什么是人工智能?
? 大多數(shù)人都聽說過人工智能,但人工智能究竟是什么?
? 舉兩個例子,大家來分辨一下哪個是人工智能榴都。
1,馬戲團(tuán)里面一只狗表演,當(dāng)人拿起3和2的數(shù)字牌時,狗就把5的數(shù)字牌叼過來,當(dāng)人拿起5和3的數(shù)字牌時,狗就把8的數(shù)字牌叼過來圃泡。
2,天氣預(yù)報枚碗。
? 可能很多人會把第一種當(dāng)作人工智能,因?yàn)榭雌饋硇」芬呀梢韵袢艘粯舆M(jìn)行思維運(yùn)算,而天氣預(yù)報這個東西又不是很準(zhǔn),怎摸可能是人工智能呢?
? 但恰恰相反,小狗之所以可以有這樣的表現(xiàn),是因?yàn)樗霸隈R戲團(tuán)經(jīng)過3到4年的可以練習(xí)形成的條件反應(yīng),只是對那幾個特有的數(shù)字比較敏感而已。而天氣預(yù)報之所以不是很準(zhǔn)是因?yàn)榇髿庵械牟豢深A(yù)測的條件太多,而且人工智能還尚未成熟划栓。諸葛亮之所以被稱為”神人“,有一個原因就是他會看天氣,但現(xiàn)在天氣預(yù)報比那時的諸葛亮要準(zhǔn)得多了,可卻沒人夸過天氣預(yù)報庸推。
跌宕起伏:不平凡的六十年
? 人工智能:(Artificial Intellingence)一詞起源于1956年8月美國達(dá)特茅斯學(xué)院的夏季研討會,發(fā)起人:
? 東道主約翰·麥卡錫(John McCarthy)
? 哈佛大學(xué)的馬文·明斯基(Marivin Minsky)
? IBM的納撒尼爾·羅斯切特(Nathaniel rochester)
? 信息論的創(chuàng)始人克勞德·香農(nóng)(Claude Shannon)
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? 但當(dāng)時世界上剛研發(fā)出第一臺計算機(jī),所以當(dāng)時的技術(shù)無法支持人工智能的研究,所以被當(dāng)時的很多人當(dāng)成一個笑話來看,最終不了了之骡显。
? 而現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)是現(xiàn)在人工智能最熱門的一個方向,所謂深度學(xué)習(xí),就是從大量的以往數(shù)據(jù)中構(gòu)建一個關(guān)于某件事物的數(shù)學(xué)模型,然后輸入現(xiàn)在的數(shù)據(jù),讓計算機(jī)通過以往的數(shù)據(jù)判斷出最優(yōu)結(jié)果,以達(dá)到預(yù)測未來的效果。
? 在計算機(jī)博弈中,人工智能已經(jīng)取得了不小的成就浆西。
? 西洋跳棋AI程序
·? 阿瑟爾·薩繆爾研制,1962年擊敗了當(dāng)時美國最強(qiáng)的西洋棋選手質(zhì)疑的羅伯特·尼雷
·? 核心技術(shù)時α-β剪枝搜索+自我對弈來學(xué)習(xí)評價函數(shù)
? 國際象棋
·? 1997年,IBM深藍(lán)以3.5 : 2.5戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫,成為人工智能發(fā)展史上的又一個里程碑?
還有最近的AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍,但在2017年10月19日,AlphGo Zero完全從零開始,無監(jiān)督學(xué)習(xí),不需要人類的經(jīng)驗(yàn),靠自己和自己下棋,也就是左右互搏,短短36天擊敗阿法狗100-0.
? 下面這兩張圖給大家解釋一下如今的深度學(xué)習(xí)取得的巨大成功和訓(xùn)練粉私。
深度學(xué)習(xí)
·? 深度學(xué)習(xí)的三要素:算法、數(shù)據(jù)近零、計算力
·? 深度學(xué)習(xí)技術(shù)上存在的問題:
? ? -? 面向任務(wù)單一
? ? -? 依賴于大規(guī)模的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)
? ? -? 幾乎是個黑箱模型,可解釋性不強(qiáng)
? ? ? ? ···············
·? ? 無監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)诺核、遷移學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和貝斯葉深度學(xué)習(xí)等受關(guān)注
·? ? 深度學(xué)習(xí)具有很好的可推廣性和應(yīng)用性,但不是人工智能的全部,未來人工智能需要有更多的類似技術(shù)
? ? 人工智能7類典型研究任務(wù)
·? 自然語言學(xué)習(xí)(機(jī)器翻譯久信、聲音識別)
·? 計算機(jī)視覺(模式識別)
·? 機(jī)器人與智能控制
·? 機(jī)器定理證明
·? 專家系統(tǒng)(知識工程)
·? ? 博弈
·? ? 機(jī)器學(xué)習(xí)
三個因素推動人工智能的發(fā)展
·? 數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長:公司收集的數(shù)據(jù)量每12個月翻一番,到2020年將達(dá)到約44ZB.
? -另一份報告:2005年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)0.1ZB,2015年為12ZB,預(yù)計到2020年將達(dá)到47ZB,2025年將達(dá)到163ZB.
`? ? 更快地分布式系統(tǒng):更快的計算力,物聯(lián)網(wǎng)窖杀、各種傳感器和嵌入式智能設(shè)備構(gòu)成了規(guī)模龐大的分布式網(wǎng)絡(luò)。
·? ? 更智能的算法:MI算法初步發(fā)展,在視線認(rèn)知計算模擬人類思維過程出眾的方面有了初步成果裙士。
? 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)為人工智能應(yīng)用提供”能源“
? ? ? 大量的數(shù)據(jù)可以為深度學(xué)習(xí)中構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型更為精密入客，對未來出現(xiàn)的情況有更強(qiáng)的預(yù)測能力。
? ? 但人工智能目前尚不成熟，仍然存在著一些無法讓人滿意的地方桌硫，如果想了解更多夭咬，請期待《人工智能，未來以來（2）》铆隘，我們下期見卓舵。
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