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一文帶你了解人工智能的前世今生

 天承辦公室 2020-05-25
一文帶你了解人工智能的前世今生

作者 | 顧家彤、鮑歆祎

來源 | 讀芯術(shù)

如果要列舉一項徹底改變了21世紀的技術(shù),非人工智能莫屬?,F(xiàn)如今,人工智能已然成為我們?nèi)粘I畹囊徊糠?,不斷豐富和便捷著社會的方方面面,今天這篇文章,將幫助讀者好好了解人工智能的基本常識和基本概念,參透人工智能的前世今生。

人工智能的概念

1956年,約翰·麥卡錫(John McCarthy),計算科學與認知科學專家,美國斯坦福大學教授)如此定義“人工智能”一詞——創(chuàng)造智能機器的科學和工程。

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人工智能還可以被定義為計算機系統(tǒng)開發(fā)。此類計算機系統(tǒng)能夠執(zhí)行需要人類智能的任務,例如決策,對象檢測,解決復雜問題等。

人工智能的發(fā)展階段

很多文章都把人工智能分為通用人工智能(AGI)、專用人工智能(ANI)和人工超級智能(ASI)三種不同類型的人工智能。更確切地說,人工智能有三個階段。

專用人工智能(ANI)

專用人工智能(ANI)也稱為弱人工智能,是人工智能的一個發(fā)展階段,涉及的機器只能執(zhí)行一組狹義的特定任務。在這個階段,機器不具備任何思考能力。它只是執(zhí)行一組預設的功能。

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弱人工智能的例子包括Siri(智能語音助手),Alexa(搜索引擎),自動駕駛汽車,Alpha-Go(人工智能機器人),Sophia(類人機器人)等。到目前為止,幾乎所有基于人工智能的系統(tǒng)都屬于弱人工智能類別。

通用人工智能(AGI)

通用人工智能(AGI)是人工智能的發(fā)展階段,也被稱為強人工智能。在這一階段,機器將具有像我們?nèi)祟愐粯铀伎己蜎Q策的能力。

目前還沒有強人工智能的例子,但是,我們相信很快就能夠創(chuàng)造出像人類一樣聰明的機器。

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很多科學家,包括斯蒂芬·霍金,覺得強人工智能會威脅人類的存在?;艚鹫J為:“人工智能的完全發(fā)展可能意味著人類的終結(jié)......它將自行騰飛,并以不斷增長的速度重新進行自我設計。人類受限于緩慢的生物進化過程,無法參與競爭,最終將被完全的人工智能取代。”

超級人工智能(ASI)

超級人工智能是人工智能超越人類的發(fā)展階段。人工超級智能目前只是一個假設,就像電影和科幻小說描述的那樣——機器統(tǒng)治世界。

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考慮到目前的發(fā)展速度,機器離達到人工超級智能階段并不遙遠了。

人工智能(這里指的不是專用人工智能)的進步速度非??臁3侵苯咏佑|像Deepmind這樣的團隊,否則根本不知道它有多快 - 它以接近指數(shù)的速度增長。最多十年,最少可在五年內(nèi),人工智能就有發(fā)生嚴重危險事件的風險。埃隆·馬斯克

人工智能的類型

當要求解釋不同類型的人工智能系統(tǒng)時,必須根據(jù)其功能對人工智能進行分類。

基于人工智能系統(tǒng)的功能,人工智能可以分為以下類型:

反應性人工智能

這種類型的人工智能包括僅基于當前數(shù)據(jù)和情況運行的機器。反應性人工智能機器不能推斷數(shù)據(jù),評估人工智能未來的行為。他們可以執(zhí)行范圍縮小的預設任務。

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IBM的象棋程序打敗了世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。這就是一個反應性機器人的例子。

有限內(nèi)存人工智能

顧名思義,有限內(nèi)存人工智能可以通過研究其內(nèi)存中的歷史數(shù)據(jù)來做出明智的和改進的決策。這樣的人工智能具有短暫或臨時的記憶,可用于存儲歷史經(jīng)驗并評估未來的行為。

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自動駕駛汽車是有限內(nèi)存人工智能,它使用最近收集的數(shù)據(jù)做出即時決定。例如,自動駕駛汽車使用傳感器識別橫穿道路的平民,陡峭的道路,交通信號等,以做出更好的駕駛決定。這有助于阻止任何未來可能發(fā)生的事故。

心智理論人工智能

心智理論人工智能是一種更先進的人工智能。據(jù)推測,這類機器在心理學中起著重要作用。心智理論人工智能將主要關(guān)注情商,以便更好地理解人類的信念和思想。

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心智理論人工智能尚未成熟,但人類在嚴謹?shù)匮芯窟@一領(lǐng)域。

自我意識人工智能

讓我們祈禱人工智能沒有達到有自己的想法和自我意識的階段。鑒于目前的情況,自我意識人工智能有些遙不可及。但是,將來自我意識人工智能可能會達到超級智能化階段。

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像埃隆·馬斯克(Elon Musk)和斯蒂芬·霍金(StephenHawkings)這樣的天才一直提醒人們警惕人工智能的進化。

人工智能的分支

人工智能通過執(zhí)行以下程序/運用技巧,可以解決現(xiàn)實問題。

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機器學習

機器學習是一門讓機器通過翻譯,處理和分析數(shù)據(jù)解決現(xiàn)實問題的科學。

在機器學習下面,有如下三個分類:

1. 監(jiān)督學習

2. 無監(jiān)督學習

3. 強化學習

深度學習

深度學習是在高維數(shù)據(jù)上實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡以獲得洞察力和形成解決方案的過程。深度學習是機器學習的高級領(lǐng)域,可用于解決更高級的問題。

深度學習是Facebook面部識別算法,自動駕駛汽車,Siri,Alexa等虛擬助手背后的邏輯。

自然語言處理

自然語言處理(NLP)是指從人類自然語言中獲取見解,與機器交流,拓展業(yè)務的科學。

Twitter使用自然語言處理技術(shù)在其推文中過濾掉帶有恐怖主義色彩的詞匯。亞馬遜也使用該技術(shù)來了解客戶評論,改善用戶體驗。

機器人學

機器人學是人工智能的一個分支,專注于機器人的不同分支和應用。人工智能機器人在現(xiàn)實環(huán)境中代理人類行動,通過可靠的行動來產(chǎn)生結(jié)果。

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例如,索菲亞類人機器人就是機器人學分支下的人工智能。

模糊邏輯

模糊邏輯是一種基于“真實度”原則的計算方法,而不是通常的現(xiàn)代計算機邏輯,比如本質(zhì)上的布爾值。

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模糊邏輯用于醫(yī)學領(lǐng)域以解決涉及決策的復雜問題。它們還用于自動變速箱,車輛環(huán)境控制等。

專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是基于人工智能的計算機系統(tǒng),它學習并回報人類專家的決策能力。

專家系統(tǒng)使用if-then邏輯符號來解決復雜問題。它們不依賴于傳統(tǒng)的程序編程。專家系統(tǒng)主要用于信息管理,醫(yī)療設施,貸款分析,病毒檢測等方面。

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