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强人工智能全解析

   2019-10-28 19:47:13 作者: 来源:丹东新闻网

强人工智能全解析

人类是弱小的,在产生之初既没有力量与速度,亦不能上天与入海,在残酷的大自然中艰难地生存着。人类又是强大的,在长期的发展过程中,不断发现着隐藏的规律,由而创造着人类文明,地球上再无生物可与其抗衡,成了世界的主宰。

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要在大自然中生存下来,这成为人类寻求提升自身力量途径的第一动力。从石器时代到青铜再到铁器时代,人类利用自己的聪明智慧不断发明各种工具来武装自己,但在这漫长的岁月中人类在总体上仍然在依靠牲畜与自身的力量。直到一声汽笛的长鸣,人类社会迎来了期待已久的拐点,自此机器替代了人成为了力量的主要来源。不久,电力的出现更是将人类的力量推向了一个空前的高度,放眼自然界已没有生物可与人类的力量抗衡,那个弱小的人类也一去不复返。

人类成功的拥有了力大无穷的帮手,但这并没有使人类停下前进的脚步。

就在1956年夏的一天,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农为首的一批年轻科学家首次提出了“人工智能”的概念,这标志着人类将关注的焦点由身体转向了大脑,希望有一天能使机器像人一样思考,甚至拥有超过人类的智能,这成了未来所有人工智能研究者毕生追求的目标。

强人工智能全解析

人工智能是一个比较宽泛的概念,按照人工智能的智能水平可以分为三个层次,即弱人工智能,强人工智能和超人工智能。所谓的弱人工智能是指擅长于单方面的人工智能,而强人工智能指在各方面都与人类相当的人工智能,超人工智能则指全面超越人类智能水平的人工智能。弱人工智能如今已经遍布于人类生产生活的各个领域,从自动化生产线,到智能家电,甚至是楼道中一个简单的声光开关,这些都可与之扯上联系,如果离开了弱人工智能,整个人类社会甚至将要陷于停滞。超人工智能的时代则无法想象,就像猩猩和猴子无法理解人类的社会一样。因此,本文主要谈论的是强人工智能时代什么时候到来,以及如何到来的问题。

强人工智能时代将临

强人工智能要取得成功最容易想到的路径便是对人脑的模拟,然而,纵观宇宙人脑可能是最大的未解之谜,语言、思维、意识、感情都产生于这个神秘的组织,任何人类创造的事物与其相比都会显得粗糙不堪。从20世纪50年代中期到70年代中期,众多研究人员展开了对人工智能的研究,这是人工智能研究迎来的第一个春天。但是,相关基础理论研究结果的匮乏,以及硬件与软件的落后使得这个春天过早就结束了,随之而来的则是人工智能研究的漫漫冬季,虽然在80年代末兴起过开发和使用“专家系统”的浪潮,然而,人工智能始终没有再迎来研究的春天。直到时间进入了21世纪,一些技术的出现与成熟使得人工智能研究领域出现了复兴的曙光。

互联网的快速发展使得越来越多的人通过网络来分享信息,从而产生了以海量、高增长率和多样化为特征的信息资料,人们将其称为“大数据”。大数据对于人工智能的发展有着特殊的意义,要实现强人工智能需要机器能将自身暴露在海量的信息中,并通过统计与分析来自己学会概念和随着数据的更新而更新。拥有“谷歌大脑之父”之称的吴恩达将机器的学习比喻为一支火箭,其中人工神经网络是其发动机,而大数据就是火箭的燃料,二者缺一不可,足见大数据至于人工智能的重要性。

云计算技术的发明是进行强人工智能研究的又一大关键因素

如果人工智能要达到人类的智能水平首先就要达到人脑的运算能力,同时面对大数据要处理它们也必须拥有非常强大的运算能力,如果要靠在本地架设服务器来获得强大的运算能力,不仅将占用很大的空间而且耗电量也会十分惊人。但云计算技术的出现使得任何接入云端的设备都可以随时获得廉价且强大的运算能力,这就为强人工智能的出现与普及奠定了现实基础。

强大的运算能力和大数据并不能使计算机变得智能,它们只是强人工智能产生的必要条件。卡西尔在其著作《人论》中将人定义为“符号动物”,并且指出人能够发明和运用各种“符号”,以达到对自我与世界的认知,因此,强大的符号认知能力才是计算机是否智能的关键所在。近年来,认知技术得到了飞速的发展,使得计算机正在获得过去只有人类才具有的能力。强人工智能首先要“听得懂,看得懂”,这就涉及了三项重要的技术,即计算机视觉技术,自然语言处理技术和语音识别技术,其分别对应着对图像的识别,对文本的编译与对人类语音的处理。百度识图、谷歌翻译、苹果的语音助手Siri都是分别利用这三项技术而产生的智能产品,在图像识别方面计算机甚至已经具有了超过人眼的能力。

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计算机视觉,自然语言处理和语音识别三项技术虽然不尽相同,但却涉及了同一个对人工智能有重大影响的方法,即机器学习方法。传统上计算机要工作需要人去下达一系列的指令,然后计算机遵照指令执行,这样的方法要消耗人大量的时间和精力,而且一旦输入的指令有问题就很可能导致整体的崩溃。而机器学习就不会出现这样的问题,因为机器学习不是接受各种指令,而是暴露的大量的数据之中,利用统计思想根据需要解决的问题建立模型,并利用模型来做出决定,最后达到解决问题的目的,这一过程与人类的思维方式是十分类似的,因此,机器学习被认为是实现人工智能的最佳途径。

正是这些技术的产生与进步成了人工智能研究再次兴起的催化剂。但即使如此,现有的人工智能水平离达到真正的人脑的水平还有很长的一段路要走,起码在理解人类的情感方面现有的人工智能研究还没有在实践上取得任何进展。不过这不代表强人工智能的出现还需要很长的时间。

人类很容易被自身的经验所限制,从而做出不够准确的判断,根据人类已有的经验,机器的发展要经过比较长的一段时间才能由一个阶段进入另一个阶段。人工智能却并不符合这一规律,其遵守指数型增长模式,开始时可能会比较慢,然而一旦通过拐点就会呈爆发性增长。

人工智能研究自上世纪50年代开始经历了一个比较缓慢的发展过程,但随着技术的成熟与相关理论研究的不断深入,拐点也许就在眼前。2013年,牛津大学人工智能哲学家尼可·博斯特伦(Nick Bostrom)对数百位人工智能专家做了一项关于“你认为人类级别的人工智能什么时候会出现”的调查,结果显示,正常情况下会在2040时出现,最晚也会产生于2075年。当然,这只是在对人工智能研究没有受到任何限制的情况下所进行的预测,强人工智能的产生不仅是技术的问题,更会涉及伦理、法律、利益的再次分配,还有深植于人类内心的对于未知的恐惧等多种因素的影响,这些都有可能成为强人工智能研究的巨大阻力,因此,强人工智能的出现也许会比人们预测的晚一些。当然,人工智能专家们的预测至少说明了强人工智能的时代已经离我们不远了。

人工智能与商业的合谋

技术与商业之间一直都存在着某种紧密的联系,人工智能也并不例外。从生产领域电脑与自动化机械的大量使用到我们每天使用的平板、智能手机,智能产品已经对我们的生产和生活产生了深远影响,而这些都是人工智能技术与商业结合所产生的结果。

近来“工业4.0”这个概念成为了众多人谈论的热点。“工业4.0”将大量的智能制造设备与互联网引入传统制造业,从而形成一个人、机器、资源、信息互联的“虚拟网络—实体物理系统”,建立在这一系统之上的制造便是“智能制造”,德国人称其为“工业4.0”。这一理念之所以会首先出现在德国是因为德国本身是一个制造业强国,但因为新兴国家在各方面人工成本的低廉以及制造水平的不断提高,在一定程度上已经开始冲击德国的制造业。这就使得德国的制造业一直在寻求突破口,希望能够借助人工智能的力量使制造业摆脱劳动力的桎梏,在提高效率的同时又能降低成本,以保障自身在全球市场中的竞争力。“工业4.0”将开启制造业智能化时代,而商业利益在这一浪潮背后扮演了关键性的角色。

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在我们的生活中,智能产品的推出和翻新速度甚至远远超过生产部门,智能穿戴设备,智能家居也已耳熟能详,无人驾驶的智能汽车也已取得了重大进展,也许在不久的将来我们只需坐进汽车,在说出目的地后就可以到达任何想去的地方了。在人们生活智能化过程中充满着机会,只要能够抓住就可能会创造出一个强大的商业帝国。

人工智能的智能水平的提升,蕴含着广阔的发展空间。因此,现在全球的IT巨头已经不再满足于亦步亦趋的跟随人工智能的发展了,它们已经开始介入对人工智能的前沿研究,Google、Facebook和百度便是其中的佼佼者,也正因如此,它们推出的基于人工智能的智能产品在行业内都是十分领先的,这为它们带来了巨大的商业利益,为此这些公司在更高水平的人工智能研究方面也是乐此不疲。如果问强人工智能时代如何来临?那么乘借着商业的春风,在我们不知不觉中降临则是很有可能的答案。

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人类智慧的注脚

无论强人工智能时代何时能到来,如何到来,我们都需要注意的是,人工智能像人类的任何发明一样,既能造福人类,亦可以给人类造成麻烦,更为严重的是,我们所面对的这个发明物可能具有与人类相同的智能水平,但却有比人脑更大的存储空间、更快的反应速度并且能够在极短的时间内进化出比人类更高的智能。所以,对于人工智能的研究与发展持有谨慎的态度绝非杞人忧天。有人预言,“强人工智能可能是人类最伟大的发明,同时也是人类最后的发明”,希望这一预言不会变成现实。

其实与其说强人工智能的出现将会给人带来危机,不如说这对于人类来说又是一个展现人类智慧的时机,因为人类的使命就是不断制造问题,不断的面对问题,最重要的是不断去解决问题。

文章来源:互联网周刊

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