找回密码
 立即注册
  • 回复
  • 收藏

什么是人工智能?2019

tdmin 2019-1-4 10:34 8人围观 人工智能

有可能,你每天都会接触到人工智能。无论您是浏览Facebook(FB - 获取报告)Feed还是与Apple(AAPL - 获取报告)Siri 交谈,您都在与人工智能进行交互。 

人工智能是过去几年中许多技术突破的原因 - 从机器人到特斯拉(TSLA - Get Report)。虽然对技术发展肯定存在反对意见,但AI似乎将成为预测技术的未来。 

但是,究竟什么是人工智能,它是如何工作的?更好的是,AI如何在2019年使用? 

什么是人工智能? 
由John McCarthy于1955年创造的 “制造智能机器的科学与工程”,人工智能(或AI)是能够使用和分析数据,算法和编程以执行操作,预测问题并学习适应有和没有监督的各种情况。根据其应用,AI通常被分解为专门的或通用的,强或弱的AI。 

一般来说,人工智能有三个主要部分 - 神经网络,机器学习和深度学习。神经网络(通常称为人工神经网络或人工神经网络)基本上通过“并行地建模和处理输入和输出之间的非线性关系”来模拟生物神经网络。 机器学习通常使用统计和数据来帮助改进机器功能,而深度学习则计算多层神经网络以进行更高级的学习。 

人工智能的最初七个方面,由麦卡锡和其他人在1955年的达特茅斯会议上命名,包括自动计算机,使用语言编程AI,用于形成概念的假设神经网络,测量问题的复杂性,自我改进,抽象,以及随机性和创造力。

人工智能如何运作? 
那么,AI实际上是如何工作的? 

嗯,对于初学者来说,有不同种类的AI以不同的方式运作。虽然人工智能通常是这些不同功能的总称,但有几种不同类型的人工智能被编程用于不同的目的 - 包括弱和强AI,专业和通用AI,以及其他软件。

强弱与弱AI
在基本层面上,强弱AI之间的区别在于监督。 

弱AI被设计为监督编程,它是人类思想和交互的模拟 - 但最终是一组程序化的响应或监督的交互,仅仅是人类的。Siri和Alexa是弱人工智能的一个很好的例子,因为虽然他们在被问到问题或执行任务时似乎与人类相互作用和思考,但他们的反应是程序化的,他们最终会从他们的反应库中评估哪种反应是恰当的。出于这个原因,像Siri或Alexa这样的弱AI不一定理解他们命令的真正含义,只是他们理解关键词或命令,他们的算法将它们与动作相匹配。

另一方面,强AI在很大程度上是无人监督的,并且使用更多的聚类或关联数据处理。强大的AI在其解决问题的过程中没有受到监督,而不是编写解决方案或对问题做出反应。强大的人工智能通常以能够“教导”自己的东西而闻名 - 例如,强大的AI用于教自己游戏并学会预测动作。即使早在2013年,人工智能自学 Atari(PONGF)游戏并最终击败了记录,甚至在几种不同的游戏中超越了人类。 

但除了游戏之外,强大的人工智能通常与“可怕的”机器人和机器有关,这些机器人和机器最常困扰公众对人工智能有多危险的噩梦。然而,在基本层面上,无监督学习在没有任何预编程答案的情况下会遇到问题,并且能够使用逻辑和反复试验的混合来学习答案或对事物进行分类。这通常在练习中得到证明,其中强AI显示具有颜色和形状的图像,并且应该对它们进行分类和组织。 

专业与一般人工智能
但除了监督之外,AI还有不同的功能。

专业AI是编程为执行特定任务的AI。它的编程意味着能够学习执行某项任务 - 而不是多项任务。例如,从自动驾驶汽车到预测新闻源,专业人工智能从一开始就一直是人工智能的主要形式(尽管这种情况正在迅速发生变化)。 

另一方面,一般AI不仅限于一项特定任务 - 它能够学习和完成许多不同的任务和功能。总的来说,近年来大多数尖端的,边界推动的人工智能开发都是一般的人工智能 - 它们专注于学习和使用无监督编程来解决各种任务和环境的问题。 

用途
就其用途而言,AI可能是无限的。

但是,AI已被用于各种行业和目的。

在业务方面,AI在客户服务和其他业务运营方面取得了相当大的成功。AI已被用于各种目的的业务,包括流程自动化(通过将电子邮件和呼叫数据传输到记录系统,帮助解决计费问题和更新记录),认知洞察(用于预测买方在网站上的偏好,个性化广告和防止欺诈)和认知参与(主要用于提供全天候服务的客户服务能力,甚至回答员工关于内部运营的问题)。 

事实上,2017年的研究表明,45%的人  “更喜欢聊天机器人作为客户服务活动的主要沟通方式”。据Gartner(IT - Get Report)称,2016年全球聊天机器人市场价值1.908亿美元 - 到2020年可能占据客户服务互动的25%左右。 

除了参与客户服务和业务外,AI近年来也被用于撰写新闻报道。特别是对于收入报告或体育统计等公式化文章,AI越来越多地被用来自动编写故事并填写不同的数据。这项技术已被“华尔街日报”等人采用。

“你会得到关于体育运动中发生的事情的新闻报道,例如,或者在商业中发生的事情。但人们不再创造这些作品了。实际上人工智能正在发布这些信息,”联合国国际电联人工智能创始人兼主席Stephen Ibaraki与XPRIZE基金会举行的好全球峰会今年向Neil Sahota介绍福布斯。“我们很多人都在手机上花费数小时阅读关于事件和新闻闪光的更新,从未意识到现在正在生成这些东西的人工智能。”

似乎AI甚至融入了教育。

使用人工智能教授各种语言的中国公司LAIX(LAIX)的董事长兼首席执行官Yi Wang 在9月份对TheStreet说,“我们希望每个人都成为全球公民。” 

人工智能实例
令人惊讶的是,人工智能在我们周围 - 甚至每天都在我们的日常工作中。 

无论是在我们的手机上还是在技术发展的最前沿,人工智能都在身边。

Siri的/ Alexa的
无论您是否将手机中的声音视为AI的产品,Apple的Siri和亚马逊(AMZN - 获取报告)Alexa都使用AI来帮助您完成任务或在移动设备上回答问题。

作为弱AI的例子,Siri和Alexa根据电话所有者向他们提出的命令或问题编写了响应和行动。 

Facebook Feed
信不信由你,你的Facebook Feed实际上是使用人工智能来预测你想要看到的内容并将其推高。 

Feed中内置的算法会过滤特定Facebook用户最感兴趣的内容,并预测他们希望看到的内容。 

特斯拉
尽管其创始人(永远古怪的伊隆马斯克)对先进的人工智能技术持怀疑态度,但特斯拉的电子汽车仍然使用各种人工智能 - 包括自动驾驶能力。特斯拉还使用其车辆的众包数据来改进他们的系统。  

Netflix公司
是的,当你用一些Netflix(NFLX - 获取报告)在沙发上放松时  ,你正在收获AI技术带来的好处。

媒体流媒体网站使用高级预测技术根据您的观看偏好或评级建议节目。虽然目前数据似乎更倾向于更大,更受欢迎的电影而不是较小的电影,但它正变得越来越复杂。 

人工智能是如何从未来科技到日常生活的一部分的?  

人工智能史
虽然它以前沿而广为人知,但人工智能背后的过程和概念已经存在了一段时间。事实上,根据畅销书作家和福布斯撰稿人伯纳德马尔的说法,“使其成为可能的理论和基础计算机科学已经存在了几十年。”

那么,AI是如何开始的,它是如何发展的?

早在17世纪中期,法国科学家和哲学家勒内·笛卡尔就假设了两个部门 - 有朝一日能够思考和学习某项特定任务的机器,以及能够像人类那样适应各种不同任务的机器。这两条静脉后来被称为  专业和一般人工智能。

所谓的图灵测试,由英国数学家于1950年提出Alan M. Turing试图确定计算机何时可以实际思考。该测试预测,到2000年,人工智能计算机在审讯后几乎无法与人类区分开来,尽管这项测试从未“通过”。 

到1955年,达特茅斯会议  (或达特茅斯人工智能夏季研究项目)开发了一些人工智能的第一个概念。在达特茅斯学院教授约翰麦卡锡的推动下,人工智能得到了全面的定义,其他概念如机器学习,语言处理和神经网络被假设和引入。 

1966年,第一个聊天机器人ELIZA由Joseph Weizenbaum在麻省理工学院开发,是Siri和Alexa等人的前身。尽管ELIZA实际上并没有说话(并通过文本进行通信),但该技术是第一个用语言(或自然语言处理)来传递信息而不是使用计算机代码和编程的技术。 

1980年,当数字设备公司的XCON  通过其学习系统为公司节省了大约4,000万美元时,人工智能从一个前沿技术发展转向了有用的商业应用。 

在20世纪90年代早期互联网发展之后,网络上的数据共享只增加了AI的能力。到1997年,深蓝 - IBM(IBM - Get Report)超级计算机 - 通过各种计算击败了世界象棋冠军加里卡斯帕罗夫,并表示人工智能正在向可能最好的人类发展。  

但除了游戏之外,AI也在开发汽车。在  2005年DARPA大挑战  把自动车辆在实力上显示,他们在莫哈韦沙漠比赛的课程。仅仅六年之后,IBM的认知计算引擎Watson击败了Jeopardy的冠军,赢得了100万美元的奖金 - 进一步表明了AI成功驾驭基于语言的问题的能力。 

尽管如此,直到2012年才开始理解人工智能的全部功能。 2012年,谷歌(GOOG - Get Report)和斯坦福大学的研究人员发表了使用大规模无监督学习建立高级特征的研究论文,并通过深度神经网络解释了无监督学习的进展,这使得AI能够学会识别不同的图片。没有标记图片的猫。这一突破在2015年得到了进一步发展,当时研究人员正式宣布计算机在ImageNet挑战后比人类更好地识别图像。计算机确定了1,000个对象。

2016年,谷歌子公司Deep Mind的AlphaGo软件在 五场比赛中击败了Go世界冠军Lee Sedol。失败比人工智能在国际象棋中的优势更令人印象深刻,因为Go有超过10万个潜在的开局动作,并且它迫使AlphaGo使用神经网络来学习游戏并击败对手。失败标志着一个惊人的突破,表明了AI自己学习的能力。 

然而,人工智能的最新和最有希望的应用之一是2018年发布的自动驾驶汽车。谷歌分拆Waymo   在凤凰城发布了名为Waymo One的自驾车出租服务 - 据报道,该服务被大约400名公民使用。 

人工智能新闻2019年 
那么,2019年人工智能会发生什么? 

AI和Elon Musk
令人惊讶的是,尽管拥有一家致力于人工智能研究的公司OpenAI,但马斯克一直是高级人工智能技术最具声望的批评者之一  。 

马斯克的共同创立公司研究如何负责任和安全地推进人工智能技术 - 马斯克认为这是必要的。特斯拉首席执行官最近在纪录片“你相信这台电脑吗?”中声称。 超级计算机可能成为“一个我们永远无法逃脱的不朽独裁者”。

然而,人工智能公司Afiniti的董事长兼首席执行官齐亚希什蒂(Zia Chishti)今年早些时候告诉TheStreet,人工智能危害的炒作可能被夸大了。

“人工智能只是识别复杂领域模式的一种方式,它不会破坏世界 - 没有机会。我认为机器人智能即将到来的大灾难的幻想是幻想 - 所以我不会不要过分担心埃隆马斯克对此的看法,“Chishti说。 

韩国杀手机器人
尽管如此,马斯克的警告可能有些保证。

最近的报道声称,韩国大学韩国高等科学技术研究院(KAIST)与一家国防公司合作创建了“杀手机器人”。据报道,约有50名学者签署了一封信,呼吁抵制 KAIST和Hanwha Systems,因为他们担心军备竞赛。 

“你可以用人工智能做很多伟大的事情来拯救生命,包括在军事环境中,但公开宣称其目标是发展自主武器并让像这样的伙伴引起巨大的关注,”大学教授托比沃尔什说。新南威尔士州和抵制组织者今年早些时候告诉“卫报”。 

对于“杀手机器人”和人工智能武器的开发的担忧仍然是2019年的一个问题。 

性机器人中断
然而,在相反的一面,在一个相当不寻常的市场 - 性玩偶中,似乎正在发生破坏。

Realbotix和RealDoll的首席执行官兼性爱机器人Harmony的创始人马特麦克马伦(Matt McMullen)开始将人工智能技术与性玩偶结合起来,创造出一个完全奇怪的人类机器人。 

“我喜欢建立这个机器人并看到它移动,与人交谈,与人交互,它对他们的作用。它只是打开了潘多拉的心理学和科学盒子,”麦克马伦今年早些时候告诉福布斯。 “很明显,当你使用一个非常逼真的机器人作为人工智能和谈话的管道时,人们倾向于以不同的方式与之交谈,例如,在计算机屏幕上的东西。将该设备放入某人的家在那里放松,他们在自己的环境中创造了另一种舒适感。“

尽管如此,人们对这些人工智能,生命般的玩偶 - 尤其是与亲密关系问题和心理健康有关 - 的影响的担忧仍然十分猖獗。 

在许多其他人中,有一个这样的人工智能合作机器人的对手是凯瑟琳理查森,英国莱斯特德蒙福特大学的机器人伦理与文化教授和人工智能。

“基本上,说一段关系不需要涉及另一个人,......我们生活在一个人类过剩的文化中,我们对人类的数量没有任何问题。我们在世界上,但我们正在创造这种文化和这种氛围,我们试图鼓励人们与商品建立关系,基本上,“理查森  在9月告诉福布斯。

尽管最近人工智能的许多发展都被争议所掩盖,但创新者仍然在不断突破界限。

“有个人在AI驱动的机器人身上找到了这种快乐,并发现他们从未与另一个人发生过亲密关系 - 他们的工作就是干预并说出来,'不,你不能那样做。那是不对的,“麦克马伦质问道。

AI和咨询? 
尽管如此,人工智能在一个稍微不那么有争议的情况下,已经在心理健康和咨询领域取得了最近的进展。 

据“卫报” 报道,智能软件应用程序Woebot正变得越来越复杂,甚至慈善机构也在考虑使用该技术来满足咨询需求。 

对于那些喜欢关系辅导慈善机构Relate的首席执行官艾丹琼斯来说,“我们必须开始研究非人类互动可以做些什么,”琼斯告诉泰晤士报。

Woebot使用所谓的认知行为疗法(或CBT)来帮助咨询用户。该公司在1月份发布了一款iOS应用程序,提供基于短信的服务。

“Woebot体验并没有映射到我们所知道的人与计算机之间的关系,它也没有映射到我们所知道的人与人之间的关系,”临床心理学家艾莉森达西1月份,斯坦福大学和Woebot的创始人  告诉Business Insider。“这似乎是中间的事情。”

AI出口
据“纽约时报”报道,最近,据报道,硅谷担心监管机构可能会限制美国出口人工智能技术。

据称商务部将人工智能命名为可根据旨在增加国家安全的新出口规则重新评估的项目。主要关注点似乎围绕人工智能的出口如何促进中国等其他国家的产业,可能对美国不利。

“可以充分控制出口的案件数量非常非常非常小,出错的可能性非常大,”OpenAI政策负责人杰克克拉克告诉纽约时报。“如果这出错了,它可能对AI社区造成真正的损害。”

尽管如此,随着人工智能的每一次创新,对道德,经济和安全的新关注似乎随之而来。 

鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋
我有话说......