导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能什么时候聪明了的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。
别自己吓自己了,人工智能没我们想的那么聪明
你也别自己骗自己了,人工智能有三个阶段:
第一阶段,人工智障,就是语音也翻译不准,导个航也导错的阶段。
第二阶段,人工智能,能够快速准确的进行人无法完成的学习和计算,例如阿尔法狗和阿尔法零,二代超越一代自学习仅用了三个月时间。300:0
第三阶段,人工智慧,那里的人工智能可以完全超出你的认知边界,你可能无法想象。
多学习多了解之后才会发现自己的理解是多少片面
现在人工智能发展到什么程度了?
2017-11-30请点蓝字>慎思行慎思行
文章来源中国人工智能学会,罗兰贝格公司
个人微信 helloSSX
人工智能概念介绍
人工智能是什么?人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称,它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系,简单来说:机器学习是实现人工智能的一种方法,深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测;深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。
人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能,即在某一个特定领域应用的人工智能,比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo;通用人工智能是指具备知识技能迁移能力,可以快速学习,充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。
通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象,但在理论领域,通用人工智能算法还没有真正的突破,在可见的未来,通用人工智能既非人工智能讨论的主流,也还看不到其成为现实的技术路径。专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。我们的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术,具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。
人工智能发展历史与现状
人工智能的发展历史
人工智能的概念形成于20世纪50年代,其发展阶段经历了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代;第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代;这一次是2006年起开始的重视数据、自主学习的认知智能时代。在数据、算法和计算力条件成熟的条件下,本次浪潮中的人工智能开始真正解决问题,切实创造经济效果。
本次人工智能浪潮的驱动因素
近年来,人工智能应用领域市场规模、人工智能领域的资金投入都迅速增长,反映了社会与市场整体对其认知程度与信心的高涨。驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高,包括数据、算法、算力,使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值;另一方面,大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。
高质量、大规模的大数据成为可能。1986—2007年,全球单日信息交换量增长了约220倍,全球信息储存能力增加了约120倍。海量数据为人工智能技术的发展提供了充足的原材料。
计算力提升突破瓶颈:以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力,使得运算更快,同时在集群上实现的分布式计算帮助人工智能模型可以在更大的数据集上运行。
机器学习算法取得重大突破:以多层神经网络模型为基础的算法,使得机器学习算法在图像识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高。
社会理解与接受程度广泛提升:随着社会信息化及互联网/移动互联网的普及,以及受AlphaGo等大量热点舆论事件影响,全社会对人工智能的态度已逐渐从怀疑、恐惧转变为好奇、接受和认同。
物联网、大数据、云计算技术提供了人工智能的发展基础
物联网、大数据、云计算技术为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素。物联网为人工智能的感知层提供了基础设施环境,同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。大数据技术为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献,帮助提升了深度学习算法的性能。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力,并降低了计算成本。
人工智能产业发展状况
技术方向方面
人工智能方向的企业目前主要分为两类:专注于技术研发的通用型人工智能企业,如DeepMind、 Facebook AI Research、Google Brain与Baidu AI等,以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大,目前多由巨头互联网公司在进行布局,短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多,但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。
应用方向方面
从应用方向上来看,金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向应用场景目前相对成熟,相关方向企业的融资热度也较高。以自动驾驶领域为例,谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纷加入;人工智能在金融领域的智能风控、智能投顾、市场预测、信用评级等领域都有了成功的应用;在医疗领域,人工智能算法被应用到新药研制,提供辅助诊疗、癌症检测等方面都有突破性进展,凡此种种,不一而足。
地域发展方面
纵观全球人工智能产业的发展,我们可以发现:全球领先的创新高点散落在各个国家,如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列,以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质,在全球信息流通开放的大环境下,人工智能的发展不再受限于国家或地域。
借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持,中国人工智能企业的发展势头良好,在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国,位列全球第二。在国内,计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地,其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。
人工智能未来发展的预测
我们认为,短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时,机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向,近期AlphaGo Zero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看,通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究,其发展前景目前尚处于无法预测的状态。
在商业应用方面,短期内,专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看,正如国际人工智能领域著名学者Michael I.Jordan所说,人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业,从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。
编辑 Yibin.P
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如今一些所谓的人工智能,在智商上已经有了几岁水平?
人工智能到底是个什么样的定义?我们现在的人工智能有了几岁的智商,这一点其实谁都说不清楚,因为人工智能有很多很多,真的有很多不同的品牌推出来的不一样,现在几大手机厂商基本都推出了自己人工智能他们的名字不一样,聪明的程度也不一样。
小米的小爱同学可以说算是比较聪明的,因为按照正常的行为反应来说,他起码能够达到6岁,乃至更高的智商程度,因为你平常跟她聊天或者问她一些事情的时候,他大部分的时候能给予你一个正常的回答比,如你问它今天天气怎么样,他会果断的去帮你找今天手机所在的这个城市的气温,你们跟他说自己今天心情不好,他也会安慰你。但有一些特别主观性的东西,他也搞不清楚。
个人认为把智商这个词汇放在人工智能身上其实是特别不合适的,因为人工智能所有的东西都是人类添加进去的,可以说只要你设计的程序足够完善,里面输入的数据参考量足够多,那他就会显得足够正常并且足够聪明,但是你要说他有智商自我思考的能力也没有,因为他的停顿无非就是在他的数据库里面找,他应该以一个什么样的回答来回应你,而不是说他自己所组织的一些语言,因为他的自我学习能力很微弱。
人们对人工智能的看法其实也是不同的,有人认为人工智能未来会成为人们生活的一个好帮手,因为它可以帮人类处理很多烦乱的事情,这样提前设定好程序几乎就不会出错,但是也有人认为它会影响人类正常的生产生活,因为这存在一个信息安全性存在一个误差的问题,如果说程序出错了,那造成的损失可能就不是一星半点的了,因为有些事情有些行业就不容出错。
目前人工智能聪明到那个阶段
人工智能想要达到人类同等的水平还需要很长一段时间。我不认为目前达到一切准备好的情况。
目前人工智能还只能在场景可控,重复性劳动,容错,采集数据等方面能够较为快速的发展。
人工智能的确是颠覆人类生活的技术,同事人工智能也并不是第一次提出,很多年前很多次提出都以失败告终,这次是因为计算机技术的高速发展,例如计算速度,存储能力等,才这次把人工智能推到了风口浪尖。
机器人智能程度越来越高,什么时候能达到人类智慧水平?
AI迟早会超过人类的智慧,这点是毋庸置疑的。目前,计算机科学的发展已经使人工智能在绝大部分方面超越了人类,连人类智力游戏里面的最后一个堡垒~围棋,也被AI攻克。但在创造力方面,它甚至不如一个小孩子。
人工智能被分成了两个级别:弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能不过是利用大数据、算法和计算速度模拟出来的,它只是看起来像有智慧。比如现在非常流行的智能音箱,它只是将人类的自然语音翻译成了机器语音并执行。它并没有真正的“理解”这些语言的意思,甚至是战胜人类围棋选手的阿法狗也不过是弱人工智能的巅峰之作而已。
强人工智能应该是真正具有推理和解决问题能力的机器,它应该是具有自我意识的。这样的人工智能还只存在于科幻作品里,但这应该是科学的发展方向。毕竟,人类的智慧是有极限的。人类最擅长的是使用工具来弥补自身的不足,人类不会飞翔,于是就有了飞机,人类想进入太空,于是就有了飞船。强人工智能也是人类进入更高级文明的一个工具,它能弥补人类智慧的不足。
人类对人工智能的担忧也是有道理的,有很多名人都对人工智能的发展提出了自己的疑虑,例如盖茨、霍金等。办法总比困难多,我们总能想出解决方案来。但我们不能在想出办法来之前就不发展这项技术。
笔者认为,如何超越人脑就要先从了解大脑的运作模式开始,可以利用计算机模拟大脑的运作来实现这一目标。
大量的研究显示,人脑和动物的大脑并没有本质上的不同,只是复杂程度不一样而已。所以,对大脑的研究可以从较为简单的生命开始。这也是科学家们一只在做的事情。人类对大脑区域的宏观功能已有相当清晰的认识,只是在分子层面还了解不多。目前科学家已经能模拟出线虫大脑的运作。
相信在不远的将来,随着量子计算机的突破,人工智能时代终将到来。
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