グーグル1.チャン盛初の演説：量子コンピューティング、人工知能とブロック鎖;
この記事は、最近、Googleの基調講演でZhang Shouyi教授がまとめたものです。
以下は、スピーチの全文です。
ダヤは、同じことを紹介する素晴らしい特権です、私はGoogleに来てとても幸せです。来てありがとうございました。これに先立ち、私たちは長い間お互いに交流を持ち、そして今日私はあなたと一緒にいくつかの個人的な見解を共有したいです。
含む情報技術コンテンツの未来、について：量子コンピューティング、AI人工知能、特に3つのブロックチェーンリンクと私は多くの学者があると考えているが、これらの分野では、現在の学術研究を持っていますが、出席することができるようにする機会を持っています3の内部関係：会議の主な内容であるため、会議は、私は、かなり興奮していました。
まず、あなたに「古い」新しい科学的発見を教えてください。
マルチ科学的問題深遠な哲学的な質問に対応するには、我々は、正のあるこの世界で正反対の世界に存在する負あります。そこに借り手である債権を持っている、陰陽があり、天使も悪魔、良い、悪い人がいる人がいます。現実にはそれに対応する理由もある。
1928年、世界で最も有名な理論物理学者の1 - ポール・ディラックは、アインシュタインの相対性理論は、派生数式の過程で量子力学を適用しようと、彼はその後、平方根を計算し、バックをたくさん会いました。 3は、9の二乗に等しい乗-3したため3で9の平方根に等しいだけでなく、自分の高校の問題の平方根を考えると、あなたは同じ時間正の数を取得するときに正と負の平方根も9に等しく、 。
ディラックはかなりディラックの問題は深遠な影響を与えた、負の困惑。彼は世界のすべての物質は、正物質と反物質二つの形式があることを予測している。今、ウェストミンスターに描かれた処方します教会では、まだ保存されているディラックの式原稿を見つけることができます。
あなたが数を規定している場合、あなたは正と2つの負の数値を得ることができ、負の数は、宇宙の存在である：私はちょうど同じことを言ったように2012年に「ポール・ディラック賞は」認識の私の仕事はほとんど価値が取得することです主要なルール。宇宙での問題限りで、反粒子が存在しなければならない。今、これは完全に正常完璧な方程式である。しかし、1928年に、それは、このような理論を作るために、反物質ではありません例えば、時間がない簡単に人々が考える：電子反粒子は品質が、負に帯電した粒子等しい - 、陽子しかし、陽子と電子の電荷反しますが、その品質は、そのように2000倍の電子をあります誰も彼を全く信じていませんでした。
しかし、あなたは彼が言ったと思う？私は式これまで控え、あなたたちはそれを平準化学校やスラグに行く。人々は、地球上で（5年後、宇宙放射線を観察したときに、非常に幸運ディラックのレベルを強化するために行きました科学者たちは、反粒子を捕獲し、それらを同じ質量の陽電子と電子と名付けたが、反対に荷電した。
、ポジトロン断層撮影技術です - 私は、これは偉大な事前仮定仮定は美しいです、後者の結果は、人類を強制するために、今、このような有名な医療イメージング技術として、医療の面で使用される反粒子を、持っている人類の歴史だと思います反粒子の理論の使用のうち研究。ハリウッド映画は、そのようなよく知られた続編ダ・ヴィンチ・コードなど、多くの類似したテーマが、そこにある、天使と悪魔（トム・ハンクス主演の原作者ダン・ブラウンは、）映画のクライマックスであります天使＆悪魔は、反物質の期間を競うと壮大な戦いを開始しました。
あなたは反物質や反粒子を持っている場合、どこにでも反物質宇宙の中で、サノスの見積もりは、あなたがどのような。しかし、このすべてが良い推論に基づいて、人間の好奇心が停止されることはありませんNannaiある。ディラックの偉大で後のビジョン私たちのフィールドに偉大な物理学者があることを前提としています愛Tuoma少しアンナは彼が問題を提起：材料自体が彼である自由反物質粒子が存在している、または存在しています彼らの反物質が。彼は式を書き留め、仮説を提案した。しかし、彼はとても幸運ではなかった、この時間は、誰もが彼を信じていない、誰もこの式を見ていない、彼はまた、がっかり。それ以来、問題は科学の基礎となりました謎インチ
私たちは、科学的な問題のリストを解決してきた。例えば、リストと何幸い？神の粒子ボソンであるにあり、2012年に研究室をジュネーブで質問が回答されて。重力波のもう一つの例を、それは作る人ですアインシュタインディラックはそれほど幸運ではないでしょう。それは重力波の物質を有することが判明した100年後、彼らはに入る前に、2年前に重力波の存在を確認した。それは、それらの間の反物質粒子のリストの魔法だ。その他、などどのような物質反物質そのものであることは、粒子の問題は、我々はこのリストのトップになっている玛丽安娜费米ある問題です。
おそらく問題は、粒子の科学者が最も興味を持っている。私は同じことを言ったように。誰もが彼を信じなかったので、マリアンヌは、非常に失望した玛丽安娜费米見つけることです。
アンナはイタリア人ですが、彼は消えパレルモのフェリーのためにバインドされネーピアから乗り込んだ。これは未解決の科学界の謎である。彼は完全な80年が経ちましたが、あなたに伝えるために、今年から姿を消しました "良いニュースは、：だけでなく、彼は姿を消し、彼はこれが今日はかなりの仲間、彼は式の導出を書きましたが、人々になぜあるのどこにでも配置式を教えてくれませんでした、私の焦点である見つけることができませんでした文学を書きました...それはそれの原因を見つけるために80年かかったが、我々は提案どこで、どのようにスタンフォード大学の研究チームでは、これらの粒子を見つけるために？
2010 2015年前、私たちのグループは、3つの文書を書いています。最初の章では、正確に粒子の位置を予測することである。驚いたことに粒子が大きな粒子加速器では、半導体装置の私達の一般的なタイプではないということです私が導入する前に、物質群は、10年前に私たちが発見し、学校と呼ばれるトポロジカル絶縁体は、絶縁体にいくつかの磁気ドーパントを置く。トポロジカル絶縁体材料は、いくつかの一般的な絶縁体であり、かつ磁気ドーピングその他の薬剤このような材料は、クロムあるがこのように二つの物体の表面は、超伝導体を形成することになる。我々はこのような状況の下で、粒子を捕捉することが可能であると信じてい玛丽安娜费米だけ十分我々は見ているように、粒子の位置の存在、また反粒子を持っている一般的に、粒子はコインの両面のような二つの側面を有し、正があり、負、正の粒子がある。私たちを助けるために、測定すべき物理量を見つける必要がある、との良好な常識。しかし、粒子が唯一の正、負ではない粒子、彼はそうセミ粒子の概念がされる伝説のハーフ粒子である：玛丽安娜费米粒子の一種のみがある粒子。私の次の非常に重要な量子コンピューティングのスピーチ。
マリアンナフェルミ粒子は、通常の粒子の半分の粒子です。通常の粒子の場合、ある導電率または導電率があります。この導電率は、一般に量子エネルギーによって分極され、ゼロ次のレベル2を示します。等エネルギーレベルの通常の粒子のエネルギーレベルは、離散的な整数であるため、Marianna Fermi粒子の半粒子の場合、それが示すエネルギーレベル特性は、通常のレベル1/2エネルギーレベル3/2レベルでなければなりません。半粒子システムでは、導電率を測定できますが、半分の位置で測定する必要があります。
理論的研究に基づいて、我々はマリアンヌ粒子のエネルギーを測定した.2つの整数レベルの間では、マリアンナ・フェルミ粒子は、一般的な粒子の整数エネルギーレベルである半粒子であるという重要な証拠である。マリアンナ・フェルミ粒子半減期エネルギーレベル昨年の「Science」誌は、この出版物が出版された後、我々はよく祝った。
そのエキサイティングな瞬間に、かつて私が見た映画、天使と悪魔を思い出しました。私たちは天使を見つけて悪魔を見つけられなかったので、私たちは天使の粒子を粒子と呼んでいました。伝統的なコンピュータの使用方法従来のコンピュータは、すでにかなり強力ですが、優れているのは包括的ではありません。コンピュータを追加するには2つの非常に多くの番号を付けます。しかし、コンピュータに番号をつけておくと、2つの関連する数字が生成されます。例えば、15は5×3に等しいですが、11はできません。11は1×11に等しいと言うかもしれませんが、分解された15のような2つの関連する数字に分解された数字は分解できません。伝統的なコンピュータは包囲されるのを恐れています。唯一の方法は、常に2から永遠に検索。
だからあなたのコンピュータが実行されている最大の問題は？Googleのクラウドコンピューティングのように、基本的に最適解を見つけるプロセスであるされているもの。このプロセスは最短経路を見つけるなど、あらゆる可能性のマシンに最適なソリューションを見つけるために、などを検索しますときこれはコンピュータが絶えず反復を更新する必要がある理由です。多くの時間を消費し、最も最適化された検索を行うために多くの時間を費やす必要がありますか？
秘密の量子世界がある、私たちは、量子の世界に見てみましょう？画面は、私は普通のピストルの弾丸を使用し、ダブルスリットたこと。左から、または右のスロットにいずれかの仮定をダブルスリットのペア。画面の後ろ次の2つの弾痕、それぞれに1つずつ表示されますが、あなたは2つの基本粒子を撮影ダブルスリットにしようとした場合、状況が異なっている。後ろの2つの弾痕を見ることについてではなく、複雑な干渉パターン。 2個の粒子が同時に同じ時間を通じて：彼がいない場合は、量子の世界はパラレルワールドになるように、同時に、干渉が発生していない二つのスリットを通して左を通過しながら、2個の粒子が同時に二重スリット干渉パターンを介して、生成されたとき両方のスリットから。
前の質問について考える多くの人々。従来のコンピュータの能力複雑な問題を解決するために、すべての可能な答えを同時に検索でいる間、量子コンピュータを使用することができます。、理論的には、コンピュータが同時にすべての可能な答えを検索することができますされ、あなたは、答えを計算し、これはすぐにコンピューティングパワーを向上させることができ、それについて興奮のように考える飛びました！
人工知能は基本概念でもあり、1960年代に提案されました。今日の人工知能が急速に進歩する理由は、主に3つの大きな傾向の合計です。ムーアの法則による反復18ヵ月ごとに2倍にすることができます。量子コンピューティングを利用すれば、ソウル法則は18ヶ月で倍増するだけでなく、定量的なものから定性的なものへと完全に変わります。また、インターネットやインターネットでは大量のビッグデータが作成されていますが、大きなデータは学習に最適なアルゴリズムであり、強力なコンピュータにデータがない場合でも最高の人工知能を実現することはできません。そして、急速な変化があります。
しかし、人工知能全体は飛躍的に変化していますが、まだ早い段階であり、将来の展望はまだ非常に広いと思います。なぜそんなことを言っているのですか？人々はまた非常に飛びたいと思っていますが、初期の学習フライトは単純なバイオニクスです。私たちは自分の腕に翼を持っていますが、これは簡単なバイオニックですが、実際の飛行の実現は、数学と数学的な方程式を使った空力は、最高の飛行を設計するのに使うことができます。飛行機は高速で速く飛行しますが、鳥のようなものではありません。知能は単に人間のニューロンを模倣しているだけですが、それについてもっと考えなければなりません基本的な科学の大きな進展の機会があります知恵と知性の基本原理、基本的な数学原理、人工知能を飛躍的に変えることができます。
また、私たちはしばしば、実際に人工知能の人々の標準指標に達することができる基準のどのような終わりに頼む？あなたはチューリングテストを聞いたことがあり、チューリングテストは、マシンを持つ人々の対話を言うことですが、私たちは最後に後ろに大きいかわかりません人間または機械。会話を通して、あなたは一日を過ごす場合は、単純にそれを感じていない、それはロボットがチューリングは偉大なコンピュータ科学者ですが。私は、同意しない人のレベルに達しているようだと言うことですが、私はこの決定に同意しない。誰が、感情ではない合理的な人間の感情の多くは、例えば、あなたが故意にロボットならば怒らせたかもしれない、不合理な人間の脳の学習を合理的なマシンはそう簡単ではないかもしれないようにしても進化の過程であります多分あなたを管理しないでしょう。
だから私は、マシンは本当に1日は人間の知能を上回ると言うか、新しい基準を提案したい？私たちは、科学的発見を行うことができます最大のものは誰、基準は、ロボット本当に科学的発見を行うための最善の日です人々は科学的発見をよく知っており、その日には機械が人々の数を上回ります。
私は最近、「Atom2Vec」と題する人工知能が米国サイエンス誌に掲載されるには、物品、人類の最も偉大な科学的発見の一つを書いた、相対性理論、量子力学、内部の化学の最大の発見があります元素の周期表は、今日のマシンで発見され、我々は、周期表にこの問題を知っていないと仮定し、任意のカウンセリング事情のない今日のマシンは、彼が自動的に周期表を見つけることができません？私たちは、すべての入力があります学名要素、これらの化合物の名称は、このアルゴリズムの内側に入り、このマシンの結果は当然、周期表で発見され、それは人間が最大の科学的発見と考えることができます。そして、私たちのプログラムがあってもよい、新薬を発見するために私たちを助けることができます機械学習を使って新しい資料を発見する。
次に、私は私の最後のトピックのブロック鎖、人工知能、人工知能の急速な発展を共有するために話をしますが、ほとんどのデータは国家独占のセンター内だけで完全に、今日であり、データが不足している、合理的にマシンを学ぶ助けることができません誰もがFacebookは、一週間前に盗まれた個人データの多くのように、少なくとも使用することを許可されていないことを聞いた。今日の世界では、個人データ、個人の遺伝的データ、医療データ、教育データ、行動の多くを持っていますデータなどしかし、これらのデータの多くは内部の中央機関によって制御され、中央に本物を満たしていますが、生成されたブロック鎖は、データ市場を生成する機能ではありませんでした。私の理想の世界ので、次の人が彼のすべてのデータを持っていますハッカーは、すべての黒の人のデータは、その後、良いコンピューティングを作るためにも、本当に個人のプライバシーの両方の保護を達成することができますブロック鎖上のいくつかの暗号化アルゴリズムを使用しますが、できないように、これは、店舗への完全分散型です。
だから私は、「数学では、我々は信頼」と呼ばれる記述するために言葉で将来のブロック鎖の全体の概念を入れて、私たちの信念の建物。私たちは、このテーブルは数学では、私は一日、それを、写真に多くの人々を見ることを覚えておいてください確かに全体のブロック鎖と全体のIT部門の最も基本的な、それは最も基本的な数学の両方ですが、また、市場内のデータのプライバシーの保護につながることができます、だけでなく、統計の合理的な計算を行うことがあります。例えば、非常に魔法があります計算方法は、それが私のデータは非常に貴重であることをあなたに証明することができますが、データの本当のプライバシーがあるあなたに教えていない、ゼロ知識証明と呼ばれます。
私のレポートのタイトル今日主に、それは本当に開発は良い仕事をしたアプリケーションでは深センを必要とする物理学と数学の両方が必要ですが、大学は内部世界で最も先進的ではないためにすることです、コアの哲学を持っています大学が、私はIT部門本当に密接な関係で、投資のコア、数学と物理学のこの種のことを示唆しています。
ブロックチェーンの後、データ市場に結果では、私たちは本当に私たちは今、少数民族を差別する私たちの簡単の最大の社会的な不公平されている。しかし、機械学習の過程で最も必要とされ、社会がより公平にすることができます所有していた。今日のレートを学習精密機械が90％に達している、と私は99％の90％を行います場合は、それがデータを知っていないが、ほとんどの場合、データの前と同じではありません必要はこれらのデータ少数機械学習に最も役立つ少数所有のデータです。ブロックチェーンを構築し、これらの優れた数学アルゴリズムを追加すると、データ市場で真にデータ市場に参入することができます。内部に、これらの少数派が所有するデータは、最も貴重なものです。このケースでは、我々は醜いアヒルの子ので醜いではない、白鳥の美しさの中に本当の醜いアヒルの子を置くことができますが、他の人と全く同じではない、世界の内側で実際のブロック鎖に到達するために人工知能との共存という世界観は、彼らが最も価値のあるものになるでしょう。
物理学の基本原理を使用してコンセンサスに達することは、誰もが物理学に相当する同じ本に同意するということです。あまりにも、今日の世界では人文科学の内側に、そこにあるので、自然界での合意に達するために、内部と同じである例えば、磁石は混沌とされている可能性が、彼らは強磁性状態の方向を指している。しかし、この現象はエントロピーの減少の現象と呼ばれています、合意に達するために、我々はエントロピーは常に増加しているので、この合意に達することは非常に困難である。そして、この状態のエントロピーは混沌のエントロピーよりもはるかに小さい、一方向にあり、今日あなたはそれをカットすることは非常に困難ですブロックチェーン内でコンセンサスシステムを実現できるのは、エネルギーを消費するアルゴリズムを使用することです。なぜこのことが最初は不合理に聞こえるのか、なぜアカウントがエネルギーを消費するのか理解できないことがあります。物理学の第2の定理から、これは合意に達すること自体がエントロピーの減少であるため、非常に合理的なことですが、世界全体のエントロピーを増やす必要があります。同時にコンセンサスが除外いくつかの追加のエントロピーを取る必要があります。これは注文した強磁性状態を達成するために、混沌とした状態から磁石内部の自然界とは、集中型のメカニズムは、トレンドを支払うために必然的な価格がある、非常に似ているではありません。
スタンフォード大学の教授とは別に、私はダンワキャピタルの創設者でもあります。私たちの主な哲学は、今日の最先端の技術と投資を結びつけ、第一の原則を使用することです。今日の世界を理解するための考え方。
私も、私は学界から来ることを言いたい、私たちは学界では、密接な接触を作るために、人工知能、学界や産業の分野の内部全体に二つの大きな橋を行う必要があり最高の物理学、数学のベストアルゴリズムの発見や発明。1月8日、今年中に、私は非常に書記長Xiのことで光栄に思いますがくれたし、中国の人民共和国は、科学技術の人々のホールで国際協力賞を付与された。科学の私達の全世界が最も国境なしで、ほとんどのオープンエンドであります科学は本当に国境を越えた人類にもたらすことができ、そして今日は人工知能を解決したい、量子コンピューティングは、全体の人間の問題である。したがって、我々はない独自のローカル上で私たちの目を取ることが、グローバル全体を見なければなりませんそして全世界は。この過程で、中国は非常に大きなチャンスが、私たちは中国で本物のオリジナル技術を生成することができ、質問に答えるために、我々中国人は技術の応用に加えて、うまくやってほしいです。今日私は約あなたに言いましたこれらは、最も基本的な物理学と数学の基本的な原則は、我々はその後、この点で良い仕事をする、それが聞こえるよりも、これらの原則できますこのようエントロピーの増加、電子・陽電子、原則としてではなく、最も基本的なレベルでは、抽象的、これは今日の私たちの素晴らしい世界がある、それは本当に全体のIT業界に不可欠な科学技術の発展の展望を提供することができます。ありがとうございます。
私はいくつかの質問に答える必要がありますか？
「だから、合意に言及し、コンセンサスシステムが団結を増やすことで分散させることによって仕事に証明した、と。」
「はい」。
「つまり、統一されたシステムのスペースで行われた方法です？」
「まあ、実際に私はトレードオフが決勝で常にあると思います。私は、これらのパスワードブロック鎖とお金の未来は、私たちは今、似た世界を持っていると思います。今、世界意志M0、M1、M2、さまざまなレベルで、私は、最も基本的なレベルだと思います。あなたが団結をダンプした後、完全に透過的であるため。それがなければならないためだけでなく、世界的な通貨が完全に、上の基本的な作業で証明しなければならないが、それはまた、完全でなければなりません透明。私は最も基本的かつ基本的なレベルという、共謀のあまりに多くの可能性があるので状態が有用であることを証明していないし、あなたが物事へのリンクを失いますが、また、リンクされていないいくつかのことを取得するには、贈収賄があるだろうと思います行動、ブロックチェーンの世界で最もエキサイティングなことだと思います。
これは、最も基本的なレベルでは、完全に客観が、唯一の現実世界での接続を持つものがある、ということである、エネルギーがそれ以外の場合は、人間の非合理でいっぱいになる、接続およびステータスを証明していません。しかし、私は想像することができ、より多くのそれらはより高いレベルで有用であるが、最も基本的なレベルであり、M1またはM0は完全に安定している必要がある。
だから、時空証拠、証拠スペースと呼ばれる。容量ベースで、私はまだ仕事が証明することを考えて、または別の方法があり、私はそれはまた、定量化物理リソースだと思う、私はほとんどの人が含まれてはならないと思います何か、しかし多分それが最も含まれています。
私は通常、実際に彼らは競争して進行を達成することができ、だから私はこれら三つのトレンドは常に一緒に動作しなければならないとは言わないよ。人工知能のための量子コンピューティングは、便利な検索アルゴリズム、その最も興味深い人工知能方法の一つだと思います。
だから、一方では、お互いとの競争における量子コンピューティングブロックチェーン、クリトン符号化アルゴリズムは、コンプトンを破損する可能性があるため。しかし、その一方で、私はまた、最も効率的な検索を支援するためにコンプトン人工知能を参照してくださいAIはまた、この関係は、私たちの生態環境と類似の共生関係でそうする必要があります。
私たちは人間の考えでは常に同じことをやると思います。私は競争の過程で、すべてが強くなると思います。
あなたは理論的な物理学者だと知っていますが、実装プロセスでは、またはiPhoneを取る：私のiPhone7、私はiPhone6に会った、私はiPhone5に会った、しかし、達成が必要な金属層のコンセンサスがあるので、私は実際にこの分散システムに同意します。
「はい」
「現在、暗号化には多くの断片化したプールがあります。流動性の証拠は引用されていませんので、どうやってギャップを埋めるのですか？
たとえば、BitcoinブロックチェーンとLightning Networkの関係は、M1 M2フレームワークには非常に適しているため、基本的にブロックチェーンは作業の証明の下で完全に客観的なので、当事者の間で最良のものを実現しようとします。世界のコンセンサスが。完全に非党派の相互理解、まだ交換を交渉し、する必要がありますが、あなたが本当にビジネスの問題を考えるとき、我々はまだ、他のパーティがある必要があるときに、なぜ、多分私たちの二人は、過去十年間のパートナーとして満足しています私たちは、他人と何ができますか？それでは、お互いのステータスチャネルに入り、ブロックチェーンにCradowを配置します。しかし、非常に高速な取引を行いますが、依然として月に1つの負荷を選択します。私はM0とM1、M2との関係、M0とM1の関係と同様に、雷とBitcoinの関係のようなものだと思います。
つまり、安定性は低下し、効率は向上しますが、トレードオフは私たちの歴史から来ており、すでに信頼の歴史があります。ビジネスパートナーがあれば、お互いに馴染みがあり、最大の番号を使う必要はありません。安定したレイヤー。より高いレベルを構築し、いくつかの普遍性を犠牲にすることができますが、代わりに効率が向上します。
「天使の粒子について質問があります」
「さて。」
「天使の粒子は陽性ではない？
「はい、半分です。」
'自分の問題に直面したとき、実世界の認証要素のように聞こえる...'
「いいえ、より正確な類推では、2つの実数、抗プライム粒子などの複雑な粒子のペアとして複素数として表すことができ、複雑な数字の文字列のようなものです。あなたが本当の数字がある場合は、複雑なペアは自分自身と同じように、天使の粒子は実数によく似ています。
「私は理解しています。これは、陰と陽の対比です。
「陰と陽、そう」
'何が中間要素になるのか、天使になるのか...？'
「私はアナロジーがちょうど言っていると思い、ここにあなたが実際の計算を行う前に、あなたがそれらを分割するが、分割によって、彼らは非ローカル持っており、彼らは一緒に結ばれ、量子ビットの到来だが、実際の計算、しかし、古典的な干渉は混乱しないので、古典的な干渉によって除去することはできません。これが、トポロジ量子コンピュータが非常に安定している理由です。
「はい」
量子コンピュータのエネルギーを管理することができれば、データを安全に管理できるならば、私たちはプライバシー暗号化によってデータを共有することができます」と語った。
「はい」
「Googleの未来についてどう思っているのかを知りたいのですが、それは本当の脅威のようなものなので、誰でも効率的な検索操作を行う量子コンピュータに入ることができます。
「はい」
「それで誰もデータを管理することができます」
「唯一の方法は変化に抵抗するのではなく、変化を受け入れることだ」
「はい」
「それでは、Googleが将来この世界でこの技術を習得している様子はどうですか？
実際には、私は答えがあります：実際には、私の個人的なデータ、私は安全な方法でそれを保存したい、しかし私はまだいくつかの計算を行うことができます。 Amazon Cloud Diskと競合するので、Amazon Cloud Diskに完全な乱数を格納することができますが、Google Cloud Diskでは、個人情報とAmazon Cloud Diskに保存されているランダム情報を保存します。これらの2つの競争の激しい企業は結託されず、情報を交換することはできません。したがって、この世界では、中央集権的実体は依然として有用ですが、それを機能させるには、両者が共謀するのではなく競争していると仮定する必要があります。
「こんにちは、私は用語の統一の使用は、不思議なものだそうですので、非常に興味深いですが、また非常に貴重だと思います。あなたは熱力学では、古典的な熱力学の番号を持つことができ、その後、あなたが結束を持っています情報の理論、そしてあなたは私にある自由エネルギーを思い起こさせるエネルギーとの類推をします。
はい、それは本当です。私はブロックチェーンの世界は、それからいくつかの自由エネルギーを抽出するので、あなたは基本的に何かを持っていると思うが、エネルギーの量に関係なく、有用な量、そういう白人たちは、18世紀に永遠の動きを追求することを思い出させてくれるのです。
「アナロジーを推測できることを知りたいのですが、それを機能させるには温度が必要です」
「右右右。実際には、温度がこのような省エネとして貯蓄の数を持っている場合、非常に自然なように見える、温度概念が自然に生じますが、最も一般的であるランダムシステムが、貯蓄を持っている時はいつでも理由、温度を導入するのが自然であるようにします。ボルツマン分布として知られているが、これは、社会科学と自然科学の合流を見るのは初めてですので、なぜ私は、このことについてとても興奮しています、世界で社会科学のために提供しています私はM0、M1、M2を基本アンカーと考えています。
今、自然科学を入力して、我々は正確に一致を見ることができ、それが無駄になっている。だから我々はそれが合意に達することができる理由を知り、その後、あなたはその根拠にもっと何か人間を構築する。しかし、最も基本的なレベル、現在、社会と自然科学の合意であり、エネルギー、団結、情報を根本的に減らしています。
あなたがブロック鎖の一階が表示され、より多くのレベルはこれに基づいて構築するので、あなたは、プロジェクトのさまざまなを感じる：「私はあなたのプレゼンテーションで考えるので、多くの時間を費やしてくれてありがとう、あなたが言いますそして企業は独自のブロックチェーンを構築しようとしていますが、これはあなたのスピーチと何が関係していますか？
それは黒の可能性があるので「私は信頼のように、ベース層ためので、あなたはユニークなものとても素晴らしいビットコインブロックチェーンと定理差を設けると思う、あなたはユニバーサルチューリングマシンを望んでいません、しかし、あなたはより多くの処理に基づいてそれをしなければならないし、その後定理は、より自然に見える場合は、その世界のブロック鎖の進化、そしてあなたは、異なる種の枝を参照してください。彼らは場合、種の生物学的進化をしたいと思いますすべての生き物は細胞で構成されているため、基本的な契約は変わらないが、組織にとっては違う生物は異なる細胞で構成され、変化する可能性があります。
「はい、ありがとうございます。」
「私の質問は、量子コンピューティングを実際に適用できるといつ考えていますか？あなたの発見と研究が出て、それが実際に適用されると、それは特定の大企業のみが把握できると思いますか？
私は、多くの企業が試みていることを知っていますが、企業化の基本原則は、株主の利益を守ることだと考えています。彼らは自分の秘密を守りたいと思っていますが、人間の影響については何も知らないこのエネルギーの重いものについては、オープンな大学で学ぶことが良いと思います。 。
だから私は量子コンピュータの方法を扱っています。量子コンピュータの研究に参加しようとする企業は非常に多くありますが、私はこれに反対しています。
量子コンピュータの使用に対するあなたの予測は何ですか？
「それは私の発明を含んでいるのか、それともそれを含んでいるのだろう？あなたがこのようにしようとすると、時間がかかるだろう、想像できるだろうか？有用なビットを提供するには70ビットが必要だ。この方法は価値がある。
「私たちはほぼ終わったと思います。私はあなたの天使について、絶対ゼロなどの量子コンピューティングの要件を変更しましたか？
「いや、いや、いや、それはまだほとんどの時間は、低い温度で動作して、実行されている、我々は、室温で実行できる超伝導体を発見した場合、当社の方法は、室温で実行できることは残念。大幅な改善があれば、我々はできますそれは低温に落ちる。
「ありがとう、張教授」Phoenix Network Technology
教育省：71の大学が人工知能関連の分野を設置している。
新華社通信、杭州、6月8日（レポーターゆう晶晶） - Jiaoyu富栄最近発行された「大学人工知能イノベーション行動計画」や2030年の技術革新人工知能の主要な世界のセンターの建設のコア強度になるために、中国の大学の三段階」を分割することを提案そして、才能ハイツ。
「大学の人工知能技術革新行動計画」（以下、「」アクションプラン「」と呼ばれる）を読み取る浙江大学、杭州での記者会見でJiaoyu富栄8会議、。Jiaoyu富栄科学技術長官、大学に、エイズに向けてレイとインテリジェンス、群知能の統合、自律システム、インテリジェントな方向性を強化するために大規模なデータ駆動型の知識と学習、クロスメディアコプロセッシング、マン・マシン・連携に注力を強化するための研究と基礎研究と人工知能の新世代のキーテクノロジーを集中。
エイズへのレイは、人工知能のカレッジや大学の開発は「三段階」に分割されます「行動計画」によると、言った：まず、2020年までに、基本的に適応し、大学懲戒システム、人工知能の技術開発の新世代のイノベーションシステムのレイアウトを最適化完了し、2大幅に人工知能技術の分野の技術革新と人材育成の質の新しい世代で改善大学は、国際的重要な影響力の数の元の結果が効果的産業のグレードアップと経済構造改革と中国の知的社会の構築をサポートして作られた、2025年であり、第三に、2030年には、大学がサポートし、革新志向の国の最前線の中で私たちの国のために保証するために、人工知能、才能と技術の才能高原開発の新世代をリードする技術革新と人工知能の主要な世界のセンターの建設のコア強度となっています。
「アクションプランは、」技術移転と成果知的教育の分野では、インテリジェントな製造業、医療インテリジェント、スマートシティ、スマート農業、スマート金融、正義と知性と他の国家安全保障を行うために、同時に大学の支援の「実装」AI +「アクション」を提唱しました具体的には、インテリジェントな教育を推進します。
「人工知能は、将来の戦略的な技術をリードして、我々は効果的に人工知能の開発のための新たな機会を認識し、つかむ必要があります。」中国工程院、エンジニアリング、元執行副社長の中国科学院、パン雲鶴、教育省と知的な教育の分野での今後のアカデミー工学コンサルティングは言いますプロジェクト、個別教育インテリジェントビッグデータ、クロスメディア学習、生涯学習、教育目標に基づいた教育改革のアドバイスの将来のためのパラダイムを提供し、変更、改革と革新と全体の教育システムのアイデアを推進していきます。
文部科学省は、人工知能とコラボレーティブ・イノベーション・センターの建設をサポートすることに同意していることが理解される、浙江大学は、ハイランドは、人工知能の分野における科学技術の革新と人材育成の完了をスピードアップ。Zhaohui呉は浙江大学、浙江大学、の社長は機械学習アルゴリズム、大規模なデータ・インテリジェンスに焦点を当てると述べましたクロスメディア対応のコンピューティング、スマートミキシング機能拡張、インテリジェントなマン・マシン・協力や他の主要な科学フロンティアの問題は、国家戦略的なニーズに応える、先発の優位性を構築するための人工知能を加速させました。
報告によると、2017年12月の時点で、2018年に文部科学省を中心に86の二次規律や人工知能の学際的分野を設定する71大学612「新しいエンジニアリングの研究と実践プロジェクトの最初のバッチを特定していた、建築レイアウト57件の人工知能プロジェクト。
3. CPT資本魏智：2018年の投資期間のないアウトレットではありません。
6月9日、愛英資本の上海で開催された年次総会、投資家は、マネージングパートナー四半期魏建国企業、業界の専門家とCPT資本の投資の代表は、劉Xianmingパートナーや他の幹部は、中国を共有するためのフォーラムに参加しました2018投資歴の9年間をYING。
中国初の文化産業ファンド、CPT以前の斑点文化+消費+テクノロジー業界やその他の統合ビジネスモデル、および完全に開いた「コンテンツ+」レイアウトとしては、現在、文化の投資ラベルの頭 "のフィールドです。
テーマ、消費者、エンターテイメント、コンテンツ、その他のマルチ業界のポートフォリオ企業として、総会「理想的なSanxun」それぞれの分野を共有することができます。CPTキャピタル・パートナーズ劉Xianmingは、データが最初になり、配当金の流れの時代に基本的に終了したことを言いました1.生産データ、技術革新は商業変換の次のラウンドを推進するエンジンです。
「CPTの年間設備投資業務報告書、」によってCPTキャピタルは、プロジェクトが答えた高ベンチャーをつかむ能力と野心の両方を値の確信見つける方法魏智の管理パートナーを創設します。
チ魏は、2018年にはバンパー年金融監督で、トレンドにハード「の多数の」ホット過度の、過去一年で、頻繁に出口と述べ、「情報管理の新しいルールは、」資金のために定義された制約の多くを導入してあるでしょう。財源が近いプロジェクトの頭部に向かって移動するので、しかし、データは、2018年第1四半期の投資と技術革新高に。これは、投資例1％は投資額の30％を占めました。
レクリエーション、消費者のブランドではなく、イベントではなく、投資の天井タイプの分野における長期的な投資ニーズ、徐々にセキュリティ、金融、小売業や他の産業での開発の長い期間の後、徐々に燃えるような人工知能、チェーンブロックは、より多くのアプリケーションを持っていますそして、プロジェクトの地面が、また、これらのホットスポットの長期培養を必要とし、長期的な進展は、市場とその成長を促進することができるようにします。
これに基づき、チ魏は、CPTは現在、無アウトレットの設備投資と考え、だけでなく、長期資本、戻り値の機会の時代を支持することができていると述べました。
チ魏は、次の十年、中国は消費者の視点から、支払うために起業家チーム、またはインフラストラクチャから、上流の生産、下流のサプライチェーン、物流インフラの成熟度は非常にされているかどうか、ブランドの台頭の黄金時代の到来を告げるだろうと予測しました完了、ブランド市場は急速な大流行の段階に達しています。
彼女は、2つの主要な駆動力Huaying建の投資は、ユーザーニーズの革新的な変化は、プロの能力を変更し、技術のアップグレードすることをOfficeと運用能力が重い保存する機能を保持していることを強調し、3つのコア競争力を開発するために中国を振り回さ。
また、総会サイト、チ魏は、ベンチャーキャピタルの分野で彼女の信念を共有：波「起業家精神は、60ヶ月の壮大な旅の期間であれば、それは最初の59ヶ月かもしれ」、月 『』壮大最後のビジネスに照らして案内することは可能です。
2008年の設立以来、CPTの資本金は約150の企業、合併を投資し、買収が成功した20件の以上のプロジェクトがリストされているか、終了されています。投げは、プロジェクト、例が100例上での資金調達のその後のラウンドを発生し、26大切億500元以上を含みます投資企業のほぼ3分の2が6000万を超える資金のフォローアップラウンド、資金調達の総額の完了を確認する。インターフェース
4.ロシアにおける人工知能の予測：ドイツは2018年のワールドカップで優勝し、ロシアでは資格を得ることが難しい。
北京、6月9日、ロシアの衛星ネットワークが報告さ、パーマ国の研究大学のニュースによると、学生は人工知能（AI）を作成するには、ドイツは2018年ワールドカップで優勝すると予測しました。
中国人時代の医学案内員
AIメディカル、中国に到着
出典：経済観測者
ニャオハオ
人工知能の将来は医療のですが、中国は世界クラスの命題を持っている。命題は、強い需要が学際的な背景ニッケルハオ非常に明確で、医療業界で、移行を行うための技術の開発。医療の背景とコンピューターを高めることができ、科学的作業の高さを決定します人工知能が必要で、中国のシーンは大きな可能性を秘めています。
2017年11月-1月、2100万を超える73億人の毎日の平均出席の量を超える国家外来や救急医療機関、および継続的な成長にまだある。高品質の医療資源の偏在、大規模な地域医療規格開発の違い、のみにさらに、一次医療機関の診断と治療を強化するために、トップの医療機関、ズーム品質医療資源やサービス機能の動作効率を改善するために、病気の均質化の診断と治療を促進するため、「共通の繁栄、国民健康の開発目標を達成することができるように医療機関を可能にする人工知能。
中国のAIメディカルワールド命題
現在、最初のカテゴリは、テンセント、アリのインターネット企業であるとして;.第二のタイプは、フィリップス、シーメンス多国籍企業としてのある医療用人工知能関連企業は、大きく3つのカテゴリに分けることができ、第三のカテゴリーは、メーカーによって開始されたシステム情報であるが、図。あなたがしたい医療は、これらの3つのタイプの企業とは異なります。
得られた結果を撮影するために、クラウドのユーザーにアップロードし、そのような病院のデータが収集されるように健康管理を、行うことを考えてのエンタープライズプラットフォーム場合は、このようなアプローチや臨床ではあまりないを組み合わせることが、図によると、ユーザーエクスペリエンスを重視し、秒でユーザーを許可する方法であります明らかにプラットフォームのアプローチは、この目標を達成することはできませんシステムの応答結果を取得します。
市場のグローバルモデル、主に米国での医学研究者を、国際的な大手巨人として米国の多国籍環境に関わる違い。今日、医療用人工知能の中国企業の開発の利点の違いは、中国と米国の医療業界では、それ自体が中国を決めました医療用人工知能に対する需要は、米国に比べてはるかに強い。
まず、不足の米国医療水準の不均衡の問題は比較的弱い。医師との違いは非常に小さく、基本的には、医療のレベルの都市と農村の相違の間、地域間、ない教育の15年以上を受け入れなければならない、と一般開業医のよく発達したシステムそんなに上海トップ3病院の医師と中国のようなギャップ郡病院の医師。とアメリカの医師が臨床ガイドライン、上位の診断と治療の実践、より良い医療サービスの均質化を尊重し、中国は、この点でギャップがあります。
2015年に米国のGDPの17％以上に維持され、米国の多年草は$ 17.4兆ながら第二に、医療用人工知能のための米国の需要は、中国の緊急ほど良好ではない。世界銀行のデータによると、2015年中国の総医療費は、6％のGDPを占め、そのうち3億人以上が医療費20亿元を費やし、そのうち14億人が4兆元の医療費を費やした。中国政府の医療への投資は増加し続けていることは否定できない。しかし、そのギャップは相当なものであり、米国の医療資源への投資はすでに十分であり、問題を解決するために人工知能を使用する必要性はあまりありません。
第三に、医療用人工知能の米国の開発の人間のコストは比較的高い。AIは、医療コラボレーションの分野では、医療専門家によって従わなければならない、とアメリカの医師が$ 250,000以上の平均年俸で人口ピラミッドの社会的利益は、ある。これに対し、わずか8コンピュータの専門家で何百万ドルもの技術企業は、数多くの高レベルの医師が一緒に製品を開発する余裕はほとんどありません。
したがって、中国の医療業界は、世界的な命題を持っており、技術や臨床応用の深みや幅に関わらず、中国の人工知能は世界で先導しており、その最大の利点は、インテリジェンスは、応用イノベーションとしてだけでなく、国家戦略レベルへと進化しました。医師の視点から、中国の人工知能の時代は確かに出現します。
AIの医療触手
この段階での中国の不適切な社会発展の問題は、医療分野にも反映されている。
腫瘍学の分野に、例えば、国が強く、早期がんのスクリーニングのリスクが高い腫瘍を奨励している、ではなく、病院の能力の急速な成長、高い需要を満たすことができない促進するための政策の後にもたらしたので、医師リソースの問題の不足。また、トップ3の病院そして、病院は、などの問題の医師、機器レベルのレベルの全体的な強さとの間に大きなギャップが頻繁に発生する偽陽性例数が、そこにある。主要病院の検査では、患者は、癌が、トップ3の病院の後を締結した場合結論は完全に異なる場合があります。アンバランスと不十分な問題も小児科分野で発生します。リソースの小児科医の不足が多くキャンセルに小児科病院、医師または他の部門の一時的な展開をリードしてきました。今年の医療学校で勉強し、少数の人々は、小児科を選ぶだろう。
チャートによると、企業の最も初期の医療用人工知能レイアウトの一つであり、二つの方向がフォーカスの選択ではありますが、まず、医療分野のどのように高いニーズを確認するために、第二は、チャートによると、どのくらいの選択の臨床的価値腫瘍を確認することです、心現在、三つの領域における人工知能のための最強の需要である脳血管疾患や小児科、。
2016年からマップ上で思考のシフトによると、これまでの医療を入力します。最初の選択肢は、スクリーニングのリンクが良くやっているとき、肺がんスクリーニングをリンクすることで、彼らは他のセクターで複製することができるかどうかについて考え始める。このような血液検査として、あるいは撮影後、医師が特定の結論を出す必要があり、このセッションは、医師はギャップがより明白であると結論付けた。また、人工知能のための同じ臨床巨大な需要。そのため、放射線を提供するオリジナルのアイデアからの計画に従い、超音波、レイアウトサービス、呼吸器に、肝臓と胆嚢に研究室や他の部門、診療科、腫瘍学、人工知能の製品を提供する内科医。加えて、チャートによると、トップの病院に着陸する前に、「農村都市放射線」になります今年は草の根にシステムをプッシュします。
AI医療ビッグデータ
データの理解と処理については、人工知能の臨床コアを着陸計画に従うことができます。「素人で、専門家は基準やデータについて話しているアルゴリズムの性能についての話」、業界の深い知識に基づいてチャートによると、多くの場合と呼ばれていました競争力。
大規模な医療データ透明理解最も基本的かつ最も重要なのは言うことはありませんが、全体の医療データ一緒に大規模な医療データの呼び出し、これが唯一の「ビッグ医療データ」になることができます。ビッグデータは、データからの支援の本質であります発掘と洞察
このような公衆衛生上のデータなどの臨床データ、人口の健康データ、などの複雑な健康データの場合は、人工知能は、複雑な文書、浄化能力の次元削減と医療画像データ、分析および品質管理の構造的な能力のための強力なデータ分析機能を再生することができます、データ標準化能力の多様化。
砂の上に切除された米粉が、整然とした、大規模な医療データ喜ばごちそうに適切な温度、優れた料理、混沌としたメタデータフィードテーブルで、洗浄葉。
医学的な大きなデータが理解され、利用可能な場合、次のステップは迅速な複製能力を確立することです。
チャートによるとなっては、ビッグデータの連携が大きな医療データを開く。中国は2010年以降、電子カルテを開発しているが、すべての患者が病院で自分の例で見ることができる状態が健康を設定したい。しかし、最大の問題ではありませんしましたこの病院の病気が見つかりました、1つの変化ではなく、見つけることができます。
データは交換が役立ちます、など肺癌の貴州省での発生率、地域分布、疾患の進行、とそのような人々の数などの脱感作魏計画委員会のデータを、開くことができれば今、貴州省は、データ交換を持っている。集中データストレージを介して取得する必要がありますメディカルビッグデータの研究に役立ちます。
データ解析と処理が完了した後、人工知能は、治療の標準化、供給プライマリケアの拡大、医療機関の度合いを強化し、改善するために、このような全体の寸法の臨床研究データの作成などのアプリケーションシナリオを構築するための強力な能力を持っています臨床サービスと研究能力、そして最終的には、スマート病院を建設します。
（著者はカルテによると、社長である、記者陳イワン仕上げ）
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ユニコーン企業として、設立に
2012年の技術、その人の計画に従って
人工知能技術は、医療科学技術を入力するだけで、医療手動レイアウトする計画に従い、など健康、都市の治安、財政、2016年の地域で医療サービスの数を持っています