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克服人工智能五大難題 推進智能化步伐

時間:2017-10-27

來源:網絡轉載

導語:當下人工智能已經成為了研究、開發、延伸和擴展等智能化的理論、方法和技術等發展基礎。

當下人工智能已經成為了研究、開發、延伸和擴展等智能化的理論、方法和技術等發展基礎。不過要讓機器變得和人類一樣聰明,人工智能還必須克服五個里程碑式的難題:普遍性、轉移學習、自主學習、常識和自我意識。

隨著現代技術的不斷發展,人們在衣食住行等方面確實是享受到了各種便利。而人工智能,勢必成為世界未來的發展方向。

如今,人工智能大規模應用的前提已經成熟。2016年,微軟、谷歌、Facebook等都相繼開源了自己的人工智能算法,IBM、亞馬遜、BAT等也紛紛把人工智能嵌入到公有云服務中,雨后春筍般的智能音箱更讓人工智能進入到千家萬戶。當2017年10月,AlphaGoZero在問世后三天內即擊敗去年戰勝李世石的AlphaGo版本時,人工智能產業化的拐點已經到來。

當下人工智能已經成為了研究、開發、延伸和擴展等智能化的理論、方法和技術等發展基礎。從學科上進行研究的話,人工智能其實是歸屬于計算機科學的一部分。自從出現了人工智能之后,人們不斷在各個領域對它進行研究。當然也有人表示,人工智能不僅僅是能夠對人的意識、思維的信息過程,進行非常好的模擬,甚至有可能會超過人的智慧。

說超過人類智慧也不新鮮,畢竟人工智能這樣一個概念,自打一出現,就伴隨著一系列的恐慌學說,首先注意到這些理論的人并將其呈現給大眾的,其實是一些電影的創作人。但這些假說真的是空穴來風么?其實也不盡然,既然能夠被反復提及,并得到眾多人的擁護,同時也說明了,人工智能對人類其實是存在潛在威脅的。

為什么這么說?首先人工智能是為人類服務的一種工具,而這個工具最后會成長到你不可能會舍棄它,它能夠在生活、天文、氣候、醫學每一個角度幫助你,讓生活更加美好,它能帶來巨大的經濟價值。甚至于你現在地圖導航也有機器學習的程序在幫忙。所以AI必將存在而且發展下去。

當AI技術成熟后,深度學習之后的強化學習二者結合之后,它的數據學習能力將突破千萬級、億級,這時它將不會出錯,而一個從不出錯且高度被依賴的系統,你會關閉它么?不知不覺的,社會的基本層面,人們的衣食住行都自然而然被接管。

不過我們距離打造“像人類一樣”的人工智能還很遙遠。要讓機器變得和人類一樣聰明,人工智能還必須克服五個里程碑式的難題:普遍性、轉移學習、自主學習、常識和自我意識。

比如轉移學習意味著一個系統可以使用或抽象地利用它通過解決特定問題積累的知識,并將這些知識應用于解決不同的問題。這是人類的天性,我們會在問題中“看到固定的模式”和“問題之間的相似性”,我們運用積累的“經驗”來解決它們。但在人工智能領域,我們還沒有實現這一目標。

再拿自我意識來說,就算是對人類自身而言,自我“意識”依然是神秘的。對許多人來說,高層次的意識可能是人類在面對未來智能機器時保持某種優勢的“最后堡壘”。創造出模仿自我意識的機器并非不可能,但人工智能是否會真正地擁有自我意識我們還無從得知。不過可以肯定的是,如果在這些方面有所突破,人工智能將買上一個新的水平,帶來一個全新的時代。

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