아래에서 과학에서 응용 분야에 이르기까지 정보 기술 산업의 다양한 요소를 살펴 보겠습니다. 불필요한 세부 사항을 밝히지 않고 본질을 드러내지 않기 위해이 체인을 과학적 원리, 기본 공통 기술, 특정 응용 기술, 기본 시스템 원리 / 기술 및 특정 응용 시스템과 같은 다섯 가지 링크는 그림 1을 참조하십시오.
그림 1 과학적 원리에서 응용 시스템에 이르기까지 이미지 소스 : 그림 작성자, 아래 그림
과학적 원리의 이해는 운동의 기본 법칙을 요약 한 것입니다, 그리고 기술은 법의 사용이다. 따라서, 제안 된 새로운 과학적 원리가, 사회가 종종 있기 때문에 너무 많은 과학적 원리의 중요성. 깊은 광범위한 영향을 미칠 수 있으므로 ' 과학 '종종, 기술적 출력의 많은 손상 온 넣어'과학 '모자. 컴퓨터 분야에서 튜링 기계 계산 복잡도 이론. 기본적으로이 범주 과학적 원칙이 컴퓨터가되었다 때문에 '과학적'이라고 명명되었습니다.
보기의 근본적인 관점에서, 때문에 인공 지능 분야의 사람들의 노력의 수십 년 후 1990 년대에 냉각 인공 지능 붐은, 일반적으로 지능형 프로세스의 본질을 이해하고 할 수없는, 따라서 과학적인 감각을 얻을 수 없었다 원칙적으로 돌파구는 이론적으로보다 진보되고 복잡한 지능형 프로세스를 지원하기 위해 디지털 기본 계산과 같은 기본적인 지능형 작업을 추상화하므로 인공 지능 분야의 출력은 풍부하고 영향력이 있지만 결코 달성되지 못했습니다. 과학 원리의 높이.
업계에서, 때로는 전체 산업을 지원하는 핵심 기술로 불리는 몇 가지 기본적인 공통 기술이있을 것이다. IT 산업에서, 운영 체제 등 데이터베이스, 집적 회로는, 기술의 수준에 속한다. 이러한 기술 . 제 II를 - 그것은 진보적 발전은 전체 산업에 미치는 영향은 전체 정보 기술 산업은 역사적인 전환점을 겪은 2010 년 이후 인도 전역 집적 회로 기술을, (참조 "IT가 피크를 내려다 포인트를 돌려"입니다입니다 세). 인공 지능뿐만 아니라 원칙 수준의 과학적인 결과이며, 지금까지 우리가 이름의 어떤 종류에서 그 기술 / 방법을 제공 여부, 일반적인 기술을 기반으로 지원에게 전체 산업을 생성 할 수 없었다.
이 수준에서 문제의 다른 유형을 해결하는 일반적인 기술뿐만 아니라 다른 기술적 인 문제에 대한 특정 응용 프로그램을 바탕으로, 우리는 우리가 같은 인공 지능의 흔적을 발견 .. - 최초의 "전환 피크가 IT를 바라 보는,"책 여덟 장 제 II : 스마트 문제 ''사람들이 우리가 효과적으로 여러 가지를 해결하기 위해 보편적 인 규칙이나 메커니즘의 몇 가지 기본 논리를 사용하는 것을 여유가있을 수 있다는 걸 때 ', 인공 지능의 연구는 여러 가지로 묶을 것 특정 문제들. 문제의 다른 유형을 위해, 우리는 솔루션의 큰 다양성을 개발뿐만 아니라 큰 진전을했다. ....... 이런, 인공 지능은 여전히 더 많은 특정의 숫자로 취급 할 수 있기 때문에 다양한 유형의 애플리케이션으로에 유틸리티 메소드는, 특정 기술 이름이 표시와 함께, 인공 지능의 이름에 이러한 고전적인 교과서에서 자신의 역할을하는 알 수없는 '인공 지능는 - 인공 지능의 다양한 분야에서 - (에이전트) 현대 방법 ', ...의 자막'현대적인 접근은 에이전트 '의 개념을 사용하려는 시도를 말한다' 통합 프레임 워크에 통합 된 방법 중. '
실제로 인공 지능과 관련된 기술 방법을 통합하기위한 에이전트 개념의 사용은 도움이되지 않는 실용적인 기술 방법, 과학적 원리의 부재 또는 기본적인 공통 기술 만이 분야에서 힘없는 현실을 보여줍니다. 지원, 기본 시스템 수준에는 효과적인 이론이 없습니다.이 해에 인기가 있었던 '심층 학습'은이 수준의 기술이기도합니다.
'심층 학습'의 개념에는 심도 깊은 믿음 네트워크, 길쌈 신경 네트워크, 순환 및 재귀 네트워크, 다양한 유형의 문제를 해결하기위한 다양한 네트워크 모델 및 알고리즘이 포함되며, 폭 넓은 '비선형 인공 신경 네트워크를 사용하여 최대 수천만 개 이상의 조정 가능한 매개 변수를 사용하여 특정'학습 / 훈련 '알고리즘을 사용하고, 많은 수의 통계 처리를 통해 이러한 매개 변수를 조정하고, 선형 피팅 (변환)은 입력 데이터 피쳐를 추출하고이어서 분류하는 기능을 수행합니다.
이것은 기술을 이해하지 못하는 많은 사람들의 상상력을 불러 일으키지 만, 특정 유형의 문제를 해결하는 구체적인 방법이지 인간과 같은 일반적인 학습 능력이 아닙니다. 실제로 정보 기술 이 분야의 대부분의 기술은 빅 데이터와 관련된 기술을 포함하여이 수준에 속하며 지능형 기술을 지원하는 기술에 속합니다. 따라서 빅 데이터, 인공 지능 및 기타 기술 간의 경계가 점점 흐려 집니 다.
'깊은 학습'(인공 신경 네트워크)을 포함한 이러한 특정 실제 기술은 종종 실험적 기법이며, 새로운 특정 문제에 적용하기 전에 문제를 효과적으로 해결할 수 있는지 또는 문제를 해결할 수 있는지 확실하지 않습니다. 어느 정도까지.
이 때문에, 학습의 깊이는, 예를 들어, 고전에 "깊은 학습"의 필드 획기적인 '깊은 학습'이이로 간주됩니다 ( '미국'이안 Goodfellow는 MIT 보도 2016 년 출판, 대기) 교과서 저자는 특히이 문제를 논의하기 위해 11 장에서 설정이 실험 기능을 깊이 학습, '실제적인 방법론'로 촬영 한 제목을 설명합니다.
이 장의 시작 부분에서 저자는 다음과 같은 문장을 썼습니다. '깊은 학습 기술을 성공적으로 사용하려면 어떤 알고리즘이 있고 왜 효과적인지 알기에는 충분하지 않습니다. 훌륭한 기계 학습자는 적절한 응용 프로그램 고유의 알고리즘과 방법의 선택은 기계 학습 실험을 기반 피드백 시스템을 모니터링하고 개선 할 수 있습니다. 기계 학습 시스템의 일상 개발, 실무자가 추가 또는 삭제, 더 많은 데이터를 수집할지 여부를 결정할 증가 또는 모델의 용량을 감소해야 정규화 용어, 개선 된 최적화 모델은 추정하고 달성하기 위해 모델을 조정하는 소프트웨어 대략적인 모델을 개선 할 수 있습니다. 이러한 작업은 많은 시간을 필요로 시도, 따라서 추측이 특히 중요하다보다는 올바른 접근 방식을 결정합니다. '이 구절은 더 완전한 계시 심층 학습이 특정 기술의 실험적 특징.
다소 현대 과학의 출현하기 전에 기존의 필드와 같은 인공 지능이 상태는, 경험을 통해 모색 사람들은 상황의 특정 문제를 해결하기 위해 정교한 도구의 다양한 종류를 디자인하고 제조 할 수있다. 풍부한 구체적인 실천 기술을 다시 중국의 역사 속에서 무수한 숙련 된 장인들은 중국이 현대 과학 기술의 추세를 따라 잡을 수 없었기 때문에이 문제를 잘 보여줍니다.
위의 레이어의 출력물을 사람들에게 직접 제공 할 수는 없으므로 기술을 실용적인 제품 / 시스템으로 전환하는 원칙과 기술이 있습니다. 여기서는 단순화를 위해 두 개의 레이어 만 있습니다. 인공 지능과 같은 기술은 시스템 수준의 기술보다는 특정 응용 기술에 속하므로 실제 응용 시스템 / 제품을 구성하기위한 기반이 될 수는 없지만 시스템 수준의 원칙과 관련 기술을 적용하여 작동해야합니다. 그 특정 응용 프로그램 수준으로,보기 인공 지능 기술의 성격을 객관적 관점에서, 그러나. 이러한 노력이 완전히 사라지지 않습니다 미래에, 주로 일본의 제 5 세대 컴퓨터와 시스템의 인공 지능 기술 구성에 따라 노력이 있었다 사용하는 기술은 합리적인 선택입니다.
기본 기술은 자신의 값은 시스템 및이 범주에 폰 노이만 아키텍처 가을로 관련 기술의 원리의 기초이며, 결정적인 역할을 재생할 수 있습니다. 그것은 컴퓨터의 분야에서 핵심 성과 해지고, 건축은 우리가 활용할 수 있기 때문에 특정 기술 설계 및 컴퓨터 시스템 제품의 제조에 관련된 실제로 컴퓨터 시스템과 함께 사용할 수있는 모든 분야에서 관련 제품 별 기술 놀이 적절한 값 있도록.
이 계층의 기본 시스템 원리와 관련 기술은 특정 응용 분야와는 상대적으로 독립적이므로 영향은 또한 전 세계적이며 독립적 인 기본 시스템의 원칙 및 위상 관계 기술뿐만 아니라 수많은 독립 시스템을 포함합니다. 인터랙티브 링크는 거시 기본 대형 시스템의 원리와 관련 기술을 구성하며, 인터넷, 클라우드 컴퓨팅이이 범주에 속한다. 네트워크 정보 기술 분야에서는 거시 시스템을 구성하는 원리와 기술이 점점 더 중요한 역할을한다. 물론 독립 기본 시스템의 혁신은 대규모 상호 연결된 시스템의 전제이며, 그 역할은보다 근본적입니다.
시스템의 기본 원리와 그 특정 응용 기술보다 훨씬 더 기술적 인 수준, 관련 혁신의 수준의 중요성은, 적어도 일부 과학적인 원리도 가깝습니다. 그래서 폰 노이만 아키텍처와 공통 기술 파를 기반으로 컴퓨터 분야에있는 이러한 높은 위치. 단지 특정 지적 능력에서뿐만 아니라, 자사의 시스템 레벨에서 인간의 두뇌의 힘.이 시스템 레벨의 장점, 우리는이 장의 첫 번째 섹션에서 언급 한 예를 사용하여, 그것을 이것은 많은 뉴런 간의 분산 된 연결에 의해 형성된 고도로 분산 된 네트워크가 아닙니다. 다음 섹션에서는 시스템 레벨에서 인간의 두뇌의 또 다른 중요한 측면을 분석 할 것입니다.
인터넷 이외의이 수준, 클라우드 컴퓨팅뿐만 아니라 비트 코인 블록 체인 기술과 함께 2009 년에 최근 관심 '블록 체인'에 속하는 우리는 기초 콘크리트를 만들 수있는 방법, 가장 이야기 획기적인 시스템 수준 등장 응용 기술은 가장 큰 가치가 있습니다.
2008 년 11 월, 인터넷에서 기사의 짧지 만 의미있는 영향에 게시 된 기사 '사토시'익명의 소스를 자신을 호출 그룹 : '비트 코인 : 피어 - 투 - 피어 전자 화폐 시스템'(비트 코인을 : 피어 네트워크상의 현금 시스템) 2009 년 1 월 3 일 Nakamoto는 Bitcoin 시스템에 첫 번째 블록 (Creation Block)을 설립하고이 블록 체인이 지원하는 Bitcoin 시스템이 작동하기 시작했습니다. 체인 기술은 공식적으로 데뷔합니다. 기술 개요는 그림 2에 나와 있습니다.
우리는 비대칭 암호화와 같은 블록 사슬의 특정 문제 사용을 해결하기 위해 기술을 찾을 수 있습니다 특정 기술 블록 체인을 검사, 변조 방지, 기존의 기술을, 등, 네트워크를 피어 투 피어있다, 없음 나카 모토는 발명 또는 그 이전 향상. 단지 개방적이고 투명한 계정, 모두가, 회계 참여할 수 감독없이, 나카 모토는 오픈 인터넷에 분산 실행을 만들었습니다 이러한 준비가 만든 기술을 사용하지만, 그것은 또한입니다 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있으며 안전하고 정확한 현금 시스템.
여전히 기본적인 타당성없이, 그러나 많은 사람들은 여전히 인간에 작성하는 바램이 있지만, 심지어 인간의 지능 시스템을 넘어 같은 정보를 가지고 있다면이 생성되기 전에, 다음 현금의 이러한 시스템은, 그것은 기본적으로 사람이라고 할 수있다 나는이 목표를 달성하는 것을 결코 생각하지 않았으며 누군가가 그것을 창조 할 수 있다고 믿지 않을 것입니다. 이것은 기존 정보의 특정 기술과 모든 사람의 상상을 초월한 정보 기술 기적입니다.
이 기적이 아니라 체계적인 혁신과 디자인 원칙을 특정 문제를 해결하는 획기적인 기술에 의존하는 것이 아니라. 나카 모토 장점을 최대한 분산 된 개방형 네트워크 환경을 인간의 행동 특성을 능숙하게 실행을 생성 오픈 인터넷 기반의 분산 시스템 블록 체인 회계 기록에 대한 보증의 비트 통화 정확한 이른바 '합의 알고리즘'이다, 그것은 분산 시스템의 시스템 레벨의 운영 메커니즘의 일부입니다. 또는 합의 알고리즘에 의해 달성 분산 시스템의 운영 메커니즘의 시스템 레벨 설계. 블록 체인 기술은 파악하고 이해하기 어려운 이유는 그것의 본질적인 특성의 많은 오히려 기술의 단일 지점에 의존하지 않고, 시스템 레벨 메커니즘에 의해 결정된다는 것이다 깨달았다.
미래에 블록 체인 기술의 적용에 관계없이, 그 출현은 우리에게 매우 깊은 영감을 가져 왔습니다.
첫째, 파괴 기적 달성 할 수있는 특정 기술을 넘어 모두가 상상하는 이상으로, 정교한 기술의 사용, 생성 할 수있는 특정 시스템 레벨의 혁신을 만들기 위해 정보 기술 산업에서의 생활을 볼 수있게 해준다 효과 시스템의 중요성은 1980 년대에 높게 평가되었으며 그 당시 과학 기술 세계에서 유명한 이론, 사이버네틱스 및 시스템 이론이있었습니다. 현대 과학 기술의 발전 키안 만든 가장 중요한 역사적 기여의 결과의 이해를 깊게하기 위해, 특히 항공 우주 분야에서 깊이 중국의 많은 지역에 이식 시스템 이론을 보는 것입니다.
전통 산업에서는 특정 기술을 능가하는 많은 체계적인 혁신을 볼 수 있습니다. 항공 산업의 사례를 간단히 살펴 보겠습니다. 초기 항공기의 힘은 피스톤 엔진이었습니다 .1930 년대 후반에 말입니다. 독일은 하늘에 제트기를 보냈고, 터보 제트는 공기 역학의 주역이되었습니다. 두 엔진은 과학적으로 동일하며, 가스 연소와 열에너지를 기계적 에너지로 사용합니다. Turbojet 엔진은 우주 항공 시스템에서 시스템 수준의 파괴적인 혁신을 일으키는 근본적인 요소로서, 특정 수준에서 기술이나 재료를 향상시키는 피스톤 엔진의 기능이 아닙니다. 그것은 항공 산업에 엄청난 변화를 가져 왔습니다.
오늘날의 군사 분야에서 전장 이점의 결정은 더 이상 전통적인 의미의 특정 무기의 발전이 아니라 해양, 육지 및 항공 통합의 수퍼 시스템입니다. 이것은 현대 전쟁에서 질적 인 도약입니다.
둘째, 블록 체인이 가져 오는 눈부신 결과에도 불구하고 우리는 정보 기술 산업이 황금 시대를 열었을 때, 시스템 수준에 기반한 상상을 넘어서는 더 많은 것이있을 것인가? 혁신은 끊임없이 나타나고 있으며, 이는 인간 사회의 모든 영역에 파괴적인 영향을 미칩니다.
블록 체인이 만들어내는 기적과 비교할 때 우리는 도구 인텔리전스의 개선에 상상력을 집중 시키지만 의미가 있지만 지평선이 너무 좁을 수 있습니다. 현재 블록 체인의 기적과보다 복잡한 지능형 기술은 그리 많지 않습니다. 직접 연결은 인간의 지능적인 활동을 되풀이하거나 모방하는 것이 아니라 놀라 울 정도로 파괴적인 영향을 미칩니다. 물론 블록 체인이 미래에 널리 사용된다면 다양한 특정 지능형 기술이 통합되는 것은 필연적 인 추세입니다.
오늘날의 정보 기술 산업에서는 대형 데이터 및 인공 지능과 비교할 때 전문 블록 체인이 상대적으로 외로운 기술이기 때문에 독창적 인 관측 정보 기술 산업을 열어줍니다. 미래 발전의 창은 독특한 시각을 제공합니다. 정보 기술 산업과 인간 문명 전체의 미래 발전을 효과적으로 파악하기 위해서는 잠재력이 더 중요하고 중요 할 수 있습니다.
현재의 정보 기술 응용 시스템은 점차 소프트웨어 설계가되어 가고 있으며 "IT의 첨단으로 전환"의 제 2 장, "물리적 제품의 설계 및 개발과 비교하여 소프트웨어 개발 무한한 자원의 가상 공간에서 거의 자유롭게 플레이 할 수 있으므로 소프트웨어 디자인 개발은 순수한 정신적 예술 창작 과정으로 간주됩니다. '블록 체인이있는 자유로운 창작의 자유입니다. 기적은 또한 오늘날 우리의 가장 낭만적 인 상상을 초월한 다양한 시스템 크기의 파괴적인 시스템 수준의 혁신을 일으킬 것입니다.
많은 시스템이 달성 할 수있는 기능은 인공 지능에 대한 우리의 기대치를 훨씬 능가 할 것입니다. 사람들의 주관적 지위는 없지만 개인으로서의 지능의 인간을 능가 할 것입니다. 보조 물리 에너지의 기계적 도구와 마찬가지로 신체의 높이와 폭은 신체의 모든 측면에서 인간의 포괄적 인 초월을 성취합니다. 이러한 시스템의 '지능'은 본질적으로 인간 지능과 크게 다를 것입니다. 블록 체 인 시스템이 우리에게 보여지며, 이러한 시스템은 점차적으로 생성되어 전례없이 복잡한 가상 세계를 형성하게 될 것입니다.
인공 지능과 같은 특정 애플리케이션 기술의 진보와 영향에 전적으로 관심을 기울이는 한편, 우리는 상상력을 넓히고 기본 시스템 수준 원칙 및 관련 기술의 혁신에 더 많은 관심을 기울여야합니다. 정보 기술 산업 발전의 미래는 이러한 수준의 파괴적인 혁신이 결정되며, 인공 지능과 같은 특정 기술은 이러한 혁신에서 더 우수하고 더 큰 단계를 찾아 낼 것입니다.
"전환점 - IT가 정점에 내려다 보이는 '지능형 시스템의 핵심으로 가상 이미지의 주요 세부 책은 정보를 나타내는 시스템 이론 및 기술에 기초하는 시스템 적으로 중요한 혁신 지능적인 의미에서의 정보 기술 산업입니다 수업을 적용하는 데 매우 중요한 방향은 인간 지능 추구의 큰 진보이며 인간이 지능적인 정보 도구의 질적 도약입니다.
저자에 관하여 : - "전환점 박사 샤오 윤, 선도 과학자의 수도, 전자 공학과,"내 경력 10 년 "의 칭화 대학 저자의 박사 부,"직장에 학교에서 성장 "- 피크는 IT 내려다 보이는".