في الأسفل ، دعونا نلقي نظرة على العناصر المختلفة لصناعة تكنولوجيا المعلومات ، في السلسلة من العلم إلى التطبيق ، في أي وضع. حتى لا نكشف عن التفاصيل غير الضرورية ونكشف الجوهر ، نقسم هذه السلسلة إلى خمس روابط: المبادئ العلمية والتقنيات الأساسية المشتركة وتكنولوجيات التطبيق المحددة ومبادئ / تقنيات النظام الأساسية وأنظمة التطبيقات المحددة ، انظر الشكل 1.
الشكل 1: من المبادئ العلمية إلى أنظمة التطبيق ، مصدر الصورة: المؤلف للصورة ، وهو نفس أدناه
المبدأ العلمي هو ملخص للقوانين الأساسية للحركة ، والتكنولوجيا هي تطبيق القانون ، لذلك ، فإن إدخال مبادئ علمية جديدة غالباً ما يكون له تأثير عميق وواسع على المجتمع ، وذلك لأن معنى المبادئ العلمية كبير جداً ، لذلك " غالبًا ما يُسرق العلم ". كما تم جلب العديد من المخرجات الفنية إلى القبعة" العلمية. في مجال الكمبيوتر ، تعتبر آلة تورينج ونظرية التعقيد الحسابي أساسًا في فئة المبادئ العلمية. كان اسمه "العلمية".
في الأساس ، كانت ذروة الذكاء الاصطناعي قد بردت في التسعينات لأن الناس عملوا بجد في مجال الذكاء الاصطناعي لعقود ، ولم يتمكنوا من فهم طبيعة العمليات الذكية بالمعنى العام ، وبالتالي لم يكونوا قادرين على تحقيق الأهمية العلمية. إن الاختراق الأساسي ، من الناحية النظرية ، يجرد العملية الذكية الأساسية مثل الحساب الأساسي الرقمي لدعم عمليات ذكية أكثر تطوراً وتعقيداً ، وبالتالي ، لم يتحقق قط إنتاج حقل الذكاء الاصطناعي ، رغم أنه غني ومؤثر. ذروة المبادئ العلمية.
في الصناعة ، هناك بعض التقنيات الأساسية الشائعة ، والتي تسمى أحيانا التكنولوجيات الأساسية ، والتي تدعم الصناعة بأكملها.في صناعة تكنولوجيا المعلومات ، أنظمة التشغيل ، وقواعد البيانات ، والدوائر المتكاملة ، وما إلى ذلك تنتمي إلى هذا المستوى من التكنولوجيا. إن تقدم الصناعة برمَّتها عالميٌ أيضًا ، فالتقدم في تكنولوجيا الدوائر المتكاملة هو الذي أدى إلى نقطة تحول تاريخية في صناعة تكنولوجيا المعلومات بأكملها في عام 2010 (راجع "تحول - النظر إلى قمم تقنية المعلومات" الفصل 2 القسم الثالث) إن مجال الذكاء الاصطناعي ليس فقط نتائج المبادئ العلمية ، ولكن أيضا لم يكن قادرا على إنتاج تقنيات مشتركة أساسية تدعم الصناعة ، بغض النظر عن الاسم الذي نعطيه لتلك التقنيات / الأساليب.
على أساس التكنولوجيا المشتركة الأساسية ، هناك تقنيات تطبيق محددة لمشاكل مختلفة لحل أنواع مختلفة من المشاكل.على هذا المستوى ، واجهنا أثر الذكاء الاصطناعي.على سبيل المثال ، نحن في كتاب "Turning - Looking at IT Peak" في القسم الثاني من الفصل 8: "عندما يدرك الناس أننا لسنا قادرين على حل مختلف المشاكل الذكية بشكل فعال مع بعض القواعد أو الآليات المنطقية الأساسية ، فإن أبحاث الذكاء الاصطناعي قد دخلت أنواعًا مختلفة. ومن بين المشاكل المحددة ، تم تطوير أنواع مختلفة من المشاكل ، وتم تطوير الكثير من الحلول ، كما تم إحراز تقدم كبير ... وبسبب هذا ، أصبح علم الذكاء الاصطناعي الآن أكثر تحديدًا. تم دمج طريقة أداة التطبيق في أنواع مختلفة من التطبيقات ، والتي تظهر تحت اسمها الفني الخاص ، ولعب دورها الخاص في الغموض ، واسم كتاب كلاسيكي عن الذكاء الاصطناعي في هذه السنوات هو "الذكاء الاصطناعي - وهو نوع من تشير الطريقة الحديثة "الترجمة الحديثة" إلى محاولة تبني مفهوم "الوكيل" إلى الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات. ومن بين طرق دمجها في إطار موحد ".
في الواقع، فإن مفهوم التكامل مع التكنولوجيا وكيل والمتعلقة الذكاء الاصطناعي، لا توجد وسيلة للاقتراب، مما يدل على حقيقة محبطة في هذا المجال: فقط بعض الطرق الفنية والعملية المحددة، وعدم والمبادئ العلمية الأساسية أو تكنولوجية مشتركة الدعم ، لا توجد نظرية فعالة على مستوى النظام الأساسي ، فالتعلم العميق الذي حظي بشعبية هذه السنوات هو أيضًا التكنولوجيا على هذا المستوى.
"التعلم العميق" يشمل مفهوم نموذج التواصل مع مختلف الخوارزميات المحددة المقابلة لمختلف الشبكات الاعتقاد الأعماق، الشبكة العصبية التلافيف، مع شبكات حلقة العودية، وأنواع مختلفة من المشاكل لحلها. وبواسطة جهاز كمبيوتر هي عليه في الواقع " العنف "قوة الحوسبة، مع نطاق واسع، غير الخطية الشبكات العصبية الاصطناعية التي تحتوي على ما يصل إلى عشرات الملايين من المعلمات قابل للتعديل، وذلك باستخدام محددة" خوارزمية التعلم / التدريب "، من خلال المعالجة الإحصائية لعدد كبير من العينات، وضبط هذه المعايير لتحقيق غير التركيب الخطي (التحويل) لتحقيق وظائف الاستخراج وتصنيف خصائص البيانات المدخلة في وقت لاحق.
إنها طريقة ملموسة لحل نوع معين من المشاكل ، وليس القدرة على التعلم العام مثل البشر ، على الرغم من أن الاسم لا يؤدي إلى خيال العديد من الناس الذين لا يفهمون هذه التكنولوجيا. معظم التكنولوجيا في هذا المجال، تنتمي أساسا إلى هذا المستوى، بما في ذلك تلك المتعلقة بتكنولوجيا البيانات الكبيرة، لكنها تنتمي أيضا إلى المساعدة التقنية للطبيعة ذكية. لذلك، البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي وغيرها من التقنيات لكل الحدود الأخرى غير واضحة على نحو متزايد.
هذه التقنيات العملية المحددة ، بما في ذلك "التعلم العميق" (الشبكات العصبية الاصطناعية) ، غالباً ما تكون تقنيات تجريبية ، فقبل تقديمها إلى مشكلة محددة جديدة ، لسنا متأكدين مما إذا كان بإمكانها حل المشكلة بفعالية ، أو يمكن أن تحل المشكلة. إلى أي مدى.
ولهذا السبب ، خذ تعلماً عميقاً كمثال ، في برنامج Deep Learning ('Mei' Ian Goodfellow ، MIT Press ، 2016) ، والذي يعتبر أساس مجال التعلم العميق في الكتاب المدرسي ، من أجل شرح الخصائص التجريبية للتعلم العميق ، يحدد المؤلف على وجه التحديد الفصل 11 لمناقشة هذه المسألة ، ويتم تناول موضوعه على أنه "منهجية عملية".
في بداية هذا الفصل ، كتب المؤلف مقطعًا: "لاستخدام تقنيات التعلم العميق بنجاح ، لا يكفي معرفة الخوارزميات الموجودة ولماذا تكون فعالة. يحتاج ممارس التعلم الآلي الجيد أيضًا إلى معرفة كيفية حدد خوارزمية مناسبة للتطبيق المحدد وكيفية مراقبته ، وتحسين نظام التعلم الآلي استنادًا إلى ردود الفعل التجريبية.في التطوير اليومي لنظام التعلم الآلي ، يحتاج الممارس إلى تقرير ما إذا كان سيتم جمع المزيد من البيانات ، أو زيادة أو تقليل سعة النموذج ، أو إضافة أو حذف التنظيم ، تحسين نموذج التحسين ، تحسين نموذج الاستدلال أو تعديل تنفيذ البرنامج للنموذج.تجربة هذه العمليات تتطلب الكثير من الوقت ، لذلك من المهم تحديد النهج الصحيح دون التخمين الأعمى. التعلم العميق الميزات التجريبية لهذه التكنولوجيا المحددة.
هذه الحالة من الذكاء الاصطناعي تشبه إلى حد ما المجال التقليدي ، وقبل ظهور العلم الحديث ، كان الناس قادرين على تصميم وتصنيع العديد من الأنواع المختلفة من الأدوات المتطورة لحل مختلف المشاكل المحددة. قد لا تكون قادرة على إنتاج مبدأ أعمق ، نتيجة عالمية ، ففي تاريخ الصين ، لم يتمكن عدد لا يحصى من الحرفيين المهرة من السماح للصين بمواكبة اتجاه العلوم والتكنولوجيا الحديثة ، مما يوضح هذه المشكلة.
إن مخرجات الطبقات المذكورة أعلاه لا يمكن تقديمها مباشرة إلى الناس ، لذا يوجد فوقها مبادئ وأساليب لتحويل التكنولوجيا إلى منتج / نظام عملي ، وهنا لدينا طبقتين فقط من أجل البساطة. حقيقة أن تكنولوجيات مثل الذكاء الاصطناعي تنتمي إلى تكنولوجيات تطبيقية محددة بدلاً من تكنولوجيات على مستوى النظام ، لذلك لا يمكن في الواقع أن تكون الأساس لبناء أنظمة / منتجات تطبيقات فعلية ، ولكن يجب أن ترفق بالمبادئ على مستوى النظام والتكنولوجيات ذات الصلة للعمل. في البداية ، كانت هناك جهود لبناء أنظمة تعتمد بشكل أساسي على تقنية الذكاء الاصطناعي ، مثل الجيل الخامس من الكمبيوتر في اليابان ، وفي المستقبل ، لن تختفي هذه الجهود بشكل كامل ، ولكن من الطبيعة الموضوعية لتقنية الذكاء الاصطناعي ، يتم تطبيقها كمستوى محدد. تكنولوجيا للاستخدام ، هو خيار معقول.
ما هو حاسم للتقنية الكامنة لتلعب قيمها الخاصة هو مبدأ النظام الأساسي والتقنيات ذات الصلة ، على سبيل المثال ، فإن بنية فون نيومان تنتمي إلى هذه الفئة ، فقد أصبح إنجازًا أساسيًا في مجال الكمبيوتر لأنه يتيح لنا الاستفادة من هذه البنية. إن التصميم والتصنيع المتخصصين لمنتجات نظام الكمبيوتر التي يمكن استخدامها بالفعل ، ومنتجات نظام الكمبيوتر تمكن التقنيات المحددة ذات الصلة من لعب قيمتها المستحقة في مختلف المجالات.
مبدأ النظام الأساسي والتكنولوجيات ذات الصلة من هذه الطبقة مستقلة نسبياً عن مجالات التطبيق المحددة ، وبالتالي فإن التأثير هو عالمي أيضاً ، فهي لا تشمل فقط تكنولوجيا العلاقة الأساسية والمرتبطة بالأنظمة الأساسية المستقلة ، بل أيضاً عدد كبير من الأنظمة المستقلة. تشكل الروابط التفاعلية المبدأ والتقنية ذات الصلة الخاصة بالنظام الكبير الأساسي الماكروي ، حيث ينتمي الإنترنت والحوسبة السحابية إلى هذه الفئة ، وفي مجال تكنولوجيا المعلومات الشبكية ، تلعب المبادئ والتقنيات التي تشكل النظام العياني دوراً متزايد الأهمية. وبطبيعة الحال ، فإن ابتكار الأنظمة الأساسية المستقلة هو أساس النظم المترابطة على نطاق واسع ، ودورها أكثر أهمية.
إن أهمية هذه الطبقة من مبادئ النظام الأساسية والابتكارات التقنية ذات الصلة تفوق بكثير تلك التقنيات التطبيقية المحددة ، على الأقل مقارنة بالتكنولوجيات العامة الأساسية ، وبعضها قريب من المبادئ العلمية ، وبالتالي فإن بنية فون نيومان لا تتوفر إلا في مجال الكمبيوتر. هذا المسمى النبيل لا ينعكس فقط على الوظيفة القوية للدماغ البشري في القدرة الفكرية المحددة ، ولكن أيضا في مستوى نظامها ، هذه الميزة على مستوى النظام ، في القسم الأول من هذا الفصل ، نستخدم أمثلة للإشارة إلى أنه إنها ليست مجرد شبكة موزعة بشكل كبير تشكلها الوصلة الموزعة بين عدد كبير من العصبونات ، وفي القسم التالي ، سنقوم بتحليل جانب مهم آخر من الدماغ البشري على مستوى النظام ، والذي لا يتم تقييمه بالكامل.
بالإضافة إلى الإنترنت ، فإن الحوسبة السحابية لديها "blockchain" معترف بها حديثًا ، وتعتبر تقنية blockchain التي اتبعت Bitcoin في عام 2009 هي أفضل طريقة لشرح الاختراق على مستوى النظام ، كيف يمكن أن تكون الطبقة السفلية محددة؟ تكنولوجيا التطبيق لديها أكبر قيمة.
في نوفمبر 2008 ، نشر شخص مجهول أطلق على نفسه اسم "Zhong Ben Cong" مقالاً قصيرًا لكن مؤثرًا على الإنترنت: "Bitcoin: نظام النقد الإلكتروني من نظير إلى نظير" (Bitcoin: One Equivalent) النظام النقدي على الشبكة.) في 3 يناير 2009 ، أسس ناكاموتو أول كتلة له (Creation Block) في نظام Bitcoin ، وبدأ نظام Bitcoin المدعوم من قبل blockchain بالعمل. تكنولوجيا السلسلة لاول مرة رسميا. ويرد التخطيطي لهذه التكنولوجيا في الشكل 2.
نظرة فاحصة على تقنيات محددة في blockchain تكشف أن التقنيات المستخدمة في حل مشاكل معينة في blockchains ، مثل التشفير غير المتماثل ، والتلاعب في عبث ، شبكات نظير إلى نظير ، وما إلى ذلك ، هي جميع التكنولوجيات القائمة ، لا شيء منها لقد قامت شركة ناكاموتو باختراعها أو تحسينها ، وباستخدام هذه التقنيات الجاهزة فقط ، قامت ناكاموتو بإنشاء عملية موزعة على الإنترنت المفتوحة ، وبدون إشراف ، يمكن للجميع المشاركة في المحاسبة ، والحسابات شفافة وشفافة. جدير بالثقة ، موثوق ، آمن ، نظام نقدي دقيق.
إذا لم تكن هناك جدوى أساسية حتى الآن ، ولكن لا يزال عدد لا يحصى من الناس متحمسين لإنشاء نظام ذكي ذكي مثل الناس ، حتى تجاوز الناس ، يمكن القول أن النظام النقدي هو أساسا أي شخص قبل أن يتم إنشاؤه. لم أفكر مطلقا في تحقيق هذا الهدف ، ولن أعتقد أن هناك من يستطيع أن يخلقه ، وهي معجزة لتكنولوجيا المعلومات مبنية على التكنولوجيا المحددة للمعلومات الموجودة وما وراء خيال الجميع.
لا تعتمد هذه المعجزة على اختراقات جديدة في التكنولوجيا لحل مشكلات معينة ، ولكن في مبدأ وتصميم نظامي مبتكر ، تستفيد ناكاموتو استفادة كاملة من الخصائص السلوكية للناس في بيئة الشبكات المفتوحة الموزعة ، وتخلق بمهارة فتح نظام توزيع قائم على الكتلة على الإنترنت ، ما يسمى بـ "خوارزمية الإجماع" في Bitcoin لضمان دقة السجلات المحاسبية هو جزء من آلية التشغيل على مستوى النظام لهذا النظام الموزع ، أو يتم اعتماد خوارزمية الإجماع. يتحقق تصميم آلية التشغيل على مستوى النظام في النظام الموزع ، والسبب الذي يجعل من الصعب فهم وفهم تقنية blockchain بدقة هو أن العديد من خصائصه الأساسية تحددها آليات مستوى النظام بدلاً من الاعتماد على تقنية النقطة الواحدة. يتحقق.
بغض النظر عن تطبيق تقنية blockchain في المستقبل ، فقد جلب لنا بروزها مصدر إلهام عميق للغاية.
بادئ ذي بدء ، يسمح لنا أن نرى في صناعة تكنولوجيا المعلومات مكانًا حيًا ، باستخدام تقنية ناضجة ومحددة لخلق ابتكار على مستوى النظام ، بعيدًا عن خيال الجميع ، بعيدًا عن التكنولوجيا المحددة التي يمكن أن تحقق ، معجزة معجزة التأثير: كانت أهمية النظام عالية القيمة في ثمانينيات القرن العشرين ، وفي ذلك الوقت ، كانت هناك ثلاث نظريات مشهورة في العالم العلمي والتكنولوجي ، وهي نظرية المعلومات ، علم التحكم الآلي ونظرية النظام. نتيجة لتعميق فهم تطور العلوم والتكنولوجيا الحديثة: إن أهم مساهمة تاريخية قدمها Qian Xuesen هي غرس وجهات النظر وطرق نظرية المنظومة في العديد من المجالات الصينية ، وخاصة في مجال الفضاء الجوي.
في الصناعة التقليدية ، يمكننا أن نرى أيضًا عددًا كبيرًا من الابتكارات المنهجية التي تتجاوز التقنيات المحددة ، لنلقِ نظرة سريعة على مثال صناعة الطيران ، وكانت قوة الطائرة الأولى هي محرك المكبس ، في وقت لاحق في أواخر الثلاثينات. أخذت ألمانيا زمام المبادرة في إرسال الطائرات إلى السماء ، ثم أصبحت turbojet هي بطل الرواية في الديناميكيات الهوائية ، وهما محركان متطابقان من الناحية العلمية ، باستخدام احتراق الوقود لتسبب توسع الغاز والطاقة الحرارية في الطاقة الميكانيكية. لكن مبادئ النظام على مستوى النظام مختلفة تمامًا ، فمحرّكات Turbojet تعد ابتكارًا أساسيًا على مستوى المنظومة في أنظمة الفضاء الجوي ، ولكن التقدم الذي تجلبه ليس قدرة محركات المكبس على تحسين التكنولوجيا أو المواد على أي مستوى معين. مقارنة ، لقد أحدثت تغييرات هائلة في صناعة الطيران.
في المجال العسكري اليوم ، لم يعد قرار ميزة ساحة المعركة مجرد تطوير للسلاح المحدد بالمعنى التقليدي ، بل النظام الفائق للاندماج في البحر والبر والجو ، وهذا هو نقلة نوعية في الحرب المعاصرة.
وثانيا ، في مواجهة النتائج المبهرة التي حققها blockchain ، يجب علينا أن لا نسأل فقط: بعد أن فتحت صناعة تكنولوجيا المعلومات عصرها الذهبي ، سيكون هناك المزيد ، وراء خيالنا ، على أساس مستوى النظام تظهر الابتكارات باستمرار ، والتي لها تأثير هدام على جميع مجالات المجتمع البشري.
مقارنة مع المعجزة التي أنشأتها blockchain ، نركز خيالنا على تحسين ذكاء الأداة ، على الرغم من أنه من المنطقي ، قد يكون الأفق ضيقا للغاية ، في الوقت الحاضر ، معجزة blockchain والتكنولوجيا الذكية الأكثر تعقيدا ليست أكثر من اللازم. إن الاتصال المباشر ليس تكرارًا أو تقليدًا للأنشطة البشرية الذكية ، ولكن له تأثير هائل مذهل ، وبالطبع ، إذا تم استخدام blockchain على نطاق واسع في المستقبل ، فمن الاتجاه الحتمي أن يتم دمج العديد من التقنيات الذكية المحددة فيه.
في صناعة تكنولوجيا المعلومات اليوم ، مقارنة مع البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي ، لأن blockchain المهنية هي تقنية وحيدا نسبيا ، هو أنه يفتح صناعة تكنولوجيا المعلومات الرصد فريدة من نوعها. توفر نوافذ التطوير المستقبلي منظوراً فريداً ، حيث أن الإمكانيات التي كشف عنها قد يكون لها أهمية أكثر أهمية وهامة بالنسبة لنا لفهم التطور المستقبلي لصناعة تكنولوجيا المعلومات والحضارة الإنسانية بأكملها.
أصبح نظام تطبيق تكنولوجيا المعلومات الحالي بشكل متزايد تصميم البرمجيات ، وكما أشرنا في القسم الأول من الفصل 2 من "التحول إلى ذروة تكنولوجيا المعلومات" ، "بالمقارنة مع تصميم وتطوير المنتجات المادية ، وتطوير البرمجيات يكاد يكون اللعب مجانيًا في الفضاء الافتراضي لمورد لا نهائي ، لذا يعتبر تطوير تصميم البرامج عملية خلق فنية روحية بحتة. "إنها حرية الإبداع التي تحتوي على كتلة كما ستؤدي المعجزات إلى إنتاج المزيد من الابتكارات على مستوى النظام على اختلاف أحجام النظام بما يتجاوز الخيال الأكثر رومانسية اليوم.
إن الوظائف التي ستحققها العديد من الأنظمة ستتجاوز بكثير توقعاتنا للذكاء الاصطناعي ككل ، ولن يكون لها الوضع الذاتي للناس ، لكنها ستتجاوز كثيرا البشر في الذكاء كفرد. إن ارتفاع واتساع الجسم - تمامًا مثل الأدوات الميكانيكية للطاقة الفيزيائية المساعدة - يحققان تفوقًا شاملاً للكائنات البشرية في جميع جوانب اللياقة البدنية ، وستكون "ذكاء" هذه الأنظمة مختلفة تمامًا في طبيعتها عن الذكاء البشري ، تمامًا كما يظهر لنا نظام blockchain ، ويجري إنشاء هذه الأنظمة تدريجيا ، وسوف تشكل العالم الافتراضي معقد غير مسبوق.
في الوقت الذي نولي فيه اهتماما كاملا للتقدم وتأثير تقنيات التطبيق المحددة مثل الذكاء الاصطناعي ، يجب علينا توسيع خيالنا وإيلاء مزيد من الاهتمام للابتكار من المبادئ الأساسية على مستوى النظام والتقنيات ذات الصلة.المستقبل قد يكون تطوير صناعة تكنولوجيا المعلومات أكثر يتم تحديد هذا المستوى من الابتكار التخريبي ، وستجد تقنيات محددة مثل الذكاء الاصطناعي مرحلة أفضل وأكبر في هذه الابتكارات.
إن النظام الذكي مع الصورة الافتراضية الرئيسية كنواة في كتاب “Turning - Looking at IT Peak” هو مبدأ النظام الأساسي والمستوى التكنولوجي في صناعة تكنولوجيا المعلومات ، وهو ابتكار هام مع معنى الذكاء النظامي ، الذي يمثل المعلومات. إن أحد أهم التوجهات لتطبيق الطبقة هو التقدم الكبير في سعي الذكاء البشري ، والقفزة النوعية في أدوات الذكاء بمساعدة الإنسان.
نبذة عن الكاتب: الدكتور Xie Wei ، موهبة رائدة في قسم العلوم والتكنولوجيا الرأسمالية ، دكتوراه ، قسم الهندسة الإلكترونية ، جامعة Tsinghua ، مؤلف كتاب "مكان عملي عشر سنوات" ، "النمو - من الحرم الجامعي إلى مكان العمل" ، "Turning - Looking at IT Summit".