Le organizzazioni e conferenze accademiche di intelligenza artificiale svolgono scambi accademici ampi e approfonditi in patria e all’estero, e svolgono un ruolo positivo nello sviluppo delle attività accademiche del settore e nell’organizzazione di scambi scientifici e tecnologici; promuovono efficacemente lo sviluppo dell’IA e la costruzione della disciplina nella RP della Cina.
Il Paese ha successivamente stabilito vari temi di ricerca relativi all’IA, come importanti programmi speciali, progetti chiave e generali: la National Natural Science Foundation of China, il National 863 Program Project e il National Major Strategic Project Intelligent Manufacturing 2025. Con il supporto di questi fondi per la ricerca scientifica, sono stati raggiunti molti risultati:
Oltre al già citato in interventi precedenti metodo per la dimostrazione di teoremi geometrici, Wu Wenjun ha anche pubblicato l’importante articolo «Mechanization of Mental Work and Modernization of Science and Technology in the Computer Age» nel 2004, annunciando la sua serie sulla “meccanizzazione” della geometria e la dimostrazione di teoremi ardui. I risultati hanno evidenziato che negli oltre vent’anni dopo il successo della dimostrazione meccanica dei teoremi geometrici, l’autore e molti colleghi, con il forte sostegno del Ministero della Scienza e della Tecnologia, dell’Accademia delle Scienze, ecc., hanno lanciato un movimento di “meccanizzazione matematica”, e ottenuto successi in molti aspetti della teoria e dell’applicazione.
Gli studiosi cinesi hanno anche ottenuto grandi risultati nella ricerca di base in molti campi dell’IA, come la risoluzione dei problemi, il ragionamento sui casi di incertezza, la teoria della logica generale, la topologia, il riconoscimento di modelli, l’elaborazione delle immagini, l’apprendimento automatico, i sistemi di esperienza, il calcolo ed il controllo intelligente; nonché hanno raggiunto una serie di risultati creativi con livello avanzato internazionale, sui seguenti aspetti: ricerca approfondita sul riconoscimento del testo, riconoscimento vocale, riconoscimento delle impronte digitali, riconoscimento facciale, riconoscimento dell’iride e riconoscimento dell’andatura; e questi coinvolgono la biomedicina, il telerilevamento satellitare, la visione robotica, il rilevamento del carico, il target tracking (quando l’oggetto in movimento nell’area monitorata viene rilevato dai nodi del sensore, la sua traiettoria sarà ulteriormente prevista dai predetti nodi in base alle loro osservazioni sul movimento dell’obiettivo; questo vale per navigazione autonoma, sicurezza, servizi bancari, trasporti, militari, e-commerce e comunicazioni di rete multimediali e altri campi di applicazione).
Un ulteriore aspetto è l’apprendimento automatico, uno dei principali campi di ricerca dell’IA. Ora i big data dell’apprendimento automatico spesso riflettono le proprietà speciali dell’eterogeneità multi-sorgente, della semantica complessa, dell’enorme scala e del cambiamento dinamico, che pone nuove sfide alla tecnologia di apprendimento automatico tradizionale.
In risposta a questa sfida, i massimi esponenti della tecnologia nazionale cinese quali Huawei e Baidu hanno gareggiato con giganti stranieri come Google, Microsoft e Amazon. Il deep learning è un sottocampo emergente e una direzione di ricerca nel campo del machine learning. Un algoritmo che modella relazioni complesse tra dati attraverso rappresentazioni multistrato. Il deep learning imita la struttura del cervello umano, ha capacità di modellazione e ragionamento più forti e può risolvere in maniera più efficace molti tipi di problemi intelligenti complessi. Negli ultimi anni, la RP della Cina ha compiuto importantissimi passi in avanti nella ricerca sul deep learning, con alcuni risultati di ricerca che si avvicinano e raggiungono il livello avanzato internazionale.
Gli studiosi cinesi hanno anche ottenuto risultati pionieristici nel campo della pianificazione automatica. Nel 1985 hanno proposto e sviluppato il meccanismo e il metodo di pianificazione del robot basato sul sistema esperto; hanno realizzato la combinazione di sistema esperto di IA e tecnologia robotica, hanno aperto una nuova strada per la pianificazione automatica basata sulla conoscenza e il controllo di alto livello e hanno migliorato il livello di produzione, basata sull’IA. Ciò è di grande importanza e promuove lo sviluppo della ricerca sulla pianificazione dei robot in patria e all’estero. Questo risultato è stato ampiamente citato e incluso nel libro di testo sulla pianificazione Principles of Automatic Control, scritto da Wu Qi della Tsinghua University e altri. Dal 1999 sono stati raggiunti risultati innovativi nella pianificazione dell’evoluzione dei robot.
Altri livelli si succedono attraverso numerosi risultati di ricerche avanzate a livello internazionale anche nei settori del cognitive computing, dell’affettive computing, del riconoscimento di schemi, delle reti neurali, della guida intelligente, dei robot subacquei e di altri robot intelligenti, e da questi studi si sono posti in evidenza studiosi di spicco quali Guo Aike, Ren Jifu, Li Yanda, Wang Shoujue, Jiao Licheng, He Hangen, Cai Hegao, Xu Yuru e Huang Xinhan.
Inoltre, alcune ricerche di base sull’IA hanno conseguito premi internazionali, ad esempio Bo Zhang ha vinto l’ICL European Artificial Intelligence Award nel 1990 e ì Wang Yong diretto da Cai Zixing ha vinto l’IEEE Computational Intelligence Society Outstanding Doctoral Dissertation Award 2015.
Vale la pena ricordare l’eccezionale contributo all’IA dello studioso cinese, di cittadinanza statunitense, Wang Hao. Nell’estate del 1958, Wang Hao scrisse tre programmi in linguaggio assembly su una macchina IBM704 nel laboratorio IBM nello Stato di New York, dimostrando più di 200 teoremi, presenti in Principia Mathematica di Alfred North Whitehead e Bertrand Russell. Una delle sue proposizioni sulla logica matematica è internazionalmente designata come “il paradosso di Wang”: l’entanglement (intreccio quantistico) permette ad un’osservazione di influenzare istantaneamente lo stato di una particella distante; per dirla in parole povere l’entanglement permette un trasferimento di proprietà (e quindi informazione) senza passare in mezzo, per cui teletrasportandosi.
La RP della Cina ha compiuto progressi e ha ottenuto un gran numero di risultati eccezionali anche nell’elaborazione del linguaggio naturale, nella realtà virtuale e nei processori intelligenti.
Internet e i big data hanno spinto l’IA in una nuova fase di sviluppo. La ricerca e l’applicazione della tecnologia vocale intelligente cinese nei settori di Internet mobile, call center, casa intelligente ed elettronica automobilistica si sono gradualmente approfondite, guidando la crescita continua e rapida del settore della voce intelligente. Nel 2013, iFLYTEK – una società cinese di tecnologia dell’informazione parzialmente di proprietà statale fondata nel 1999 – ha continuato a guidare il mercato interno con una quota di mercato del 54,2%. La voce “intelligente” sta diventando uno dei metodi di interazione tradizionali.
Negli ultimi anni, l’apprendimento profondo sviluppato sulla base di reti neurali multistrato sono state applicate con successo in molti campi di riconoscimento di modelli nella RP della Cina. Tra questi, nel campo del riconoscimento dell’iride, il team di Tan Tieniu dell’Istituto di Automazione dell’Accademia Cinese delle Scienze insiste sull’innovazione sistematica dalla fonte dell’acquisizione delle informazioni sull’immagine dell’iride ed elabora in modo completo una serie di punti chiave nel campo del riconoscimento dell’iride, come il dispositivo di imaging, (elaborazione delle immagini), l’estrazione di caratteristiche, il recupero del riconoscimento, la sicurezza e la tecnologia anti-contraffazione; e ha stabilito la teoria di calcolo e il metodo del sistema di confronto del riconoscimento dell’iride e ha anche costruito il più grande database di immagini dell’iride condiviso al mondo, che è stato ampiamente utilizzato nell’identificazione del personale delle miniere di carbone e nel monitoraggio delle ferrovie urbane di Pechino, ecc., ed è stato utilizzato in 70 Paesi e regioni. È stato reso popolare e utilizzato da oltre tremila gruppi di ricerca scientifica, che hanno promosso efficacemente lo sviluppo di questa tecnica. Nella competizione di valutazione professionale per il riconoscimento dell’iride, più difficile e più grande al mondo svoltasi nel 2010, l’algoritmo presentato dal team di Tan Tieniu si è distinto su 41 squadre partecipanti provenienti da 25 Paesi e regioni, e ha vinto la competizione. Nell’International Iris Recognition Algorithm Competition nel 2008, la squadra di Tan Tieniu aveva già sconfitto 97 squadre provenienti da 35 Paesi e regioni. Ciò dimostra pienamente e in modo ulteriore la forza complessiva della RP della Cina in tali aspetti tecnologico-informatici.
(4. continua)
