50 gadu modeļu atpazīšana: FAU atzīmē novatorisko darbu mākslīgā intelekta jomā!

50 gadu modeļu atpazīšana: FAU atzīmē novatorisko darbu mākslīgā intelekta jomā!

2025. gada 14. oktobrī Frīdriha Aleksandra universitātes (FAU) Rakstu atpazīšanas katedra atzīmēja savu 50. gadadienu. Tas ir nozīmīgs pavērsiens iestādei, kas tiek uzskatīta par mākslīgā intelekta (AI) pionieri Vācijā. FAU bija pirmā universitāte valstī, kas izveidoja šādu katedru, liekot pamatu daudziem sasniegumiem modeļu atpazīšanas un mašīnmācīšanās jomā.

Krēslam, kuru 1975. gadā dibināja Heinrihs Nīmans, bija izšķiroša loma attēlu satura automātiskās klasifikācijas un mašīnrunas atpazīšanas pētījumos. Lai gan tehnoloģiju ainava kopš tiem agrīnajiem laikiem ir ļoti mainījusies, modeļu atpazīšanas nozīme AI joprojām ir nemainīga. "AI attīstība toreiz nebija paredzama," saka pētnieki, "jo pieejamie datu apjomi un atmiņas apjoms bija mazs." Mūsdienās, pateicoties progresam skaitļošanas resursos un algoritmos, AI modeļi var automātiski mācīties no liela datu apjoma.

Ceļš uz mūsdienu mākslīgo intelektu

Mūsdienās izplatītas metodes ir balstītas uz statistikas metodēm, kas ļauj atpazīt datu modeļus. Algoritmi, īpaši neironu tīkli, pēdējos gados ir guvuši ievērojamu progresu. Pirmās idejas par neironu tīkliem tika izstrādātas katedras pirmajos gados, taču tās piedzīvoja tikai izrāvienu, ieviešot ātrus grafikas procesorus un plašāku interneta izplatību.

Vairāk nekā 20 pētniecības grupas FAU ir aktīvas pašreizējos pētījumos. Tie ir vērsti uz dažādiem mākslīgā intelekta aspektiem, tostarp palīdzošai viedajai robotikai, mašīnmācības matemātiskajiem pamatiem un lietojumiem digitālajās humanitārajās zinātnēs. 2017. gadā tika izveidota Mašīnmācīšanās un datu analīzes laboratorija (MaD Lab), bet 2020. gadā tika nodibinātas Mākslīgā intelekta biomedicīnas inženierijā (AIBE), datu zinātnes (DDS) un digitālo humanitāro un sociālo zinātņu (DHSS) katedras, skaidri koncentrējoties uz starpdisciplinārām pieejām.

Izaicinājumi un sociālās sekas

Neskatoties uz iespaidīgajiem AI sasniegumiem, joprojām pastāv izaicinājumi. Ir problēmas, kuras AI nevar atrisināt, piemēram, nepazīstamu valodu izpratne vai vokalizāciju atpazīšana bez konteksta. Tomēr pētnieki saskata gan iespējas, gan iespējamos draudus, kas saistīti ar AI attīstību. Daži darba profili var tikt apdraudēti, vienlaikus radot jaunu, radošo brīvību.

Galvenā FAU sastāvdaļa ir apmācība, kas papildus pētījumiem piešķir lielu nozīmi AI ētiskajai ietekmei. Mācībspēki, tostarp prof. Ivans Dabroks un prof. Vincents Millers, pievēršas šo tehnoloģiju sociālajai ietekmei. AI ētikas tēma ir sadalīta piecās galvenajās pētniecības kopās: AI pamati, visaptverošais AI, iegultais AI, AI4 veselība un AI ētika un ietekme uz sabiedrību. Pēdējās divas kopas ir īpaši svarīgas, jo Erlangena tiek uzskatīta par veselības centru Bavārijas augsto tehnoloģiju programmā, un mākslīgais intelekts arvien vairāk tiek izmantots tādās jomās kā veselība, ražošana un digitālās humanitārās zinātnes.

Izaicinājumi, ar kuriem saskaras FAU, ir daudz, taču notiekošā pētniecība un attīstība sniedz būtisku ieguldījumu mākslīgā intelekta nākotnes veidošanā. Rakstu atpazīšanas katedra joprojām ir stūrakmens šajā aizraujošajā un strauji augošajā disciplīnā, kas nākamajos gados būs visuresoša.

Lai iegūtu papildu informāciju, FAU savā tīmekļa vietnē cita starpā piedāvā visaptverošus ieskatus mākslīgā intelekta jomā fau.de kā arī sīkāku informāciju par viņu pētniecības aktivitātēm ai.fau.digital un pamatinformāciju par mākslīgo intelektu wirtschaftsforum.de.