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10分钟科普:人工智能是什么?它又是如何工作的呢?

woniu 资讯 2020-11-15 23:18:24 10079 0 智能人工智能机器ar机器人
10分钟科普:人工智能是什么?它又是如何工作的呢?

关于 “AI 的定义” 这个问题,不同的人有不同的答案。普通人可能会把 AI 和机器人联系起来,认为 AI 是能够独立行动和思考的人类终结者。但是对于 AI 研究人员来说,AI 就是一套无需明确指令就能够自动得出结果的算法。虽然这两种回答完全不同,但并不冲突,它们都是正确的。关于 AI,本文的定义如下:

智慧生物这一概念由来已久。确切地说,早在中国和埃及开始建造机械的时候,古希腊就已经有关于机器人的神话传说了。而现代人工智能的起源则可以追溯到古典哲学家对于人类思维符号系统的描述。再到上世纪 40 年代和 50 年代,大量来自于不同领域的科学家发起了关于构建类脑的可能性的讨论,掀起了有关人工智能的研究热潮,并且于 1956 年在新罕布尔州汉诺威市达特茅斯学院的一次学术会议上,明确成立了人工智能这一学科。“Artificial Intelligence” 就是由 McCarthy 创造的, McCarthy 现在是公认的 AI 之父。尽管在过去的几十年里,科学家们得到了良好的基金资助,并且付出了持续努力,但是仍旧没能够使得机器具备智能。因此,70 年代到 90 年代,科学家们不得不面临基金资助的缩减,这一时期也被成为“人工智能的冬天”。幸运的是,1990 年底,美国公司又再次对 AI 提起兴趣。同时,日本政府也提出开发第五代计算机助力推进 AI 发展的政府计划。直至 1997 年,IBM 开发的深蓝里程碑式地打败国际象棋冠军 Garry Kasparov。得益于计算机硬件的进步,AI 不断发展。政府、公司、企业都开始在某些领域成功地应用 AI 技术。过去 15 年间,Amazon, Google, Baidu 等公司都通过 AI 技术撬动了巨大的商业利益。今天的 AI,已经被嵌入进我们日常使用的网络服务。并且 AI 在各个行业发挥作用的同时,也极大地带动了股票市场。

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AI 发展历程图示

假设 AI 已经发展到了一定程度,那么我们该如何评价它与人类智能的差距呢?以下几个角度可以帮助我们衡量 AI 实体和人类智能的相似性:

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打造 AI 系统是一项细节众多的过程,既要对人脑进行逆向工程,又要充分结合计算机的算力,以求超越人类自身的能力。AI 是一门典型的交叉科学,AI 系统需要结合:

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哲学可以帮助我们理解我们的行为,以及行为带来的后果,并且有助于做出更好的决策。现代智能体系的构建通过遵循不同的哲学方法,可以使这些系统能够做出正确的决定,像理想人类一样思考和行动。引入哲学的作用就是帮助机器思考和理解知识的本质,建立知识和行为的联系,并通过基于目标的分析来达到想要的结果。

数学是宇宙的语言,任何用于解决问题的系统都离不开数学。就机器而言,离不开逻辑、运算和概率。最早的算法只是简化计算的方法,然后就发展为定理、假设等,它们都遵循预先定义的逻辑来获得计算结果。而概率用于预测未来,AI 就是基于概率进行决策。

经济学是研究人们如何根据偏好做出选择的科学。它不仅仅涉及金钱的问题(钱也是人们的偏好在现实世界中表现出来的媒介),还包含有其他重要概念:设计理论、运筹学、马尔科夫决策过程。理解这些概念,有助于我们理解“理性人”和思维规则,进而构建 AI 系统。

神经科学研究大脑功能,而 AI 试图复现相同的东西,显然两者的关系密切。它们之间的最大区别在于,计算机的计算速度是人脑的数百万倍,而人脑则在存储容量和连接性方面具有优势。随着计算机硬件和软件的发展,人脑的优势领域正在逐渐被计算机所追赶,但始终存在的一个问题在于,人们至今还不知道如何利用计算机的资源使其达到人类智能。

心理学可以被认为是神经科学和哲学的中间领域。它试图理解我们神奇的大脑如何对刺激做出反应并且适应环境,而这对于打造智能系统正是很重要的一点。认知心理学将大脑看作是基于目标和信念进行操作的信息处理设备,这一看法与构建 AI 的思想一致。目前已有许多认知科学理论被编撰成代码,用于构建聊天机器人算法。

计算机工程显而易见地被应用于 AI,但本文将它放在众多学科之后,目的是让读者了解计算机工程基于什么理论或学科来开展应用。计算机工程将把所有的上述理论和概念翻译为机器可读的语言,以便于机器可以进行计算,并且产生人类可以理解的输出。计算机工程的每一次进步都为建立更强大的 AI 开辟了更多的可能性,这些强大的 AI 无不基于先进的操作系统、编程语言、信息管理系统、以及最先进的硬件设施。

为了实现真正的智能化,系统需要能够控制和修正自身行为,以期达到理想的结果。理想结果需要被定义为一个目标函数,系统将通过数学计算和逻辑修正来优化行为,不断尝试朝着这个目标函数前进。

所有的思想都需要依靠语言表达出来,并被他人所理解。语言学促使了自然语言处理的形成,以帮助机器理解人类的语言,使机器以几乎任何人都能够理解的方式产生输出。而语言的理解不仅仅是学习句子的结构,还需要了解主题和语境,这也涉及到语言学当中知识表示这一分支。

存在不同的 AI 系统,以满足不同的需求。对于 AI 的分类,有两种思想,分别被称作 Type 1 和 Type 2。Type 1 基于 AI 的发展程度进行分类,认为 AI 可分为三种:

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当然,基于同样的思想,AI 也被分为强人工智能(Strong Artificial Intelligence)和弱人工智能(Weak Artificial Intelligence)。这一概念最早被 John Searle 提出。两者的核心区别如下:

弱人工智能强人工智能目标较为单一,应用较为局限目标更多元,应用更广泛用于单一任务具有人类水平的智能通过监督或非监督学习方式处理数据使用聚类和关联来处理数据示例:Siri, Alexa示例:先进机器人

而 Type 2 则是基于具体的功能对 AI 进行分类。

从技术角度来说,打造人工智能的目的是提高人类的能力,帮助我们做出具有深远影响的先进决策。从哲学的角度来看,人工智能有可能帮助人类过上没有艰苦劳动的更有意义的生活,并帮助管理由相互关联的个人、公司、国家组成的复杂网络。现阶段的人工智能,其作用和过去千百年中所发明的所有工具和技术一样,都是为了简化人类的工作,帮助我们做出更好的决定。但是,人工智能也被吹捧为我们的最后一项发明,这项发明将带来突破性的工具和服务,能够消除纷争、不平等和人类痛苦,彻底改变我们的生活方式。不过,我们和上述理想还有很远的距离。目前,人工智能主要被企业用来提高流程效率、自动化资源繁重的任务,以及基于数据而非直觉进行业务预测。

AI 在不同的领域被用来分析用户行为,并根据数据给出建议。例如,Google 的预测搜索算法使用用户历史数据来预测用户在搜索栏中下一步要输入什么。 Netflix 使用用户历史数据来推荐用户下一部可能要看的电影,让用户沉迷于平台并提高观看时间。Facebook 根据用户历史数据,分析图片中的面部特征,自动给出给朋友加标签的建议。类似的科技公司普遍使用人工智能,以优化消费者的使用体验。上述人工智能的应用本质上都是数据处理,其中包括:

毫无疑问,科技使我们的生活变得更好。从音乐推荐、地图指引、手机银行到防欺诈,人工智能技术在这些领域都有应用。但是,一枚硬币总有两面,人工智能也是如此。首先,让我们看看人工智能的一些优点。

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