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[導(dǎo)讀] (文章來源:百家號) ? ? ? ?如果要列舉一項徹底改變了21世紀(jì)的技術(shù),非人工智能莫屬。人工智能已經(jīng)成為我們?nèi)粘I畹囊徊糠?,這篇文章將幫助讀者了解人工智能的不同階段和類別。1956年,

(文章來源:百家號)
? ? ? ?如果要列舉一項徹底改變了21世紀(jì)的技術(shù),非人工智能莫屬。人工智能已經(jīng)成為我們?nèi)粘I畹囊徊糠?,這篇文章將幫助讀者了解人工智能的不同階段和類別。1956年,約翰·麥卡錫(John McCarthy),計算科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)專家,美國斯坦福大學(xué)教授)如此定義“人工智能”一詞——創(chuàng)造智能機器的科學(xué)和工程。人工智能還可以被定義為計算機系統(tǒng)開發(fā)。此類計算機系統(tǒng)能夠執(zhí)行需要人類智能的任務(wù),例如決策,對象檢測,解決復(fù)雜問題等。

很多文章都把人工智能分為通用人工智能(AGI)、專用人工智能(ANI)和人工超級智能(ASI)三種不同類型的人工智能。更確切地說,人工智能有三個階段。專用人工智能(ANI)也稱為弱人工智能,是人工智能的一個發(fā)展階段,涉及的機器只能執(zhí)行一組狹義的特定任務(wù)。在這個階段,機器不具備任何思考能力。它只是執(zhí)行一組預(yù)設(shè)的功能。

弱人工智能的例子包括Siri(智能語音助手),Alexa(搜索引擎),自動駕駛汽車,Alpha-Go(人工智能機器人),Sophia(類人機器人)等。到目前為止,幾乎所有基于人工智能的系統(tǒng)都屬于弱人工智能類別。通用人工智能(AGI)是人工智能的發(fā)展階段,也被稱為強人工智能。在這一階段,機器將具有像我們?nèi)祟愐粯铀伎己蜎Q策的能力。目前還沒有強人工智能的例子,但是,我們相信很快就能夠創(chuàng)造出像人類一樣聰明的機器。

很多科學(xué)家,包括斯蒂芬·霍金,覺得強人工智能會威脅人類的存在?;艚鹫J(rèn)為:“人工智能的完全發(fā)展可能意味著人類的終結(jié)......它將自行騰飛,并以不斷增長的速度重新進行自我設(shè)計。人類受限于緩慢的生物進化過程,無法參與競爭,最終將被完全的人工智能取代。”超級人工智能是人工智能超越人類的發(fā)展階段。人工超級智能目前只是一個假設(shè),就像電影和科幻小說描述的那樣——機器統(tǒng)治世界。

考慮到目前的發(fā)展速度,機器離達(dá)到人工超級智能階段并不遙遠(yuǎn)了。人工智能(這里指的不是專用人工智能)的進步速度非??臁3侵苯咏佑|像Deepmind這樣的團隊,否則根本不知道它有多快 - 它以接近指數(shù)的速度增長。最多十年,最少可在五年內(nèi),人工智能就有發(fā)生嚴(yán)重危險事件的風(fēng)險。埃隆·馬斯克當(dāng)要求解釋不同類型的人工智能系統(tǒng)時,必須根據(jù)其功能對人工智能進行分類。

這種類型的人工智能包括僅基于當(dāng)前數(shù)據(jù)和情況運行的機器。反應(yīng)性人工智能機器不能推斷數(shù)據(jù),評估人工智能未來的行為。他們可以執(zhí)行范圍縮小的預(yù)設(shè)任務(wù)。IBM的象棋程序打敗了世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。這就是一個反應(yīng)性機器人的例子。顧名思義,有限內(nèi)存人工智能可以通過研究其內(nèi)存中的歷史數(shù)據(jù)來做出明智的和改進的決策。這樣的人工智能具有短暫或臨時的記憶,可用于存儲歷史經(jīng)驗并評估未來的行為。

自動駕駛汽車是有限內(nèi)存人工智能,它使用最近收集的數(shù)據(jù)做出即時決定。例如,自動駕駛汽車使用傳感器識別橫穿道路的平民,陡峭的道路,交通信號等,以做出更好的駕駛決定。這有助于阻止任何未來可能發(fā)生的事故。心智理論人工智能是一種更先進的人工智能。據(jù)推測,這類機器在心理學(xué)中起著重要作用。心智理論人工智能將主要關(guān)注情商,以便更好地理解人類的信念和思想。

心智理論人工智能尚未成熟,但人類在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)匮芯窟@一領(lǐng)域。讓我們祈禱人工智能沒有達(dá)到有自己的想法和自我意識的階段。鑒于目前的情況,自我意識人工智能有些遙不可及。但是,將來自我意識人工智能可能會達(dá)到超級智能化階段。像埃隆·馬斯克(Elon Musk)和斯蒂芬·霍金(StephenHawkings)這樣的天才一直提醒人們警惕人工智能的進化。人工智能通過執(zhí)行以下程序/運用技巧,可以解決現(xiàn)實問題。

機器學(xué)習(xí)是一門讓機器通過翻譯,處理和分析數(shù)據(jù)解決現(xiàn)實問題的科學(xué)。在機器學(xué)習(xí)下面,有如下三個分類:1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)2. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)3. 強化學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是在高維數(shù)據(jù)上實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以獲得洞察力和形成解決方案的過程。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的高級領(lǐng)域,可用于解決更高級的問題。深度學(xué)習(xí)是Facebook面部識別算法,自動駕駛汽車,Siri,Alexa等虛擬助手背后的邏輯。

自然語言處理(NLP)是指從人類自然語言中獲取見解,與機器交流,拓展業(yè)務(wù)的科學(xué)。Twitter使用自然語言處理技術(shù)在其推文中過濾掉帶有恐怖主義色彩的詞匯。亞馬遜也使用該技術(shù)來了解客戶評論,改善用戶體驗。機器人學(xué)是人工智能的一個分支,專注于機器人的不同分支和應(yīng)用。人工智能機器人在現(xiàn)實環(huán)境中代理人類行動,通過可靠的行動來產(chǎn)生結(jié)果。例如,索菲亞類人機器人就是機器人學(xué)分支下的人工智能。

模糊邏輯是一種基于“真實度”原則的計算方法,而不是通常的現(xiàn)代計算機邏輯,比如本質(zhì)上的布爾值。模糊邏輯用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域以解決涉及決策的復(fù)雜問題。它們還用于自動變速箱,車輛環(huán)境控制等。專家系統(tǒng)是基于人工智能的計算機系統(tǒng),它學(xué)習(xí)并回報人類專家的決策能力。專家系統(tǒng)使用if-then邏輯符號來解決復(fù)雜問題。它們不依賴于傳統(tǒng)的程序編程。專家系統(tǒng)主要用于信息管理,醫(yī)療設(shè)施,貸款分析,病毒檢測等方面。

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