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人工智能主导未来人们生活

2017-12-04 21:50:55

人工智能主要研究用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。有人把人工智能分成两大类:一类是符号智能,一类是计算智能。符号智能是以知识为基础,通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础,通过训练建立联系,进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。
传统人工智能主要运用知识进行问题求解。从实用观点看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象, 研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。

 

人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设, 认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。 这样, 可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统, 如人的神经系统、计算机的构造系统等。20世纪80年代Newell 等又致力于SOAR系统的研究。SOAR系统是以知识块(Chunking)理论为基础, 利用基于规则的记忆,获取搜索控制知识和操作符,实现通用问题求解。Minsky从心理学的研究出发, 认为人们在他们日常的认识活动中,使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。 该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此,在70年代他提出了框架知识表示方法。

 

到80年代,Minsky认为人的智能,根本不存在统一的理论。1985年,他发表了一本著名的书《Society of Mind(思维社会)》。 书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。 以McCarthy和Nilsson等为代表,主张用逻辑来研究人工智能,即用形式化的方法描述客观世界。 逻辑学派在人工智能研究中,强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示,在常识推理中以非单调逻辑为中心。 传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的,它的目标是让机器模仿人, 认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义,因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器, 来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。

 

近年来神经生理学和脑科学的研究成果表明,脑的感知部分,包括视觉、听觉、 运动等脑皮层区不仅具有输入/输出通道的功能,而且具有直接参与思维的功能。智能不仅是运用知识, 通过推理解决问题,智能也处于感知通道。

1990年史忠植提出了人类思维的层次模型,表明人类思维有感知思维、形象思维、 抽象思维,并构成层次关系。感知思维是简单的思维形态,它通过人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官产生表象, 形成初级的思维。感知思维中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法进行概括,并用形象材料来思维, 可以高度并行处理。抽象思维以物理符号系统为理论基础,用语言表述抽象的概念。 由于注意的作用,使其处理基本上是串行的。

人工智能将会改变世界经济,这个说法人们已经听到过无数遍。但改变的程度能有多大?哪个领域的改变最先发生?扩张的速度有多快?最近《纽约时报》的一篇报道指出,从三份新报告来看,AI现在能够做的可能比你想象得要少。但据麦肯锡估计,由于AI的发展,到2030年可能六分之一的美国人都要开始找新工作了。

我们总结背后的力量在三个方面,第一个是算立,刚才沈威先生分享的GPU的发展,背后代表的就是这个算立,我们看到在乌镇这次的复盘过程当中,谷歌讲得最多的一个词是TPU,这是谷歌自己的一颗计算器的GPU,第一个代表叫算立。第二个叫算法,就是我们所说的深度学习也好,CN也好,还是LEN也好等等,不同的算法。第三个是算距,算距实际上就是大家所说的大数据,但是这一次比赛,我觉得谷歌的团队告诉了大家一个很有意思的结论,因为我们过去一直认为数据的重要性,在人工智能当中扮演了特别重要的作用。

在制造业领域,依托人工智能数据处理、图像传感、智能控制等技术,越来越多的无人工厂诞生,生产效率大幅提升,柔性生产正在实现。

“通过新一代人工智能的深入应用,培育新增长点、形成新动能,是推动产业提升的重大契机。”清华大学经济管理学院院长钱颖一说。

“在从实验室走向大规模商业化的早期阶段,不少人对人工智能带来的经济、法律、伦理等问题开始担忧。幸运的是,很多的风险刚露出苗头。”今日头条创始人张一鸣说,人工智能最核心的要义是“人”,科技企业对人工智能的研究应将技术研发与社会影响同时推进。

专家认为,我国要在规则制定中走在前列。这包括产业和社会两个层面。一方面,领军企业、科研机构要通过研发、出海等方式加快制定技术、产业发展“游戏规则”,抢占标准话语权;另一方面,应通过对人工智能相关法律、伦理和社会问题的深入探讨,为智能社会划出法律和伦理道德的边界。



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