Wang Yizhou, de l'Université de Pékin : peaufiner la carte de visite d'une recherche crédible sur l'IA nécessite l'intégration de l'industrie, du monde universitaire et de la recherche

L'intelligence artificielle (IA) est née dans les années 1950 et a connu trois vagues de développement Qu'il s'agisse de l'étape de laboratoire ou de l'étape d'industrialisation à grande échelle, les chercheurs sont restés inchangés pendant des décennies. , en espérant qu’un jour les machines posséderont une intelligence humaine générale et exécuteront une gamme complète de capacités cognitives humaines.

Ces dernières années, afin de permettre à l'IA de se développer de manière plus saine, un domaine technique est en train de devenir le centre de la recherche dans l'industrie et le monde universitaire : une IA digne de confiance, c'est-à-dire que les valeurs positives​​de la société humaine sont données à l’intelligence artificielle grâce à la technologie, y compris l’interprétation fiable, l’équité, la protection de la vie privée et l’équité.

Du point de vue de la recherche universitaire, Trustworthy AI se concentre principalement sur la recherche au niveau des algorithmes et des systèmes, y compris la sécurité/robustesse, l'explicabilité, la confidentialité, l'équité, l'auditabilité/responsabilité et la protection de l'environnement. L'interprétabilité comprend l'interprétabilité théorique, l'interprétabilité des algorithmes et l'interprétabilité comportementale des méthodes ou des modèles d'apprentissage ; la robustesse se concentre principalement sur la recherche sur la stabilité des modèles, les modèles d'attaque et les modèles de protection de la vie privée font référence au jeu direct entre les méthodes d'attaque et de protection ; et l'apprentissage fédéré multicentrique ; l'équité se concentre sur la recherche biaisée de diverses données et modèles, et l'équilibre entre égalité et équité ; tandis que la protection de l'environnement fait référence à la poursuite de stratégies à haute efficacité énergétique et d'un matériel informatique plus économe en énergie.

Contrairement à la recherche universitaire crédible sur l'IA, les entreprises se concentrent davantage sur la proposition de solutions aux problèmes actuels. Par exemple, en 2015, Ant Group a lancé un projet de recherche sur les risques de perte de téléphone mobile basé sur les « caractéristiques finales », visant à utiliser la technologie de l'IA pour protéger la vie privée et la sécurité des utilisateurs. Afin de résoudre le problème de l'équité dans l'IA, IBM a développé plusieurs outils d'IA fiables en 2018 pour utiliser des ensembles de données et des modèles impartiaux dans les systèmes d'IA afin d'éviter toute injustice envers des groupes spécifiques. L’industrie est devenue plus exigeante quant à l’application d’une IA fiable, avec un taux de tolérance aux pannes plus élevé. De nombreux livres blancs sur Trusted AI mentionnent que pour que Trusted AI puisse réellement se concrétiser, elle doit être intégrée au processus de production afin qu’elle devienne un mécanisme et joue un rôle de contrainte technique.

Les jeunes étudiants constituent une réserve importante de talents techniques. Pour les jeunes étudiants qui étudient l’IA digne de confiance, comment se préparer à une IA digne de confiance ? Dans leurs études et leur vie actuelles, ils doivent comprendre les frontières académiques et les dernières tendances technologiques de l’industrie, et réfléchir activement aux technologies qui peuvent être appliquées à quels problèmes. observer et comprendre le monde dans lequel nous vivons, ainsi que les problèmes de demande et les goulots d'étranglement techniques de l'industrie. Par exemple, une récente émission de téléréalité sur la technologie de l'IA de confiance s'est associée à certaines des meilleures universités du pays pour restaurer les capacités de la technologie de l'IA de confiance dans des applications pratiques grâce à l'application d'une IA de confiance dans la « lutte contre la fraude technologique » dans l'industrie. se déroule dans le monde universitaire et dans l'industrie sous une forme que tout le monde peut comprendre, afin que les praticiens techniques et les chercheurs puissent y participer profondément.

Lorsque l'on fait de la recherche sur l'IA, la « complexité » est un mot clé. La complexité de l'environnement, la complexité des tâches et la complexité du système déterminent le niveau d'IA. Les recherches à ce sujet peuvent révéler les principes de la génération de l’IA et peuvent également répondre à la question ultime de l’IA, à savoir son impact ultime sur le destin humain. À l’avenir, une recherche fiable sur l’IA devra également examiner la valeur que l’IA apporte à l’humanité du point de vue de l’analyse de la complexité, et nécessitera des efforts conjoints de la part du monde universitaire et de l’industrie pour la promouvoir.

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