人工智能是什么?

2023-05-26 0 659

热烈欢迎我们跨入人工智慧的正门

人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 是当前全球最炙手可热的炙手可热话题之一,是21世纪助推世界未来各个领域产业发展和生活方式变革的晴雨表。

人们在现实生活生活中其实已经各个方面地利用到了人工智慧控制技术,比如网路上网购的个性化推荐控制系统、人脸门禁控制系统、人工智慧医疗保健图像、人工智慧导航控制系统、人工智慧诗歌创作副手、人工智慧音频副手等等。

目前有大量社会群体对人工智慧的表述、基本原理、进行分类、应用领域产生了很大地浓厚兴趣,可是网路上媒体发布的许多资料信息大多具有很强的偏重性和文化性,极少有主观全面性的归纳。

在这里,我做了两个详尽的“人工智慧要量讲义”,从人工智慧的表述、进行分类和产业发展方向等视角,给我们展示了两个全面性的人工智慧图表。

人工智能是什么?

一. 人工智慧的表述

1、人工智慧的一类表述:《人工智慧,一类现代的方式》讲义:人工智慧是妖物思索、妖物行为,理智的思索、理智的行动。人工智慧的基础是神学、微积分、政治经济学、神经自然科学、社会学、计算机系统工程建设、认知科学、社会学。人工智慧的产业发展,经过了孕育出、问世、早期的热忱、现实生活的困难等多个阶段;

2、人工智慧的另一类表述:人工智慧是科学研究、合作开发用于演示、延展和扩充人的智能化理论、方式、控制技术及应用领域控制系统的两门捷伊控制技术自然科学,它是软件工程建设的两个组成部分;

人工智慧是两门甚么自然科学?

人工智慧自然科学的中心思想是科学研究和合作开发出智能化虚拟,‍‍在这一点上它属于建筑学。

工程建设的许多基础科学专业自别说‍‍,微积分、数理逻辑、概括学、语言学,‍‍形态学、控制学‍‍、建筑学、软件工程建设‍‍,还包括对神学、社会学、生物化学、认知自然科学、认知自然科学‍‍、黑晶‍‍、政治经济学‍‍、社会学‍‍等其他学科专业的科学研究‍‍,可以说‍‍这是两门‍‍第一集门学科精粹的‍‍前端学科专业中的前端学科专业——因此说人工智慧是两门综合学科专业。‍

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二. 人工智慧的炙手可热话题

人工智慧的炙手可热话题有且不限于以下几种:

1、我们总是把人工智慧和电影想到一起:星球大战、终结者、2001:太空漫游等等,电影是虚构的,那些电影角色也是虚构的,所以我们总是觉得人工智慧缺乏真实感;

2、人工智慧是个很宽泛的炙手可热话题:从手机上的计算器到无人驾驶汽车,到未来可能改变世界的重大变革,人工智慧可以用来描述很多东西,所以人们会有疑惑;

3、我们现实生活生活中已经每天都在使用人工智慧:生活中很多互联网工具已经是人工智慧了,只是我们没意识到,或者已经习惯了而已。John McCarthy在1956年最早使用的人工智慧 (Artificial Intelligence) 这个词,他总是抱怨“一旦一样东西用人工智慧实现了,人们就不再叫它人工智慧了。”;

4、许多场景的弱人工智慧例子:

谷歌,两个巨大的搜索热人工智慧;

智能化手机,弱人工智慧控制系统;

智能化汽车,很多已经安装了控制汽油渗入,控制防抱死控制系统的电脑等;

垃圾邮箱过滤器也是经典的弱人工智慧。

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三. 人工智慧的四大控制技术组成部分

人工智慧的四大控制技术组成部分如下所示:

模式识别:是指对表征事物或者现象的各种形式(数值的文字、逻辑的关系等等)信息进行处理分析,以及对事物或现象进行描述分析进行分类解释的过程,例如汽车车牌号的辨识,涉及到图像处理分析等控制技术;

机器学习:科学研究计算机系统怎样演示或实现人类的学习行

数据挖掘:知识库的知识发现,通过算法搜索挖掘出有用的信息,应用领域于市场分析、自然科学探索、疾病预测等等;

智能化算法:解决某类问题的许多特定模式算法,例如我们最熟悉的最短方向问题,以及工程建设预算问题等等。

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四. 人工智慧的主要应用领域领域

人工智慧的主要应用领域领域有哪些呢?

机器人领域:人工智慧机器人,如PET聊天机器人,它能理解人的语言,用人类语言进行对话,并能够用特定传感器采集分析出现的情况、调整自己的动作来达到特定的目的;

音频识别领域:该领域其实与机器人领域有交叉,设计的应用领域是把语言和声音转换成可进行处理的信息,如音频开锁(特定音频识别)、音频邮件以及未来的计算机系统输入等方面;

图像识别领域:利用计算机系统进行图像处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的控制技术,例如人脸、汽车牌号识别等等;

专家控制系统:具有专门知识和经验的计算机系统智能化程序控制系统,后台采用的数据库,相当于人脑具有丰富的知识储备,采用数据库中的知识数据和知识推理控制技术来演示专家解决复杂问题。

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五. 人工智慧的三种形态

人工智慧具体有哪三种形态呢?

弱人工智能:弱人工智慧 (Artificial Narrow Intelligence, ANI) 是擅长与单个方面的人工智慧,比如有能战胜象棋世界冠军的人工智慧,但是它只会下象棋,你要问它怎样更好地在硬盘上存储数据,它就不知道怎么回答你了;

强人工智慧:强人工智慧 (Artificial General Intelligence, AGI) ,是人类级别的人工智慧,强人工智慧是指在各方面都能和人类比肩的人工智能化,人类能干的脑力活它都能干。

创造强人工智慧比创造弱人工智慧要难得多,我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能化表述为“一类宽泛的心理能力,能够进行思索、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念,快速学习和从经验中学习等操作”。强人工智慧在进行这些操作时,应该和人类一样得心应手;

超人工智慧:超人工智慧 (Artificial Super Intelligence, ASI),牛津神学家,知名人工智慧思想家Nick Bostrom把超级智能化表述为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多,包括科技创新、通识和社交技能”。

超人工智慧可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍,超人工智慧也正是为甚么人工智慧这个炙手可热话题这么火热的缘故,同样也是为甚么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。

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5.1. 弱人工智慧到强人工智慧有多难?

弱人工智慧已经实现了,强人工智慧还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢?

两个大困难:人类的大脑是我们所知宇宙中最复杂的东西,至今我们都还没完全搞清楚;

可以简单解决的:可简单解决的造两个能在瞬间算出10位数乘法的计算器;

目前比较难以解决的:选两个能分辨出两个动物是猫还是狗的计算机系统;

已经成功的:造两个能战胜世界象棋冠军的电脑;

还没做出来的:谷歌目前花了几十亿美元在做两个能够读懂六岁小朋友的图片书中的文字,并且了解那些词汇意思的电脑;

逻辑容易感知难:许多我们觉得困难的事情——微积分,金融市场策略、翻译等等,对于电脑来说都太简单了;而且我们觉得容易的事情——视觉、动态、转移、直觉——对电脑来说太难了;

软件工程建设家Donald Knuth:人工智慧已经在几乎所有需要思索的领域超过了人类,但是在那些人类和其他动物不需要思索就能完成的事情上还差得很远;

人工智慧的两个典型目标例子:要想达到人类级别的智能化电脑,电脑必须要理解更高深的东西,比如微小的脸部表情变化,开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别,以及为甚么《布达佩斯大饭店》是好电影,而《富春山居图》是烂电影。

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5.2. 弱人工智慧的前进方式

弱人工智慧已经实现了,强人工智能化还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢?

第一步:增加电脑处理速度:

要达到强人工智慧,肯定要满足的就是电脑硬件的运算能力,如果两个人工智慧要像人脑一般聪明,他至少要能达到人脑的运算能力。从人脑的产业发展速度来看,预计到了2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了;

第二步:让电脑变得更智能化:

抄袭人脑,参考人脑范本做两个复杂的人工神经网络,自然科学界正在努力逆向工程建设人脑,来理解生物进化是怎么造出这个神奇的东西的,乐观的估计是我们在2030年之前能够完成这个任务,我们已经能演示小虫子的大脑了,蚂蚁的大脑也不远了,接着就是老鼠的大脑,到那时演示人类大脑就不是那么不现实生活的事情了;

模仿生物演化,除了抄袭人了,也可以像制造飞机、演示小鸟那样演示类似的生物形式。不全部复制,包括部分人工的设计干预,因为人类主导的演化会比自然快很多很多,但是我们依然不清楚这些优势是否能使演化演示成为可行的策略。

让电脑来解决这些问题,如果抄学霸的答案和演示学霸备考的方式都走不通,那就干脆让考题自己解答自己吧。这种想法很无厘头,却是最有希望的一类。总的思路是我们建造两个能进行两项任务的电脑——科学研究人工智慧和修改自己的代码,这样他就不只能改进自己的架构了,我们直接把电脑变成了电脑自然科学家,提高电脑的智能化就变成了电脑自己的任务,前期会很慢,但一旦上路,后面会飞速产业发展。

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5.3. 强人工智慧到超级人工智慧之路

从强人工智慧到强人工智慧,还有哪些需要改进和增强的地方呢?

产业发展的观点:总有一天,我们会造出和人类智能化相当的强人工智慧电脑。到了这个时候,人工智慧不会停下来,考虑到强人工智慧之于人脑的种种优势,人工智慧只会在“人类水平”这个节点做短暂的停留,然后就会开始大踏步向超人类级别的智能化走去;

超级人工智慧比人类牛逼的地方:

硬件上,运算速度往着几何级的速度增长;容量和存储空间也会迅速提升,远超人类,而且不断拉开距离;可靠性、持续性,不会疲惫,能持续不断的思索;

软件上,可编辑性、升级性,以及更多的可能性。

和人脑不同,电脑软件可以进行更多的升级和修正,并且很容易做测试,另外两个则是集体能力,人类的集体智能化是我们统治其他物种的重要原因之一,而电脑在这方面比我们要强得很多,两个运行特定程序的人工智慧网络能够经常在全球范围内自我同步,这样一台电脑学到的东西会立刻被其他所有电脑学得,而电脑集群可以共同执行同两个任务,因为异见、动力、自利这些人类特有的东西未必会出现在电脑身上。

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5.4. 智能化爆炸——强人工智慧时代

如果强人工智慧时代来临,地球将是一幅怎样的景象呢?

人类统治地球观:人类对于地球的统治教给我们两个道理——智能化就是力量,也就是说两个超人工智慧,一旦被创造出来,将是地球有史以来最强大的东西,而所有生物,包括人类都只能屈居于其下——而这一切有可能在未来几十年就发生。当两个超人工智慧出生的时候,对我们来说,就像两个全能的上帝降临地球一般;

递归的自我改进概念:两个运行在特定智能化水平的人工智慧,比如说脑残人类水平,有自我改进的机制,当它完成一次自我改进后,她比原来更加聪明了,我们假设它到了爱因斯坦水平,而这个时候它继续进行自我改进,然而现在它有了爱因斯坦水平的智能化,所以这次改进会比上一次更加容易,效果也更好。

第二次的改进使它比爱因斯坦还要聪明很多,但它接下来的改进进步更加明显。如此反复,这个强人工智慧的智能水平越长越快,直到它达到了超人工智慧的水平——这就是智能化爆炸,也是加速回报定律的终极体现;

当人工智慧达到人类水平:以下的情景可能会发生:两个人工智慧控制系统,花了几十年时间到达了人类脑残智能化水平,而这个节点发生的时候,电脑对于世界的感知大概和两个四岁小孩一般;而这个节点后两个小时,电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理理论;而在这之后两个半小时,这个超人工智慧变成了超人工智慧,智能化达到了普通人类的17万倍;

科技大佬警惕人工智慧的原因:现在很多科技大佬包括自然科学家都在提出警惕人工智慧,要建立和完善法律法规,目的就是担心未来人类会因此毁灭。

那些在我们看来超自然的只属于全能的上帝的能力,对于两个超人工智慧来说,可能就像按下两个电灯开关那么简单,防止人类衰老、治疗各种不治之症、解决世界饥荒、甚至让人类永生、操纵气候来保护地球未来甚么的,这一切都将变得可能,同样可能的是地球上所有生命的终结。

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