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小i机器人朱频频:人工智能从2014年进入第三次高潮

2016-06-17 15:21
林契于宸
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  什么是AI

  说了这么多,大家都很重视AI,到底AI是一个什么东西呢?直接道路现在为止,没有一个非常明确的定义。斯坦福大学的一位教授说人工智能是关于知识的学科,怎么表示知识以及怎么获得知识并且使用知识的科学。这个定义有一点哲学的味道了,人工智能皆是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的工作,如果按照这个定义来,人工智能的定义是在不断的发展,可能短期我们看似很智能的系统,现在觉得似乎不是那么的智能。或者是说我们想象人工智能未来可能会像变形金刚这样的东西,现在还远没有实现,现在是不是就不是我们所说的人工智能呢?按照这个概念来说,是不断的演化。

  AI和IA,他们两个并没有什么本质上的不同,只是方向不一样,AI想做一个机器,能够自动的去完成一些工作,可以替代人才能做的工作。IA更多的是想让计算机或者是一些智能设备增强人的能力。我之前看到一个比较有意思的东西,叫外骨骼,穿一个外骨骼就像穿一件特定的衣服一样,让人具备非常强的运动能力,跑的比马还快,有这样的一些情况。

  不管是什么样的定义,作为商业公司来说,就是把这个技术运用到不同的场景当中,为我们的商业创造价值,这是我们的目标。

  从人工智能的层次来看,从非常粗的角度分,大概可以分为三个层次。第一块就是现在要实现人工智能的一些基础的资源,现在说的比较多的是非常强调计算能力,非常强调生产能力,再有一个就是更多、更好的一些数据。这些东西主要是用在什么地方呢?主要还是用在因为现在机器学习的发展,尤其是深度学习现在非常火热,对于数据和计算的替代非常巨大。有了这三个重要的能力,会对传统的人工智能方面起到非常大的促进作用。人工智能具体的技术研究,有自然语言、智能语音、计算机视觉、图象识别、人脸识别、生物特征识别、指纹的识别、眼角纹的识别,还有智能决策系统。我们以智能决策系统为例,早期是一个黑盒子,你也看不到是怎么实现的,也许里面就是一大堆的非常复杂的情况,一个黑盒子输出很好的决策的结果,稍微复杂一点,里面是会有一个评分的系统,再复杂一点,可能是需要训练出来的。现在是利用这样的大量的数据训练出来的系统。

  比如说阿尔法狗就是一个智能决策系统,做法我们后面会有一点分享,主要还是从大量的数据当中训练出一些模型,把这些系统组合在一起,完成了整个下围棋的过程。还有人工智能相关的新兴的人力交互,这个不仅仅是包括语音、图象这种自然的交互方式,甚至是现在大家在做所谓的首次识别,动作识别,固态识别,还有脑机接口,现在实验室里已经出来了一些成果,用人的脑电波控制一些东西,这是刚刚开始,如果脑机接口可以把更高等的认知智能和信息做一个分享,以后我们可以想像成果将会非常的巨大。

  机器翻译也是跟自然语言的处理关系相当大。现在的机器翻译可以不依赖于自然语言的理解,就是说我虽然可能很准确的把英文翻译成中文,但是也许我对里面的意思是一点都不了解的,这是跟以前传统机器的方法有非常大的不同。有了这样一些技术以后,在上面其实有很多的产业,可以应用在一起。比如说现在比较热的是智能机器人的产业,因为里面用到了视觉,也用到了语音交互,也用到了多种人机交互的模式,用到了还有很多背景的知识和常识,对外界的信息作出综合的决策,所以这是综合的人工智能系统。

  还有智能终端,也或多或少的用了很多人工智能的技术,比如说现在智能家居都可以用智能的方式进行交互。还有智能家电,智能家居现在比较有名的就是被谷歌收购的一家公司,现在做的还不是特别的好。还有智能助手,比如说平时手机里面用的智能助手,比如说用在银行里面,可能是银行客服的助手,还有智能无人系统,无人驾驶汽车和无人机。无人驾驶汽车现在是一个非常热的领域,智能制造不是一个新的行业和产业,我们整个定义的话,是由人工智能附能,可以做产业升级的行业。还有智能安防,这是人工智能大的基本架构。

  人工智能的发展——计算能力和大数据来看

  具体的能力发展来看,刚才提到了计算能力和大量的数据。这两个技术的发展,已经有成熟的进步,比如说计算机的计算能力,大家应该非常清楚摩尔定律,18个月,CPU的晶体管数大一倍,计算能力翻一倍,但是计算的密度或者是说CPU制造的工艺是非常有限的,所以说开始在逐步的用多核并行的处理方式,也开始类似于GPU专门处理图脸计算的专业的计算设备。还有是FPGA,是半可制订化芯片。还有深度学习专用芯片,适合移动设备本地化处理能力,国内有寒武纪,也是类似于这个的。

  很多人在聊,不管是什么样专业的方式,还是会有瓶颈,所以从我们人类长期的发展来说,能够解决计算能力更为颠覆性的技术就是量子计算。目前的量子计算是在实验室里面已经实现了基本的原理,逐渐的大家也想实用化。如果量子计算真的是能够到我们日常的工作当中,对我们计算性能的提升是非常巨大的,对计算能力的提升不是一个线性的提升,是一个指数级的提升,这一点非常重要。

  我个人对量子计算也是充满了期望,有本书里面提到预测2045年计算机的智能会全面超越人类,很多人不信这个事,按照现在的这种人工智能的能力和计算路径来说,这个事情的确不大可能。但是我相信未来五年到十年以后,会有颠覆性的技术发生,量子计算可能就是非常重要的颠覆性的技术。

  说穿了,现在所谓深度学习,比以前机器学习可以取得更好的效果,大家非常火热的在这里面探索这个事情,其实就是用计算机的计算暴力解决了很多以前需要计算方法和技巧解决的事情。很多很复杂的事情,我们可以用很简单的方法给解决掉。可以通过分布式的计算和框架来去通过多台的设备拓展这种能力,包括在大数据里面的方法,还有一些开源的框架。

  BigData和AI越来越紧密了,从大量的数据当中,去获取智能,这个也是现在所要完成的一个非常重要的使命。以前计算机智能是有很多专家赋予的,现在可以用相对来说比较通用的方法,从这个数据里面来挖掘出来。

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