学術界の巨人たちのブラックテクノロジー:人工知能のダークマターについて聞いたことがありますか?

学術界の巨人たちのブラックテクノロジー:人工知能のダークマターについて聞いたことがありますか?

北京大学の公式サイトの最新情報によると、元UCLA(カリフォルニア大学ロサンゼルス校)教授の朱松春氏が北京大学人工知能研究所の所長に採用されたという。

[[344436]]

朱松春氏は1996年にハーバード大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得し、国際的に著名な数学者であり、アメリカ科学アカデミー会員、フィールズ賞受賞者のデイビッド・マンフォード教授に師事したとされている。

現在、朱教授は、さまざまなトップクラスの国際ジャーナルや学術会議で人工知能とコンピュータービジョンに関する300以上の論文を発表しており、コンピュータービジョン分野における最高の国際賞であるマール賞を3回受賞しています。

剣を研ぐには10年かかり、その後は全世界がその使い方を知ることになる。

2010年以来、朱教授は床を掃く少林寺の僧侶のように、コンピュータービジョン、認知知能科学、NLP自然言語理解、ロボット工学、工学など、人工知能のさまざまな分野を組み合わせて、 感覚入力では観察できない知能の95%である「人工知能のダークマター」と彼が呼ぶものを積極的に探求してきました。

[[344437]]

この研究は実際には「前例がなく、短期的にはそれを上回るものはない」革命的な探究である。

人工知能の分野は、知覚知能から認知知能へと進化する過程で、常にさまざまなボトルネックや障害に直面してきました。多くの分野で輝かしい成果が達成されていますが、一般の人々と資本市場の両方がより高い期待を抱いていることは明らかです。

人工知能は、現時点では実際に人工知能です。

AIの冬はまた来るでしょう。

現段階では人工知能はまだ信頼できません。

同様の発言は頻繁に聞かれます。

ここで、重要な学問の巨人であるデイビッド・マーについて触れなければなりません。彼は若い頃にケンブリッジ大学で学び、数学の修士号と神経生理学の博士号を取得しました。また、神経解剖学、心理学、生化学などの分野でも厳しい訓練を受けました。

[[344438]]

マールは人工知能の分野では先駆者とみなされています。彼は当時の人工知能の知識と神経心理学を統合し、画期的な意義を持つ「計算視覚理論」を提唱しました。これにより、コンピュータービジョンは真に独立した学問分野となりました。

残念ながら、彼は 1978 年に急性白血病と診断されました。彼の理論は、学生たちによって「ビジョン: 人間の視覚情報の表現と処理に関する計算的研究」という意味の「ビジョン」という本にまとめられました。マーは 35 歳で亡くなりました。

David Marr 氏の見解では、コンピューター ビジョンは単に解決策を見つけることではなく、継続的な計算プロセスです。よく見て考えれば考えるほど、理解が深まる可能性があります。

価値ある結果を得るためには、テクスチャ、立体視、動作分析、表面形状などの研究を統合することも必要です。

朱教授によると、デイビッド・マーの学術的業績と思想が彼に最も大きな影響を与えたという。

コンピュータービジョン分野におけるマー氏の先駆的な貢献を記念して、チュー教授が受賞したコンピュータービジョン分野における最高の栄誉である「マー賞」がマー氏にちなんで名付けられました。

画期的な成果を達成するために、朱松春教授と彼のチームは、日常の膨大なタスクの実行を担う自律型AIエージェントの訓練とテストを行うための大規模で物理的にリアルなVR/AR環境を構築したと理解されている。

これらのエージェントは、視覚、言語、認知、機械学習、ロボット工学など、人工知能のさまざまな分野の機能を統合し、その過程で身体的および社会的常識を開発し、認知アーキテクチャを使用して人間とコミュニケーションをとることができます。

学術分野における優れた業績に加え、朱教授は以下の点でも評価され、称賛されています。

将来の大まかな方向性を事前に把握できるようになります!

これこそがトップレベルの研究の実感であり、朱松春教授が最も得意としていることでもあります。

このビッグネームを競うために、北京大学と清華大学の両大学が和解の手を差し伸べたとみられる。

[[344439]]

騒ぎが収まり、優秀な人材が中国に戻った今、私たちは将来、人工知能の分野でより多くの才能ある人材を育成し、世界中に生徒を輩出できることを願っています。

人工知能についてさらに詳しく知るには、Dongfang Linyu をフォローしてください。

<<:  AIを活用して史上最も変動の激しい資産クラスを制御する

>>:  2021年、人工知能は再び疫病との戦いで役割を果たすだろう

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

将来、人工知能が自発的な感情知能を獲得することは可能でしょうか?

人工知能の発展は人類の生存を脅かすという見方は以前からあった。人類の知能の典型的な反映である囲碁で、...

Lisp言語はどうやって生まれたのか?LISPとAIは幼なじみ

[[183485]] LISP 言語の歴史と、いくつかの余談や興味深い逸話は、実際に本として読む価値...

デジタルセンサーを使用してピンホールカメラを作るにはどうすればいいですか?

ビッグデータダイジェスト制作出典: IEEE近年、ピンホール写真に対する人々の関心は年々高まり、関連...

ブロックチェーン技術における機械学習

近代化は世界を変える可能性のある新しい画期的なものをもたらしました。現実世界の問題は、単純な従来のア...

人工知能への恐怖現象を探る

現在、人工知能は人類に大きな発展の機会をもたらす一方で、さまざまなリスクや課題も伴っています。科学技...

研究者は特別な画像を使って人工知能を「毒する」

DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion などの AI 生成アート ツ...

...

テクスチャコントラスト検出を使用してAI生成画像を検出する

この記事では、AI によって生成された画像を検出するためのディープラーニング モデルを開発する方法に...

...

パイプラインロボットは都市の安全を守り、夏の雷雨も恐れない

夏がまたやって来て、雷雨がまた虫を追い払います。最近では、夏の気温が上昇し続けているため、雨天が多く...

ガートナー: 人工知能に関するよくある誤解5つ

[[259329]] 2018年上半期現在、中国には922社の人工知能企業があり、そのうち97%は今...

NANDフラッシュメモリのウェアレベリングアルゴリズムの最適化

0. はじめに現在、ノートパソコン、スマートフォン、ソリッドステートドライブなどの新しい電子機器には...

LLM の成功に欠かせない基礎: RLHF とその代替技術

LLM について議論するときは、必ず「人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)」と呼ばれるプ...

機械学習:教師あり学習と教師なし学習の違いは何ですか?

機械学習は、例と経験を通じてコン​​ピューターにタスクの実行を教える人工知能のサブセットであり、研究...