कृत्रिम बुद्धि का तेजी से विकास साझा करने के लिए बात करेंगे, लेकिन सबसे डेटा की कमी है, डेटा एक राज्य एकाधिकार के केंद्र के अंदर, आज में है बस पूरी तरह से, यथोचित सीखने मशीन मदद नहीं कर सकता सभी ने सुना है कि कम से कम एक सप्ताह पहले बहुत से फेसबुक व्यक्तिगत डेटा चुराए गए थे, कम से कम अनुमति के बिना। आज की दुनिया में, व्यक्ति बहुत सारे डेटा, व्यक्तिगत अनुवांशिक डेटा, चिकित्सा डेटा, शिक्षा डेटा और व्यवहार उत्पन्न करते हैं। डेटा, आदि हालांकि, इन आंकड़ों के कई केंद्रीय निकायों द्वारा अंदर नियंत्रित कर रहे हैं, केंद्र के लिए वास्तविक को पूरा नहीं किया है, लेकिन उत्पन्न ब्लॉक श्रृंखला एक डेटा बाजार उत्पन्न करने की क्षमता। तो मेरे आदर्श दुनिया, अगले व्यक्ति को अपने सभी डेटा है यह पूरी तरह से विकेन्द्रीकृत भंडारण है, ताकि हैकर्स हर किसी के डेटा को काला करने की संभावना नहीं रखते हैं। फिर कुछ एन्क्रिप्शन एल्गोरिदम वास्तव में व्यक्तिगत गोपनीयता की रक्षा के लिए ब्लॉकचैन में प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन अच्छी गणना भी कर सकते हैं।
इसलिए मैं भविष्य में एक वाक्य में ब्लॉकचैन की पूरी अवधारणा का वर्णन करता हूं, जिसे 'इन मैथ हम ट्रस्ट' कहा जाता है। हमारा विश्वास गणित पर बनाया गया है। हर किसी को यह टेबल याद रखना चाहिए, मुझे लगता है कि बहुत सारे लोग चित्र लेते हैं। एक दिन निश्चित रूप से वहाँ एक पूरी ब्लॉक श्रृंखला और पूरे आईटी क्षेत्र सबसे बुनियादी यह दोनों सबसे बुनियादी गणित है, लेकिन यह भी बाजार के अंदर डेटा गोपनीयता की सुरक्षा करने के लिए नेतृत्व कर सकते हैं, लेकिन यह भी सांख्यिकीय का एक उचित गणना करने के लिए है। उदाहरण के लिए, वहाँ एक बहुत जादुई गणना विधि को शून्य-ज्ञान प्रमाण कहा जाता है। यह आपको साबित कर सकता है कि मेरा डेटा बहुत मूल्यवान है, लेकिन यह आपको नहीं बताता कि वास्तविक गोपनीयता डेटा कहां है।
जो विषय मैंने आज बताया वह मुख्य रूप से एक मूल अवधारणा है। यह आईटी को वास्तव में विकसित करने योग्य है। इसके लिए भौतिकी और गणित दोनों की आवश्यकता होती है। शेन्ज़ेन ने अनुप्रयोगों में अच्छा काम किया है, लेकिन क्योंकि विश्वविद्यालय विश्व नेता नहीं है विश्वविद्यालय, लेकिन मेरा सुझाव है कि सबसे मूल निवेश, इस प्रकार के गणित और भौतिकी, वास्तव में आईटी क्षेत्र से निकटता से जुड़ा हुआ है।
साथ ब्लॉक श्रृंखला के बाद, डेटा बाजार में जिसके परिणामस्वरूप, हम वास्तव में समाज और अधिक निष्पक्ष कर सकते हैं, हम अब हमारे आसान की सबसे बड़ी सामाजिक अन्याय अल्पसंख्यकों के खिलाफ भेदभाव कर रहे हैं। लेकिन मशीन सीखने की प्रक्रिया में सबसे ज्यादा जरूरत है उन डेटा अल्पसंख्यक स्वामित्व। परिशुद्धता मशीन आज सीखने की दर 90% तक पहुँच गया है, तो और मैं 99% से 90% है, यह डेटा के सीखा है की जरूरत नहीं कर देगा, लेकिन सबसे डेटा अक्सर से पहले के समान नहीं है मशीन सीखने के मामले में अल्पसंख्यक स्वामित्व वाली डेटा सबसे अधिक मूल्यवान है। एक बार जब हम श्रृंखला, इन अद्भुत गणितीय एल्गोरिदम के साथ मिलकर की नींव में बिल्डिंग ब्लॉक है, हम वास्तव में इस में बाजार डेटा, बाजार डेटा प्राप्त कर सकते हैं अंदर, इन अल्पसंख्यक स्वामित्व वाले डेटा को सबसे अधिक मूल्यवान है। इस मामले में हम बदसूरत क्योंकि बदसूरत बतख का बच्चा नहीं है, लेकिन न केवल अन्य लोगों के साथ एक ही एक हंस सौंदर्य में एक असली बदसूरत बतख का बच्चा, रख सकते हैं अंदर दुनिया में एक असली ब्लॉक श्रृंखला तक पहुँचने के लिए कृत्रिम बुद्धि और दुनिया दर्शन के आपसी सह-अस्तित्व, वे सबसे अधिक मूल्यवान होगा।
पूरे ब्लॉक श्रृंखला है, हम जानते हैं कि यह पहले सिद्धांतों का सबसे बुनियादी समझ नहीं है। साथ भौतिक विज्ञान की सबसे बुनियादी सिद्धांतों का संबंध है, एक आम सहमति है कि हम सब है कि एक ही किताबें इस बात से सहमत है, जो भौतिक विज्ञान में बराबर है तक पहुँचने के लिए, उदाहरण के लिए, चुंबक अराजक किया गया सकता है, लेकिन वे लौह-चुंबकीय राज्य की दिशा को इंगित अंदर के रूप में ही हैं, इसलिए प्राकृतिक दुनिया में एक आम सहमति तक पहुँचने के लिए देखते हैं आज की दुनिया में मानविकी के अंदर, भी। हालांकि, इस घटना एन्ट्रापी कमी की घटना कहा जाता है , एक आम सहमति तक पहुँचने के लिए, हम एक ही दिशा में हैं, तो यह राज्य के एन्ट्रापी अराजक की एन्ट्रापी की तुलना में कहीं छोटा होता है। यह, इस सर्वसम्मति बनाने बहुत मुश्किल है क्योंकि एन्ट्रापी हमेशा बढ़ती जा रही है, और आज आप इसे काट करना चाहते हैं बहुत मुश्किल है ब्लॉक श्रृंखला पर बात। प्रणाली के साथ एक आम सहमति तक पहुँचने के लिए, क्यों कुछ ऊर्जा लेने वाली खाता उस में एक एल्गोरिथ्म ऊर्जा का उपभोग करने की जरूरत है। हम शुरू में नहीं समझ सकते हैं क्यों इस बात अनुचित लगता है भौतिक विज्ञान के दूसरे नियम से, यह एक बहुत ही उचित बात है क्योंकि एक आम सहमति एन्ट्रापी तक पहुंचने के लिए अपने आप कम हो जाता है, लेकिन पूरी दुनिया एन्ट्रापी वृद्धि करना होगा, ताकि ऊपर एक ही समय में आम सहमति के लिए कुछ अतिरिक्त बाहर रखा गया एन्ट्रापी रखना चाहिए। यह अराजक स्थिति एक आदेश दिया लौह-चुंबकीय राज्य को प्राप्त करने से चुंबक के अंदर प्राकृतिक दुनिया के साथ कोई केंद्रीकृत तंत्र है बहुत समान है जो अपरिहार्य कीमत प्रवृत्ति भुगतान करने के लिए है है।
मैं यहाँ हूँ आप के साथ साझा करने के लिए, को छोड़कर मैं स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के बाहर करते हैं, भी, संस्थापक दान राजधानी है हमारे मुख्य विचार आज के सबसे अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी के मूल लाना है और निवेश बारीकी से पहले सिद्धांतों का उपयोग करने के लिए जोड़ा जाना चाहिए आज की दुनिया को समझने के लिए सोच के रास्ते।
दूसरी बात यह है कि मैं कहना चाहता हूं कि मैं अकादमिक दुनिया से आया हूं। हमें पूरे कृत्रिम बुद्धि क्षेत्र में दो बड़े पुलों को बनाने की जरूरत है। अकादमिक दुनिया और उद्योग, अकादमिक दुनिया में सर्वश्रेष्ठ भौतिकी, सर्वोत्तम गणित के बीच घनिष्ठ संबंध होना है। और एल्गोरिदम की खोज और आविष्कार। इस साल 8 जनवरी को, मुझे विदेश सचिव शी के द्वारा चीन के अंतर्राष्ट्रीय विज्ञान और प्रौद्योगिकी सहयोग पुरस्कार के जनवादी गणराज्य को प्राप्त करने के लिए बहुत सम्मानित किया गया था। विज्ञान की हमारी पूरी दुनिया सबसे अंतहीन है, जिसमें राष्ट्रीय सीमाएं नहीं हैं। विज्ञान वास्तव में मानवता है कि राष्ट्रीय सीमाओं को पार कर के लिए ला सकता है, और आज हम कृत्रिम बुद्धि को हल करना चाहते, क्वांटम कंप्यूटिंग, पूरे मानव की समस्या है। इसलिए हम अपने स्वयं के स्थानीय पर नहीं हमारी आँखों रखना चाहिए, लेकिन पूरे वैश्विक देखो और पूरी दुनिया। इस प्रक्रिया में, चीन एक बहुत बड़ा अवसर है, हम चीन में वास्तविक मूल प्रौद्योगिकी का उत्पादन कर सकते हैं, तो हम चीनी प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग के अलावा अच्छी तरह से करना सवाल का जवाब चाहते हैं, है। आज मैं तुम्हारे बारे में बताया इन सबसे बुनियादी भौतिकी और बुनियादी गणितीय सिद्धांतों, हम इस संबंध में एक अच्छा काम कर सकते हैं, तो इन सिद्धांतों की तुलना में यह लग रहा है, और इस तरह के एन्ट्रापी वृद्धि, इलेक्ट्रॉन-पोजीट्रान, के सिद्धांत के रूप लेकिन सबसे बुनियादी स्तर पर, सार, यह आज के हमारे अद्भुत दुनिया है, यह वास्तव में पूरे आईटी उद्योग के लिए आवश्यक विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास की संभावनाओं को प्रदान कर सकते हैं। धन्यवाद।
मैं कुछ सवालों के जवाब देने की जरूरत है?
'तो आप आम सहमति उल्लेख किया है, और आम सहमति प्रणाली एकता बढ़ाने के द्वारा काम करने के लिए साबित कर दिया है, और फैलाव से।'
'हाँ।'
'यही कि यह कैसे एक एकीकृत प्रणाली के अंतरिक्ष में बना दिया है है?'
'ठीक है, वास्तव में मुझे लगता है कि वहाँ हमेशा के फाइनल में एक व्यापार बंद है। मुझे लगता है कि उन लोगों के पासवर्ड ब्लॉक श्रृंखला और पैसे के भविष्य, और अब हम एक ऐसी ही दुनिया होगा। अब दुनिया होगा एम 0, एम 1, M2, विभिन्न स्तरों पर, इसलिए मुझे लगता है कि सबसे बुनियादी स्तर। वैश्विक मुद्रा पूरी तरह से पर बुनियादी काम में साबित किया जाना चाहिए, क्योंकि आप एकता डंप के बाद, पूरी तरह से पारदर्शी है। न केवल क्योंकि यह वहाँ होना चाहिए, लेकिन यह भी पूरी तरह से होना चाहिए पारदर्शी। मुझे लगता है कि सबसे बुनियादी और बुनियादी स्तर, राज्य मिलीभगत की भी कई संभावनाएं देखते हैं क्योंकि उपयोगी साबित होगा नहीं और आप चीजों के लिए कुछ लिंक खो देंगे, लेकिन यह भी कुछ चीजें हैं जो जुड़े हुए नहीं हैं प्राप्त करने के लिए, रिश्वत नहीं होगा व्यवहार, तो मैं दुनिया के सबसे रोमांचक बात के ब्लॉक श्रृंखला में सोचते हैं।
यही कारण है कि सबसे बुनियादी स्तर में, वहाँ कुछ पूरी तरह से उद्देश्य है, लेकिन केवल वास्तविक दुनिया के संपर्कों के साथ है, है, कि है, ऊर्जा कनेक्शन और स्थिति साबित नहीं होता है, अन्यथा यह मानव तर्कहीनता से भरा होगा। लेकिन मैं कल्पना कर सकते हैं, और अधिक वे उच्च स्तरीय उपयोग करेगा, लेकिन सबसे बुनियादी स्तर। एम 1 या एम 0 पर यह पूरा ठोस राज्य की आवश्यकता है
तो मुझे अभी भी लगता है कि काम साबित, या किसी अन्य विधि का सबूत बुलाया अंतरिक्ष समय, सबूत जगह नहीं है। एक क्षमता के आधार के साथ, मुझे लगता है कि यह भी एक भौतिक संसाधन मात्रात्मक है, मुझे लगता है कि ज्यादातर मानव शामिल नहीं होना चाहिए है बातें, लेकिन शायद यह सबसे शामिल है।
मैं आमतौर पर लगता है कि कृत्रिम बुद्धि के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग एक उपयोगी खोज एल्गोरिथ्म, तो सबसे दिलचस्प कृत्रिम बुद्धि तरीकों में से एक है। इसलिए मैं यह नहीं कह रहा हूँ इन तीन प्रवृत्तियों हमेशा एक साथ काम करना होगा, वास्तव में वे प्रतियोगिता के माध्यम से प्रगति हासिल कर सकते हैं ।
तो एक हाथ और एक दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा में क्वांटम कंप्यूटिंग ब्लॉक चेन, क्योंकि Crito एन्कोडिंग एल्गोरिथ्म तोड़ा जा सकता है कॉम्पटन पर। लेकिन दूसरी तरफ मैं यह भी देखना कॉम्पटन कृत्रिम बुद्धि में मदद करने के लिए सबसे कारगर खोज, बनाने के जो ऐ भी इस रिश्ते एक सहजीवी रिश्ता हमारे पारिस्थितिक पर्यावरण के लिए इसी तरह की है ऐसा करने के लिए एक की जरूरत है।
हम मानव विचारों के साथ नहीं मान सकते कि वे हमेशा एक ही काम करेंगे। मुझे लगता है कि प्रतिस्पर्धा के दौरान, वे सभी मजबूत हो जाएंगे।
'तुम वैश्विक मुद्रा या एम 0 या 1 उल्लेख किया है, मैं उत्सुक था, मुझे पता है तुम एक सैद्धांतिक भौतिक विज्ञानी हैं, लेकिन क्रियान्वयन की प्रक्रिया में, या iPhone उदाहरण लेते: मेरी iPhone7,, iPhone6 मुलाकात iPhone5 से मुलाकात की, लेकिन एक धातु परत की सर्वसम्मति है जिसे हासिल करने की आवश्यकता है, इसलिए मैं वास्तव में इस विकेन्द्रीकृत प्रणाली से सहमत हूं।
'ठीक है।'
'वर्तमान में क्रिप्टोग्राफी में कई खंडित पूल हैं। तरलता के साक्ष्य उद्धृत नहीं किए गए हैं। तो आपने उस अंतर को कैसे पुल किया है जिसमें हम हैं?'
'उदाहरण के लिए, बिट क्रेडिट और बिजली नेटवर्क ब्लॉक श्रृंखला के बीच के रिश्ते, फ्रेम एम 1 M2 के लिए बहुत उपयुक्त है, इसलिए मूल रूप से, काम में ब्लॉक चेन पूरी तरह से उद्देश्य साबित हुई, यह दोनों पक्षों के बीच सबसे अच्छा पी प्राप्त करने का प्रयास दुनिया की आम सहमति। पूरी तरह से गैर-दलीय आपसी समझ, लेकिन अभी भी विनिमय बातचीत और करने की जरूरत है, लेकिन जब आप वास्तव में व्यापार मामलों के बारे में लगता है, हो सकता है हम दोनों पिछले एक दशक में भागीदार के रूप में खुश किया गया है, यही कारण है कि हम अभी भी फिर जब दूसरी पार्टी है चाहिए एक अजनबी के रूप में यह इलाज? तो हम क्या कर सकते हैं एक दूसरे राज्य चैनल, खंड पर हमारे Klado श्रृंखला में कदम है, लेकिन हम अभी भी बहुत, बहुत तेजी से लेन-देन कर रहे हैं, लेकिन हम अभी भी एक महीने कर रहे हैं एक बोझ लेने के लिए मुझे लगता है कि संबंध एम 0, एम 1 के बीच के रिश्ते, M2, बिजली और Bitcoin के बीच के रिश्ते, एम 0 और एम 1 के रूप में की तरह है।
तो जब आप हर स्तर पर, फर्म कम हो जाएगा दक्षता में सुधार होगा, लेकिन हमारे इतिहास से व्यापार बंद है, हम विश्वास का एक इतिहास है, इसलिए यदि आप व्यापार भागीदारों है, वे एक दूसरे से परिचित हैं, वे पूरी तरह से ज्यादातर सार्वजनिक उपयोग करने के लिए की जरूरत नहीं है स्थिर परत। वे उच्च स्तर का निर्माण कर सकते हैं, कुछ सार्वभौमिकता का त्याग कर सकते हैं, लेकिन बदले में यह दक्षता में वृद्धि है। '
'मेरे पास परी कणों के बारे में एक सवाल है'
'ठीक है।'
'एंजेल कण सकारात्मक नहीं हैं?'
'हाँ, यह आधा बिट है।'
'वास्तविक दुनिया में एक प्रमाणीकरण तत्व की तरह लगता है, जब उनकी अपनी समस्याओं का सामना करना पड़ता है ...'
'नहीं, एक और सटीक समानता में यह जटिल संख्याओं के समूह की तरह दो वास्तविक संख्याओं के रूप में व्यक्त किया जा सकता है, इसलिए एक जटिल संख्या एक कण परिसर की तरह जोड़ा जाता है जो एक रेपल्स कण की तरह जोड़ा जाता है। यदि आपके पास वास्तविक संख्या है, जटिल जोड़े खुद की तरह हैं, इसलिए परी कण एक वास्तविक संख्या की तरह हैं।
'मैं समझता हूं। हमें लगता है कि यह यिन और यांग के बीच का अंतर है।'
'यिन और यांग, ठीक है।'
'मध्य तत्व क्या होगा, एक परी क्या होगा ...?'
'मुझे लगता है सादृश्य सिर्फ इतना कहना है, यहाँ qubits के लिए आ रहा है, लेकिन वास्तविक गणना, इससे पहले कि आप वास्तविक गणना करते हैं, तो आप उन्हें अलग हो गए, लेकिन बंटवारे से, वे गैर स्थानीय है, और वे एक साथ बंधे, लेकिन क्लासिक हस्तक्षेप भ्रमित नहीं हैं, इसलिए उन्हें शास्त्रीय हस्तक्षेप के साथ हटाया नहीं जा सकता है। यही कारण है कि टोपोलॉजी क्वांटम कंप्यूटर इतना स्थिर है।
'हाँ।'
'ठीक है, तो अपने भाषण विषयों संयुक्त:। यदि आप एक क्वांटम कंप्यूटर की ऊर्जा प्रबंधन कर सकते हैं, और उसके बाद तो अगर हम डेटा साझा करने के एन्क्रिप्शन रास्ता के माध्यम से हमारे डेटा सुरक्षा, गोपनीयता प्रबंधन कर सकते हैं'
'जोड़ी।'
'मुझे पता है कि कैसे आप गूगल के भविष्य देखते हैं? यह एक असली की तरह खतरे की वजह से चाहते हैं। किसी को भी एक क्वांटम कंप्यूटर करने के लिए एक अत्यधिक कुशल खोज ऑपरेटर को हैक कर सकते हैं।'
'हाँ।'
'फिर वे किसी के डेटा को नियंत्रित कर सकते हैं।'
'मुझे लगता है कि एकमात्र तरीका परिवर्तन का विरोध नहीं करना है, बल्कि परिवर्तन को गले लगाने के लिए है।'
'जोड़ी।'
'तो आप कैसे देखते हैं कि Google भविष्य में दुनिया में इस तकनीक को महारत हासिल कर रहा है?'
'वास्तव में, मैं एक जवाब है: तो वास्तव में, हम उदाहरण के लिए निम्न उपाय कर सकते हैं, मेरा व्यक्तिगत डेटा, मैं एक सुरक्षित तरीके से यह संग्रहीत करना चाहते हैं, लेकिन अभी भी कुछ गणना हम चाहते हैं कि गूगल बादल डिस्क पता कर सकते हैं। और अमेज़न बादल डिस्क प्रतियोगिता, इसलिए हम अगर मैं ऐसा कर सकते हैं, अमेज़न बादल भंडारण ट्रे में पूरी तरह से यादृच्छिक संख्या है, लेकिन गूगल बादल डिस्क मैं अपने निजी जानकारी स्टोर में, अपनी थाली अमेज़न क्लाउड में संग्रहीत यादृच्छिक जानकारी के साथ युग्मित है, इसलिए इन दो संस्थाओं अनुमान नहीं लगा सकते मिलीभगत में बहुत तीव्र प्रतिस्पर्धा नहीं होगा, वे सूचना का आदान प्रदान नहीं कर सकते, तो आप बहुदलीय प्रणाली सुरक्षित कंप्यूटिंग का उपयोग कंप्यूटिंग करने के लिए कर सकते हैं। एक के मामले में प्राप्त परिणामों में कोई विवरण लीक नहीं, इसलिए, इस दुनिया में, केंद्रीकृत इकाई अभी भी उपयोगी हो। लेकिन इसे संभव बनाने के लिए, आप यह मान लेना चाहिए कि नहीं बल्कि मिलीभगत से प्रतियोगिता में दोनों पक्षों। '
'हैलो, मुझे लगता है कि अवधि एकता का उपयोग बहुत ही दिलचस्प है, क्योंकि यह एक रहस्यमय बात हो बहुत ही मूल्यवान लगता है, लेकिन यह भी। आप ऊष्मप्रवैगिकी में शास्त्रीय ऊष्मप्रवैगिकी के एक नंबर हो सकता है, तो आप एक एक एकता है है सूचना सिद्धांत, और फिर आप ऊर्जा सादृश्य करने के लिए उपयोग करते हैं, यह मुझे मुक्त ऊर्जा में से कुछ की याद दिलाता है। '
'हाँ, वास्तव में यह है। मुझे लगता है कि दुनिया वास्तव में, नि: शुल्क ऊर्जा के कुछ निकालने के लिए तो आप मूल रूप से कुछ चीजें मिल श्रृंखला ब्लॉक, लेकिन कोई बात नहीं क्या आप कुल ऊर्जा, ऊर्जा के उपयोगी राशि प्राप्त आप कमी का उपयोग आप एकता बर्बाद करने के लिए जाने के लिए। इसलिए आज आप अभी भी गोरों की एक बहुत कुछ देख सकते हैं, वे चमत्कार करने का दावा, इन सफेद अठारहवीं सदी के एक सतत गति मशीन के लिए खोज के मुझे याद दिलाता है की है।
'मुझे आश्चर्य है कि आप सादृश्य आगे अनुमान लगा सकते हैं, तो आप यह काम करने के लिए एक तापमान की जरूरत है।'
सही बनाम सच। वास्तव में, तापमान बहुत स्वाभाविक प्रतीत होता है। जब आपके पास ऊर्जा संरक्षण जैसे बचत की मात्रा होती है, तो तापमान अवधारणा स्वाभाविक रूप से प्रकट होती है। क्योंकि जब भी आपके पास यादृच्छिक लेकिन आर्थिक प्रणाली होती है, तो यह सबसे आम है , बोल्टज़मान वितरण कहा जाता है। इसलिए तापमान का परिचय प्राकृतिक है, लेकिन मैं इस बारे में इतना उत्साहित क्यों हूं क्योंकि यह पहली बार है जब मैंने सामाजिक विज्ञान और प्राकृतिक विज्ञान के संगम को देखा है, यह सामाजिक विज्ञान की दुनिया प्रदान करता है पर निर्भर है, इसलिए मुझे लगता है कि एम 0, एम 1, एम 2, मूल एंकर के रूप में।
अब जब हमने प्राकृतिक विज्ञान में प्रवेश किया है, हम वास्तव में एकता देख सकते हैं, यह बर्बाद हो गया है। इसलिए हम जान सकते हैं कि यह आम सहमति तक क्यों पहुंचा, और फिर आप इसे और अधिक मानवीय चीजों पर बनाते हैं। लेकिन सबसे बुनियादी स्तर पर, अब यह समाज और प्राकृतिक विज्ञान के बीच सर्वसम्मति है जो मूल रूप से ऊर्जा, एकता और सूचना को कम कर देता है।
'इतना समय बिताने के लिए आपका बहुत बहुत धन्यवाद। मुझे लगता है कि आपके भाषण में, आप कह रहे हैं: आप ब्लॉकचेन की पहली परत देखेंगे और फिर इस आधार पर और परतें बनाएंगे, इसलिए आपको विभिन्न प्रकार की चीजें महसूस होती हैं और कंपनियां अपने स्वयं के ब्लॉकचेन बनाने की कोशिश कर रही हैं, इसे आपके भाषण से क्या करना है?
'मुझे लगता है कि आप कुछ अद्वितीय प्रदान करते हैं। इसलिए बिटकॉइन, ब्लॉकचेन और प्रमेय बहुत भिन्न होते हैं, इसलिए क्योंकि आप विश्वास की नींव रखते हैं, आप सार्वभौमिक ट्यूरिंग मशीन नहीं चाहते हैं। क्योंकि शायद यह काला हो जाएगा , लेकिन आपको इसके बारे में अधिक प्रसंस्करण करना है, और फिर यदि प्रमेय अधिक प्राकृतिक दिखता है, तो ब्लॉकचेन दुनिया का विकास जैविक प्रजातियों के विकास के समान ही होगा। आप शाखाओं, विभिन्न प्रजातियों को देखते हैं, अगर वे काफी लंबे समय तक फोर्किंग, शायद वे विभिन्न प्रजातियां बन जाते हैं, लेकिन हमेशा सबसे बुनियादी चीजें होती हैं। सभी जीवित चीजें कोशिकाओं से बनी हैं, इसलिए यह मूल अनुबंध नहीं बदलेगा। लेकिन संगठन के लिए अलग जीव विभिन्न कोशिकाओं से बना होते हैं और वे बदल सकते हैं।
'हाँ, आपके स्पष्टीकरण के लिए धन्यवाद।'
'मेरा सवाल है: आपको लगता है कि क्वांटम कंप्यूटिंग वास्तव में कब लागू की जा सकती है? आपकी खोज और शोध के बाद, और फिर जब यह वास्तव में लागू होता है, तो क्या आपको लगता है कि यह केवल एक विशेष बड़ी कंपनी द्वारा पकड़ा जाएगा?'
"अच्छा और अच्छा। मुझे लगता है कि क्वांटम कंप्यूटिंग रिसर्च आदर्श रूप से उपयोग करने के लिए खुला होना चाहिए। मुझे लगता है, मुझे घोषित करने दो: मुझे पता है कि कई कंपनियां कोशिश कर रही हैं, लेकिन निगमकरण का मूल सिद्धांत यह है कि वे शेयरधारकों के हितों की रक्षा करना चाहते हैं। वे अपने रहस्यों की रक्षा करना चाहते हैं, लेकिन इस ऊर्जा-भारी चीज के लिए जो मानव प्रभाव के बारे में कुछ नहीं जानता है, मुझे लगता है कि इसे खुले विश्वविद्यालय के अध्ययन में करना बेहतर है, और यही वह है जो मैं कर रहा हूं। ।
तो मैं क्वांटम कंप्यूटर विधियों से निपट रहा हूं। बहुत सारे कंपनियां मेरे क्वांटम कंप्यूटर शोध में शामिल होने की कोशिश कर रही हैं, लेकिन मैं इसके खिलाफ हूं।
क्वांटम कंप्यूटर के उपयोग के लिए आपकी भविष्यवाणियां क्या हैं?
'क्या इसमें मेरा आविष्कार होता है या नहीं? मुझे लगता है कि अगर आप इसे इस तरह से आजमाते हैं, तो इसमें बहुत समय लगेगा, क्या आप कल्पना कर सकते हैं? आपको उपयोगी बिट देने के लिए सत्तर बिट्स चाहिए, मुझे नहीं लगता कि यह इसके लायक है। यह विधि इसके लायक है। '
'ठीक है, मुझे लगता है कि हम लगभग खत्म हो गए हैं, मैंने अंतिम प्रश्न पूछा: आपके परी फर्मि के बारे में, क्या यह क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए कोई अन्य आवश्यकताएं बदलता है, जैसे पूर्ण शून्य?'
'कोई फर्क नहीं पड़ता, यह अभी भी चल रहा है, यह ज्यादातर समय कम तापमान पर चल रहा है, लेकिन दुर्भाग्य से हमारी विधि कमरे के तापमान पर चल सकती है, अगर हमें एक सुपरकंडक्टर मिल जाए जो कमरे के तापमान पर चल सकता है। यदि वास्तविक सुधार हैं, तो हम कर सकते हैं यह कम तापमान पर गिर जाता है। '
'बहुत बहुत धन्यवाद, प्रोफेसर झांग।' फीनिक्स नेटवर्क प्रौद्योगिकी
2. शिक्षा मंत्रालय: 71 कॉलेजों और विश्वविद्यालयों ने कृत्रिम बुद्धि से संबंधित विषयों की स्थापना की है;
सिन्हुआ समाचार एजेंसी, हांग्जो, 8 जून (रिपोर्टर यू जिंगजिंग) - Jiaoyu बू हाल ही में जारी किए गए "विश्वविद्यालय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अभिनव कार्य योजना" और, चीनी विश्वविद्यालय 'तीन कदम' विभाजित करने के लिए 2030 में नवाचार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मुख्य दुनिया केंद्रों का निर्माण के मुख्य ताकत बनने के लिए प्रस्तावित और प्रतिभा हाइट्स।
Jiaoyu बू हांग्जो संवाददाता सम्मेलन में झेजियांग विश्वविद्यालय में 8 बैठक, पढ़ने "विश्वविद्यालय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अभिनव कार्य योजना" (इसके बाद '' कार्य योजना '' के रूप में)। Jiaoyu बू विज्ञान और प्रौद्योगिकी सचिव, लेई एड्स के प्रति, विश्वविद्यालयों से कहा अनुसंधान और बुनियादी अनुसंधान और कृत्रिम बुद्धि की नई पीढ़ी बड़े डेटा पर ही आधारित ज्ञान और सीखने पर अपना ध्यान केंद्रित को मजबूत करने के प्रमुख प्रौद्योगिकियों ध्यान देते हैं, क्रॉस-मीडिया सह प्रसंस्करण, मानव-मशीन सहयोग बुद्धि, स्वार्म होशियारी एकीकरण, स्वायत्त सिस्टम, बुद्धिमान दिशा बढ़ाने के लिए।
एड्स के प्रति लेई ने कहा, "कार्रवाई की योजना", कृत्रिम बुद्धि कॉलेजों और विश्वविद्यालयों के विकास में 'तीन कदम' विभाजित किया जाएगा के अनुसार: सबसे पहले, 2020 तक, मूल रूप से अनुकूल और विश्वविद्यालय अनुशासनात्मक प्रणाली कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी के विकास की एक नई पीढ़ी के नवाचार प्रणाली के लेआउट को अनुकूलित पूरा किया; दो 2025 साल है, विश्वविद्यालय में काफी कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी के क्षेत्र के नवाचार और कर्मियों प्रशिक्षण गुणवत्ता की नई पीढ़ी में सुधार, अंतरराष्ट्रीय स्तर पर महत्वपूर्ण प्रभाव की एक संख्या के मूल परिणाम प्रभावी रूप से औद्योगिक उन्नयन और आर्थिक पुनर्गठन और चीन के बुद्धिमान सामाजिक निर्माण का समर्थन किया है, तीसरा, 2030 वर्ष, विश्वविद्यालय का समर्थन और के नवाचार उन्मुख देश में सबसे आगे के बीच हमारे देश के लिए गारंटी करने के लिए कृत्रिम बुद्धि, प्रतिभा और प्रौद्योगिकी के प्रतिभा हाइलैंड विकास की एक नई पीढ़ी का नेतृत्व करने के नवाचार और कृत्रिम बुद्धि के मुख्य दुनिया केंद्रों का निर्माण के मुख्य ताकत बन गया है।
"कार्य योजना" के कॉलेजों और विश्वविद्यालयों प्रौद्योगिकी हस्तांतरण और बुद्धिमान शिक्षा, बुद्धिमान निर्माण, चिकित्सा बुद्धिमान, स्मार्ट शहरों, स्मार्ट खेती, स्मार्ट वित्त, न्याय और खुफिया और अन्य राष्ट्रीय सुरक्षा के क्षेत्र में उपलब्धियों को पूरा करने के समर्थन में एक ही समय 'कार्यान्वयन' ऐ + 'कार्रवाई' पर पेश किया विशेष रूप से बुद्धिमान शिक्षा को बढ़ावा देने।
'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भविष्य सामरिक प्रौद्योगिकी के अग्रणी है, हम प्रभावी रूप से कृत्रिम बुद्धि के विकास के लिए यह समझना चाहिए और जब्त नए अवसरों।' चीनी अकादमी इंजीनियरिंग, चीनी अकादमी इंजीनियरिंग, पूर्व कार्यकारी उपाध्यक्ष की, पान यूनह, शिक्षा मंत्रालय और बुद्धिमान शिक्षा के क्षेत्र में आने वाली इंजीनियरिंग अकादमी परामर्श कहा परियोजना, व्यक्तिगत शिक्षा बुद्धिमान बड़ा डेटा, क्रॉस-मीडिया शिक्षा, आजीवन सीखने, शैक्षिक उद्देश्यों के आधार पर शिक्षा सुधार सलाह के भविष्य के लिए प्रतिमान प्रदान की है और परिवर्तन, सुधार और नवाचार और पूरी शिक्षा प्रणाली के विचार को बढ़ावा देंगे।
समझा जाता है कि शिक्षा मंत्रालय कृत्रिम बुद्धि और सहयोगी नवाचार केंद्र निर्माण का समर्थन करने के लिए सहमत हो गया है, झेजियांग विश्वविद्यालय, हाइलैंड अप कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में वैज्ञानिक और तकनीकी नवाचार और कर्मियों प्रशिक्षण के पूरा होने की गति। झाओहुई वू ने कहा कि झेजियांग विश्वविद्यालय, Zhejiang विश्वविद्यालय, के अध्यक्ष मशीन सीखने एल्गोरिदम, बड़े डेटा खुफिया पर ध्यान दिया जाएगा क्रॉस-मीडिया-अवगत कंप्यूटिंग, स्मार्ट मिश्रण वृद्धि, बुद्धिमान मानव-मशीन सहयोग और अन्य प्रमुख वैज्ञानिक सीमांत समस्याओं, कृत्रिम बुद्धि प्रथम प्रस्तावक लाभ का निर्माण करने के लिए त्वरित, राष्ट्रीय सामरिक आवश्यकताओं की पूर्ति।
रिपोर्टों के अनुसार, दिसंबर 2017 के रूप में, वहाँ 71 2018 में शिक्षा मंत्रालय के चारों ओर 86 माध्यमिक अनुशासन या कृत्रिम बुद्धि के अंतर्विषयक क्षेत्र की स्थापना विश्वविद्यालयों 612 'नई इंजीनियरिंग' शोध और अभ्यास परियोजनाओं के पहले बैच की पहचान थे, निर्माण लेआउट 57 कृत्रिम बुद्धि परियोजनाओं।
3. सीपीटी राजधानी वेई जेई: 2018 एक निवेश की अवधि का कोई दुकान है;
9 जून, 2018 प्यार यिंग-पूंजी वार्षिक आम शंघाई में आयोजित बैठक, निवेशकों, कंपनियों, उद्योग विशेषज्ञों और सीपीटी राजधानी संस्थापक मैनेजिंग पार्टनर तिमाही वी द्वारा निवेश के प्रतिनिधियों, लियू Xianming भागीदारों और अन्य अधिकारियों चीन साझा करने के लिए मंच में भाग लिया निवेश इतिहास के नौ साल यिंग।
चीन की पहली सांस्कृतिक उद्योग निधि, सीपीटी पहले धब्बेदार संस्कृति + खपत + प्रौद्योगिकी उद्योग और अन्य एकीकरण व्यापार मॉडल, और पूरी तरह से खुले 'सामग्री +' लेआउट के रूप में, वर्तमान में संस्कृति 'निवेश लेबल के सिर' के क्षेत्र है।
महासभा विषय, उपभोक्ता, मनोरंजन, सामग्री और अन्य बहु उद्योग पोर्टफोलियो कंपनियों के रूप में 'आदर्श Sanxun' अपने संबंधित क्षेत्रों साझा करने के लिए। सीपीटी कैपिटल पार्टनर्स लियू Xianming कहा कि लाभांश प्रवाह के युग में मूल रूप से समाप्त हो गया है, डेटा पहले हो जाएगा उत्पादन का एक साधन, तकनीकी नवाचार सबसे बड़ा वाणिज्यिक इंजन में से एक में एक परिवर्तन से प्रेरित है।
द्वारा "सीपीटी वार्षिक पूंजी निवेश संचालन रिपोर्ट," सीपीटी कैपिटल कैसे मूल्य के प्रति आश्वस्त लगता है, दोनों की क्षमता और महत्वाकांक्षा उच्च उद्यम परियोजनाओं जवाब दिया गया जब्त करने के लिए वेई जेई के मैनेजिंग पार्टनर संस्थापक।
जी वी ने कहा कि पिछले एक साल में, आउटलेट लगातार, अत्यधिक 'कई' हॉट एक प्रवृत्ति में कठिन, 2018 एक भरपूर साल वित्तीय पर्यवेक्षण है, "सूचना प्रबंधन नए नियमों के" धन के लिए परिभाषित बाधाओं का एक बहुत शुरू की है और वहाँ होगा। हालांकि, डेटा, 2018 Q1 निवेश और नवाचार उच्च में। इस वजह से वित्तीय संसाधन परियोजना के सिर की ओर करीब ले जाने के लिए, निवेश के मामलों की 1% निवेश राशि का 30% के लिए जिम्मेदार है।
मनोरंजन, उपभोक्ता ब्रांड, नहीं एक घटना, नहीं निवेश का एक छत प्रकार के क्षेत्र में लंबी अवधि के निवेश की जरूरत है; विकास की एक लंबी अवधि के बाद धीरे-धीरे उग्र कृत्रिम बुद्धि, चेन ब्लॉक, धीरे-धीरे सुरक्षा, वित्त, खुदरा और अन्य उद्योगों में अधिक अनुप्रयोगों और इस परियोजना के लिए जमीन, लेकिन यह भी इन हॉट स्पॉट की लंबी अवधि संस्कृति की जरूरत है, लंबे समय तक प्रगति बाजार और इसके विकास को बढ़ावा देने के लिए सक्षम होना।
इस आधार पर, जी वी ने कहा कि सीपीटी अब कोई आउटलेट की पूंजी निवेश माना जाता है, लेकिन यह भी दीर्घकालिक पूंजी, वापसी मान के अवसरों के युग के पक्ष में करने में सक्षम हो।
जी वी भविष्यवाणी की है कि अगले दशक चीन ब्रांड के उदय के स्वर्ण साल लाने करेगा, भले ही देखने के उपभोक्ता बिंदु से, उद्यमशीलता की टीम की परिपक्वता, या बुनियादी सुविधाओं, नदी के ऊपर उत्पादन, भुगतान करने के लिए नीचे की ओर आपूर्ति श्रृंखला, रसद बुनियादी सुविधाओं से, बहुत किया गया है पूरा, ब्रांड बाजार तेजी से फैलने की एक मंच पर पहुँच गया है।
वह जोर देकर कहा दो प्रमुख प्रेरक बलों Huaying जियान निवेश पकड़े कि कि उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं में अभिनव परिवर्तन को बदलने और प्रौद्योगिकी उन्नयन पेशेवर क्षमता, को बचाने के लिए कार्यालय और संचालन क्षमताओं भारी हैं क्षमता और चीन में बह तीन मुख्य प्रतिस्पर्धा विकसित करने के लिए।
इसके अलावा, महासभा साइट, जी वी उद्यम पूंजी क्षेत्र में अपने विश्वास को साझा किया: लहरों ', एक महीने' शानदार '' यदि उद्यमशीलता 60 महीनों शानदार यात्रा की अवधि है, तो यह की पहली 59 महीने हो सकता है ' अंतिम व्यवसाय की रोशनी में केवल तभी संभव है।
2008 में अपनी स्थापना के बाद, सीपीटी पूंजी लगभग 150 कंपनियों, विलय और अधिग्रहण का निवेश सफलतापूर्वक 20 से अधिक परियोजनाओं सूचीबद्ध किया गया है या छोड़ दिया। खड़ा परियोजना, मामलों 100 मामलों से अधिक वित्त पोषण के बाद के दौर के होते हैं, 26 लाख से अधिक मूल्यवान युआन सहित 500 निवेश के उद्यमों के लगभग दो-तिहाई 60 मिलियन से अधिक वित्त पोषण के अनुवर्ती दौर, वित्तपोषण की कुल राशि के पूरा होने की पुष्टि करने के। इंटरफ़ेस
4. रूस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पूर्वानुमान: जर्मनी 2018 विश्व कप, रूस अर्हता प्राप्त करने के लिए मुश्किल जीता;
बीजिंग, 9 जून रूसी उपग्रह नेटवर्क सूचना के अनुसार, पेर्म राष्ट्रीय अनुसंधान विश्वविद्यालय खबर, छात्रों को बनाने के कृत्रिम बुद्धि (AI) भविष्यवाणी जर्मनी 2018 विश्व कप जीतेंगे।
5.ए चीनी युग में मेडिकल आशेर
चीन में एआई मेडिकल पहुंचे
स्रोत: आर्थिक पर्यवेक्षक
नी हाओ
कृत्रिम बुद्धि के भविष्य चिकित्सा है, लेकिन चीन विश्व स्तरीय प्रस्ताव है। प्रस्ताव वैज्ञानिक कार्य की ऊंचाई निर्धारित करते हैं, मजबूत मांग अंतःविषय पृष्ठभूमि नी हाओ बहुत स्पष्ट है, चिकित्सा उद्योग के साथ, एक संक्रमण बनाने के लिए। प्रौद्योगिकी के विकास के मेडिकल पृष्ठभूमि और एक कंप्यूटर बढ़ा सकते हैं कृत्रिम बुद्धि की आवश्यकता है, और चीनी दृश्य में बड़ी क्षमता है।
2017 जनवरी नवंबर, 21 मिलियन से अधिक 7.3 अरब दैनिक औसत उपस्थिति की राशि से अधिक राष्ट्रीय आउट पेशेंट और आपातकालीन चिकित्सा एजेंसियों, और निरंतर विकास में अब भी है। उच्च गुणवत्ता, बड़े क्षेत्रीय चिकित्सा मानकों विकास अंतर है, केवल करने के लिए के साथ चिकित्सा संसाधनों के असमान वितरण के लिए कृत्रिम बुद्धि चिकित्सा संस्थानों को सक्षम करने के लिए आगे, निदान और प्राथमिक स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों के उपचार को बढ़ाने के लिए, निदान और रोग एकरूपता के उपचार को बढ़ावा देने के शीर्ष चिकित्सा संस्थानों, ज़ूम गुणवत्ता चिकित्सा संसाधनों और सेवाओं क्षमताओं का परिचालन दक्षता में सुधार करने के लिए "आम समृद्धि, राष्ट्रीय स्वास्थ्य के विकास लक्ष्यों को प्राप्त करने में सक्षम हो।
चीन के विश्व स्तरीय चिकित्सा ऐ प्रस्ताव
तीसरी श्रेणी है प्रणाली निर्माताओं द्वारा शुरू जानकारी है, लेकिन अंजीर, वर्तमान में, चिकित्सा कृत्रिम बुद्धि से जुड़ी कंपनियों को मोटे तौर पर एक प्रथम श्रेणी के रूप में तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है Tencent, अली इंटरनेट कंपनियों ;. दूसरे प्रकार ऐसे फिलिप्स, सीमेंस TNCs के रूप में है। चिकित्सा और इन तीन कंपनियों के अलग हैं चाहता हूँ।
इस तरह के अस्पताल डेटा के रूप में, स्वास्थ्य देखभाल करने के लिए सोच के उद्यम मंच एकत्र किया जाएगा, तो, परिणाम प्राप्त फिल्म के लिए इस तरह के दृष्टिकोण और नैदानिक ज्यादा नहीं गठबंधन है, लेकिन आरेख के अनुसार उपयोगकर्ता अनुभव पर जोर देती है बादल उपयोगकर्ता अपलोड की थी, कैसे अनुमति देने के लिए है सेकंड में उपयोगकर्ताओं प्रणाली की प्रतिक्रिया परिणाम प्राप्त, स्पष्ट रूप से मंच आधारित दृष्टिकोण इस लक्ष्य को प्राप्त नहीं है।
अंतरराष्ट्रीय मेडिकल शोधकर्ताओं, ज्यादातर संयुक्त राज्य अमेरिका में अग्रणी दिग्गजों बाजार के एक वैश्विक मॉडल के रूप में संयुक्त राज्य अमेरिका की बहुराष्ट्रीय पर्यावरण से जुड़े मतभेद। आज, चिकित्सा कृत्रिम बुद्धि है कि चीन-अमेरिका चिकित्सा उद्योग में मतभेद ही चीन का फैसला किया है की चीनी उद्यमों के विकास के फायदे चिकित्सा कृत्रिम बुद्धि के लिए मांग संयुक्त राज्य अमेरिका की तुलना में काफी मजबूत है।
सबसे पहले, अपर्याप्त अपेक्षाकृत कमजोर। डॉक्टरों के बीच मतभेद की अमेरिका चिकित्सा मानकों असंतुलन समस्या बहुत छोटा है, मूल रूप से स्वास्थ्य देखभाल के स्तर में शिक्षा के 15 साल से अधिक है, और सामान्य चिकित्सकों की अच्छी तरह से विकसित प्रणाली को स्वीकार करने, क्षेत्रों के बीच, शहरी और ग्रामीण मतभेद के बीच, नहीं है खाई काउंटी अस्पताल इतना शंघाई शीर्ष तीन अस्पताल डॉक्टरों के साथ चीन जैसे डॉक्टरों। और अमेरिकी चिकित्सक नैदानिक दिशा निर्देशों, उच्च के निदान और उपचार के तरीकों, बेहतर चिकित्सा सेवाओं एकरूपता का सम्मान, चीन इस संबंध में वहाँ अंतराल हैं।
दूसरा, चिकित्सा कृत्रिम बुद्धि के लिए अमेरिका की मांग नहीं के रूप में चीनी तत्काल। विश्व बैंक के आंकड़ों के अनुसार, 2015 में चीन की कुल स्वास्थ्य व्यय 6% सकल घरेलू उत्पाद के लिए जिम्मेदार है के रूप में अच्छा है, जबकि अमेरिका बारहमासी 17.4 खरब $ 2015 में अमेरिकी सकल घरेलू उत्पाद के ऊपर 17% पर बनाए रखा गया था , युआन में परिवर्तित कर दिया, 300 मिलियन लोग चिकित्सा व्यय में 20 ट्रिलियन युआन खर्च किए। और उसके बाद 1.4 बिलियन चीनी लोगों के स्वास्थ्य की देखभाल पर 4 खर्च खरब। यह निर्विवाद है कि स्वास्थ्य देखभाल में चीन की सरकार ने निवेश बढ़ रहा, लेकिन अंतर को काफी है। इस निवेश पर अधिक पूरी तरह से, हल करने के लिए कृत्रिम बुद्धि के उपयोग के लिए मांग समग्र अमेरिका स्वास्थ्य देखभाल संसाधनों समस्याओं कम आवश्यक लग रहे हैं।
तीसरा, चिकित्सा कृत्रिम बुद्धि के अमेरिका विकास के मानवीय लागत अपेक्षाकृत अधिक है। ऐ चिकित्सा सहयोग के क्षेत्र में चिकित्सा विशेषज्ञों द्वारा पालन किया जाना चाहिए, और अमेरिकी डॉक्टरों जनसंख्या पिरामिड के सामाजिक आय से अधिक $ 250,000 के एक औसत वार्षिक वेतन के साथ कर रहे हैं। इसके विपरीत, केवल 8 कंप्यूटर चिकित्सकों मिलियन डॉलर, प्रौद्योगिकी कंपनियों में से एक बड़ी संख्या में एक साथ डॉक्टरों का एक उच्च स्तरीय वहन करने में उत्पादों को विकसित करने के लिए मुश्किल है।
इसलिए, चीनी चिकित्सा उद्योग एक विश्व स्तरीय प्रस्ताव है, चाहे वह गहराई और प्रौद्योगिकी या देखने के नैदानिक आवेदन बिंदु के कोने-कोने से है, चीन चिकित्सा कृत्रिम बुद्धि दुनिया में सबसे आगे किया गया है। इसका सबसे बड़ा लाभ देश के विकास की जोरदार गति, कृत्रिम साथ मिलकर से आता है स्मार्ट राष्ट्रीय रणनीतिक स्तर पर पदोन्नत किया गया है, बस देखने की नवीनता। कोण व्यवसायी के बिंदु के एक आवेदन के रूप में नहीं माना जा, चीनी चिकित्सा कृत्रिम बुद्धि के युग में दिखाई देगा।
ऐ मेडिकल जाल
वर्तमान स्तर पर चीन के सामाजिक विकास के लिए पर्याप्त असंतुलन की समस्या है, यह भी चिकित्सा के क्षेत्र में परिलक्षित नहीं है।
ऑन्कोलॉजी के क्षेत्र के लिए, उदाहरण के लिए, देशों दृढ़ता से ट्यूमर जल्दी कैंसर स्क्रीनिंग लिए उच्च जोखिम में प्रोत्साहित किया जाता है, लेकिन नहीं अस्पताल क्षमता का तेजी से विकास, उच्च मांग के बाद बढ़ावा देने के लिए नीति के बारे में लाया है, तो डॉक्टरों संसाधन समस्याओं की कमी को पूरा नहीं कर सकते हैं। इसके अलावा, शीर्ष तीन अस्पतालों और अस्पताल, वहाँ समस्या डॉक्टरों, उपकरण स्तर, आदि के स्तर के समग्र शक्ति के बीच एक बड़ी खाई है, अक्सर झूठी सकारात्मक मामलों पाए जाते हैं की एक संख्या हैं। प्राथमिक अस्पताल परीक्षा में एक मरीज, कैंसर, लेकिन शीर्ष तीन अस्पताल के बाद निष्कर्ष निकाला है तो निष्कर्ष पूरी तरह से अलग हो सकता है। असंतुलित और अपर्याप्त समस्या भी बाल चिकित्सा क्षेत्र में होता है। संसाधनों की कमी बाल कई रद्दीकरण बाल चिकित्सा अस्पताल, डॉक्टर या मेडिकल स्कूल में पढ़ रहे अन्य विभागों के। साल अस्थायी तैनाती के लिए प्रेरित किया, कुछ लोग बाल रोग का चयन करेंगे ।
चार्ट के अनुसार उद्यमों की जल्द से जल्द चिकित्सा कृत्रिम बुद्धि लेआउट में से एक है, वहाँ फोकस के चयन में दो दिशाओं, पहले, यह देखने के लिए उच्च चिकित्सा के क्षेत्र की जरूरतों, दूसरी चार्ट, दिल के अनुसार चयन ट्यूमर का कितना नैदानिक मूल्य देखने के लिए है सेरेब्रोवास्कुलर बीमारी और पेडियाट्रिक्स, जो वर्तमान में कृत्रिम बुद्धि की सबसे बड़ी मांग वाले तीन क्षेत्र हैं।
2016 से अब तक चिकित्सा प्रवेश करने के लिए, नक्शे पर सोच में बदलाव के अनुसार। पहली पसंद फेफड़ों के कैंसर स्क्रीनिंग से जोड़ने के लिए, जब स्क्रीनिंग लिंक बेहतर कर रहे हैं, वे के बारे में है या नहीं, अन्य क्षेत्रों में प्रतिकृति में सक्षम सोचना शुरू है। रक्त परीक्षण या के रूप में इस तरह के फिल्मांकन के बाद, डॉक्टर एक विशिष्ट निष्कर्ष देने के लिए की जरूरत है, इस सत्र, डॉक्टरों ने निष्कर्ष निकाला कि खाई को और अधिक स्पष्ट है। इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धि के लिए एक ही नैदानिक भारी मांग। इसलिए, रेडियोलोजी की सेवा के मूल विचार से की योजना के अनुसार, अल्ट्रासाउंड, प्रयोगशाला और अन्य विभागों, एक लेआउट सेवाओं में नैदानिक विभागों, श्वसन, जिगर और पित्ताशय की थैली, ऑन्कोलॉजी, आंतरिक चिकित्सा चिकित्सकों जो कृत्रिम बुद्धि उत्पादों को उपलब्ध कराने के लिए। इसके अलावा, चार्ट के अनुसार 'शहरी विकिरण ग्रामीण' शीर्ष अस्पताल में उतरने से पहले हो जाएगा, इस साल, सिस्टम जमीनी स्तर पर धकेल दिया जाएगा।
एआई मेडिकल बिग डेटा
यह उद्योग के बारे में गहराई से ज्ञान पर आधारित है चार्ट अक्सर में भेजा गया था के अनुसार 'एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन के बारे में बात करते हैं, आम आदमी है विशेषज्ञों मानकों और डेटा के बारे में बात कर रहे हैं'। समझ और डेटा के प्रसंस्करण के लिए के रूप में कृत्रिम बुद्धि के नैदानिक कोर उतरने की योजना के अनुसार हो सकता है प्रतिस्पर्धा।
बड़े चिकित्सा डेटा पारदर्शी समझ सबसे बुनियादी और सबसे महत्वपूर्ण कहने के लिए नहीं है, संपूर्ण चिकित्सा डेटा एक साथ बड़े चिकित्सा डेटा कॉल, यह केवल एक 'बड़ा मेडिकल डाटा' बन सकता है। बिग डेटा समर्थन का सार है जो डेटा से खुदाई और अंतर्दृष्टि।
ऐसे में इस तरह के सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा के रूप में, कृत्रिम बुद्धि जटिल दस्तावेज़, शुद्धि क्षमता आयामी स्वरूप कमी और मेडिकल इमेजिंग डेटा, विश्लेषण और गुणवत्ता नियंत्रण के संरचनात्मक क्षमता के लिए अपने शक्तिशाली डेटा विश्लेषण क्षमताओं खेल सकते हैं नैदानिक डेटा, जनसंख्या स्वास्थ्य डेटा, के रूप में जटिल स्वास्थ्य डेटा के लिए , डेटा मानकीकरण क्षमताओं का विविधीकरण।
चावल से रेत उठाओ, पत्तियों पर धूल धोएं, और व्यवस्थित और प्रसन्न चिकित्सा बड़े डेटा दावत को आदेश देने के लिए असंगठित कच्चे माल को एक साथ लाने के लिए उचित तापमान और शानदार खाना पकाने की तकनीक का उपयोग करें।
जब चिकित्सा बड़ा डेटा समझा जाता है और उपलब्ध होता है, तो अगला कदम तेजी से प्रतिकृति क्षमता स्थापित करना होगा। विकास के विकास के लिए रोग विकास उत्पादों की एक वर्ग को किसी अन्य प्रकार की बीमारी में स्थानांतरित किया जा सकता है।
चार्ट के अनुसार किया गया है राज्य के स्वास्थ्य बड़ा डेटा गठबंधनों बड़े चिकित्सा डेटा को खोलने स्थापित करने के लिए। हालांकि चीन 2010 के बाद एक इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड का विकास किया है चाहता है, हर मरीज अस्पताल में अपने स्वयं के मामलों में पाया जा सकता है। लेकिन सबसे बड़ी समस्या नहीं है इस अस्पताल में बीमारी देखें, एक बदलाव नहीं, देख सकते हैं।
डाटा केंद्रीकृत डाटा संग्रहण के माध्यम से। अब, Guizhou एक डेटा एक्सचेंज, अगर विनिमय ऐसे Guizhou प्रांत, क्षेत्रीय वितरण, रोग प्रगति, आदि में फेफड़ों के कैंसर घटना के साथ लोगों की संख्या के रूप में विसुग्राहीकरण वी योजना आयोग डेटा, खोल सकते हैं, में मदद मिलेगी जो होने की जरूरत है लाभ चिकित्सा बड़े डेटा अनुसंधान।
डेटा पार्स और प्रसंस्करण के पूरा होने के बाद, कृत्रिम बुद्धि उपचार के मानकीकरण, आपूर्ति की प्राथमिक देखभाल की वृद्धि, चिकित्सा संस्थानों की डिग्री को बढ़ाने और बेहतर बनाने के लिए इस तरह के पूरे आयाम के नैदानिक अनुसंधान डेटा, की तैयारी के रूप में आवेदन परिदृश्यों, निर्माण करने के लिए एक शक्तिशाली क्षमता होगी अंततः नैदानिक सेवाओं और वैज्ञानिक अनुसंधान क्षमताओं को अंततः स्मार्ट अस्पतालों में बनाया गया था।
(लेखक यितु मेडिकल के अध्यक्ष हैं, समाचार पत्र संवाददाता चेन यफ़ान परिष्करण)
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एक यूनिकॉर्न उद्यम के रूप में, में स्थापित
2012 में इंटेल टेक्नोलॉजी, इसके लोग
औद्योगिक खुफिया प्रौद्योगिकी का उपयोग चिकित्सा और स्वास्थ्य, शहरी सार्वजनिक सुरक्षा और वित्त जैसे कई क्षेत्रों में किया गया है। 2016 में, इंटू टेक्नोलॉजीज ने चिकित्सा क्षेत्र में प्रवेश किया और चिकित्सा देखभाल को तैनात करने वाला एकमात्र व्यक्ति बन गया।