كيف تولى تشو تشي هوا، وهو زعيم محلي بحت، لواء المجتمع الأكاديمي الذكي

IJCAI 2019 قيد التنفيذ. وباعتبارها جلسة التقرير الخاصة الأكثر ترقبًا في المؤتمر، فمن بين الضيوف السبعة ذوي الوزن الثقيل هذه المرة هو البروفيسور الشهير تشو تشيهوا. ألقى كلمة رئيسية حول التعلم العميق بعد ظهر اليوم. اغتنم هذه الفرصة لمشاهدة مشاركة هذا الرجل العظيم في المؤتمر، واكتساب فهم متعمق لاستكشافه لمسار الذكاء الاصطناعي، واستعادة مساهمته وتعزيزه لتطوير الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.

وباعتباره أحد أبرز الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي، كرس البروفيسور تشو تشيهوا حماسًا كبيرًا للبحث العلمي وتنمية المواهب ونشر المنشورات، وقد أكسبته مساهماته الأكاديمية غير العادية العديد من الجوائز.

كما حضر تشو تشيهوا المؤتمر الرائد IJCAI 2019 كما كان مقررًا. ماذا شارك هذه المرة؟ ما هي القصص الأخرى المثيرة للاهتمام وراء هذا العالم النجم؟

ماذا شارك Zhou Zhihua في IJCAI؟

لقد انتهى أكثر من نصف مؤتمر IJCAI 2019، وقد ظهرت العديد من النقاط البارزة. قدم البروفيسور تشو تشي هوا، كضيف مهم، أالمحادثات المدعوة)، جذبت انتباه الجمهور بأكمله.

وفي التقرير الذي بدأ في الساعة الثانية ظهرًا، ألقى تشو تشي هوا "التعلم العميق: لماذا هو عميق وهل يمكن تنفيذه فقط في الشبكات العصبية؟"خطاب.

لقد قدم لأول مرة العلاقة بين التعلم العميق والشبكات العصبية العميقة (DNNs)، واستعرض تاريخ تطور الشبكات العصبية العميقة، وأشار إلى حقيقة أن عدد طبقات الشبكة يتزايد باستمرار.

ومع ذلك، مع زيادة عدد طبقات الشبكات العصبية العميقة، يتم الكشف عن بعض العيوب أيضًا، مثل الإفراط في التجهيز بسهولة، وعملية التدريب المعقدة، وزيادة تكاليف الحوسبة.

وهذا يثير السؤال التالي: هل التعلم العميق يعادل DNN (هل يمكن بناء النماذج العميقة فقط من خلال هياكل وظيفية قابلة للتفاضل)؟

ثم أشار البروفيسور تشو تشيهوا إلى حل آخر للتعلم العميق وقدم التكنولوجيا التي كانوا يبحثون عنها. gcForest (غابة كاسكيد متعددة الحبوب)،بالاستعانة بتعلم تمثيل الميزات والتعلم الجماعي لـ DNN، نستخدم طريقة غابة شجرة القرار لتحقيق تأثير النموذج العميق.

يتكون من جزئين: غابة كاسكيد و متعدد الحبوب من خلال المقدمة والمقارنة مع نماذج أخرى، يزعم أن هذا هو أول نموذج عميق لا يتطلب الشبكات العصبية وخوارزميات BP لتنفيذه. وفي الوقت نفسه، فإنه يسرد حالات الاستخدام الفعلية التي يعمل فيها gcForest بشكل أفضل من النماذج الأخرى.

ثم نظر إلى مستقبل التعلم العميق، مشيرًا إلى الصعوبات التي قد تواجهها إذا اعتمد التطوير بشكل كامل على الشبكات العصبية العميقة، وأن تخلي gcForest عن الشبكات العصبية سيكون محاولة فعالة.

ولكنه أكد أيضًا أن التكنولوجيا لا تزال قيد الاستكشاف ولديها طريق طويل قبل أن تصل إلى مرحلة النضج، ثم حدد التحديات التي تواجه النموذج. ونحن نتطلع أيضًا إلى البيئات التي تتفوق فيها الغابات العميقة والشبكات العصبية العميقة على التوالي، فضلاً عن إمكانية الجمع بينهما في المستقبل.

بالإضافة إلى هذه المشاركة الخاصة المليئة بالمعلومات العملية، فإنه سيعمل أيضًا كـ المؤتمر الدولي للهندسة المدنية 2021 العمليةرئيس لجنة النظام،وهذا هو أول باحث من البر الرئيسي الصيني ينال هذا التكريم.

لقد قال ذات مرة في إحدى المقابلات:ليس أنا من هو رائع، بل المجتمع الصيني هو الرائع. وهذا يعكس الاعتراف بقوة العلماء الصينيين.وفي المستقبل، آمل أن يعمل الجميع معًا لتعزيز مساهمة وتأثير العلماء الصينيين ومواصلة إنتاج نتائج بحثية ممتازة. "

فكيف تمكن شخص عظيم كهذا من الوصول إلى قمة التعلم الآلي؟

خبير الذكاء الاصطناعي المحلي: الاهتمام هو أفضل معلم

في عام 1995، عندما كان تشو تشيهوا طالباً في السنة الثالثة بالجامعة، وجد كتاب "التعلم الآلي: الطريق إلى الذكاء الاصطناعي" في المكتبة، وكان ذلك أول تعرض له للتعلم الآلي. وفي العام التالي، تخرج تشو تشيهوا البالغ من العمر 21 عامًا من جامعة نانجينغ واختار البقاء لمواصلة دراسته.

بعد فترة من الاستكشاف، انجذب إلىالتعلم الآلي واستخراج البياناتومنجذبًا بهذا، مدفوعًا باهتمامه وجهوده المتواصلة، حقق تقدمًا سريعًا على مسار الذكاء الاصطناعي.

استغرق الأمر مني عامين للتخرج مبكرًا لدراستي الماجستير والدكتوراه. وفي عام 2001، بقي في جامعة نوتنغهام ترنت للتدريس. وفي العام التالي، تمت ترقيته إلى أستاذ مشارك. وبعد مرور عام تم تعيينه أستاذاً. ثم حصل على مؤهل مشرف على الدكتوراه. في عام 2006، تم اختياره كباحث في نهر اليانغتسي من قبل وزارة التعليم.

عندما سُئل عن هذه السيرة الذاتية المذهلة وموضوع الموهبة، قال تشو تشي هوا،"الاهتمام هو أفضل معلم"واستشهد أيضًا بكلمات ماركس، "عندما يصبح العمل الحاجة الأولى للإنسان، بدلاً من أن يكون وسيلة لكسب العيش"، للتعبير عن أهمية الفائدة.

وقد حصل هذا "الباحث المحلي"، الذي أكمل دراسته بالكامل في جامعة نوتنغهام ترنت، على اعتراف إجماعي من المجتمع الأكاديمي الدولي.

من عام 2012 إلى عام 2016، أصبح تشو تشيهوا على التوالي"زميل" في الجمعيات الدولية الخمس الكبرى: ACM، AAAI، AAAS، IEEE، وIAPR.

أصبحت جمعية دولية للذكاء الاصطناعي أول صيني يحقق بطولة جراند سلام.في عام 2017، تم انتخاب تشو تشيهوا أيضًاعضو أجنبي في الأكاديمية الأوروبية للعلوم.

علاوة على ذلك، فقد شغل منصب رئيس العشرات من المؤتمرات الأكاديمية الدولية، بما في ذلك المؤتمر الدولي للذكاء الاصطناعي الذي عقد منذ فترة. (AAAI 2019)حيث شغل أيضًا منصب رئيس لجنة البرنامج.

وقد نشر على مر السنين أبحاثًا في مجلات دولية رائدة ومؤتمرات دولية مرموقة. أكثر من 200 مقالة،حصل على براءة اختراع 20  العناصر المتبقية.

في إحصائية حديثة أصدرها فريق Acemap بجامعة شنغهاي جياو تونغ، احتل البروفيسور تشو تشيهوا المرتبة الأولى بين العلماء الصينيين في تصنيف تأثير أوراق علماء الذكاء الاصطناعي في العقد الماضي.المركز الخامسوصل عدد الاستشهادات إلى 4452.

تشو تشيهوا وتعليم الذكاء الاصطناعي في الصين

بالإضافة إلى إنجازاته الأكاديمية العديدة، يكرس البروفيسور تشو تشيهوا نفسه أيضًا لتنمية مواهب الذكاء الاصطناعي في الصين.

في عام 2004، وتحت قيادته، تأسست جامعة نانجينغ.  لامدا (معهد التعلم والتعدين من البيانات) معهد أبحاث يركز على التعلم الآلي واستخراج البيانات.

بعد أكثر من عشر سنوات من العمل الجاد، أصبحت LAMDA مجموعة بحثية رائدة في الصين. ويطلق الطلاب المهتمون بمجال التعلم الآلي عليه اسم "الأرض المقدسة"، ويتقدم عدد كبير من الطلاب إليه كل عام.

هناك أيضًا رسائل متداولة على الإنترنت كتبها المعلم تشي هوا إلى المتقدمين، والتي تساعد المتقدمين على تحليل مدى ملاءمتهم لامدا من وجهة نظر المعلم بالتفصيل.

في العام الماضي، وتحت قيادة تشو تشي هوا وآخرين، أنشأت جامعة نوتنغهام ترنتمدرسة الذكاء الاصطناعيتم إطلاق التعليم الجامعي للذكاء الاصطناعي، وكان تشو تشيهوا نفسه عميدًا. ولا شك أن هذه الخطوة تمثل دفعة معنوية في وقت نعاني فيه من نقص في المواهب والتعليم في مجال الذكاء الاصطناعي.

وفي مواجهة الأصوات المختلفة من العالم الخارجي وداخل الصناعة، فهو عازم أيضًا على الحفاظ على استقلاليته كمعهد. وفي مقابلة إعلامية قال:"بدلاً من إصلاح الإطار الحالي، من الأفضل بنائه من الصفر بناءً على خصائص تخصص الذكاء الاصطناعي نفسه."

فتحت كلية الذكاء الاصطناعي بجامعة نانجينغ باب القبول للطلاب الجامعيين لأول مرة في سبتمبر 2018، وسيقدم تشو تشيهوا أيضًا محاضرات شخصيًا. وعند الحديث عن هدف مدرسة الذكاء الاصطناعي في جامعة نوتنغهام ترنت، كشف أنهم بدأوا في البحث في برامج التعليم الجامعي في وقت مبكر جدًا.

وقال إن الكلية لا تهدف إلى تشكيل دورة تدريبية مثل "120 يومًا من الدخول إلى إتقان الذكاء الاصطناعي"، بل إلى تنمية المواهب رفيعة المستوى القادرة على الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات التقنية الرئيسية.

مادة القراءة الأكثر كلاسيكية في هذا المجال: كتاب البطيخ

في الواقع، عندما يتعلق الأمر بـ Zhou Zhihua، فإن العديد من الناس أكثر دراية به التعلم الآليهذا الكتاب. لقد استخدم لغة فكاهية وشائعة لشرح النقاط الرئيسية والصعوبات المتعلقة بالتعلم الآلي. وقد استُخدمت البطيخ في كثير من الأحيان كأمثلة في الكتاب لإضفاء الحيوية على المعرفة النظرية، لذلك يُطلق عليه أيضًا اسم كتاب البطيخ.

منذ إصداره في عام 2016، مر Xiguashu بالعديد من الإصدارات وغالبًا ما يكون نشطًا في قوائم أفضل الكتب مبيعًا على منصات التجارة الإلكترونية الرئيسية، مما يفتح الباب أمام التعلم الآلي لعدد لا يحصى من المتعلمين.

لقد كشف مرة عن الغرضين من هذا الكتاب في محادثة:

أولاً، للمبتدئين لفهم مجال التعلم الآليارسم الخطوط العريضة للكل.تعرف على ما هو متاح في هذا المجال حتى تتمكن من دراسته بشكل أكبر وفقًا لاحتياجاتك واهتماماتك.

والأمر الآخر هو تسهيل قيام القراء بقراءة مجموعة متنوعة من المواد،إلق نظرة على نظام المعرفة.

ومن المثير للاهتمام أنه في اختيار "جائزة جينغدونغ الأدبية" لعام 2017، تم تصنيف Xiguashu كجائزة العمل الجديد السنوية. أفضل 5 . 

يبدأ الكتاب بهذا الشكل. دعونا نقدر مهارات الكتابة لدى تشو تشيهوا معًا:

في المساء، كان سطح الطريق في الشارع الصغير رطبًا بعد هطول المطر الخفيف، وهبت الرياح الغربية الدافئة. نظرت إلى غروب الشمس في السماء. حسنًا، غدًا سيكون يومًا جيدًا آخر.

ذهبت إلى كشك الفاكهة والتقطت بطيخة خضراء ذات جذر ملتف وصوت قرقرة عالٍ. كنت أتطلع إلى الشعور المنعش بتناول القشرة الرقيقة واللحم السميك واللحوم الحلوة. وفي الوقت نفسه، اعتقدت بسعادة أنني عملت بجد خلال هذا الفصل الدراسي، وأنني حصلت على فهم واضح للمفاهيم الأساسية، وأنني أستطيع التعامل مع واجبات الخوارزمية بسهولة. سأحصل بالتأكيد على درجة جيدة في هذه الدورة!

دعونا نتطلع إلى المزيد من الأبحاث الرائعة من الإله العظيم

باعتباره اسمًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي، يعد Zhou Zhihua بلا شك رائدًا في هذه الصناعة. ولكنه قال في مناسبات عديدة أن أعظم متعته هي البحث العلمي وأكبر أمنياته هي أن تتمكن مجموعته البحثية من تحقيق ذلك.بحث أفضل،على الصعيد الدولي هناكعمل أكثر تأثيرا.

عندما سُئل عن كيفية اختياره للتعلم الآلي عندما لم يكن الذكاء الاصطناعي موضع تقدير، كانت إجابته بسيطة ولكنها قوية:"التزم بحكمك الخاص وقم بالأشياء المهمة."

أتمنى أن يتمكن السيد تشو تشيهوا من تحقيق رغبته وإنتاج نتائج أكثر وأفضل.