人工智能发展中的问题思考

2020-02-10 14:37 来源:未知 作者:石家庄生活网1
人工智能发展中的问题思考

人工智能发展中的问题思考及其研究现状

 

0 引言

人工智能是通过将人类的思维活动赋予机器或系统,使其模仿和 执行与人类学习,思考和决策有关的智能行为;是一种试图让机器以 智能方式(类似于人脑的工作方式)工作的计算机技术;是机器所展现 出来的智慧。 人工智能只是机器的智能,但随着机器变得越来越有能 力,也有可能大大超过人类。随着人工智能技术的蓬勃发展,在计算机 科学,金融,医院和医药,重工业,交通运输,玩具和游戏等领域已经取 得一定程度的成就。智能机器人,人工智能系统组织病床计划,无人驾 驶技术的应用告诉我们,人工智能标志着科技进一步向前推进,给人 类带来了颠覆性的影响,但同时也产生了一些潜在的问题。

1 人工智能的发展历程

人工智能——Artificial Intelligence(AI)可以解释为用人工的方法 使机器带有一定的思维活动,在机器上实现自主地,或交互地执行各 种拟人任务的智能行为。从概念提出至今已有60 余年,在技术、算法、 应用方面不断取得突破性进展。

1956 年以前(早期奠定) 古希腊亚里士多德创立的演绎法,17 世纪末,德国莱布尼兹初创 数理逻辑,随后 Wiener、弗雷格、罗素等代表人物不断补充完善。

1943 年,美国生理学家麦克洛奇和皮兹建成第一个神经网络模型(MP 模 型)[1]。

到 1946 年,第一台通用数字电子计算机ENIAC 问世。 1948 年, 控制论、信息论初创,信息科学得以发展。

1950 年,英国数学家 A·M· Turing 在其著作中首次提出论述“机器也能思维”[2]。 这些理论都为人 工智能的形成奠定了良好基础。

1956 年以后(形成发展) 1956 年夏季,在一次历史性的聚会—— —达特茅斯会议中,这次会 议讨论了机器模拟人类智能的问题,人工智能成功诞生,人工智能领 域的研究正式开始。

1969 年起, 国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI,IJCAI)逢奇数年举办。 20 世纪 80 年代,知识工 程诞生,专家系统也应运而生,人工智能达到阶段性的高峰。

2011 年, 苹果公司的智能语音助理随着iPhone4S 出现。

2012 年 10 月,多伦多 大学 Geoffery Hinton 宣布在机器学习领域达成重要突破,高通的神经 网络芯片相继诞生,标志着人工智能研究的软硬件条件基本具备。

2014 年 7 月,微软进行人工智能尝试,推出个人智能助理,同年百度智能问 答机器人小度诞生。

2015 年,Amazon 试图将机器人飞行器运用到快递 服务中…人工智能正在朝着社会生活的应用领域飞速发展!

2 人工智能发展中的问题

英国《金融时报》引用一项最近的调查结果显示:全球半数人工智 能专家相信,人类水平的机器智能到2040 年就可成为现实[3]。 以人工 智能为核心的新一轮技术革命终会将信息社会引领向智能社会。人工 智能以其广泛实用的特点,深入到社会生活的各个行业,可能产生危 险或不期望的意外后果。

2.1 增加人类失业率

随着各种人工智能产品开始服务于各大领域,很多工作即将被人工智能取代,这个是不可逆转的趋势。 2016 年 1 月,世界经济论坛发 布了报告《未来工作—针对第四次工业革命的就业、技能和劳动力战 略》显示未来五年将有500 万人因人工智能等技术进步而失业[4]。美国 花旗银行和英国牛津大学马丁学院《工作 2.0 时代的技术》研究报告 也显示:未来 10 年或者 20 年,1.4 亿知识工人将会因为人工智能技术 的发展失去原来的工作[5]。 不可否认,人工智能会引发产品的创新,从 而产生一些意想不到的新职业,但大部分就业市场将被人工智能占 据,导致劳动力市场的两极分化,人类失业率将无限上升,从而失去生 存的依赖。

2.2 对人类价值观带来冲击

2010 年 1 月 9 日,新泽西州的“真实伴侣”(True Companion)公司 开发的首款性爱机器人“Roxxxy(洛克茜)”正式面世。 2017 年 2 月,美 国加州 Abyss Creations 公司宣布,第一代具有学习能力的性爱女机器 人 Harmony 已经成功研发出来。 全球知名的人工智能专家戴维·李维 预测最晚在 2050 年,人类会跟机器人谈恋爱,甚至成为配偶,而且将 成为社会常态[6]。 那么,人机婚姻的合法性也变成法律问题,人类的思 维方式和传统观念将与新观念产生冲突,直接影响到价值观和信仰。 AI 也会使用户形成依赖性,而不去对问题进行思考和求解,导致认知能 力减弱,人类平均智力素质将下降。

2.3 人工智能自身的控制与利用

人类思维活动丰富多彩,也有情感因素夹杂,机器难以在短期内 具备取代人类所有的思维活动的能力,但人类受到缓慢生物进化的限 制,机器却能不断增长的速度重新设计自身。物理学家斯蒂芬霍金,微 软的创始人比尔·盖茨和 SpaceX 的创始人伊隆·马斯克表示担心人工 智能可能演变到人类无法控制的点。 2015 年 12 月 2 日,霍金理论表 示,从理论上来说,机器将超过人类智能,这可能“意味着人类的结 束”。 谷歌未来学家库兹韦尔预言,在 2045 年电脑智能与人脑智能融合, AI 的奇点到来。 加之,人工智能功耗值较大,普及之后可能存在能源危 机[7]。 人工智能必须被很好的控制利用,确保智能的 AI 是“友好 AI”。

 3 人工智能研究现状

在技术方向上,欧美处于领先水平,拥有雄厚的技术基础,美国专 攻军用机器人技术,欧洲注重医疗和服务技术的研发,日本则用于仿 人和娱乐方面。目前人工智能在机器人、神经网络、模式识别以及专家 系统方面都一直处于不断增长的趋势,取得了令人瞩目的成果。 先进 的人工智能技术开始陆续进入到实用性阶段,网络,医学,科学,金融 领域中已取得较大进展,需要进一步发展的是云机器人和人脑仿生计 算技术。

3.1 专家系统

专家系统(Expert System)具有相当于专家知识和经验水平以及 解决专门问题的能力的计算机系统,是人工智能应用研究最活跃和最 广泛的应用领域之一[8]。 专家系统是第一批真正成功的人工智能(AI) 软件,它被设计为通过推理知识来解决复杂的问题,主要表现为 IFTHEN 规则而不是通过传统的程序代码。 第一个专家系统在 20 世纪 70 年代创建,在 20 世纪 80 年代兴起。ES 系统能够高效,迅速,准确地 工作,突破时间和空间的限制,进行有效推理决策,解决那些只有专家才能解决的高难度的复杂问题。 主要在医疗,交通,家居综合性领域应 用,其中医学专家系统研究最多而卓有成效的要数医学专家系统。 而研 制实用的,高性能的专家系统是当前人工智能研究的一项主要任务[9]。 随着计算机网络技术的不断发展和多媒体技术的突破,专家系统的研 究势必更加深入,取得突破性进展。

3.2 神经网络

人工神经网络开始于20 世纪 80 年代,随着计算机技术的大力发 展以及研究者们不断对算法进行优化改进,以其惊人的处理速度和较 强的容错能力,表现出良好的智能化。 神经网络已被用于解决使用普 通的基于规则的编程难以解决的各种各样的任务,如计算机视觉和语 音识别,且成功率已达到百分之八九十。 人工神经网络与他技术组合 产生模糊神经网络,广泛应用到医学图像处理与分析各领域[10]。 在像 素化图像方面,随着图片模糊程度增加,神经网络的成功率会降低,但 仍然能够达到 50%到 75%的成功率[11]。 神经网络计算科学领域与生物 神经系统理论分析和计算建模相关,为此神经科学家正在观察生物过 程(数据)、神经处理和生物似然机制(生物神经网络模型),努力建立 统计学习理论和信息理论之间的联系,使得人工神经网络技术能够迈 向新的台阶。

3.3 模式识别

人工智能方法在模式识别,数学逻辑等领域同样广泛运用。 模式 识别主要是对已知数据样本中的模式和规则进行识别和提取,通常旨 在为所有可能的输入提供合理的答案,并考虑到它们的统计变化来执 行输入的“最可能”匹配。 通过计算机来对文字,图像,声音,物体等模 式的自动识别,是智能机器开发的关键点[8]。目前模式识别的识别速度 快,识别效率和精度也比较高,但主要还是无监督学习,人为构造算法 的成分比较大。

3.4 深度学习

当前,基于人工智能网络的深度学习技术是最热的研究领域。 通 过深度学习能够实现高效的特征提取,更加本质被 Google,Facebook, IBM,百度,NEC 以及其他互联网公司广泛使用,来进行图像和语音识 别。 互联网业务的快速发展,为深度学习提供了上百万的样本进行训 练,目前语音识别技术和图像识别技术能够达到 90%以上的准确率[12]。

深度学习技术目前而言还有许多需要深挖的,远远没到饱和期。 在以 前存在硬件上的瓶颈,但随着 NVDIA 和一些硬件厂商不断的升级计算 工具,硬件的瓶颈基本上消失了。主要是在其他学科上面,还需要神经 科学等的发展为Machine learning 注入新的血液。

 4 结语

AI 技术不断进化,对各行各业带来了颠覆性改变,人工智能正在 快速地发展和改变着人类的生活。目前各个国家各大公司都在努力从 技术上突破,并且已经取得一定的成果。如今,人工智能坚定地扎根于 流行文化;智能机器人出现在无数的作品中。 AI 将潜在地帮助我们开 启新的更先进的技术突破,作为进一步的技术和科学发现的催化剂,引 领科学技的发展。


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