Искусственный интеллект обладает потенциалом в значительной степени изменить наше общество и мир труда. Физик Бернхард Шёлкопф, внесший значительный вклад в дальнейшее развитие искусственного интеллекта, удостоен знаменитой премии Кербера Институтом интеллектуальных систем имени Макса Планка. Награда наделена миллионом евро.
Schölkopf добился всемирной известности благодаря так называемым машинам опорных векторов (SVM). Это не машины в классическом смысле, а сложные алгоритмы, с помощью которых компьютеры могут быстро и точно выполнять сложные вычисления ИИ.
Почти никто не знает, что такое ИИ на самом деле
Хотя почти каждый человек сталкивается с ним ежедневно, около половины немцев не знают, что подразумевается под «искусственным интеллектом». «Kl участвует, когда смартфон автоматически группирует фотографии, сохраненные в соответствии с лицами и темами, такими как отпуск, - объясняет Шёлкопф, - или переводит тексты с одного языка на другой».
В настоящее время ИИ переживает глобальный бум, не в последнюю очередь из-за его растущего экономического значения. США и Китай инвестируют миллиарды в эту технологию, которая, вероятно, кардинально изменит трудовую жизнь во всем мире. Еще до наступления нового тысячелетия интеллектуальные роботы начали массово перемещаться на заводы, например, в автомобильную промышленность. В будущем интеллектуальные системы будут все чаще брать на себя рутинную работу в офисах.
Нейронные сети по образцу мозга
Машины опорных векторов, совместно разработанные Schölkopf, напоминают нейронные сети, смоделированные на мозге, но дают более точные результаты для некоторых задач. Они также основаны на прочных математических основах, что делает их способ работы более прозрачным. Первоначально SVM должен быть обучен, как человеческий мозг в процессе обучения. Их особенность в том, что их алгоритмы делают четкие классификации в математических пространствах более высоких измерений, но компьютер может сделать это с помощью сравнительно простых и быстрых вычислений.
Первые системы SVM 1990-х годов были способны распознавать рукописные цифры букв почти так же, как люди, и были лучше, чем все конкурирующие системы. Они также дали ИТ-отделу значительный импульс благодаря системному математическому подходу. Schölkopf является сегодня наиболее часто цитируемым немецким программистом и входит в десятку самых влиятельных компьютерных ученых в мире по версии исследовательского журнала «Science».
С онлайн-курсом «Машинное обучение - как машина учится?» Вы можете углубиться в методологию. Профессор ван дер Смагт - руководитель отдела искусственного интеллекта в Volkswagen - объясняет участникам в течение двух часов наиболее важные концепции машинного обучения в концентрированной и сжатой форме.
Следующая информация
Сделать ИИ более устойчивым к помехам
Команда Schölkopf в MPI Тюбинген в настоящее время исследует алгоритмы, которые также могут определять причинно-следственные связи на основе данных. Это многообещающее новое направление исследований называется причинно-следственной связью. Одна из целей - сделать системы ИИ более устойчивыми к помехам. «Если знак Tempo 30 был прикреплен в закрытой деревне, чтобы выглядеть как знак Tempo 120, то система искусственного вождения автомобиля с автоматическим управлением должна иметь возможность сделать вывод из контекста, что этот знак следует игнорировать». объясняет Шёлкопф.
Другая задача Schölkopf - помочь Германии занять лидирующие позиции в жестких международных соревнованиях по искусственному интеллекту. Он является соучредителем «Кибер-Вэлли» в регионе Штутгарт-Тюбинген - центра компетенции, финансируемого государством Баден-Вюртемберг, который также может привлекать ведущие американские компании. В рамках запланированной программы Ellis (E uropean L aboratory для L заработав и I ntelligent Systems) хочет, чтобы Schölkopf «лучше связывал между собой европейские местоположения, создавал совместные программы и готовил докторантов. Молодым ведущим исследователям не нужно ехать в США, чтобы работать на самом высоком уровне ». Шёлкопф планирует использовать средства премии Кербера в своей области причинно-следственной связи и на семинарах для продвижения проекта Эллиса.
Тот, кто сейчас победил, является пионером этой новой промышленной революции, основанной на информации. После изучения физики, математики и философии в Тюбингене и Лондоне уроженец Штутгарта отправился на стипендию в американскую лабораторию Bell Labs, где его более поздний докторский руководитель Владимир Вапник только начинал исследовать SVM. Уже в команде Vapnik он внес решающий вклад в разработку технологии SVM, готовой к использованию. После работы в Кембридже, Англия, и нью-йоркского стартапа по биотехнологии, Шёлкопф стал директором Института Макса Планка (MPI) по биологической кибернетике в Тюбингене в 2001 году.