Song Liang 氏、カナダ工学アカデミー会員：将来の人工知能システムはネットワークの形で存在する

12月5日のC114ニュース。 国務院の承認を受け、科学技術部と河南省政府の共催により、「5G変革が未来を形作る」をテーマとする2023年世界5G会議が12月6日から河南省鄭州市で開催される。 8位まで。 鄭州国際会展センターで開催。

2023 年世界 5G カンファレンスでは、「基盤の強化、チェーンの強化、先導」と「業界の質の高い発展の実現」に焦点を当て、世界のトップレベルの 5G 業界の協力とリソースの統合を支援するために 12 の並行フォーラムが設置されます。 World 5G Conference の正式開幕を前に、「価値空間を強化する統合イノベーション」をテーマとした「Tech Talk 2023 イノベーションテクノロジーフォーラム」が本日開幕した。

フォーラムでは、カナダ工学院の学会員、復旦大学教授、国際インテリジェントネットワークシステム学会会長のソン・リャン氏が「大規模モデルからオンライン進化学習へ」と題した基調講演に招待された。

Song Liang氏は、ChatGPTに代表されるAIGCは人工知能AGIに対する業界の熱意に火をつけたが、GPTはまだ一般的な人工知能には到達しておらず、大規模モデルではまだ解決されていない基本的な問題が2つあると述べた。 1つ目はオンラインをどう進化させるか？ 自然言語処理の特徴は、最初の数単語を使用して次の単語が何であるかを予測することです。 人間は、マシンのデータを整理し、注釈を付けるという優れた仕事をしてきました。 機械は学習するだけで十分です。 しかし、現在の機械学習パラダイムでは学習できません。 独学で得た知識。 第二に、現在の大規模モデルのデータ量が大きすぎます。 一般的な人工知能にとって、人間がラベル付けしていないデータを人工知能が独自にマイニングして新しい知識を生成できるようにする方法は、解決する必要がある問題です。

5G とコンピューティング ネットワークの発展に伴い、物理環境では大量の新しいデータがリアルタイムで生成されます。 これらのデータ自体にはラベルが付けられていません。 分散型大規模コンピューティング手法を使用して、ネットワークや物理世界でリアルタイムに生成されたデータのラベルを解除するにはどうすればよいでしょうか? 業界はオンライン進化の処理に大きな注目を集めています。 Song Liang氏は、マルチエージェントコラボレーションのためのインテリジェント環境を構築することで、物理環境、情報環境、人間社会がインテリジェント環境に結合され、各エージェントの独立した訓練と進化を監督できるようになり、それによって人工知能が実現されると指摘した。人間の介入なしに、ラベルのないデータを自律的にマイニングして新しい知識を形成することが可能であり、これが AI のネットワーク システムです。

Song Liang 氏は、将来の通信ネットワークが将来の人工知能の基礎となる、つまり、将来のネットワーク自体が分散型知能となり、将来の人工知能システムもネットワークの形で存在すると考えています。 「アプリケーション開発をサポートし、アプリケーションとネットワークの間に中間層を重ね、動的ネットワークを動的アプリケーションに適応させ、人工知能システムをスタンドから進化させるには、リアルタイムでプライベートにカスタマイズ可能なマルチモーダル ネットワークが必要です。ビッグデータに基づく - 単独バージョン 人工知能は分散型人工知能ベースのネットワークとなり、最終的にはマルチエージェントのオンライン進化学習という新しい人工知能パラダイムを実現します。」