مع دخول مؤتمر الإنترنت الثالث اليوم الثاني، الرئيس التنفيذي لشركة Sogou السيدة يو أيضا عرض المرحلة، وقال انه المشتركة فهمه لعمق تعلم كممثل الذكاء الاصطناعي.

وقالت خطاب كامل من AlphaGo ولي سي دول مبارزة للقيادة السيدة يو ان هذه المعركة أصبح بداية من الذكاء الاصطناعي فجر، ولكن كمدير المنتج، السيدة يو يعتقد أن هناك ثلاثة منتجات من الاتجاه الذكاء الاصطناعي:

• الاعتراف. ويشمل التعرف على الكلام، التعرف على الصور والتعرف البصري.
• الخلق. على سبيل المثال، على أساس خريطة، فمن الممكن لتوليد النص، وحتى تولد الموسيقى،
• الحكم. هذا هو القرار، وهذا الاتجاه هو الأكثر أهمية، من أهمية تجارية كبيرة.

ثم، والعودة إلى موضوع الخطاب AlphaGo نفسه؛ قالت السيدة يو:

إذا لم يكن هناك منصبه قبل ثلاثين مليونا حرب بين الانسان والآلة لعبة الشطرنج، AlphaGo لا تستطيع القيام به هو تعلم كيفية الفوز إلا من خلال تعزيز القدرات البشرية. إذا كان الهدف هو آلة، وآلة يمكن أن تفعل الذاتي التعلم وتفتح آفاقا جديدة، وأننا من عهد جديد من الذكاء الاصطناعي حتى أقرب.

كما تحدثت السيدة يو فشل AlphaGo في الدور الرابع من. وأشار DeepMind المهندسين شركة يقولون إن فشل السبب، وليس هناك خلل البرنامج، هو عمق التعلم في حد ذاته هو عنق الزجاجة. حتى يونيو من هذا العام، لم يتم حل هذه المشكلة، وحتى AlphaGo يمكن مجرد كبيرة في الشوط الرابع، قد يكون هناك مشاكل جديدة.

وبناء على ذلك، قالت السيدة يو، هناك اختناق في دراسة متعمقة.

بالإضافة إلى AlphaGo، العديد من جوانب التنمية الحالية الذكاء الاصطناعي هي أيضا مشكلة كبيرة. على سبيل المثال، التعرف على الكلام، في بيئة هادئة معدل دقة قد تصل إلى 95 أو أكثر، ولكن عندما يكون هناك ضجيج، والنتائج التعرف على الكلام تسقط فورا. في الواقع، حتى بما في ذلك تقنيات معالجة تحليل الدلالي واللغة الطبيعية جوجل لا تزال إشكالية.

وبالإضافة إلى ذلك، كما تحدث السيدة يو عن الطائرات بدون طيار. وهو يعتقد أن:

للمشاهد على الاطلاق، لمشهد مغلق، يمكن أن السيارات بدون سائق في الواقع أن تستخدم، ولكن لبيئة مفتوحة حقا، لا تعمل فقط على السيارات عالية السرعة على الطريق أو حلقات لتكنولوجيا البشرية الحالية، فمن غير آمنة أ.

ما يلي هو السيدة يو سجل كلمة في المؤتمر العالمي الإنترنت على:

أنا أحب السيد تشانغ يى مينغ سهم فقط، كشركة رائدة لم يمض وقت طويل للحصول على مثل هذه النتيجة اليوم، والتكنولوجيا، ليس فقط، ولكن أيضا مشاعر. تم 12 مباراة الاستماع إلى مشاركة، المرة الأخيرة التي تجلب لك فهمنا الذكاء الاصطناعي.

هناك 12 مباراة أمام منتصف التكنولوجيا والمنتجات، وآمل أن أتمكن من أن أقدم لكم بعض حصة محتوى مختلف مع وجهة نظر فريدة خاصة بها.

اليوم بداية ذكرنا AlphaGo هذه المسألة، وذلك بداية من الذكاء الاصطناعي فجر اليوم، وعمق التعلم في منتصف معظم تحمل مسؤوليات مهمة. اليوم نبدأ الخيال من الوقت، فمن الممكن أن تعتقد أن مستقبل الذكاء الاصطناعي محل الناس فعلا، وآمل أن حصة أكثر من الذكاء الاصطناعي اليوم لمعرفة ما يجب القيام به اليوم، ما لا تفعل، ما مستقبل المثالي النهائي ونعم. بعد AlphaGo، ونحن نرى اختراقات الأكثر أهمية في مجال الصوت والصورة، ولكن في الواقع التقدم بطيء في حقل النص، واليوم سيكون هناك بعض انفراج في داخل الترجمة الآلية، ولكن المزيد من الأسئلة والأجوبة أو صوت آخر فهم لا يكفي.

لذلك، علينا أن نعود إلى اختبار تورينج خارج AlphaGo، اقترح في 1950s تورينج آلة النظام حوار مسابقة ومثل هذا المفهوم. تشعر بالقلق الافتتاح، لدينا الشعور الحدسي هو أن صورة صوت تقدما سريعا اليوم، ولكن معالجة اللغة الطبيعية بطيء.

التكنولوجيا جانبا، ومدير المنتج، وسوف أذكر اتجاه الذكاء الاصطناعي لديها ثلاثة منتجات، جلسة اليوم تحدثنا عنها، ودعا الاعتراف، التعرف على الصوت، والتعرف على الصور، التعرف البصري. ذكر آخر من الجميع لخلق أكثر، استنادا إلى الخريطة، فإننا توليد وصف نصه، وتوليد الموسيقى، وتوليد صورة، وهذه هي. هناك شيء واحد إلى القاضي، وهذا هو، ونحن نتحدث عن اتخاذ القرارات. هذه الأمور الثلاثة، وتحدثت مع بعض الناس لا تستثمر، وقلت لهم بين الأهم من ذلك، هناك أهمية تجارية كبيرة غير أن القاضي اليوم لحصة عندما يكون هناك ذكر لمفهوم مماثل.

ذكرنا عدة مستويات الذكاء التقدم إلى الأمام الاصطناعي، أريد تغيير لغة لوصف، فإن المهندسين في عصر اليوم من الذكاء الاصطناعي يكون في موقف متزايد الأهمية. ذكرنا في بداية الطريقة التقليدية هي أن يحكم على الآلات، مع تطوير النظام الإحصائي، بما في ذلك عمق التعلم، بدأنا لجعله أسهل للرد على الآلات. وقال عادل Tangdao شنغ التعلم تحت إشراف مثل هذا الطريق، لذلك، في تراكم ما يكفي من البيانات، يمكننا أن نجعل آلات أكثر ذكاء.

هناك أكثر الطرق المتطورة إلى الجهاز المستهدف. AlphaGo يجمع بين عدة مجموعات من هذه الخوارزميات. لكن أتواصل معهم المهندسين عند هذا الهدف لتعزيز تعلم آلة ليست ناضجة بعد. وهذا هو، إن لم يكن قبل ثلاثين مليونا أدوار حرب بين الانسان والآلة لعبة الشطرنج، AlphaGo مثل هذا الجهاز ليست قادرة على القيام بذلك إلا من خلال تعزيز التعلم للفوز البشرية. وأود أن يشعر على المستوى الفني هذا هو الحاجة الأولوية للكسر. إذا كان الجهاز الهدف قادرة على تحقيق اختراق التعلم الذاتي جديد، أننا من عهد جديد من الذكاء الاصطناعي حتى أقرب.

في يونيو من هذا العام، وذهبت إلى لندن، ولكن أيضا مع المهندسين DeepMind للقيام الصرف. أنا آلة غريبة لا سيما في الشوط الرابع لعبة الشطرنج خسر، وأنا واجهت أول مشكلتهم هو كيف يمكن للالشوط الرابع يحدث؟ قالوا لي أنه لا يوجد خلل البرنامج، هو عمق التعلم في حد ذاته هو عنق الزجاجة. بطولة العودة مارس، ذهبت إلى لندن في يونيو، لقد مرت ثلاثة أشهر. ثلاثة أشهر. عذرا، لا تزال لم تحل هذه المشكلة. ولكن هو جيد في الأسبوع الأول بعد خروجي، لعبة الشطرنج الرابعة من قبل برامجها للحق في وجه، لكنه سئل عما اذا كان إصلاح هذا الخطأ؟ وقال المهندس لي أن ليس فقط يمثل الدور الرابع الذي معينة مشكلة الجهاز لا يمكن حلها تماما، لكننا ما زلنا لا نعرف ستستمر في AlphaGo تحت أي ظرف من الظروف خطأ، لذلك نحن نعرف التعلم العميق للنظام من هذا القبيل لا يزال لديه عنق الزجاجة لل . حتى اليوم أريد أن أتحدث عن بمزيد من التعلم عمق كممثل للتقنيات الذكاء الاصطناعي التي لا تطير حيث يوجد في المنتج لا تنطبق.

السؤال الأول أن نسأل التعرف على الكلام يطير ذلك؟ وقد ذكرت للتو بايدو وتينسنت مثل هذا قدرات التعرف على الصوت، واليوم أنا معكم تجريبي تحدث أيضا حول التعرف على الكلام، وهو Sogou التكنولوجيا الخاصة بها. بيئة هادئة لدينا معدل دقة التعرف إلى 95 أو 97، ولكن إذا كان هناك يقلل الضوضاء بسرعة، هذا الضجيج قد يكون مجرد السيارات ضجيج المحرك والرياح والضوضاء، وضعنا الضوضاء كما أشرف على البيانات الخام إلى التعلم داخل النظام، تصبح هذه مشكلة الضوضاء واحدة من الآلات يمكن أن ينظر إليه. ولكن لنفترض أن اثنين من الناس يتحدثون في الوقت نفسه، ماذا يحدث؟ ان اقول لكم ان في الأوساط الأكاديمية اليوم لا يزال لا يوجد حل، بينما يتحدث شخصان، لم نر مثل هذا الضجيج، لا أستطيع أن أفعل في وقت مبكر من التدريب.

في يونيو من هذا العام، وأنا أيضا طلبت من الأكاديميين الذين بالضبط كيف الفرق بين الناس مع الأجهزة على حل التعرف على الكلام؟ لدينا آلة يمكن أن تعتمد طريقة ستيريو للا تعترف الموجهة، ونحن جعل مجموعة وميكروفون، من خلال ثلاثي الأبعاد طريقة لمعرفة إذا كان شخص يتحدث، وشخص آخر ليقول للتخلص من الرجل حتى تجف ذلك؟ إذا وضعت واحدة سد الأذن، وأنا لا يمكن من وسط اثنين من الناس الذين كانوا يتحدثون بها، أو شخصين تسجيل صوتي لأحادية الأشرطة حيث يمكن للناس أن يتعرف عليه؟ هنا كيف تنظرون؟ يمكن للناس، لذلك الناس ليسوا بنفس الطريقة مع الجهاز. لذا، قلت بعض من الدكتور دردشة، كيف بالضبط الاعتراف؟ لأن اثنين من الناس ليسوا نفس الصوت أو شخص بصوت عال، صوت صغير لشخص ما، أو لأنهم يتكلمون لغات مختلفة؟ ضحك ذلك الطبيب، وقال: كلما شخصين في نفس الوقت هناك وقت في الكلام، طالما أنها تجد فرقا، والناس سوف تكون قادرة على وضع بصوت واحد تحديدها، لذلك الناس لديهم فرقا كبيرا في هذه العملية مع تجهيز الجهاز. أنا هنا للا تبدأ. ونحن نعتقد أن التعرف على الكلام لديها يزال هناك الكثير من الفرق في الذكاء الجهاز مع الناس الحقول الأكثر نضجا.

شيء آخر هو الدلالي الطيران بها؟ ومن فهم اللغة. قبل أن يتم حلها جوجل من خلال طريقة رسم خرائط المعرفة، ونحن الآن اجه عنق الزجاجة. في يونيو من هذا العام، وأنا أراهم في معظم نظام الحوار الانسان والآلة المتطورة في المختبر، ويمكن هذا النظام تساعدك على كتاب ترتيب والفنادق. في أثناء الحوار، أداء الجهاز مدهش، دعنا نذهب محاولة، في منتصف هناك رابط الرجاء ملاحظة أن بدء تشغيل الجهاز لأطلب منكم، تحتاج للسيارات، أماكن وقوف السيارات أم لا؟ إذا كان هذا الوقت، ونحن الرد على أو لا، لا مشكلة. ونحن نقول، لم يكن لدي أي سيارة. ونحن نعلم جميعا ما هو نوع من آلة؟ لم أكن أفهم أنها تمثل تماما السيارة ولست بحاجة أماكن وقوف السيارات، وذلك لأن أجهزة اليوم في مفاهيم فهم اللغة الطبيعية لا يزال هناك لا يكفي. لذلك، معالجة اللغات الطبيعية التي يمكن القيام به، ولكن، لفهم صوت الآن لا تزال لا تطير المرحلة.

أصدرت جوجل هذا العام أيضا مجموعة من اللغة الطبيعية لتكون قادرة على القيام تحليل محرك الجملة، موضوع، المسند، يمكن أن تثار الكائن، ولكن دقة قد يكون مجرد 90، فإنه أثار لا يصل، وأنه لا يمكن أن نقول لماذا ذلك؟ لأن هذا الوقت وحده للاحصاءات، من خلال قواعد اللغة يحظى بدعم لا يكفي، ونزولا على ضرورة فهم مفهوم محدد الجملة لإزالة الغموض، كما نعلم أنه من المستحيل وضع الطريق على رأس ثلاجة، للناس من حيث هو مسألة بسيطة خاصة، ولكن التحدي للكمبيوتر بشكل كبير جدا، لذلك هذا هو تمثيلية من عمق تعلم الذكاء الاصطناعي هو ليس المكان بما فيه الكفاية.

وهذه القضية حساسة جدا، تطير بدون طيار ذلك؟ بايدو اليوم صدر جعل الموقع أيضا سيارة بدون سائق، ولكن من وجهة نظري لفهم، إذا التكنولوجيا البشرية اليوم، وينظر إلى مكان الحادث، وأغلقت مكان الحادث للسيارات بدون سائق يمكن بالفعل استخدامها، ولكن لبيئة مفتوحة حقا، لا تعمل فقط على السيارات عالية السرعة على الطريق أو الخواتم، وأنا آسف لتكنولوجيا البشرية الحالية، فمن غير آمنة. لأن هذا السيناريو طالما لم أر ذلك، فإنه يمكن أن تجعل أخطاء جسيمة، مثل AlphaGo مثل لعبة الشطرنج، وسوف تذهب فجأة مجنون، لذلك يمكن أن نسميه حملة مساعدة ممكنا، من دون طيار أمام اختراقات تكنولوجية جديدة، أعتقد أننا قد باءت بالفشل.

حتى اليوم نذكر ضعف عمق التعلم من أكثر، وهذا في حد ذاته أمر غير شفاف، لذلك يقتصر موثوقيتها، وعدم المنطق القدرة، وبخاصة عدم فهم الرموز. إذا لم تتمكن من فهم الرموز وفهم اللغة الطبيعية سوف يصبح عنق الزجاجة. وحتى مع ذلك، ذكرنا أيضا أنه يمكن أن تحل محل بعض الصناعات، مثل مشغلات والأطباء والسائقين، والآلة التي يمكن القيام به بشكل جيد في الثانوية، ولكن لم نر لعدد من الأمور الإبداعية، والتخطيط والبحوث في الواقع، فإنه من الصعب جدا. اليوم، ونحن نرى في الآلة الإعلامية يمكن كتابة مقالات، الرسم التلقائي تلقائيا، وأعتقد أن المزيد من البحوث في المستوى بها لتبين لنا بعض الأمثلة، ولكن لا يمكن أن تحل محل وصل الناس إلى مرحلة الاستخدام الفعلي.

لذلك هناك أضع لك وصولا الى خفض سقف التوقعات من الذكاء الاصطناعي، وسئل أيضا ما إذا كان سيكون هناك مرة الثالثة في انخفاض المد؟ AI التفكير مرتين قبل وصولنا، ولكن هذه المرة قد تكون أفضل من ذي قبل. قبل الذكاء الاصطناعي مرتين قبل انخفاض المد، طلبنا معلم، أنت دراسة الذكاء الاصطناعي ذلك؟ هذا هو لعنة عليه وسلم، لأن AI لا تطير. وهذا هو أول الوقت الحقيقي في الاستخدام، وبالفعل في معالجة اللغة، معالجة الكلام، ومعالجة الصور وعدد من مساحة بيانات عالية الأبعاد، فإنه يمكن القيام بعمل أفضل من الناس. لذلك، والفرق هو الكثير من المال، واستثمار رأس المال إلى الذكاء الاصطناعي، وهناك عدد كبير من الباحثين العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي بعد التخرج، والتي ليست هي نفسها كما هو الحال مع الأعمال السابقة، فإنه بدأ مع يد واحدة، من ناحية أخرى بدأنا نتطلع إلى الاستمرار في إنتاج اختراقات جديدة.

وأنا شخصيا وهذا هو متفائل، ولكنني لن يكون في حالة عصبية شديدة، وربما لدينا محرك البحث الخاص التي من شأنها أن تكون جزءا من التخريب.

في ذلك، وأنا بدأت التفكير في المستقبل من مكان ما الطريق؟ من وصف بلدي، والمستقبل هو عصر البحث الذكاء الاصطناعي للتاج. لماذا تقول؟ ما هو مستقبل البحث؟ ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي؟ لماذا هو تاج؟ ببساطة، وأعتقد أن مستقبل أسئلة البحث والأجوبة هو الروبوت، لأننا معتادون على شيء واحد، هو أن القيام بعملية بحث عندما كنا أولا إدخال الكلمات الرئيسية، ثم تعطيك 10 أو 10 نتائج ربط، ولكن هذا هو حقا هي أفضل طريقة للقيام بذلك؟ بالتأكيد لا يكفي. وسوف أذكر أيضا ما إذا كنا نستطيع استخدام نهج شخصي يجعل نتائج البحث أكثر دقة، ولكن في الواقع يمكن أن توفر معلومات شخصية محدودة جدا. هذا النظام يمكن أن تجعل حقا طريقة مفيدة لاستخدام الأسئلة. وأحد أسباب هذا السؤال السابق ليس لأن الجهاز لم يفهم ما تقوله. حقا بعد على الأسئلة، فإنه يمكن أن تعطيك 10 من يصبح الارتباط أعطيك جوابا، وسوف يكون أفضل بكثير.

يمكننا أن نتصور، إذا كنت تسأل عبارة آلة، "مؤتمر وتشن"، هذه المعلومات لا يمكن أن تعطي ما تريد، على الأكثر، إلا أن الأخبار، ووتشن ويكيبيديا أو الموقع الرسمي لتقديم لكم، ولكن إذا كنت تسأل لوتشن يوم افتتاح الجمعية العامة؟ هذه المرة آلة لديها فرصة لأعطيك جوابا أفضل. لذلك أعتقد أنه مع التقدم التكنولوجي إلى أسفل، بحث سيتم تلقائيا تحويل محركات في السؤال والجواب المحرك.

في هذا الطريق هناك، والكثير من الشركات تقوم، بما في ذلك شركة آبل، ومايكروسوفت، والأمازون، وجوجل، وهناك أقرب النظام يبدأ الحوار نعرفه هو سيري أبل، وهذا النظام لم ينجح في الصين مع عدد قليل جدا من الناس، وليس استخدام اللغة الإنجليزية يعرفون الآن ما الذي سيحدث؟ لماذا غير ناجحة؟ لسبب بسيط هو أنه الآن في التكنولوجيا لم يحن بعد، والآن لدينا القدرة الطبيعية لفهم اللغة والقدرة على معالجة اللغة الطبيعية ما زالت محدودة جدا، وأنا أفكر، لماذا أصدرت أبل سوف مثل شركة يخرج من هذا السعي من النظام في نهاية المطاف؟ أحد الاحتمالات هو أن يكفي المعرفة التقنية أبل، احتمال آخر وأعتقد أنه من الاستعداد لستيف جوبز، ونحن نعلم عندما الافراج عن اي فون، وقال انه تم وهو يرقد على سريره مشاهدة المؤتمر الصحفي، المؤتمر اكتمال، وقال انه قريبا أسفرت عن مقتل. لذلك هذا هو مثل طفل سابق لأوانه في اي فون 4S الافراج هناك، لذلك أعتقد أن مثل هذا النظام يمثل وظائف تخيل للإنسان تفاعل الإنسان والآلة هي في نهاية المطاف للغاية.

في الواقع، فإن الكثير من لدينا الأدب والسينما والعلوم الأسئلة والأجوبة الخيال الذي سيحال إلى الجهاز، سواء كانت "حرب النجوم"، "المارينز سوبر"، "بين النجوم" سيتم المشار إليها. واحد من أعظم كاتب الخيال العلمي اسحق اسيموف داخل روايته أيضا فيلم قصير بعنوان "السؤال الأخير"، وقال انه يصور البشرية هو إنشاء جهاز الكوكب بأسره، وتستخدم الكون من الطاقة يصل. الجهاز لا يمكن الإجابة على هذا السؤال في نهاية المطاف، وهذا هو كيف ولد الكون، ولكن الأسئلة الأخرى التي يمكن أن يجيب. لذلك الأدب، في الواقع، لأنها تمثل تفكيرنا على جهاز مسابقة.

بالإضافة إلى محركات أخرى من أن تفعل أسئلة وأجوبة بحث، ونحن نعلم أن في الصين Sogou طريقة إدخال لديها 300 مليون مستخدم، ما هو أسلوب الإدخال في المرة القادمة؟ سأذكر علاقة مع QA.

قبل مناقشة مدخلات لدينا العديد من الأصدقاء وقال لي ان الصوت هو الأهم، بحث الكلاب لديها تكنولوجيا التعرف على الكلام والتوليف الصوتي التكنولوجيا كاملة، ولكن في قلبي، وهذا أبعد ما يكون عن القانون مدخلات النهائي، فإنه في الحقيقة في نهاية المطاف غير يمكنك البدء في البحث عن المعلومات لتساعدك على التفكير. لقد أثبتنا فقط هو القدرة على سهم الواحد، ويمكن الجواب الحقيقي تعطيك القدرة على تقديم عرض جديد في وقت لاحق.

عندما نناقش المسائل الفنية والأجوبة ومناقشة الحوار بين الإنسان والحاسوب، طريقة إدخال ربما يكون واحدا من أفضل قطع المشاهد. ذكرنا سابقا أن سر بايدو أو مساعد جوجل، والذي هو محرك منفصل، ولكن طريقة إدخال باعتبارها تجسد الآلهة الشخص، يو تشنغ دونغ ذكرت للتو هذا المفهوم الاسهل لتساعدك على التفكير في إنشاء الناس، طريقة الإدخال أيضا من أداة الصوتية لبدء محادثة وأسئلة وأجوبة النظام.

Sogou لدينا اثنين من المنتجات الأساسية، مدخلا واحدا، بحث واحد، فإنه أشار إلى التعبير المعلومات والحصول على المعلومات والتعبير والسماح لمزيد من البساطة. مع تطور التكنولوجيا AI، ونحن قادرون على التفكير تحرر الإنسان أفضل الحقيقي. لذلك لدينا فكرة، أمرين، واحد هو أن تفعل التفاعل الطبيعي، وليس فقط الكلام، ولكن اللغة. وبالإضافة إلى ذلك، والمعرفة هي أن تفعل الحساب، والسماح للآلة لبناء تدريجيا قدرة المنطق. Sogou طريقة الإدخال مع أكبر تراكم البيانات اللغوية، لدينا أفضل فرصة لتحقيق انفراج في هذه داخل المنطقة.

لذلك، شكرا لك، وهذا هو كلاب البحث عن كل سهم.