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@所有人,为什么突然之间所有人都在讨论人工智能

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用户1594945
发布2018-07-20 14:27:00
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发布2018-07-20 14:27:00
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文章被收录于专栏:AI启蒙研究院

人工智能是什么?人工智能为何重要?我们应该畏惧人工智能吗?为什么突然之间所有人都在谈论人工智能?

虽然关于那一年被定义为人工智能的元年,网上有各种说法,其中大多数人会愿意把2016年定义为人工智能元年。但是关于“人工智能应用元年”,毫无疑问2017年当之无愧。2017年发生了很多大事件:Alphago战胜围棋世界第一的柯洁;李彦宏乘坐无人驾驶汽车开在北京五环参加大会;苹果iphoneX推出刷脸解锁;招商银行推出刷脸转账;阿里巴巴双机器设计4亿张双十一海报……

什么是人工智能

卡内基梅隆大学计算机科学教授亚历克斯·鲁德尼奇(Alex Rudnicky)说:“人工智能的目标是将复杂的人类行为降低到可以计算的一种形式。 “这反过来又使得我们能够建立对人类有用的可以从事复杂活动的系统。”。

人类本身具有复杂的学习能力:我们看到像苹果这样的物体,然后在以后识别一个不同的苹果。人工智能的目标是使机器能够通过学习,或者说通过训练来形成认知苹果这个物体。虽然 机器很容易判断两张苹果的图像是否完全相同,但人工智能旨在从不同的角度或不同的光线识别同一苹果的图片; 它捕捉视觉角度去识别苹果。这被称为“泛化”或基于数据的相似性形成想法,而不仅仅是基于AI所看到的图像或文本。

也就是说,人工智能是指通过数学模型让计算机通过对大量的数据进行训练,来产生对事物的认知状态。而不是传统方式,使用指令方式指导机器进行作业。

人工智能为何重要

目前人工智能在计算机视觉领域与自然语言处理领域的技术日渐成熟。延展开来,就是在人脸识别、医疗影像识别、智能客服以及自动驾驶等实际应用方面的发展。如果说一项技术,可以节约用户的时间,那么他是一个功能;如果它能节省了公司里工作的人的时间甚至完全消除了一份工作,那么它就是一个极大节约了成本不仅仅是一个功能而是一个领域。未来势必有些职业会遭遇革命性的颠覆,例如:服务人员、驾驶员、设计师、普通劳动力工作人员等等……

视频内容

卡内基梅隆大学人类计算机交互实验室的教授Jason Hone说,虽然人工智能可以复制人类的任务,同时它也有能力开启新的劳动。“汽车是马的直接替代品,但在中长期内,它还带来了许多其他用途,比如用于大型运输的半卡车,家具搬运货车,小型货车,带折蓬的汽车。”Hong说“同样地,人工智能系统在短期内将直接取代常规任务,但在中长期内我们将看到它和汽车一样的戏剧性使用。

也就是说,人工智能之所以变得越来越重要,是因为他不仅仅作为一项功能辅助我们工作,更重要的是,他是一个新领域在影响这我们部分生活的方式。

我们应该畏惧人工智能吗

看过终结者这样的电影后,人们很容易就会害怕像天网这样的全能的邪恶的AI。这个超级智能的AI在各个方面都要比人脑更强大。由于计算机能够扩展,这意味着我们能够制造出更强、更快的计算机,然后把他们连接起来。恐惧是来自于这些机器人大脑的计算能力可能会增长到一个深不可测的水平,如果他们真的聪明到那个地步,他们就会无法控制,并会绕过任何试图关闭他们的人。这就是埃隆马斯克和史蒂芬霍金这样极其聪明的人所担心的世界末日。

百度前人工智能负责人吴恩达说,“我说过,我不担心人工智能变邪恶的原因跟我不担心火星上人口过多的原因是一样的。” 但是有一个原因让我们害怕人工智能:人类。

有证据表明,人工智能对从它学习的数据中获取人类偏见很敏感。这些偏见可能是无害的,比如识别图片中的猫比狗更常见,因为它是被更多的猫图片训练出来的。但是,它们也可能会把刻板印象延续下去,比如相比其他性别或种族,AI更多的把医生和白人男性联系起来。还记得那个被玩坏了的机器人Tay.ai吗?上线仅仅一天微软就被迫将她下架,因为她已经变得满嘴粗话,同时带着种族歧视、性别歧视等问题。然而这一切她都是从人类那里学来的。

要判断一个算法是否有偏见并不容易,因为深度学习需要数以百万计的连接计算,通过所有这些小的决策来计算出它们对更大的决策的贡献是非常困难的。因此,即使我们知道人工智能做出了一个糟糕的决定,我们也不知道它是什么原因,也不知道它是怎么做的,所以在它实施之前很难建立起一个机制来捕捉到偏见。

所以小编认为,目前完全没有必要担心人工智能会给人类带来恐慌。毕竟所有的根源都是依靠人类的训练。但是如果

为什么是现在

这两年最火爆的话题无疑就是人工智能了,其实人工智能的爆发并不只有在今年,深度学习有着悠久的历史,随着许多不同哲学观点,与之对应的名称也随之淡出人们的视线。历史上人工智能爆发过两次 -- 控制论,联结论,还有本次爆发的深度学习论(详见下图人工智能发展历史)。

而本次人工智能爆发式的发展,不得不归功于现在的大数据的时代。随着数据分析、数据挖掘等技术的发展,机器学习能够更加准确的完成相应的工作。

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原始发表:2017-11-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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