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人工智能与设计零基础手册!发展历史和定义+底层设计阐述(3)

时间:2017-11-09 09:00来源:我来投稿获取授权
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iPhone X配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth),脸部识别点达到3W个,具备人脸识别、解锁和支付等功能;配备的A11 Bionic神经引擎使用双核设计,每秒可达到运算

  iPhone X配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth),脸部识别点达到3W个,具备人脸识别、解锁和支付等功能;配备的A11 Bionic神经引擎使用双核设计,每秒可达到运算6000亿次。

  AlphaGo Zero完全从零开始,不需要任何历史棋谱的指引,更不需要参考人类任何的先验知识,仅需要4个TPU,并花三天时间自己左右互搏490万棋局,最终无师自通完爆阿法狗100-0。

  很多专家学者对此次人工智能浪潮给予了肯定,认为这次人工智能浪潮能引起第四次工业革命。人工智能逐渐开始在保险、金融等领域开始渗透;在未来健康医疗、交通出行、销售消费、金融服务、媒介娱乐、生产制造;到能源、石油、农业、政府……所有垂直产业都将因人工智能技术的发展而受益,那么我们现在讲的人工智能究竟是什么?

  人工智能是什么?

  在60年代,AI研究人员认为人工智能是一台通用机器人。它拥有模仿智能的特征,懂得使用语言、懂得形成抽象概念、能够对自己的行为进行推理,它可以解决人类现存问题。由于理念、技术和数据的限制,人工智能在模式识别、信息表示、问题解决和自然语言处理等不同领域发展缓慢。

  80年代,AI研究人员转移方向,认为人工智能对事物的推理能力比抽象能力更重要。机器为了获得真正的智能,机器必须具有躯体,它需要感知、移动、生存,与这个世界交互。为了积累更多推理能力,AI研究人员开发出专家系统,它能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。

  1997年,IBM的超级计算机深蓝在国际象棋领域完胜整个人类代表卡斯帕罗夫;相隔20年,Google的AlphaGo在围棋领域完胜整个人类代表柯洁。划时代的事件使大部分AI研究人员确信人工智能的时代已经降临。

  可能大家觉得国际象棋和围棋好像没什么区别,其实两者的难度不在同一个级别。国际象棋走法的可能性虽多,但棋盘的大小和每颗棋子的规则大大限制了赢的可能性。深蓝可以通过蛮力看到所有的可能性,而且只需要一台计算机基本上就可以搞定。相比国际象棋,围棋很不一样。围棋布局走法的可能性可能要比宇宙中的原子数量还多,几十台计算机的计算能力都搞不定,所以机器下围棋想赢非常困难,包括围棋专家和人工智能领域的专家们也纷纷断言:计算机要在围棋领域战胜人类棋手,还要再等100年。结果机器真的做到了,并据说AlphaGo拥有围棋十几段的实力(目前围棋棋手最高是9段)。

  那么深蓝和AlphaGo在本质上有什么区别?简单点说,深蓝的代码是研究人员编程的,知识和经验也是研究人员传授的,所以可以认为与卡斯帕罗夫对战的深蓝的背后还是人类,只不过它的运算能力比人类更强,更少失误。而AlphaGo的代码是自我更新的,知识和经验是自我训练出来的。与深蓝不一样的是,AlphaGo拥有两颗大脑,一颗负责预测落子的最佳概率,一颗做整体的局面判断,通过两颗大脑的协同工作,它能够判断出未来几十步的胜率大小。所以与柯洁对战的AlphaGo的背后是通过十几万盘的海量训练后,拥有自主学习能力的人工智能系统。

  这时候社会上出现了不同的声音:人工智能会思考并解决所有问题、人工智能会抢走人类的大部分工作!人工智能会取代人类吗?那么已来临的人工智能究竟是什么?

  人工智能目前有两个定义:分别为强人工智能和弱人工智能。

  普通群众所遐想的人工智能属于强人工智能,它属于通用型机器人,也就是60年代AI研究人员提出的理念。它能够和人类一样对世界进行感知和交互,通过自我学习的方式对所有领域进行记忆、推理和解决问题。

  这样的强人工智能需要具备以下能力:

  存在不确定因素时进行推理、使用策略、解决问题、制定决策的能力。

  知识表示的能力,包括常识性知识的表示能力。

  规划能力。

  学习能力。

  使用自然语言进行交流沟通的能力。

  将上述能力整合起来实现既定目标的能力。

  以上结论借鉴李开复所著的《人工智能》一书。

  这些能力在常人看来都很简单,因为自己都具备着。但由于技术的限制,计算机很难具备以上能力,这也是为什么现阶段人工智能很难达到常人思考的水平。

(责任编辑:admin)
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