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    1. 新聞資訊

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      人工智能的誤區:人工智能是萬能的將取代并消滅人類

      來自2018-08-30

      前言

       

      早在1997年,就已經有人工智能戰勝了象棋大師,當時出戰的是IBM研發的“深藍”,擊敗了俄羅斯國際象棋特級大師GarryKasparov。在這之后的20年來,我們一直認為,至少在圍棋領域,電腦是無法擊敗人類的。然而,2016AlphaGo擊敗韓國圍棋職業九段棋手李世石后,我們才深深意識到人工智能的發展。這些發展促使人們思考一系列有關人工智能的問題:人工智能是否超越人性?這對人類來說是禍還是福?會不會像科幻電影那樣,威脅人類的生存?

       

      此外,當人工智能慢慢進入人們的生活,我們也開始對人工智能有了自己的認識,隨著人工智能被人們所熟知,機器學習,深度學習等一些詞語也成為了當下發展的熱門,談及人工智能時,也有一些人們會想到超級計算機,但是經常會把兩者之間的關系搞混淆。我們是否對這些名詞有著正確的認識呢?在人工智能快速發展的今天,對于我們普通人而言,常常會形成如下一些誤區:

       

      對人工智能認知的誤區

       

      誤區1:人工智能就是機器人

       

      可能是受到科幻小說和電影的影響,我們總是把人工智能和電影中的情節想到一起,《星球大戰》、《終結者》等,電影是虛構的,所以我們總是覺得人工智能缺乏真實感。其實人工智能是個很寬泛的話題,我們日常生活中已經每天都在使用人工智能,只是我們沒意識到而已,比如手機里面的語音識別,網站的在線客服,智能家居等等。

       

      談到人工智能,我們最先想到的可能就是機器人了,但是我們不能夠只想著機器人,機器人只是人工智能的容器,機器人有時候是人形,有時候不是,但是人工智能自身只是機器人體內的電腦。人工智能是大腦的話,機器人就是身體——而且這個身體不一定是必需的。

       

      通俗的說,人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它是計算機科學的一個分支,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。所以人工智能的概念是很寬泛的,我們不能只局限于機器人,認為人工智能就是機器人的智能。

       

      誤區2:人工智能就是超級計算機

       

      人工智能在上個誤區已經介紹過了,可能大家對于超級計算機比較陌生一些。超級計算機是能夠執行一般個人電腦無法處理的大資料量與高速運算的電腦。它和個人電腦的組成差異不大,但規格與性能則強大許多,是一種超大型電子計算機。

       

      至于兩者的區別,概括起來說,超級計算機是計算機的一種,人工智能則是以算法或者軟件為主用來解決特定問題的解決方案。一般情況下,人工智能是基于普通計算機的運算而完成任務的,它主要用來解決涉及到分析、判斷、決策的復雜問題。有時高級的人工智能需要復雜計算機來完成計算,可是這些計算機的計算能力也是不能和超級計算機相提并論的。

       

      上文中所提到過的贏過國際象棋冠軍的“深藍”,它的正常運行也需要特殊設計的計算機硬件,但是它用到的計算機,運算能力也遠遠比不上同期的超級計算機。

       

      誤區3:混淆人工智能與機器學習和深度學習的關系

       

      機器學習是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各個領域。深度學習是機器學習的許多方法之一,其他方法包括決策樹學習、歸納邏輯程序設計、聚類、強化學習和貝葉斯網絡等。深度學習的靈感來自于大腦的結構和功能,即許多神經元的互連。

       

      機器學習和深度學習近年來的發展導致了人工智能的巨大飛躍。機器學習和深度學習需要大量的數據來工作,而這些數據正被數十億的傳感器收集到,這些傳感器將繼續在物聯網中聯機。改善人工智能也將推動物聯網的發展,創造一個良性循環,在這兩個領域將大大加速其發展。

       

      總的來說,人工智能為為機器賦予人的智能,機器學習是一種實現人工智能的方法,深度學習是一種實現機器學習的技術。

       

       

      一張圖搞懂人工智能大家族

       

      對人工智能能力的誤區

       

      誤區1:人工智能是萬能的

       

      如今的人工智能已經開始滲透我們日常生活的方方面面,無論是政府機構、企業公司、教育學府還是普通人家庭都開始越來越多的看到人工智能技術身影穿梭其中。在2016年,人工智能如雨后春筍般成長起來,甚至有人稱之為“人工智能元年”。不過所謂人無完人,人工智能技術目前也遠遠沒有發展到“完美”的階段。在這一年,人工智能也闖了不少禍,我們需要對這些錯誤給予更多的關注,以免在未來重蹈覆轍。例如:PokémonGo讓游戲玩家集中在白人社區、特斯拉半自動駕駛系統的車禍、人工智能審美產生種族歧視等。

       

      就職于牛津大學人類未來研究所的皮特·麥金泰爾和斯圖爾特·阿姆斯特朗認為人工智能將很大程度上受到編程的限制。他們相信人工智能也會犯錯誤,或者他們還沒有聰明到了解人類想從他們那里得到什么。

       

      誤區2:人工智能將取代并消滅人類

       

      我們?謶种,人工智能將會取代并消滅人類,這一誤區源自不少科幻電影。要知道,人工智能的發展給我們帶來的是便捷,提高了我們的工作效率。這個誤區,也夸大了技術進步的速度,在目前計算機芯片處理能力提升正在趨于放緩、深度學習領域以外的人工智能進展相對較慢的情況下更是如此。在短期內,人工智能只是智能技術在各個產業的點滴應用,真正人工智能需要大量的智能數據積累,需要每個主體構建自主的創新智能平臺,阿爾法狗這樣的人工智能系統,目前還只是在實驗室階段,很難產業應用,因為成本極高,可靠性不足,沒辦法商用和民用。

       

      如果超級人工智能想要毀滅人類的話,它應該會使用更加有效率的方式,比如散播瘟疫、破壞大氣層等等。人工智能的危險不在于驅使機器人來統治世界,而是其對世界本身的影響力。

       

      結語

       

      對于人工智能的種種認識,都將會隨著科技的進步而逐漸明朗起來,無論是在過去還是在未來,技術進步都是人類進步的關鍵,就如工業時代的到來會對手工業產生沖擊,互聯網時代的到來會對傳統工業的發展產生影響,而人工智能的發展,必然會推動新一輪的技術創新浪潮,會在這一進程中扮演重要角色。因此,我們應該正確認識人工智能,合理發展人工智能,適應新的技術變革。

       

      來源:騰訊科技 作者:沈陸垚橘子科普團隊新加坡南洋理工大學機械與航空工程學院

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