アルゴリズムの欠如がAI発展のボトルネック
|中国における人工知能開発の現状はどうなのか?人工知能産業の発展を支えるのにオープンソースコードとアルゴリズムに頼ることは十分なのか?なぜ基礎となるフレームワークとコアアルゴリズムを持っているのか?
浙江大学応用数学研究所の所長であるKong Dexing教授は、中国の人工知能業界の革新能力には伝説が存在しないことを発言した。4ヶ月ゼロから学べるAI、全16回のAI入門講座、アルゴリズムオフラインクラスなど、既存のアルゴリズムとモデルの学習と訓練を通じて、たちまちAIエンジニアに成長できる。さらにネットワーク上で同様のトレーニングが非常に人気であり、人工知能エンジニアの成長へ直結している。
「基礎となるアルゴリズムを構築した場合、数学的モデル全体、アルゴリズム設計全体、 シミュレーショントレーニング全体を調整し、また需要に基づき必要に応じていつでも変更できるため、実用における問題をよりよく解決する」とKong Dexing氏は述べている。基本アルゴリズムはさまざまな問題に適用することができる。「基本的な算術演算アルゴリズムとアプリケーションは、基本アルゴリズムをより豊かにするため繰り返し演算され、そのアルゴリズムを更に進化させる」。実用上の問題を解決するため、更に時間が必要だ。
アルゴリズムの進化は、「フォロワー」ではなく「発信者」から派生する必要がある。香港徳興市はこう言った、「我々は部分的に依存するロジック、 『スマートアルゴリズム』部分的に依存するデータなど)の新しい数学的手法は、数学者でなければならない、更に深い学習が必要だ。
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