50 metų modelio atpažinimo: FAU švenčia novatorišką darbą dirbtinio intelekto srityje!

50 metų modelio atpažinimo: FAU švenčia novatorišką darbą dirbtinio intelekto srityje!

2025 m. spalio 14 d. Friedricho Aleksandro universiteto (FAU) modelio atpažinimo katedra šventė 50 metų jubiliejų. Tai yra svarbus etapas institucijai, kuri laikoma dirbtinio intelekto (AI) pradininke Vokietijoje. FAU buvo pirmasis universitetas šalyje, įkūręs tokią katedrą, padėjusį pagrindą daugeliui modelių atpažinimo ir mašininio mokymosi srities pokyčių.

Kėdė, kurią 1975 m. įkūrė Heinrichas Niemannas, atliko lemiamą vaidmenį tiriant automatinį vaizdo turinio klasifikavimą ir mašinos kalbos atpažinimą. Nors technologijų aplinka nuo tų pirmųjų dienų labai pasikeitė, modelio atpažinimo svarba dirbtinio intelekto srityje išlieka nesumažėjusi. „Tuomet AI raida nebuvo nuspėjama, – sako mokslininkai, – nes turimi duomenų kiekiai ir atminties dydis buvo nedideli. Šiandien dėl pažangių skaičiavimo išteklių ir algoritmų AI modeliai gali automatiškai mokytis iš didelio duomenų kiekio.

Kelias į šiuolaikinį dirbtinį intelektą

Šiandien įprasti metodai yra pagrįsti statistiniais metodais, kurie leidžia atpažinti duomenų šablonus. Algoritmai, ypač neuroniniai tinklai, pastaraisiais metais padarė didelę pažangą. Pirmosios idėjos apie neuroninius tinklus buvo sukurtos dar ankstyvaisiais katedros veiklos metais, tačiau proveržį jos patyrė tik įdiegus sparčius grafikos procesorius ir platesnę interneto skverbtį.

Dabartinius tyrimus atlieka daugiau nei 20 FAU tyrimų grupių. Jose daugiausia dėmesio skiriama įvairiems AI aspektams, įskaitant pagalbinę intelektualiąją robotiką, matematinius mašininio mokymosi pagrindus ir skaitmeninių humanitarinių mokslų pritaikymus. 2017 m. pradėjo veikti Mašininio mokymosi ir duomenų analizės laboratorija (MaD Lab), o 2020 m. buvo įkurti Dirbtinio intelekto biomedicininės inžinerijos (AIBE), Duomenų mokslo (DDS) ir Skaitmeninių humanitarinių ir socialinių mokslų (DHSS) katedros, aiškiai orientuojantis į tarpdisciplininius metodus.

Iššūkiai ir socialiniai padariniai

Nepaisant įspūdingos AI pažangos, vis dar yra iššūkių. Yra problemų, kurių dirbtinis intelektas negali išspręsti, pavyzdžiui, suprasti nežinomas kalbas arba atpažinti vokalizacijas be konteksto. Nepaisant to, mokslininkai mato ir galimybes, ir galimas grėsmes, susijusias su AI plėtra. Kai kuriems darbo profiliams gali kilti pavojus, tuo pat metu sukuriama nauja kūrybinė laisvė.

Pagrindinis FAU komponentas yra mokymas, kuriame, be mokslinių tyrimų, didelis dėmesys skiriamas etinėms AI pasekmėms. Fakulteto nariai, įskaitant prof. Ivaną Dabrocką ir prof. Vincentą Müllerį, sprendžia socialinį šių technologijų poveikį. AI etikos tema yra suskirstyta į penkias pagrindines tyrimų grupes: AI pagrindai, visapusis AI, įterptasis AI, AI4 sveikata ir AI etika ir poveikis visuomenei. Paskutiniai du klasteriai yra ypač svarbūs, nes Erlangenas laikomas Bavarijos aukštųjų technologijų darbotvarkės sveikatos centru, o dirbtinis intelektas vis dažniau taikomas tokiose srityse kaip sveikata, gamyba ir skaitmeniniai humanitariniai mokslai.

Iššūkių, su kuriais susiduria FAU, yra daug, tačiau nuolatiniai tyrimai ir plėtra labai prisideda prie dirbtinio intelekto ateities formavimo. Šablonų atpažinimo katedra tebėra šios įdomios ir sparčiai besivystančios disciplinos, kuri ateinančiais metais bus visur, svirtis.

Norėdami gauti daugiau informacijos, FAU savo svetainėje, be kita ko, siūlo išsamias dirbtinio intelekto srities įžvalgas. fau.de taip pat daugiau informacijos apie jų tiriamąją veiklą ai.fau.digital ir pagrindinė informacija apie dirbtinį intelektą wirtschaftsforum.de.