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牛津计算机系主任:AI中符号主义和神经网络应融合发展

2016-08-12 14:46
Radow
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  AlphaGo击败李世石的成就让业界对人工智能刮目相看,大家也对deep learning(深度学习)技术既好奇又疑惑,兴奋的同时也面临着研究中的各种困难。在人工智能与机器人峰会上,AlphaGo背后的团队DeepMind成员之一、牛津大学计算机系主任、Oxford-DeepMind Partnership负责人,AAAI、EURAI Fellow迈克尔伍尔德里奇Michael Wooldridge,就人工智能研究的现状和未来、成就与挑战作了报告报告分享。

  Michael Wooldridge表示,目前神经网络型人工智能还存在许多限制,首先表现在它们无法理解人类社会关系。而对于神经网络型的人工智能,比如AlphaGo,我们也无法理解它是如何思考的。但是,人工智能要活得人类的认同,它必须有这种被理解的透明度。不过,

  不过,有意识的机器会出现的,但在它出现之前,世界一定会有很多各种关于机器意识的迹象先产生,我们不会一蹴而就。

  哪些技术可行,哪些不可行?

  比如说深度学习和机器视觉,我们如何把所有这些技术能够结合在一起去实现人工智能?当中有哪些成功的机会?这些技巧如何帮助我们实现长期的人工智能的目标?

  强AI很厉害,但弱AI才是当下追求的

  对于弱人工智能和强人工智能,这是一个很重要的区分:强AI是通用型的,是属于我们在好莱坞大片中看到的——比如说天空漫游2001的机器人,这些机器人是有自我意识的,是自主的,它根本就是一个人一样具有各种的功能。

  但是,这个是一个遥远的梦想,走到这一步还有很长的路才能实现,同时这也不是我们现在人工智能研究的方向,目前来说大部分的研究都是集中在我们叫弱AI。

  弱AI只不过它的目标没有放在这么高和远,弱AI让机器和电脑做一些现在只有人脑或者是动物大脑做的事情,所以说弱AI是专注于具体的任务上——我当然知道弱不等于它就没有用,弱也不是就那么容易做,只是说针对性不同,所以弱AI主要是针对于非常具体的任务。

  计算机现在到底擅长做什么?

  电脑实际上设计的本意是做什么。电脑或者说计算机,如果不编程的话,其实电脑就是按照一些精密的指令来运算的机器,它可以按照你的指令去执行,执行的非常快,它一秒可以做上千万、上亿的数据。不过,电脑做的一切都是必须要分解到低阶简单而且是非常精确的指令。所以,如果超越这些的话电脑就无能为力了,但是,人工智能上必须要归纳到这个指令上,那么,目前来说计算机能做那些,不能做哪些呢?

  电脑很容易做的是算术,比如说解决一些任务,人工智能基本上都能做,往下就比较难了。电脑可以做算术,做得又快又准,因为很容易把算术的算式表述成这种低接的指令,所以算术非常的简单,但是再难一点,比如说解决复杂的问题——开车,这个最近也已经攻克了,但是基本上是解题的一种任务,每个任务都是要把这个任务分解成简单的指令让计算机执行。

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