Wie ik ben? Waar ben ik voor geboren? Hoe moet ik leven? Er zijn veel artikelen, veel boeken en veel filosofische scholen ontstaan om de grootste vragen over het menselijk bestaan op te lossen. In dit artikel willen we via de onderstaande reeks artikelen diepgaande beschouwingen over deze fundamentele filosofische kwesties introduceren bij de lezers, vanuit het perspectief van een wereldwijd toonaangevende technologie-expert.
De serie artikelen is een vertaling van een artikel over The Edge van auteur Kai-fu Lee, oprichter van technologie-investeringsmaatschappij Sinovation Ventures, volgens Forbes nummer 1 in China. Lee heeft onderzoeksfuncties bekleed bij Apple en had de leiding over de activiteiten bij Microsoft en Google China. Lee is ook de computerwetenschapper die 's werelds eerste stemherkenningssysteem heeft ontwikkeld. Lee's systeem wordt momenteel gebruikt in Apple's Siri, Microsoft-producten en vele andere bedrijven.
Auteur Kai-fu Lee, oprichter van China's nummer 1 technologie-investeringsmaatschappij Sinovation Ventures (Foto: China Daily)
DEEL 1: DE EERSTE EN TWEEDE GOLF VAN KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE
De eerste golf van kunstmatige intelligentie
Net als iedereen zijn de vragen die ik mezelf altijd stel: wie ben ik en waarom besta ik? Wie zijn wij als mensen, waarom bestaan wij? Toen ik op de universiteit zat, had ik een veel onschuldiger kijk. Ik had een grote passie voor computers, voor kunstmatige intelligentie, en ik dacht dat ik voorbestemd was om met computeralgoritmen te werken, en me samen met mijn collega’s voor te stellen hoe de hersenen werken, hoe computers net zo slim kunnen zijn als de hersenen, en zelfs de hersenen kunnen vervangen. hersenen, en dat wordt kunstmatige intelligentie genoemd.
Dat was destijds mijn simpele visie. Ik heb het gevolgd tijdens mijn studie, tijdens mijn masterjaren. Ik ging naar Carnegie Meelon en promoveerde op spraakherkenning , waarna ik bij Apple, SGI, vervolgens Microsoft en Google ging werken. In die bedrijven bleef ik werken aan kunstmatige intelligentie. Ik denk dat ons streven naar hoe intelligentie werkt en ons begrip van kunstmatige intelligentie bij ons terug zal komen en zal zeggen: "Ah, zo werken de hersenen." We simuleren het, en dat is de definitie van intelligentie. Dat zou het belangrijkste moeten zijn in ons leven: ons IQ, ons vermogen om te denken, analyseren, voorspellen, begrijpen – dat alles kan worden ontwikkeld door middel van simulatie op de computer.
Ik had het geluk om Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon (drie wetenschappers die als pioniers op het gebied van kunstmatige intelligentie worden beschouwd) te ontmoeten, en mijn mentor Raj Reddy (Dabbala Rajagopal ‘Raj’ Reddy, een Indiaas-Amerikaanse computerwetenschapper, is ook een AI-pionier). Al deze mensen hebben een diepgaande invloed gehad op de manier waarop ik denk. Het is harmonieus dat zij ook inzicht in intelligentie nastreven. Destijds was de opvatting dat we menselijke intelligentie zouden implementeren als regels voor menselijke manieren van handelen, als we een proces zouden aanreiken waarmee we ons denken in concrete stappen kunnen uitvoeren.
Als ik bijvoorbeeld honger heb, wil ik uit eten gaan. Ik heb deze maand per ongeluk veel geld uitgegeven, ik ga naar een goedkopere plek. De goedkopere plaats zou McDonald's zijn. Bij McDonald's vermijd ik gefrituurd voedsel, dus ik krijg alleen een hamburger. Die ‘als, dan, anders’-dingen zijn hoe we denken (zoals we denken), en zo werkt het genereren van expertsystemen of symbolische AI. Ik besef dat het erg beperkend is, want als we de regels opschrijven, zijn het er te veel.
Bij MCC (Consortium of Microelectronic Computer Companies) was er een professor genaamd Doug Lenat, een van de slimste mensen die ik ken. Hij huurde honderden mensen in om alle regels op te schrijven die we maar konden bedenken, in de veronderstelling dat we het op een dag voor elkaar zouden krijgen, en dat zouden de hersenen zijn. Zijn onderzoek wordt gesponsord door Apple en Microsoft. Ik herinner me nog dat toen ik hem bezocht, hij me al die verschillende soorten bloemen liet zien en zijn kennis deelde over wat elk type bloem is, hoeveel bloemblaadjes elke bloem heeft en welke kleuren hij heeft. Het blijkt dat er te veel kennis in de wereld is die we niet kunnen verwerken, en dat de interacties ervan te complex zijn. Dat mechanisme, de op regels gebaseerde systemen, we weten niet hoe we het moeten bouwen.
Dat was de eerste golf. Mensen raakten opgewonden en dachten dat we de regels konden schrijven, maar het werd een complete mislukking. Het resultaat van die mislukking is dat er in sommige opzichten maar een paar nuttige toepassingen zijn. Dat doet mensen geloven dat AI heeft gefaald en niet de moeite waard is om na te streven.
Baanbrekende wetenschappers op het gebied van kunstmatige intelligentie waar Kai-fu Lee diep door werd beïnvloed: Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon, Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy (Foto: Slideplayer, Wikipedia)
De tweede golf van kunstmatige intelligentie
Ik had het geluk mee te kunnen doen met de tweede golf, die samenviel met mijn doctoraatswerk aan Carnegie Mellon. Bij dat werk vroeg ik me af of we een soort statistiek of machinaal leren konden gebruiken. Wat als we van alle dingen monsters zouden verzamelen en de systemen zouden trainen? Het kunnen stemvoorbeelden zijn om verschillende geluiden in het Engels te trainen, honden- en kattenvoorbeelden om dierherkenning te trainen etc. Ze gaven destijds goede resultaten. Het type technologie dat ik in mijn proefschrift heb ontwikkeld en gebruikt heet "Hidden Markov Models", het eerste voorbeeld van een op zichzelf staand luidsprekersysteem met spraakherkenning. Dit systeem werd en wordt nog steeds gebruikt in veel producten, zoals Siri, het spraakherkenningssysteem van Microsoft, en andere technologieën die worden gebruikt in computerstem en computervisie. Ik deed dat werk bij Carnegie Mellon in de jaren tachtig, voltooide mijn proefschrift in 1988 en ging van 1990 tot 1996 bij Apple werken, en daarna bij Microsoft Research rond 2000.
We waren optimistisch dat de berekening voor dit werk effectief was, omdat we de resultaten zagen verbeteren. Maar na tien jaar werk zien we dat kritische verbeteringen hun grenzen bereiken. Ze konden niet verder naar boven, dus we waren bang. Nogmaals, veel mensen zeggen: "Je kunt 1000 woorden en 100 objecten herkennen, maar niet meer. Mensen kunnen een oneindige woordenschat begrijpen, inclusief nieuw gevormde woorden. Dat is niet intelligent. Dat is geen AI." De tweede ineenstorting van de kunstmatige intelligentie vond plaats omdat het er niet in slaagde te bewijzen dat machines konden doen wat mensen konden.
Volgens VnReview Zie meer:
Het orgaan dat de nationale privacywaakhonden van Europa verenigt, zei donderdag dat het een taskforce heeft opgericht die zich specifiek bezighoudt met ChatGPT
Deense en Amerikaanse wetenschappers hebben samengewerkt om een AI-systeem te ontwikkelen genaamd life2vec, dat in staat is om het tijdstip van menselijke dood met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.
Een AI-algoritme genaamd Audioflow kan naar het geluid van het plassen luisteren om abnormale stromingen en bijbehorende gezondheidsproblemen van de patiënt effectief en met succes te identificeren.
Door de vergrijzing en de afnemende bevolking van Japan heeft het land een aanzienlijk aantal jonge werknemers nodig, vooral in de dienstensector.
Een Reddit-gebruiker genaamd u/LegalBeagle1966 is een van de vele gebruikers die verliefd zijn op Claudia, een filmsterachtig meisje dat vaak verleidelijke selfies deelt, zelfs naakte, op dit platform.
Microsoft heeft zojuist aangekondigd dat nog twaalf technologiebedrijven zullen deelnemen aan zijn AI for Good-programma.
Gebruiker @mortecouille92 heeft de kracht van de grafische ontwerptool Midjourney aan het werk gezet en uniek realistische versies gemaakt van beroemde Dragon Ball-personages zoals Goku, Vegeta, Bulma en oudere Kame.
Door enkele voorwaarden toe te voegen of enkele scenario's in te stellen, kan ChatGPT relevantere antwoorden op uw vragen geven. Laten we eens kijken naar enkele manieren waarop u de kwaliteit van uw ChatGPT-reacties kunt verbeteren.
Midjourney is een kunstmatig intelligentiesysteem dat de laatste tijd voor ‘koorts’ zorgt in de online community en de kunstenaarswereld vanwege zijn buitengewoon mooie schilderijen die niet onderdoen voor die van echte kunstenaars.
Dagen nadat China de uitbraak had aangekondigd, bleef het AI-systeem van BlueDot, met toegang tot wereldwijde gegevens over de verkoop van vliegtickets, nauwkeurig de verspreiding van het Wuhan Corona-virus naar Bangkok, Seoul, Taipei en Tokio voorspellen.
