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什么是人工智能?

什么是人工智能?   摘自百度百科

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。


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人工智能的层次结构

基础设施层:回顾人工智能发展史,每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起,80年代计算机的普及,90年代计算机运算速度和存储量的增加,互联网兴起带来的电子化,均产生了较大的推动作用。到21世纪,大规模集群的出现,大数据的积累,GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升,促成了深度学习的诞生,点燃了人工智能的爆**潮,其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层:机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息,而深度学习作为机器学习的一个子集,相比于其他学习方法,使用了更多的参数、模型也更复杂,从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉:计算机视觉的历史可以追溯到1966年,人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中,要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么,这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法,即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外,也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理:让机器学会“听”和“说”,实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器,第一个真正基于语音识别系统出现在1952年,AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统,能够识别10个英文数字,正确率高达98%。比如Apple Siri,Echo等。自然语言处理:人类的日常社会活动中,语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言,能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应,被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统:人工智能规划决策系统的发展,一度是以棋类游戏为载体的。比如,AlphaGo战胜李世石,Master对顶级选手取得60连胜,机器人,无人车。


人工智能的重要作用

感知能力,才是AI强大的原因

我们在社会中看到,由人工智能技术控制的自主系统开始出现,包括自动驾驶汽车、无人机、虚拟助手。几乎在任何你与科技互动的地方,现在都有人工智能的融入。

这实际上是学术研究团体的一个真正的转变,从学术界到现实世界的转变,原因很简单:因为现在机器终于能够“听到”和“看到”这个世界了,这实际上是一个很重要的进步。

人工智能领域开始于20世纪50年代晚期,大约是60或70年前。

在20世纪60年代早期,人工智能研究人员主要关注于能否让电脑看见,简单来说就是要有一个摄像头,解读图像、识别物体。这是人很自然就能够做到的事情,但是对于机器却非常困难,我们花了50多年的时间进行研究,最终才做出了能够真正解释图像、能够看到周围、识别物体、理解和解释语音信号的系统,这些都是人类的感知的一部分。

随着时间的推移,我们发展出了各种各样的技术、推理、规划、决策等等。这些技术都是在不能听到和看到的情况下发展起来的,电脑无法听到或看到我们,所以能够听到和看到是一个不可思议的改变,它会改变我们建造这些系统的方式。

没有摄像头的无人车

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斯坦福的Stanley

2005年斯坦福大学的Stanley,是一个表现非常不错的自动驾驶技术。这辆自动驾驶的汽车实际上什么也看不见,Stanley没有安装摄像机。当开发人员问,我们应该在车上放个摄像头吗?他们得到的回复是——不必了,没有什么用。

那么Stanley是怎么运行的呢?它是使用GPS和光线技术,这是一种类似于激光的物体探测机制,但不是真正的计算机视觉。

而现在,这种情况已经完全改变了。特斯拉以及其他的自动驾驶技术都是基于计算机视觉的,汽车开始拥有“看”的能力。人工智能系统正逐渐根植于人类世界,它们开始了解我们,开始能够与我们互动,这也是让人工智能技术发挥作用的关键——AI必须与人互动,必须理解人类看待世界的方式,理解人类与世界互动的方式,理解人类的意图、情感等等,所有这些正在变为可能。

这种转变让AI在我们的社会中成为了一种新技术,正如你在本次大会上看到的,它将会驱动教育的转型,这也是我们正在努力的方向。

我想简单介绍一下为什么这个领域发生了这样的变化。

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2005年的计算机视觉图像识别任务

这是一个2005年的计算机视觉图像识别任务,你拍一张这样的照片,我们在这里看到了一盏灯,这边的不易发现,是一架摄像机,这里有个半人雕塑。

当我们看照片的时候,我们能识别出物体,但这对机器来说是非常困难的。这就是我们所说的标记的数据,是人类标记的结果。

在2005年计算机视觉能做到哪一步呢?你可以看到,台灯完全是破碎的,灯几乎和雕像连起来了,各种各样的物体都混在一起。所以一旦从这张图片为起点做对物体的解读,识别对象就会变得非常困难。在视觉上,电脑并不能识别出图片里的东西。

如果我们跳到15年后,这是我们现在拥有的自动驾驶汽车的技术,我特别想给你们看这个图像,这个标签问题和我之前展示的标签问题非常相似,我们必须对道路、人行道做出标记。你可以看到打了标签的图片,几乎都完美标记出来了,达到超人的水平,也就是说,计算机视觉已经比人类做得更好。

另一件令人惊讶的事情是,我们现在有了超越人类的交通标志识别技术,人类都很难识别所有的交通标志,而电脑并没有困难。

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自动驾驶汽车的深度学习

你的电脑可以读取这些交通信号,这是在非常糟糕的驾驶条件下,在所有移动的汽车周围都有框,这在十年前是完全不可能的。

这就是我们所设想的,车可以实时观察周围,比人类司机有更好的视野。我们预计车祸数量将会减少90%,甚至是95%。在美国,每年有大约三万人死于交通事故,我们希望这个数字能降到五千甚至三千以下。

AI推动人类社会极速进化

2005年 Stanley这辆自动驾驶汽车诞生了,它并不能完全匹敌人类司机,但这是一个重要的里程碑。

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人工智能里程碑始于90年代末

IBM沃森则是玩了一款在美国很受欢迎的游戏,它是一个能够击败最优秀的人类的系统。这是一个令人惊讶的事件,因为人们认为它是一项非常困难的游戏,所以作为人类世界冠军的人实际上享有很高的声望,但是IBM沃森系统可以击败人类对手。

2011年到2012年,我们进入了深度学习时代。深度学习先驱杰弗里•辛顿、约书亚•本吉奥、杨乐昆获得了图灵奖,这是计算机科学领域的最高奖项。他们开启了人工智能的深度学习的新篇章,让计算机视觉和语音识别成为可能。

Alpha Go打败了人类棋手,而围棋是一种非常难的游戏,比国际象棋的难度高了几个数量级。当时我们不认为这种情况会在10到20年内发生,但是有了深度学习,这件事在2016年就发生了。

美国人工智能协会现任主席Yolanda Gil和我牵头了《美国人工智能研究20年路线图》,近一百名顶尖的AI研究人员参与其中。我想强调的是,医疗健康是驱动商业、科学发现和社会公正的动力,而教育和培训是这一路线图的关键驱动因素之一。

我们建议建立一个大型的研究中心,目前美国正在做,包括中国在内的很多国家都在建立自己的研究中心,聚力研究使这些领域发展得更快,我们称之为任务驱动的人工智能中心,这个中心的其中一项使命就是围绕教育的。

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美国人工智能研究的20年社区发展路线图

我们都认为教育可以从人工智能中获益,关键在于个性化和定制化的学习。AI系统可以向学生学习,并能了解学生所处的状态,也可以确定学生需要改进的地方,然后将重点放在这些方面的培训和教育上,因此它将是一个与人类教师一起工作的高度专注的教师。

我想强调一下合作的部分,只有AI系统是不行的,必须是人类教师、AI系统和学生之间的合作,这种合作将改变教育。

很多工作都是所谓的数据驱动,也就是说,有了一百万张经过标记的照片就可以训练AI系统。但在教育领域,另一个因素也非常重要。世界不只是关乎数据的,知识更为重要。数据和知识有什么区别呢?数据包括做了标记的图片、图表、工资表,各种各样的调查都是很基本的数据。

知识是经过处理的数据,牛顿定律就是知识的一个例子,整个物理学都是建立在非常少的几个原则基础上的,但不可思议的结果也由此产生。数学是由一些基本原理驱动的,但丰富的数学体系也因此随之而来。

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人工智能和终身教育与培训

所以从某种意义上说,知识是一种更紧凑的数据形式。教育最终是关于知识的,这是我们正在见证的一个转变,数据驱动很重要,而补充深度学习方法的技术更多地是由知识和推理驱动的,这使它成为一个非常令人兴奋的研究领域。

我即将上任人工智能发展协会主席,协会正在进行一个重大奖项的评选工作,主要表彰应用人工智能技术对社会公益做出贡献的企业和研究。除了教育公正之外,更可以提高生活水平。

在这个领域,我们仍将看到许多新的发展,其关键就在于对人类的补充,对AI系统的补充。这是人工智能和教育的先锋时代,它们的结合将是我们这个时代最令人兴奋的新发展之一。

人工智能三者关系

人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一,任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习:源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。


《什么是人工智能》一文,资料参考:新浪科技 百度百科 知乎

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