Робин Ли - Baidu. Как китайский поисковик с помощью искусственного интеллекта обыграл Google

• Название: Baidu. Как китайский поисковик с помощью искусственного интеллекта обыграл Google
• Автор: Робин Ли
• Жанр: Зарубежная публицистика
• Год: 2021
• ISBN: 978-5-04-107288-9

Baidu – китайская компания, предоставляющая веб-сервисы, основным из которых является одноименная поисковая система. Технологии Baidu способны переводить речь в режиме реального времени с одного языка на другой, распознавать степень правдивости найденной информации и даже найти похищенного человека. Из этой книги вы узнаете, какие технологии помогли Baidu обыграть Google и какие возможности в будущем откроет перед нами искусственный интеллект. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

---

C: Computer B: Brain)

Мораль: человек в конечном итоге сделает компьютер умным и сделает его намного лучше человеческого мозга. Возможно, это жемчужина на короне всей компьютерной науки».

Это был Лу Цзи. Он впоследствии работал в Yahoo, стал лидером Microsoft, а сегодня является президентом Baidu Group. «Гипотеза Лу», конечно, не является научной теоремой, как «Гипотеза Чена». Но она и не выдумка. Это больше похоже на будущее озарение. Откуда взялось оно 30 лет назад?

Я хотел бы предложить свои последние результаты исследований и попрощаться с этим классом.

«Гипотеза Лу»: HI => C∪HB

(где: H: Человек I: Интеллект C: компьютер B: мозг)

Идея: люди со временем сделают компьютер умным. Умнее, чем человеческий интеллект. Возможно, это жемчужина на короне компьютерной науки.

Речь Лу Цзи о 1984-й годовщине информатики, Университет Фудань

В то время у Лу Цзи было только смутное ощущение: «Компьютеры приносят нам необычайные знания и опыт. Когда мы записывали шахматную программу в компьютерном отделе, которая в сущности была простым кодом, моя интуиция твердила, что нам просто нужно время, чтобы отладить механизм и сделать его умнее, чем люди. Поэтому я и написал то высказывание. А вскоре у меня появилась возможность поступить на компьютерный факультет Университета Карнеги-Меллона».

Личные убеждения Лу Цзи: знать больше, делать больше, испытывать больше.

Когда он окончил университет, он написал «Know more, Do more». А позже добавил – «Know more, Do more, Be more». Потому что чувствовал, что «Be more» важнее, чем все остальное. «Be more» также можно перевести, как «стать лучше». Люди находятся «в пути» и постоянно совершенствуются.

Эти три требования органично связаны друг с другом. И их цель – двигать человечество вперед. Смысл нашего существования заключается в том, чтобы продолжать открывать новые вещи. Чем больше мы знаем, тем больше мы можем сделать. Чем больше мы сделаем, тем больше мы можем испытать. Значит, жизнь будет более насыщенной. Благодаря опыту, накопленному поколениями, мы узнаем, что это продолжительный цикл. И что он является движущей силой человеческого прогресса.

Компьютеры заставляют нас «Know more, Do more, Be more». А искусственный интеллект – последнее эхо этой мелодии. Размышляя подобным образом, мы можем проанализировать то, что люди и организации, заинтересованные в развитии искусственного интеллекта, должны делать. Как искусственный интеллект пришел. Куда идет. Какова его природа и стандарты.

Эра будущего

То, что мы наблюдаем сегодня, – это эра компьютерного и цифрового подъема. Прочный и обязательный процесс в потоке истории человечества. И искусственный интеллект является его движущей силой. Это открывает новую эру, которая принесет долгосрочны революционные изменения в наше общество. Ее последствия связаные с промышленностью, технологиями и другими экономическими и социальными аспектами. Но, в конце концов, революция в искусственном интеллекте позволит нам идти в новом направлении и писать новую историю. Для начала нам нужно понять суть «человеческого прогресса». Мы с энтузиазмом стремимся к тому, что позволяет нам больше познавать, достигать большего и получать больше опыта.

Непрерывное развитие вычислительной мощности, следуя вышеуказанным направлением человеческого прогресса, будет значимым компонентом человеческого прогресса. После изобретения компьютерного программирования прогресс человечества начал ускоряться как никогда. Его модель включает в себя следующие ключевые шаги: человек захватывает различные явления во Вселенной, в частности, через преднамеренное наблюдение, чтобы получить опыт; затем эффективно организует, обрабатывает и уточняет информацию посредством вычислений, которые дают человеку более глубокое и абстрактное понимание того или иного явления, формирующего знания; человек использует знания, полученные в результате познания, чтобы действовать, взаимодействовать с явлениями и в конечном итоге достичь желаемого результата.

В основе современных вычислительных систем и IT-технологий стоимостью в несколько триллионов юаней: информационная организация (IO, способствует познанию), выполнение задач (TC, помогает людям достигать большего), богатый опыт (EE, накапливает опыт). Это три основных измерения человеческого прогресса.

Искусственный интеллект – новые возможности вычислительной мощности человека. И он продолжает способствовать прогрессу. Кроме того, искусственный интеллект – революционная вычислительная система высочайшего уровня (ICS). Это само по себе является беспрецедентным и революционным явлением.

Основной структурой, определяющей современную цифровую вычислительную систему, является организационная форма ресурса. Проще говоря, суть вычислений искусственного интеллекта очень отличается от структуры потока управления фон Неймана, который использует линейную память и булевую функцию в качестве базовой вычислительной операции. Новая парадигма – нейронные сети, характеризующиеся распределенными представлениями и активными моделями. Здесь переменные представлены векторами, наложенными на общие физические ресурсы (например, нейроны), и вычисляются путем активации нейронов. Топологическая архитектура сети и режим активации обеспечивают огромное вычислительное пространство, которое может естественно захватить внушительный объем знаний (через топологию суперпараметров, весов, функций активации). В отличие от локализованного представления в архитектуре фон Неймана (где переменные представлены специализированными или локализованными физическими ресурсами, такими как регистры) и символических вычислений, нейронные сети являются более естественными и мощными в глубоком обучении и представлении физического мира, а также в богатом семантическом знании общества.

Сила вычислений нейронной сети, следующая волна технологии искусственного интеллекта, может поднять текущую вычислительную систему в двух измерениях:

Первое – автоматическая иерархическая функция / представление обучения. Это существенное увеличение возможностей машинного обучения, так как большая часть сегодняшней работы машинного обучения является ключом к характерной инженерии. Например, мозг Baidu уже имеет триллионы параметров, сотни миллиардов образцов и сотни миллиардов характеристик обучения.

Второе – продвинутая когнитивная, особенно перцептивная способность. Это огромный катализатор для устройств следующего поколения (например, беспилотных автомобилей) и платформ следующего поколения (например, сеансов естественного языка).

Мощные вычислительные возможности искусственного интеллекта помогут создать множество новых разновидностей интеллектуальных систем, таких как машинные юристы, машинные аналитики, медицинские роботы, интеллектуальные агенты по обслуживанию клиентов и т. д.

Еще одним направлением развития искусственного интеллекта является организация различных систем, обслуживающих определенную физическую архитектуру и физические элементы, такие как дома, офисы, заводы и другие интеллектуальные системы. Его основная модель заключается в том, что «система восприятия» искусственного интеллекта распознает и воспринимает физическую архитектуру с помощью различных примитивных сигналов от датчиков интернет-вещей; в то время как «когнитивная система» требует организации информации и изучения большего количества знаний о физической архитектуре, а также прогнозирования, оценки и принятия решений, чтобы сделать различные физические системы более интеллектуальными.

В настоящее время в области научных исследований, искусственный интеллект может обеспечить более продвинутые возможности моделирования, стать катализатором для новой волны научных исследований во многих отраслях.

В сфере бизнеса искусственный интеллект – это дополнительные возможности для создания интегрированной платформы вычислительных систем (BCS) для корпораций. Например, запись бизнес-объектов (модели проектирования системы, транзакции) и бизнес-процессов (ERP (планирование ресурсов предприятия), CRM (управление взаимоотношениями с клиентами)); или проектирование системы и имитация деятельности человека, такой как общение, сотрудничество, чтение, письмо, поиск информации и т. д.

В настоящее время искусственный интеллект «системы восприятия» имеет более широкие возможности для бизнеса: с одной стороны, вы можете построить и развернуть «системы зондирования» для физической среды или физических систем, таких как сборочные конвейеры, заводы и так далее. Это позволяет будущему трудоемкому производству, бизнес-услугам и т. д. использовать более продвинутые информационные инструменты и более сильную автоматизацию. С другой стороны, быстрый прогресс в технологии обработки естественного языка позволяет нам сканировать и анализировать текстовые документы и информацию, а также извлекать из них различные ценные бизнес-знания. Создание и развертывание специальных «подсистем понимания текста» может дать много ценной информации и результатов.