На международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey профессор института вычислительной техники Университета Кампинаса Андерсон Роша и профессор Университета науки и технологий Циндао Дяньхуэй Ван представили свое видение развития ИИ. Они охватили вопросы от глобальных трендов до прикладных задач в промышленности.
Так, профессор Андерсон Роша в выступлении описал современный технологический ландшафт как эпоху конвергенции пяти ключевых технологий: биотехнологий, нанотехнологий, робототехники, интернета вещей и искусственного интеллекта. Он подчеркнул, что ИИ находится в центре этой системы, а его развитие носит экспоненциальный характер.
«Мы стоим на пороге большой волны конвергенции технологий, где ИИ — это центральная нервная система. Но ключевой вызов — не в том, чтобы сделать машины умнее, а в том, чтобы сделать их безопасными и согласованными с человеческими ценностями», — сказал ученый.
Особое внимание Андерсон Роша уделил практическому применению ИИ для улучшения качества жизни человека. На примере своей лаборатории он показал, как носимые устройства и алгоритмы машинного обучения позволяют проводить раннюю диагностику болезней, таких как Паркинсон, предсказывать падения у пожилых людей и отслеживать уровень тревожности.
Профессор Дяньхуэй Ван в своем выступлении сосредоточился на прикладных проблемах машинного обучения в промышленности. Он указал на ключевую проблему современных нейросетей — их недостаточную надежность и нестабильность, вызванную традиционными методами обучения.
«Пока все говорят о GPT-4 и больших моделях, в реальной промышленности мы часто не можем позволить себе ждать обучения модели сутки и потреблять энергию целого города. Наш ответ — это легковесные сети стохастической конфигурации, которые решают конкретную производственную задачу с математической гарантией сходимости за 0,3 секунды, а не за день», — сказал профессор Ван.
В качестве решения он представил сети стохастической конфигурации — легковесные модели, которые обучаются в сотни раз быстрее традиционных аналогов при математически доказанной надежности. Профессор Ван также выделил основные требования к системам автоматизации следующего поколения: масштабируемость, способность к быстрой адаптации на основе данных в реальном времени и использование легковесных, но мощных моделей.
Выступления экспертов показали, что, несмотря на разные аспекты — от глобального видения конвергирующих технологий до решения конкретных инженерных проблем, — искусственный интеллект продолжает стремительно развиваться, требуя как широкого международного сотрудничества, так и глубокой специализированной работы.