人工智能与未来

发布时间：2019-07-30 14:32:49 来源：文档文库

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人工智能与未来

作者：贾斯汀·卡塞尔

来源：《中国经济报告》2018年第06期

脱离了人类需求的人工智能，其实已经偏离了其本身应该具有的存在价值

1956年，当时美国达特茅斯学院数学系的助理教授约翰·麦卡锡（John McCarthy）和一帮数学家们共同研究了一个全新的领域，他们将其命名为“人工智能”。随后在纽约举办过一场会议，出席会议的嘉宾不仅包括约翰·麦卡锡这样的信息学专家，还有很多人类学家、批判理论家和心理学家等。这就让人工智能有了完全不同的解释。事实上，我们今天给人工智能下的定义——“試图打造一台可以完成全部人类行为的机器”——最早的出处正是纽约的这场会议。

我眼中的人工智能

想要正确理解人工智能，首先就要明确“智能”的定义。人工智能并不能简单称之为一项技术，而是一种技术使用的方法，其特点在于仿造人类的能力。它涉及计算机视觉、云计算、大数据、机器学习等目前可用的所有技术。

业界有一句流行语，“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。”这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。传统的机器学习方法需要由人来设计并输入想要电脑学习的知识，因为需要掌握大量的专业知识，导致特征工程成为机器学习的瓶颈。而深度学习打破了这一瓶颈，它通过多层结构算法，机器对数据集的“特征”进行筛选和提取，通过反复训练，找到差异和规律，最终获得了提取抽象概念的能力。

人工智能的发展阶段

得益于深度学习这项工具，很多人都认为，新的人工智能时代又到来了。然而目前，人工智能仍然存在很多看似很小的缺陷。比如，尽管看起来很先进，但它们缺乏常识。人们知道拿杯子的时候杯口要朝上，但机器人会选择更直接、更容易的抓取方式，而这往往并不是特别安全。例如，如果杯子里面有热水，那靠近机器人的人就危险了。或许你也曾看到过，有人对着苹果手机里的语音助手Siri说话、聊天，甚至让她帮助设置日程提醒等。这就需要自动语音识别和自然语言理解。与20年前相比，自然语言已经取得很大进步，虽然自动语音识别依然不够理想。比如，你建了一个可以识别金融术语的语音识别系统，如果有人突然说他喜欢棒球，那这个系统就不能很好地识别。不过，对于那些在语言不通的国度，比如出国旅游的游客来说，实时语音翻译软件会是个好帮手。它融合了逻辑推理、模仿类比、自然与语言导出等更多领域的研究成果及技术。

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/7844a6e2b5daa58da0116c175f0e7cd185251864.html