Rambler's Top100
 
Все новости Новости компаний

Как искусственный интеллект способен помочь в решении реальных проблем

05 ноября 2020

В этом году, уже четвертый по счету, форум прошел 2 и 3 ноября. Первый день мероприятия, посвященный передовым технологиям будущего, был организован Институтом перспективных исследований и разработок Samsung (Samsung Advanced Institute of Technology, SAIT) и научно-исследовательским центром Samsung. На нем участники обсудили, как наилучшим образом использовать технологии ИИ в стремительно меняющемся современном мире, особенно в контексте беспрецедентных ситуаций, которые возникли из-за глобальной пандемии.

2 ноября доктор КиНам Ким (Dr. Kinam Kim), заместитель председателя Совета директоров и генеральный директор подразделения Device Solutions в Samsung Electronics, открыл первый день Форума искусственного интеллекта 2020, выступив со вступительной речью, в которой рассказал о значительном прогрессе в технологиях искусственного интеллекта за прошедшие годы. Он также отметил, что в связи с этим многие ожидают, что ИИ решит проблемы, вызванные недавней пандемией, но подчеркнул, что, поскольку модели искусственного интеллекта основываются на огромных объемах реальных данных и симуляций, смоделировать текущую пандемию и другие стихийные бедствия с помощью интеллектуальных технологий крайне сложно.

Д-р Ким поделился собственным мнением о том, как технологии искусственного интеллекта могут развиваться и использоваться для оказания значимого воздействия на проблемы реального мира, а также подчеркнул, что как крупный разработчик основных технологий в экосистеме искусственного интеллекта, Samsung Electronics активно сотрудничает с учеными по всему миру в поисках решений таких реальных проблем. Д-р Ким закончил свою вступительную речь надеждами на то, что в ходе Форума в этом году должны состояться содержательные дискуссии о настоящем и будущем технологий искусственного интеллекта и их пользе для человечества.

Признание ведущих талантов в сфере ИИ

В этом году на Форуме ИИ компания Samsung вручила первую награду «Исследователь года Samsung в сфере ИИ», созданную с целью выявления выдающихся исследователей в этой области из разных стран мира и поддержки их научной деятельности.

В этом году награды получили проф. Кён Хён Чо (Prof. Kyunghyun Cho) из Нью-Йоркского университета, проф. Челси Финн из Стэнфордского университета, проф. Сет Флаксман (Prof. Seth Flaxman) из Имперского колледжа Лондона, проф. Цзяцзюн Ву (Prof. Jiajun Wu) из Стэнфордского университета и проф. Чо Джуй Се (Prof. Cho-Jui Hsieh) из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.

Профессор Кён Хён Чо, всемирно признанный исследователь в области обработки естественного языка, часто публикует статьи, получающие признание в областях медицины, биологии и оптимизации. «Для меня большая честь получить награду «Исследователь года Samsung в сфере ИИ», и я намерен продолжать работу в области искусственного интеллекта», – прокомментировал награду проф. Чо.

Ключевые тезисы экспертов: основные выступления
 
Профессор Йошуа Бенжио (Prof. Yoshua Bengio), который в этом году был сопредседателем форума и получил звание Профессора года Samsung в сфере ИИ, выступил с докладом «На пути к обнаружению причинных представлений». В своей лекции проф. Бенжио объяснил, что до сих пор традиционные технологии глубокого обучения полагались на умозаключения для распознавания информации, поступающей от органов чувств, и получения выводов, однако технологии искусственного интеллекта вместо этого способны изучать причинно-следственную связь между скрытыми переменными, прежде чем делать выводы, способны приходить к заключениям так, как люди, и, следовательно, могут реагировать на незапрограммированные ситуации. Говоря о своем видении такого типа ИИ, проф. Бенжио поделился первоначальными результатами своего исследования и предложил пути развития технологии ИИ, опираясь на эти данные.

Проф. Ян Лекун (Prof. Yann LeCun) из Нью-Йоркского университета, исследователь, первый разработчик сверточной нейронной сети, широко применяемой в технологиях распознавания видео, представил свою новейшую модель с самообучением. В отличие от обучения с учителем, при котором на каждый заданный набор данных предоставляется заданный ответ, модель самообучения подразумевает автономное создание вопросов и последующий поиск ответов в имеющихся в данных. Такой метод был применен к массивной лингвистической модели, способной генерировать предложения так, как это делают люди. Проф. Лекун подчеркнул, что самообучение похоже на познание мира ребенком, и представил основанную на энергии модель, произошедшую из такого сравнения.

Проф. Челси Финн (Prof. Chelsea Finn) из Стэнфордского университета, работа которой сконцентрирована на мета-обучении, прочитала лекцию под названием «Мета-обучение: от быстрой адаптации к обнаружению симметрий». В своей лекции проф. Финн представила технологии мета-обучения, при которых ИИ, несмотря на изменения данных, может быстро адаптироваться к необученным данным, поделилась историями успеха применения этих технологий в области робототехники и создании лекарственных препаратов.

Проф. ДонХи Хэм (Prof. Donhee Ham), научный сотрудник Технологического института Samsung и профессор Гарвардского университета, выступил с докладом «Реконструкция мозга». В своей презентации он подчеркнул, что текущий уровень ИИ основан на человеческом мозге, но на самом деле работает не так, как мозг, из-за чего возможности технологии оказываются ограничены. Проф. Хэм представил передовые нейронные разработки, которые способны имитировать структуру и функции цепи человеческого мозга и самостоятельно создавать компьютерные интегральные схемы.

В мероприятии также приняли участие отраслевые эксперты. Д-р Тара Сайнат (Dr. Tara Sainath) из Google Research поделилась результатами последних исследований сквозных моделей, разработанных для распознавания речи, способных повысить точность, эффективность и многоязычность служб голосового помощника, широко использующихся на интеллектуальных устройствах.

Д-р Дженнифер Вортман Воган (Dr. Jennifer Wortman Vaughan) из Microsoft Research прочитала лекцию под названием «Разборчивость в жизненном цикле машинного обучения». Она поделилась концепцией машинного обучения, ориентированной на человека, подчеркнув, что для разработки справедливой системы машинного обучения, способной завоевать доверие людей, необходимо четкое понимание системы людьми. Затем д-р Вортман Воган представила результаты исследования, которые способны объективно подтвердить такой механизм.

Поскольку Форум искусственного интеллекта Samsung в этом году проводился в онлайн-формате, студенты и исследователи в сфере ИИ со всего мира могли участвовать в виртуальных обсуждениях и дискуссиях. При просмотре лекций форума на канале Samsung Electronics на YouTube участники могли задавать вопросы и получать ответы от докладчиков благодаря функции чата в реальном времени.
Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.