人工智能
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人工智能(英文:Artificial Intelligence,缩写:AI),是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。简单地讲,人工智能就是让机器完成一些需要人的智能才能完成的任务。

1950年,计算机之父阿兰·图灵提出设想——”机器真的能思考吗“,人工智能的研究目标由此明确。现在公认的人工智能起源是1956年的达特茅斯会议,约翰·麦卡锡、马文·明斯基以及克劳德·香农等人在达特茅斯举行研讨会,提出了”人工智能“这个名词。

人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

人工智能的三大基石

大数据、深度学习和强算力(云计算)是当今人工智能技术的三大基石。

大数据是人工智能的第一块基石。机器的学习过程和人类是不一样的。一个小孩见到几只猫从自己眼前走过,妈妈告诉他这是猫,他下次见到别的猫就能知道这是猫。而要教一台机器来识别猫的话,可能需要给它提供超过100万张猫的图片来学习。有大数据才有人工智能。

在大数据时代,如何有效利用、发掘数据成为了关键问题,迄今为止人工智能领域最先进、应用最广泛的技术解决方案是深度学习算法。大数据好比是原材料,深度学习则是原材料加工厂。深度学习不再需要人类专家去煞费苦心地提炼模型,机器自己就能从大数据中寻找特征、发现规则、总结模型。通俗点说,深度学习是擅长“发现套路”的老炮儿。

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海量的数据给深度学习提供了足够多的素材,而大数据的处理需要大算力。深度学习的理论现在还不够成熟,很多时候需要大量尝试。神经网络需要多少个隐层来训练,到底需要多少有效的参数等,都没有很好的理论解释,很多研究者在建立多层神经网络的时候,还是花了很多时间在枯燥的参数调试上。处理同样一个难题,如果A机构做一次运算需要十天,而B机构只需要一天,B机构就能做更多实验,积累更多经验,获得更大成就。因此强大的计算力很关键,这是人工智能的第三块基石。

人工智能的三大能力

人工智能继承了传统机器的优势,有着超级旺盛的精力,全年无休也不会感觉“身体被掏空”,是任劳任怨的劳动模范,管理起来很省心。人工智能也继承了传统机器的强悍记忆力,人类不可能记住一千万张人脸,但人工智能记一亿张人脸都不在话下——全世界的罪犯都会痛恨这样的记忆力。

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除了继承旺盛精力和超强记忆力,人工智能还发展出了三大新能力:

  • 一是感知力,如视觉、听觉、触觉、温度体感等;
  • 二是判断力,包括推理、规划、预测、决策等高级智能行为;
  • 三是进化力,单个人工智能的进化力已经很惊人,它们还具有人类永远无法企及的集体进化能力,这将使人工智能的感知力和判断力持续而快速地提升,能从事越来越多的体力和脑力劳动。

人工智能的三大弱点

人类作为自然界千百万年漫长演化的产物,智慧且美丽,但并不完美;人工智能作为人造产物,其存在历史不到百年,虽然十分强大,但同样存在不少缺陷。

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  • 一是缺乏创造力:机器人中出不了金庸;
  • 二是无法复杂沟通:情商是硬伤;
  • 三是弱人工智能:不能一脑万用。
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