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【专家论点】AI进步的核心在于其“社会性”

2016-07-25 11:50
野明月
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  牛津大学计算机科学系主任、Deep Mind-Oxford Partnership监事,著名智能体理论研究学者Michael Wooldridge博士等在讨论智能体时,则提出“弱定义”和“强定义”二种定义方法:弱定义智能体是指具有自主性、社会性、反应性和能动性等基本特性的智能体;强定义智能体是指不仅具有弱定义中的基本特性,而且具有移动性、通信能力、理性或其它特性的智能体;作为现今著名的智能体理论研究学者,其著作有《多Agent系统引论》,被称为当今关于多Agent系统这个重要论题的第一本教材。

  在其二十年的Agent研究生涯里,他几乎获得了人工智能领域的所有荣誉:ACM(国际计算机学会)、AAAI(美国人工智能学会)、EURAI(欧洲人工智能学会)成员,Academia Europaea(欧洲科学院)成员、ERC(欧洲研究学会)委员,堪称人工智能领域的达人。

  作为雷锋网8月份的CCF—GAIR大会的学术大牛嘉宾之一,近日我们对其进行了专门采访。

Michael Wooldridge

  问:首先为我们阐述下当下多智能体系统的重要性?

  Michael Wooldridge:对我来说,智能体最重要的一点是其“社会性”。我们知道人和动物区别开来的一个重要特征就是我们作为智能的,社会性的动物,我们有语言,可以相互合作,协调,谈判来实现一些远超月个人能力范围内可以实现的事情。

  所以AI如果忽视了“社会性”这个属性,它在接近或者超越我们的路上将会缺失许多东西。

  问:Alpha Go属于单智能体还是多智能体?

  Michael Wooldridge:当然是个单智能体。虽然我不知道其它智能体研究者是否会称它为“智能体”,但我很乐意把它定义为单智能体,因为之前它没有驻留在其它环境中(事实上也不曾以任何方式驻留在这个世界中)。

  而通常我们都认为智能体是存在于某种环境中的(注:智能体是指驻留在某一环境下,能持续自主地发挥作用,具备驻留性、反应性、社会性、主动性等特征的计算实体。)

  另外,关于这个智能体,现在深度学习研究者们遇到了一个有意思的挑战——如何让学习系统可以分享他们的经验——分享他们学习到的经验,就像人类在学习完英语后,又把他们的经验用去学韩语,西班牙语等其它语言。

  问:除了Alpha Go,还有其它的虚拟智能体代表吗?

  Michael Wooldridge:贸易机器人就是个很典型的例子,这个程序可以买东西和卖东西,现在国际贸易中正大量用到这个程序,以后AI的应用会更广,我希望来年这个数据有更大的增长。

  问:智能体系统在接下来的2-3年,如果要列个Top5领域的话,会在哪几个领域爆发?

  Michael Wooldridge:我觉得是这个几个领域

  健康—智能手机和其它的设备里的各种传感器,都在监视我们的健康状态。

  娱乐—看看口袋妖怪里的AI技术就知道了。

  医疗—人工智能正在为我们寻找新的药物(和药物形式)。

  自动驾驶—美国有359万卡车司机,我相信20年后,这些都会被自动驾驶代替,这对社会是个巨大的改变。

  物流/规划—AI在这块领域会找到更有效的处理方式。

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