रविवार, आईईईई एसएमसी सोसायटी (आईईईई सिस्टम, यार, और साइबरनेटिक्स सोसायटी) और चीनी एसोसिएशन स्वचालन की, चीनी अकादमी ऑटोमेशन के विज्ञान संस्थान, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और बीजिंग में आयोजित साइबरनेटिक्स पर आईईईई अंतर्राष्ट्रीय संगोष्ठी की। कांग्रेस के दौरान कई देशों से पर कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में विशेषज्ञों टाइटेनियम मीडिया प्राप्त किया, मीडिया साक्षात्कार सहित, चुनौतियों और कृत्रिम बुद्धि के अवसरों है कि भविष्य के विकास के पाठ्यक्रम में सामना करना पड़ा हो सकता है पता लगाने के लिए।
हाल ही में, वहाँ की रिपोर्ट है कि आवाज नियंत्रित सहायक के एक नंबर अल्ट्रासाउंड, सुरक्षा पर खतरा द्वारा नियंत्रित किया जा सकता थे। इस मुद्दे पर नासा की जेट प्रोपल्सन प्रयोगशाला एड्रियन Stoice दृश्य के एक वरिष्ठ शोधकर्ता, किसी भी प्रौद्योगिकी एक बुरा व्यक्ति हो सकता है शोषण, न केवल आवाज सहायक, किसी भी तकनीकी समस्या है।
उन्होंने कुछ उदाहरण दिए। उदाहरण के लिए, कैमरों के साथ कुछ कैमरे हैं। जब उन्हें हैक किया जाता है, तो वे अपने घर में स्थिति देख सकते हैं। यदि आपके पास रोबोट है, तो कोई इसका इस्तेमाल नेटवर्किंग के लिए करेगा, ताकि अन्य आपको देख सकें। व्यक्तिगत स्थिति का खुलासा, चेहरा हालत।
'लेकिन यह एक बहुत छोटा पहलू है। हमें प्रौद्योगिकी विकसित करने से रोकना असंभव है। नेटवर्क सुरक्षा की सुरक्षा और हैकिंग को रोकने के लिए हमारे पास कुछ सुरक्षा तकनीक होगी।'
कृत्रिम बुद्धि और ब्लॉक श्रृंखला के बीच के रिश्ते, स्वचालन संस्थान, चीनी अकादमी ऑफ साइंसेज, जटिल प्रणालियों प्रबंधन और नियंत्रण के निदेशक वांग Feiyue के राज्य कुंजी प्रयोगशाला से के बारे में प्रश्न कहा बड़े डेटा ही केंद्रीकरण के लिए कोई प्रवृत्ति है, डेटा की संरचना अक्सर असंरचित और खंडित है कि डेटा की बड़ी ब्लॉक और श्रृंखला का विकेंद्रीकरण किया जाता है, या वितरित भी ठीक है, लेकिन केंद्र के लिए ही मतलब है कि केंद्र के पूरे, ताकि डाटा ही केंद्रीकृत प्रकृति नहीं है।
'बिग डाटा को एकीकृत करने की वजह से सभी डेटा छोटा है, यह बड़ा कहा जा सकता है, अगर खंडित है, तो कोई भी उपयोग करने के लिए,, हिम्मत सिर्फ इमारत लिफाफे में की तरह है, तो कवर या भूमि आधारित रेत भूमि तल में उच्च, कवर नहीं है प्रबलित कंक्रीट को ढकने के लिए। '
ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी के साथ, जो प्रबलित कंक्रीट के बराबर है, बड़े डेटा या कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी का उपयोग प्रबलित कंक्रीट को कवर करने के लिए किया जा सकता है। इस परिप्रेक्ष्य से, वह ब्लॉकचेन अनुसंधान का समर्थन करता है।
"कृत्रिम बुद्धि पहले एक छोटी आग थी। इसे विकसित करने में 60 साल लगे। यह केवल खिलौनों की समस्याओं को हल कर सकता है। असल में, हाल के वर्षों में कुछ डेटा के अलावा, कुछ बड़ी समस्याओं को हल किया गया है, जैसे छवि पहचान, भाषण मान्यता, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण। हालांकि, अभी भी कई समस्याएं हल नहीं की जा सकती हैं। क्यों? क्योंकि कोई प्रबलित कंक्रीट नहीं है, केवल छोटी आग का उपयोग किया जा सकता है।
इतने सालों में हम डाल कृत्रिम बुद्धि कीमिया उपमा, रसायन विद्या एक छोटे से आग Feiyue ब्लॉक श्रृंखला है कि कृत्रिम बुद्धि के उग्र भविष्य प्रदान कर सकते हैं, हो सकता है, लेकिन उद्योग आग की लपटों में किया जाएगा। दो हैं इतनी बारीकी से संबंधित, इस ब्लॉक श्रृंखला खुफिया। खुफिया subgrade, चाकी, प्रबलित कंक्रीट पर निर्मित होने की पर स्थापित नहीं किया जा सकता है, मैं इस एक पूरे बदलाव के रूप में औद्योगिक समाज के प्रबंधन के लिए नेतृत्व करेंगे विश्वास करते हैं।
बाजार में उपभोक्ताओं को उपलब्ध विभिन्न शिक्षा रोबोटों के बारे में बात करते हुए, ऐसा लगता है कि रोबोटों के साथ कुछ भी नहीं है। तथाकथित सेवा रोबोट भी सामने आए हैं। रोबोट के विकास में उत्पादन लाइन जैसे कई महत्वपूर्ण क्षेत्र हैं। औद्योगिक रोबोट। अपेक्षाकृत बोलते हुए, स्मार्ट वक्ताओं के बाद हाल ही में घरेलू और विदेशी दिग्गजों की मांग प्राकृतिक प्राकृतिक मानव-मशीन परस्पर संपर्क है, वांग फेय्यू ने पुष्टि की है।
इस साल कृत्रिम बुद्धि चिप्स के लिए गर्म फोन वाले स्मार्ट फोन के लिए, वांग फेय्यू ने कहा कि ऐसा कोई कथन नहीं है। 'मुझे नहीं लगता कि तथाकथित कृत्रिम बुद्धि चिप्स हैं, निश्चित रूप से, इस प्रकार के पदोन्नति का विज्ञापन किया जा सकता है।'
जर्मनी में मैग्डेबर्ग विश्वविद्यालय के प्रोफेसर एंड्रियास नुर्नबर्गर भी इस विचार से सहमत हैं। वह नहीं जानता कि इसके पीछे कौन है और गर्म शब्द बन गया है।
'चिप्स के विकास ने गहरी शिक्षा की प्रक्रिया को तेज कर दिया है। वास्तव में, छवि में भी ऐसी गहरी शिक्षा थी। अब आप उन्हें कृत्रिम बुद्धि चिप्स कहते हैं, लेकिन यह एक विशिष्ट उद्देश्य के लिए उत्पादित उत्पाद है। सहमत हैं कि कोई कृत्रिम बुद्धि चिप नहीं है।
मानव रहित ड्राइविंग के लिए, कनाडा में वाटरलू विश्वविद्यालय के प्रोफेसर काओ डोंगलू का मानना है कि जमीन पर काफी समय लग सकता है क्योंकि विभिन्न देशों की स्थिति अलग है। अपेक्षाकृत बोलते हुए, संयुक्त राज्य अमेरिका चीन और यूरोप की तुलना में तेजी से उतर रहा है, मुख्य रूप से उनके कारण यातायात दृश्य सरल है और यातायात बहुत बेहतर है।
'चीन एक सामान्य उद्देश्य, मानव रहित वाहन है। उदाहरण के लिए, यदि एक मानव रहित कार शहर में पूरी तरह से स्वायत्त है, तो मुझे लगता है कि यह एक या दो दशक नहीं होगा।
अल्पावधि में गिरावट है, तो, अनिवार्य रूप से दृश्य के लिए सीमित है, तो अधिक जमीन तेजी से, सीमित कर दिया। 'उदाहरण के लिए कुछ दिया दृश्य, खानों, बंदरगाहों, रसद और कम बर्थ और व्यापक कारों और इन परियोजनाओं के नगर निगम के वाहनों के रूप में, विशेष रूप से सीमित की स्थिति है, तो एक या दो साल के लिए, या फर्श पर दो या तीन साल के भीतर। '