A continuación, veamos los diferentes elementos de la industria de la tecnología de la información, en la cadena de la ciencia a la aplicación, en qué posición. Para no revelar detalles innecesarios y revelar la esencia, dividimos esta cadena en Cinco enlaces: principios científicos, tecnologías comunes básicas, tecnologías de aplicación específicas, principios / tecnologías de sistemas básicos y sistemas de aplicaciones específicas, ver Figura 1.
Figura 1 De los principios científicos a los sistemas de aplicación, fuente de la imagen: autor de la imagen, el mismo a continuación
El principio científico es un resumen de las leyes básicas del movimiento, y la tecnología es la aplicación de la ley. Por lo tanto, la introducción de nuevos principios científicos a menudo tiene un profundo y extenso impacto en la sociedad. Es precisamente porque el significado de los principios científicos es tan grande, así que ' La ciencia también es usualmente robada. Muchos productos técnicos también han sido llevados al sombrero "científico". En el campo de la computación, la máquina de Turing y la teoría de la complejidad computacional están básicamente en la categoría de principios científicos. Es precisamente por eso que las computadoras Fue nombrado como "científico".
Fundamentalmente, el auge de la inteligencia artificial se enfrió en la década de 1990 porque las personas han trabajado duro en el campo de la inteligencia artificial durante décadas y no han sido capaces de comprender la naturaleza de los procesos inteligentes en sentido general, y por lo tanto no han podido alcanzar significación científica. El avance fundamental, en teoría, abstrae la operación básica inteligente como el cálculo básico digital para soportar procesos inteligentes más avanzados y complejos. Por lo tanto, la producción del campo de inteligencia artificial, aunque rica e influyente, nunca se ha logrado. La altura de los principios científicos.
En una industria, hay algunas tecnologías básicas comunes, a veces llamadas tecnologías centrales, que soportan toda la industria. En la industria de la tecnología de la información, los sistemas operativos, las bases de datos, los circuitos integrados, etc. pertenecen a este nivel de tecnología. El progreso de toda la industria también es global. El progreso de la tecnología de circuitos integrados ha conducido a un punto de inflexión histórico en toda la industria de la tecnología de la información alrededor de 2010 (ver "Enfoque - Mirar los picos de TI" Capítulo 2 Sección III) El campo de la inteligencia artificial no solo tiene los resultados de los principios científicos, sino que tampoco ha sido capaz de producir tecnologías comunes básicas que respalden una industria, sin importar el nombre que le demos a esas tecnologías / métodos.
Sobre la base de la tecnología común, así como aplicaciones específicas para los diferentes problemas técnicos a resolver diferentes tipos de problemas a este nivel, nos encontramos rastros de la inteligencia artificial, como la que estamos .. - El primer "pico de transición con vistas a las TI", un libro En la segunda sección del Capítulo 8: "Cuando las personas se dan cuenta de que no somos capaces de resolver efectivamente varios 'problemas inteligentes' con algunas reglas o mecanismos lógicos básicos básicos, la investigación de la inteligencia artificial ha entrado en varios tipos. Entre los problemas específicos, se han desarrollado diferentes tipos de problemas y se han desarrollado muchas soluciones. También se han logrado grandes avances ... Debido a esto, la inteligencia artificial se considera cada vez más como específica. métodos de utilidad, en una en diferentes tipos de aplicaciones, con el que aparezca su nombre técnico específico, desconocido para desempeñar su propio papel en estos libros de texto clásico sobre el nombre de una inteligencia artificial es la inteligencia artificial - una El método moderno ", su subtítulo" Un enfoque moderno "se refiere al intento de adoptar el concepto de" agente "para la inteligencia artificial en diferentes campos. Entre los métodos integrados en un marco unificado '.
De hecho, el concepto de la integración con la tecnología de agentes y relacionadas con la inteligencia artificial, no hay forma de acercarse, mostrando un hecho frustrante en esta área: sólo algunos de los métodos técnicos y prácticos específicos, la falta de principios científicos básicos o tecnología común apoyo, no existe una base teórica a nivel de sistema eficaz de estos años promociona 'aprendizaje profundo', es este nivel de tecnología.
'El aprendizaje profundo' incluye el concepto de un modelo de red con varios algoritmos específicos que corresponden a diferentes redes de creencias profundidades, red neuronal convolucional, con redes de bucle recursivo, diferentes tipos de problemas que resolver. Por medio de un ordenador que son en realidad ' violencia 'potencia de cálculo, con gran escala, las redes neuronales artificiales no lineales que contienen hasta decenas de millones más parámetros ajustables, utilizando una específica' aprendizaje / formación 'algoritmo, por el procesamiento estadístico de la gran cantidad de muestras, ajustar estos parámetros para lograr la no ajuste lineal (transformación), permitiendo los datos de entrada y las subsiguientes funciones de clasificación de extracción de características.
Es algunas soluciones específicas para determinados tipos de problemas, en lugar de tener la capacidad de aprender en un sentido general, como hacen los hombres, aunque el nombre en realidad provocó la imaginación de muchos en esta zona, no entender la tecnología del hombre. De hecho, la mayor parte de la tecnología en el campo, básicamente pertenecen a este nivel, incluidos los relacionados con la tecnología de datos grande, sino que también pertenecen a la asistencia técnica de la naturaleza inteligente. por lo tanto, los grandes datos, inteligencia artificial y otras tecnologías unos a otros límites cada vez más borrosa.
Estas técnicas prácticas específicas, incluyendo el 'aprendizaje profundo' (redes neuronales artificiales), a menudo tecnología experimental, aplicado a un problema específico antes de la nueva, no podemos determinar si se puede resolver eficazmente este problema, o puede ser un problema resolver en qué medida.
Debido a esto, tomemos el aprendizaje profundo como ejemplo, en Deep Learning ('Mei' Ian Goodfellow, MIT Press, 2016), que se considera la base del campo de 'aprendizaje profundo'. En el libro de texto, con el fin de explicar las características experimentales del aprendizaje profundo, el autor establece específicamente el Capítulo 11 para discutir este tema. Su tema se toma como "metodología práctica".
Al comienzo de este capítulo, el autor escribió un pasaje: "Para utilizar con éxito las técnicas de aprendizaje profundo, no es suficiente saber qué algoritmos existen y por qué son efectivos. Un buen practicante de aprendizaje automático también necesita saber cómo la selección de un algoritmos específicos de la aplicación adecuadas y cómo supervisar y mejorar el sistema de retroalimentación basado en experimentos de aprendizaje automático. en el desarrollo diario de los sistemas de aprendizaje automático, los profesionales necesitan para decidir si desea recopilar más datos, aumentar o disminuir la capacidad del modelo, añadir o eliminar Regularización, optimización mejorada del modelo, inferencia modelo mejorada o ajuste de la implementación del software del modelo. Probar estas operaciones requiere mucho tiempo, por lo que es especialmente importante determinar el enfoque correcto sin adivinarlo. Aprendizaje profundo Las características experimentales de esta tecnología específica.
Este estado de inteligencia artificial es algo así como el campo tradicional. Antes del advenimiento de la ciencia moderna, las personas han sido capaces de diseñar y fabricar muchos tipos diferentes de herramientas sofisticadas para resolver diversos problemas específicos. Exquisito, puede no ser capaz de producir un principio más profundo, el resultado de la universalidad. En la historia de China, innumerables artesanos calificados no han podido dejar que China se ponga al día con la tendencia de la ciencia y la tecnología modernas, lo que ilustra este problema.
El resultado de las capas anteriores no puede ser servido directamente a las personas. Por lo tanto, además de ellos, existen principios y técnicas para convertir la tecnología en un producto / sistema práctico. Aquí tenemos solo dos capas por simplicidad. El hecho de que las tecnologías como la inteligencia artificial pertenecen a tecnologías de aplicaciones específicas en lugar de tecnologías de nivel de sistema, por lo que de hecho no pueden ser la base para construir sistemas / productos de aplicación reales, sino que deben estar unidas a principios de sistema y tecnologías relacionadas para funcionar. Al principio, hubo esfuerzos para construir sistemas basados principalmente en tecnología de inteligencia artificial, como la computadora de quinta generación en Japón. En el futuro, este tipo de esfuerzo no desaparecerá por completo. Sin embargo, desde la naturaleza objetiva de la tecnología de inteligencia artificial, se aplica como un nivel específico. Tecnología para usar, es una elección razonable.
Lo decisivo para que la tecnología subyacente juegue su propio valor es el principio básico del sistema y las tecnologías relacionadas. Por ejemplo, la arquitectura de von Neumann pertenece a esta categoría. Se ha convertido en un logro central en el campo de la informática porque nos permite aprovechar esta arquitectura. El diseño de la tecnología específica relacionada y la fabricación de los productos del sistema informático que se pueden utilizar realmente, y los productos del sistema informático permiten que las tecnologías específicas relevantes jueguen con su valor debido en diversos campos.
El principio básico del sistema y las tecnologías relacionadas de esta capa son relativamente independientes de los campos de aplicación específicos, por lo que el impacto también es global. Incluyen no solo el principio y la tecnología de relación de fases de los sistemas básicos independientes, sino también un gran número de sistemas independientes. Los enlaces interactivos constituyen el principio y la tecnología relacionada del sistema básico macroscópico grande. Internet, la computación en la nube pertenece a esta categoría. En el campo de la tecnología de la información en red, los principios y tecnologías que constituyen el sistema macroscópico juegan un papel cada vez más importante. Por supuesto, la innovación de los sistemas básicos independientes es la premisa de los sistemas interconectados a gran escala, y su función es más fundamental.
La importancia de esta capa de principios básicos del sistema e innovaciones técnicas relacionadas excede por mucho a las tecnologías de aplicación específicas, al menos comparables a las tecnologías comunes básicas, y algunas incluso cercanas a los principios científicos. Por lo tanto, la arquitectura de von Neumann solo está disponible en el campo de la informática. Una posición tan elevada. La poderosa función del cerebro humano no solo se refleja en la capacidad intelectual específica, sino también en su nivel de sistema. Esta ventaja en el nivel del sistema, en la primera sección de este capítulo, usamos ejemplos para señalar que No es solo una red altamente distribuida formada por la conexión distribuida entre un gran número de neuronas. En la siguiente sección, analizaremos otro aspecto importante del cerebro humano a nivel del sistema, que no está completamente valorado.
Además de Internet, la computación en nube tiene una cadena de bloques recientemente reconocida. La tecnología blockchain que siguió a Bitcoin en 2009 es la mejor manera de explicar el avance a nivel de sistema. ¿Cómo puede la capa inferior ser específica? La tecnología de aplicación tiene el mayor valor.
En noviembre de 2008, una persona anónima que se hacía llamar "Zhong Ben Cong" publicó un artículo breve pero influyente en Internet: "Bitcoin: un sistema de efectivo electrónico punto a punto" (Bitcoin: One Equivalent) El sistema de efectivo en la red.) El 3 de enero de 2009, Nakamoto fundó su primer bloque (Creation Block) en el sistema Bitcoin, y el sistema Bitcoin soportado por el blockchain comenzó a operar. La tecnología de la cadena debutó oficialmente. El esquema de la tecnología se muestra en la Figura 2.
Una mirada más cercana a las técnicas específicas en el blockchain revela que las técnicas utilizadas para resolver problemas específicos en blockchains, como encriptación asimétrica, a prueba de manipulaciones, redes peer-to-peer, etc., son todas las tecnologías existentes, ninguna de las cuales Fue inventado o mejorado por Nakamoto. Usando solo estas tecnologías listas para usar, Nakamoto ha creado una operación distribuida en Internet abierto. Sin supervisión, todos pueden participar en la contabilidad, y las cuentas son transparentes y transparentes. Sistema de caja fiable, confiable, seguro y preciso.
Si todavía no existe una viabilidad básica, pero un sinnúmero de personas todavía están ansiosas por crear un sistema inteligente que sea tan inteligente como las personas, incluso superando a las personas, se puede decir que un sistema de efectivo básicamente es cualquiera antes de que se cree. Nunca pensé en lograr este objetivo ni creo que alguien pueda crearlo. Este es un milagro de la tecnología de la información que se basa en la tecnología específica de la información existente y más allá de la imaginación de todos.
Este milagro no se basa en nuevos avances en la tecnología para resolver problemas específicos, sino en un innovador principio sistémico y diseño. Nakamoto aprovecha al máximo las características de comportamiento de las personas en un entorno de red abierta distribuida, y crea hábilmente un Sistema distribuido abierto basado en bloques en Internet. El denominado "algoritmo de consenso" en Bitcoin para garantizar registros contables precisos forma parte del mecanismo operativo a nivel de sistema de este sistema distribuido. O bien, se adopta el algoritmo de consenso. El diseño del mecanismo operativo a nivel del sistema de un sistema distribuido se realiza. La razón por la que la tecnología de blockchain es difícil de captar y comprender con precisión es que muchas de sus características esenciales están determinadas por mecanismos a nivel del sistema en lugar de confiar en tecnología de un solo punto. Realizado.
Independientemente de la aplicación de la tecnología blockchain en el futuro, su surgimiento nos ha traído una inspiración muy profunda.
En primer lugar, nos permite ver en la industria de la tecnología de la información una vida, utilizando tecnología madura y específica para crear innovaciones a nivel de sistema, más allá de la imaginación de todos, más allá de la tecnología específica que puede lograr, subversivo milagroso Efecto. La importancia del sistema fue muy valorada en la década de 1980. En esa época, existían tres famosas teorías en el mundo científico y tecnológico, a saber, la teoría de la información, la cibernética y la teoría de sistemas. El resultado de profundizar la comprensión del desarrollo de la ciencia y la tecnología modernas. La contribución histórica más importante realizada por Qian Xuesen es implantar profundamente los puntos de vista y los métodos de la teoría de sistemas en muchos campos de China, especialmente en el campo aeroespacial.
En la industria tradicional, también podemos ver un gran número de innovaciones sistemáticas que superan las tecnologías específicas. Echemos un breve vistazo al ejemplo de la industria de la aviación. La potencia de los primeros aviones fue el motor de pistón. Más tarde, a fines de la década de 1930. Alemania tomó la delantera en el envío de aviones al cielo. Luego, el turborreactor se convirtió en el protagonista de la aerodinámica. Los dos motores son científicamente idénticos y utilizan la combustión de combustible para provocar la expansión del gas y la energía térmica en energía mecánica. Pero los principios a nivel de sistema de los dos son completamente diferentes. Los motores turborreactores son una innovación disruptiva fundamental a nivel del sistema en los sistemas aeroespaciales. Los avances que aporta no son la capacidad de los motores de pistón para mejorar la tecnología o los materiales en un nivel particular. Comparable. Ha producido cambios tremendos en la industria de la aviación.
En el campo militar de hoy, la decisión de la ventaja del campo de batalla no es solo el avance del arma específica en el sentido tradicional, sino el súper sistema de integración del mar, la tierra y el aire. Este es un salto cualitativo en la guerra contemporánea.
En segundo lugar, ante los deslumbrantes resultados de la cadena de bloques, no solo debemos preguntarnos: después de que la industria de la tecnología de la información haya abierto su edad de oro, habrá más, más allá de nuestra imaginación, basada en el nivel del sistema. Las innovaciones están emergiendo constantemente, lo que tiene un impacto subversivo en todas las áreas de la sociedad humana.
Comparado con el milagro creado por blockchain, enfocamos nuestra imaginación en la mejora de la inteligencia de la herramienta. Aunque tiene sentido, el horizonte puede ser demasiado estrecho. En la actualidad, el milagro de la cadena de bloques y la tecnología inteligente más complicada no son demasiado. La conexión directa no es una repetición o imitación de actividades inteligentes humanas, pero tiene un sorprendente impacto subversivo. Por supuesto, si la cadena de bloques se usa ampliamente en el futuro, es una tendencia inevitable que varias tecnologías inteligentes específicas se integren en ella.
En la industria de TI de hoy en día caliente en comparación con los grandes volúmenes de datos y la inteligencia artificial, debido a su cadena de bloque de profesionalismo es una tecnología relativamente solitaria. Pero es que nos da abrimos una observación única de la industria de TI ventana para el desarrollo futuro, proporcionando una perspectiva única, que revela el potencial para nosotros comprender de manera efectiva el desarrollo futuro de la industria de la tecnología de la información y toda la civilización humana tiene un significado tal vez más importante y fundamental.
sistemas informáticos actuales son cada vez más un diseño de software, y como "giro - TI con vistas al pico" que el segundo capítulo de la primera sección como en comparación con el diseño de productos y desarrollo físico, desarrollo de software casi libre para jugar en el espacio virtual donde un recurso ilimitado. que incluso el diseño y desarrollo de software se considera que es un espíritu puro del proceso artístico. 'es esta libertad creativa casual, parece que el bloque de la cadena milagro, también estará conduciendo más, más allá de los límites de nuestra imaginación más romántico de hoy, el tamaño de los distintos sistemas de innovación a nivel de sistema perturbador.
Muchos sistemas se apliquen en la funcionalidad global mucho más allá de hoy y esperamos a la inteligencia artificial, que no tienen la posición dominante de una persona, pero en efecto que superará en gran medida la inteligencia humana como individuo en alcanzable la altura y el ancho - para gente como herramientas auxiliares mecánicos para lograr la aptitud en todos los aspectos de la condición física y completos que los sistemas tienen 'inteligente' y no habrá diferencias significativas en la naturaleza de la inteligencia humana, como. sistema de bloque de la cadena nos muestra que estos sistemas se están creando poco a poco, y se formará un mundo virtual de una complejidad sin precedentes.
Si bien el impacto de la plena atención a la aplicación específica del progreso de la tecnología de inteligencia artificial y traer, debemos ampliar nuestra imaginación, prestar más atención a los principios de innovación a nivel de sistema subyacentes y tecnologías relacionadas. El desarrollo futuro de la industria de TI, puede ser más por el Este nivel de innovación subversiva está determinado. Y tecnologías específicas como la inteligencia artificial encontrarán una etapa mejor y más grande en estas innovaciones.
"Turning Point - TI con vistas a la cima", un libro con los principales detalles de la imagen virtual como el núcleo de los sistemas inteligentes es la industria de tecnología de la información en la teoría de sistemas y bases técnicas, una innovación inteligente sentido de importancia sistémica, lo que representa la información Una dirección extremadamente importante para la aplicación de la clase es un gran avance en la búsqueda de inteligencia humana, y un salto cualitativo en las herramientas de inteligencia asistida por humanos.
Sobre el autor: Dr. Xie Yun, la capital de los principales científicos, el Dr. Departamento de Ingeniería Electrónica, autor de la Universidad Tsinghua de "diez años de mi carrera", "crecimiento - de la escuela al trabajo", "punto de inflexión - el pico con vistas TI".