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AI这么火 一起来看看人工智能的发展

2017-02-16 17:00 来源:21ic.com 作者:

AI(人工智能)成为去年最火的内容,不仅如此,在未来几年内人工智能的火焰将会持续燃烧,众多科技巨头也都发现了人工智能在未来蕴藏的无线潜能。

先来看看什么是人工智能

小编就直接引用百度百科的介绍了:人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

例如下图所示就是让机器模拟人各种能力的人工智能领域示意图:

AI这么火 一起来看看人工智能的发展

AI(人工智能)的现状

现今,随着AI和机器学习技术快速发展,越来越多的工具和解决方案都开始使用认知能力。但这些工具和解决方案是否真正反映出了AI的意义所在?

IBM Watson的平台经理Jonas Nwuke认为:

“AI/认知计算的目标是辅助人类更好的做出决定。系统在规模上进行学习,吸收经验变得更强大,并以一种更自然的方式与人类进行交互。”

Progress的首席布道官ToddAnglin说:

“目前,软件开发业存在的问题是,AI是个总称,它经常被误用或滥用,其本质在某些方面就被滥用。它代表了很多东西,但很多时候我们都用之不当。例如,AI是个伟大的营销术语,开发商往往只是强行将其插入解决方案之中,以达到脱颖而出的目的。App的用户会普遍认为,具备人工智能,那么其肯定是款智能化、强大的App。在其它情况下,开发人员会使用术语,以表示该应用程序试图为用户做一些事情。例如,Tesla使用术语“自动驾驶车”称呼自己开发的车辆,这样更易于大众理解,但事实上他们的车辆并非完全自动驾驶,因为它还需要人类在一旁照看以防万一。简单的图像识别、目标检测、挑战和响应系统都做到了一定程度的AI,但开发商在给他们的应用程序打标签时,还需要更明智一些。相反,开发人员应该关注基本概念,如机器学习或深度学习。我们必须花更多的时间来观察这些东西,以及它们是如何被利用或在软件中使用的。当我们谈论AI时,我们真正讨论的东西是什么?

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Neurala公司的使命是“让软件变得更聪明”,其CEO Massimiliano Versace认为:

“有开发商根本不明白AI的真正含义。AI最近的成功,使开发人员可以很轻松的从网站上下载软件包,并在数据集上进行训练,如图像识别、视觉处理或自然语言处理等。但这并不是人工智能的意义所在。真的AI是思考大脑,并尝试在软件中模仿它。大脑的功能不仅仅是识别物体。它可以思考、感知和行动,它是有情感的。真正的智力有三大主要成分,大脑、身体和思维。大脑由软件背后的算法或数学组成,处理输入的数据。身体是智力赖以生存的硬件。而思维则是运行算法的计算能力。如今,这三种成份融合在一起,使得该领域发展起来更容易,成本更低。现在AI正步入正轨。而其挑战是创建一个不仅可以进行图像识别的应用程序。”

Gartner研究员TomAustin,Alexander Linden,和Reynolds最近发布了一份“行业应该定义并有效使用智能机术语”的报告。报告中说道:

“人们应该使用描述性的词语,区分人类智能和人工智能,并忽略营销术语如‘AI’或‘认知能力’。相反,‘智能机器’这一术语更为合适,也更不会令人产生反感。将人文特性分配给技术,会扭曲我们对可真正实现项技术的理解。智能机器技术根据经验改变行为,它不完全依赖于人们的指令/他们可以自主学习,并能产生出人意料的结果。”

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人工智能背后的数字大脑

Anglin还说:

“AI是开发商和企业都在努力研发的一项功能,也涵盖了他们的服务和解决方案;但是这些企业和开发商都要利用早已就位的数字大脑。随着越来越多的人开始使用机器学习和基于AI的系统,这些系统将变得越来越聪明,这将使它们更加完美,并鼓励更多的人选择它们。”

Anglin认为现存的主要数字大脑有:

Facebook:Facebook有一个AI研究部,其目标是推动机器学习发展,以及开发智能机器。最近公司开放了其AI硬件设计,代号为“BigSur”,它可以在处理大规模的AI计算。公司还发布了新的算法,如分割框架DeepMask;基于深度学习的文本理解引擎DeepText;局部细化模型SharpMask和对象检测方案MultiPathNet。此外,Facebook的CEO Mark Zuckerberg宣布将很快向世界推出其个人AI助理。

Google:Google最近开放了用于机器学习图书馆的TensorFlow框架。在Anglin看来,Tensor Flow比其它的认知服务要复杂一点,但它封装了大量的科学项目和软件包,使得大部分应用程序开发人员可以使用,并将其嵌入到他们的应用程序中。

IBM Wastson:IBM Watson是一款认知系统,它被设计用于理解数据,推理,和规模性学习。它提供认知APIs,利用自然语言处理、机器学习和其他的事情来分析数据,从数据中学习,并获得见解。

IBM的Nwuke说:

“系统的价值所在是超越一般的抽象化概念,并用专业的方式进行推理。”

Microsoft:Microsoft提供的认知服务,允许开发者使用强大的智能算法建立Android,iOS和Windows上的应用程序。其服务包括视觉,演讲,语言和知识的APIs。

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Anglin说:

“从这些主要成员研究中,我们将得到非常有效的数字大脑,而选择独自拼搏的人将经历残酷的竞争。”

然而,Versace说:

“尽管Neurala是一个小公司,但它早就建立自己的数字大脑,领跑比赛。从建立人工大脑块到单独的神经元和拥有数亿,甚至数十亿的神经元与突触连接的大系统。它有着悠久的历史。该公司最近发布的机器人SDK神经胚大脑,允许公司将深度学习整合到他们的应用程序中。SDK

是迄今为止未被提供的主要成份。该技术当前的目标是无人驾驶飞机,以让它们能够学习,识别,查找和跟踪对象。它还可以被应用到电脑、手机和其它机器上。我们准备建立一个平台,然后让人们将其升华。”

我们应该担忧AI吗?

我们所担忧的地方是,AI未来不仅会取代我们的工作岗位,还会比人类更聪明,从而征服人类并毁灭文明。

IBM的Nwuke说:

“有些人给AI附上臭名,他们认为这一技术在某种程度上会如我们所知的那样,挑战或危及世界。但是,未来的AI只是意味着机器将能为企业、专业人士和消费者带来更多的价值。该技术在一定程度上让人与机器合作,增强和扩展人类的成果。”

Anglin说:

“社会创造了这种臭名,因为有时候我们就是这样描绘AI的。有经典电影中,AI恶棍接管了世界,但这种观念有些夸张。而问题的根源是大多数社会人士对于该技术的理解程度不够。工程界的开发人员并不担心这些,因为他们整天与其打交道并理解这项技术。少一些幻想,多一些机器。”

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Anglin并不否认AI未来可能会被滥用,或用于伤害人类,但任何的工具和技术都存在这样的可能性。从广义上说,将我们带入那种时代的东西并非AI,而是人类本身。毕竟,人们将制作并教育机器,他们必须对这项技术负责。在适当的地方加入安全措施并传播技术的好处,是开发人员的工作。

Gartner的Austin说:

“人们总是对AI抱有许多幻想,而幻想的起点是我们可以发明AI。如果过多的高级管理人员同意了这些假设人类就不会发明出AI,以会话界面为例,他们会与那些人一样/他们会看到AI需要知道一切可以用于替代你通话中心联系人的信息,然后很多项目会失败并关闭。”

下一步

Anglin说:

“如今,虽然AI最常用的地方是图像识别,自然语言处理和语音识别,但我们认为这些是只是智能的起点。目前AI所处的状态就像是蹒跚学步的孩子,它可以理解所见、所闻,然后告诉你它是什么看。这就是AI的早期阶段,但如果企业真正的想从中受益,下一步将是建立更多联系和推理对象之间关系的能力。我们正从蹒跚学步的孩子向稍有能力的学习机器前进。”

Versace想要看到工业颠覆人们想象中的AI。他说:

“AI意味着有一款功能与人类一样强大的软件,它可用于无数的应用程序。随着平台和传感器的爆炸式发展,现在的AI比以往任何时候都更重要。每一份需要人类紧盯屏幕的工作,都可以用AI去处理,从而让人类去做其它事情。”

到这一步,开发人员和数据科学家需要弄懂我们如何理解对象之间的概念,并超越基础的挑选对象功能,理解图片中的一切。

Anglin说道:

“这时我们都需要像开发员团体一样集体抬起我们的头并问,什么样的主要模式才可以应用到用户软件,并以不同方式进行应用?接下来的三年中会发生很多类似的事情,人们会遇到瓶颈,思考他们想要创建出的下一代软件,并弄清楚这些场景看起来像什么?”

IBM的Nwuke发现公司的客户身上已经发生了这类情况。他说:

“开发商已经开始在零售、医疗、银行、运动和更多的行业商业化他们的想法。我们的灵感来自这个社区创造的东西,而且,我们正在共创未来,认知技术将积极影响我们生活的方方面面,包括工作和家庭。”

Edge Up Sports的创始人Ilya Tabakh预计,在短期内我们就会看到更好的语音识别,更好地理解身体姿势及用户的情感状态,和更多改善我们生活的技术。

关键是要解决用户的困难,Anglin说:

“如果一款技术实际上并不能使用户的生活变得更好,开发人员则无需匆忙的将它应用到程序中,或呈现在用户面前。我们是怎样应用智能的?我们不应该单纯的在偶然的情况下应用它。”

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