人工智能如何徹底改變一切

　　人工智能(AI)是一門跨學(xué)科科學(xué)，涉及構(gòu)建能夠執(zhí)行通常需要人類思考的任務(wù)的智能機器。 其影響將改變我們世界的方方面面。 尼德皮克斯

　　早在 1950 年 10 月，英國技術(shù)夢想家 艾倫·圖靈 發(fā)表了一篇名為 “計算機與智能，“ 在《頭腦》雜志上，提出了當(dāng)時在許多人看來一定像 科幻小說 幻想。

　　“難道機器不能執(zhí)行一些應(yīng)該被描述為思考但與人所做的事情截然不同的事情嗎?” 圖靈問道。

　　圖靈認(rèn)為他們可以。 此外，他認(rèn)為，有可能為數(shù)字計算機創(chuàng)建軟件，使其能夠觀察其環(huán)境并學(xué)習(xí)新事物，從 下棋 理解和說人類語言。 他認(rèn)為機器最終可以在沒有人類指導(dǎo)的情況下自行發(fā)展出做到這一點的能力。 “我們可能希望機器最終能夠在所有純粹的智力領(lǐng)域與人類競爭，”他預(yù)測道。

　　近70年后，圖靈看似古怪的愿景已成為現(xiàn)實。 人工智能，通常被稱為AI，為機器提供了 從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的能力 并執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)，這種東西曾經(jīng)只有 人腦 似乎有能力做到。

　　人工智能正在整個文明中迅速傳播，它有望從啟用 自動駕駛汽車 導(dǎo)航街道到 做出更準(zhǔn)確的颶風(fēng)預(yù)報.在日常層面上，人工智能會弄清楚 向您展示哪些廣告 在網(wǎng)絡(luò)上，并為那些友好的人提供動力 聊天機器人 當(dāng)您訪問電子商務(wù)網(wǎng)站以回答您的問題并提供客戶服務(wù)時會彈出。 和 人工智能驅(qū)動的個人助理 在聲控智能家居設(shè)備中，設(shè)備執(zhí)行無數(shù)任務(wù)，從控制我們的電視和門鈴到回答瑣事問題，幫助我們找到我們最喜歡的歌曲。

　　但我們才剛剛開始。 隨著人工智能技術(shù)變得越來越復(fù)雜和強大，預(yù)計將大規(guī)模推動世界經(jīng)濟，到2030年創(chuàng)造價值約13萬億美元的額外活動。 麥肯錫全球研究院預(yù)測.

　　“人工智能仍處于采用的早期階段，但采用正在加速，并且正在所有行業(yè)中使用，”分析平臺策略師Sarah Gates說。 SAS，一家專注于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為客戶情報的全球軟件和服務(wù)公司。

　　人工智能的工作原理

　　也許更令人驚訝的是，我們的存在正在悄悄地被一種我們許多人幾乎不理解的技術(shù)所改變，如果有的話——這種技術(shù)如此復(fù)雜，以至于連科學(xué)家都很難解釋它。

　　“人工智能是一系列技術(shù)，可以執(zhí)行由人類執(zhí)行被認(rèn)為需要智能的任務(wù)，”解釋道。 瓦桑特·霍納瓦爾，賓夕法尼亞州立大學(xué)人工智能研究實驗室教授兼主任。 “我說'思想'，因為沒有人真正確定什么是智力。

　　霍納瓦爾描述了兩種主要類別的智力。 有 狹義智能，這是在狹義的領(lǐng)域獲得能力，例如分析放射學(xué)中的X射線和MRI掃描的圖像。 一般情報相比之下，是一種更像人類的能力，可以學(xué)習(xí)任何事情并談?wù)撍? “一臺機器可能擅長放射學(xué)的一些診斷，但如果你問它關(guān)于棒球的問題，那就毫無頭緒了，”霍納瓦爾解釋說。 人類的智力多功能性“在這一點上仍然超出了人工智能的能力范圍”。

　　根據(jù)Honavar的說法，AI有兩個關(guān)鍵部分。 其中之一是工程部分——即構(gòu)建以某種方式利用智能的工具。 另一個是智能科學(xué)，或者更確切地說，如何使機器得出與人腦相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果，即使機器通過一個非常不同的過程來實現(xiàn)它。 打個比方，“鳥兒飛，飛機飛，但它們飛的方式完全不同，”霍納瓦爾。 “即便如此，它們都利用了空氣動力學(xué)和物理學(xué)。 同樣，人工智能是基于這樣一種觀念，即智能系統(tǒng)的行為方式有一般原則。

　　人工智能“基本上是我們試圖理解和模仿大腦工作方式的結(jié)果，并將其應(yīng)用于為其他自主系統(tǒng)提供類似大腦的功能(例如， 無人 機、機器人和代理)，” 庫爾特·卡格爾作家、數(shù)據(jù)科學(xué)家和未來學(xué)家，咨詢公司Semantical的創(chuàng)始人， 在一封電子郵件中寫道。 他還是 卡格爾報告，每日信息技術(shù)通訊。

　　雖然人類并不像計算機那樣思考，計算機利用電路，半導(dǎo)體和磁性介質(zhì)而不是生物細胞來存儲信息，但有一些有趣的相似之處。 “我們開始發(fā)現(xiàn)的一件事是 圖形網(wǎng)絡(luò) 當(dāng)你開始談?wù)摂?shù)十億個節(jié)點時，真的很有趣，大腦本質(zhì)上是一個圖網(wǎng)絡(luò)，盡管你可以在電容火花點燃之前通過改變神經(jīng)元的電阻來控制過程的強度，“Cagle解釋說。 “單個神經(jīng)元本身給你的信息量非常有限，但同時激發(fā)足夠多的不同強度的神經(jīng)元，你最終會得到一種模式，這種模式只會對某些類型的刺激做出反應(yīng)。 通常通過DSP調(diào)制電信號[即 數(shù)字信號處理]我們稱之為視網(wǎng)膜和耳蝸。

　　“人工智能的大多數(shù)應(yīng)用都在擁有大量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，”霍納瓦爾說。 再次使用放射學(xué)示例，由人類放射科醫(yī)生評估的大型X射線和MRI掃描數(shù)據(jù)庫的存在使得訓(xùn)練機器模擬該活動成為可能。

　　AI 的工作原理是將大量數(shù)據(jù)與 智能算法 — 一系列指令 — 允許軟件從數(shù)據(jù)的模式和特征中學(xué)習(xí)，如下所示 SAS 底漆 關(guān)于人工智能解釋道。

　　在模擬大腦的工作方式時，人工智能利用了一堆不同的子領(lǐng)域，正如SAS入門所指出的那樣。

　　機器學(xué)習(xí) 自動化分析模型構(gòu)建，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的見解，而無需編程以查找特定內(nèi)容或得出特定結(jié)論。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模仿大腦相互連接的神經(jīng)元陣列，并在各個單元之間傳遞信息，以找到連接并從數(shù)據(jù)中獲取意義。

　　深度學(xué)習(xí) 利用非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大量的計算能力來查找數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，用于圖像和語音識別等應(yīng)用。

　　認(rèn)知計算 正如SAS所說，是關(guān)于創(chuàng)造一種“自然的、類似人類的交互”，包括使用解釋語音和響應(yīng)語音的能力。

　　計算機視覺 采用模式識別和深度學(xué)習(xí)來理解圖片和視頻的內(nèi)容，并使機器能夠使用實時圖像來理解周圍的事物。

　　自然語言處理 涉及分析和理解人類語言并做出回應(yīng)。

　　數(shù)十年的研究

　　人工智能的概念可以追溯到 1940 年代，“人工智能”一詞是在 1956 年在達特茅斯學(xué)院的一次會議上提出的。 在接下來的二十年里，研究人員開發(fā)了玩游戲的程序，并進行簡單的模式識別和機器學(xué)習(xí)。 康奈爾大學(xué)科學(xué)家弗蘭克·羅森布拉特(Frank Rosenblatt)開發(fā)了 感知器，第一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，運行在一臺 5 噸(4.5 公噸)的房間大小的 IBM 計算機上，該計算機被輸入打孔卡。

　　但根據(jù)Honavar的說法，直到1980年代中期，才開發(fā)了第二波更復(fù)雜的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理更高層次的任務(wù)。 在 1990 年代初期，另一項突破使人工智能能夠超越訓(xùn)練體驗進行推廣。

　　在 1990 年代和 2000 年代，其他技術(shù)創(chuàng)新——網(wǎng)絡(luò)和日益強大的計算機——幫助加速了人工智能的發(fā)展?！半S著網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，大量數(shù)據(jù)以數(shù)字形式提供，”Honavar說。"基因組測序 其他項目開始產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，計算的進步使存儲和訪問這些數(shù)據(jù)成為可能。我們可以訓(xùn)練機器做更復(fù)雜的任務(wù)。30年前你不可能有一個深度學(xué)習(xí)模型，因為你沒有數(shù)據(jù)和計算能力。

　　人工智能和機器人

　　人工智能與機器人技術(shù)不同，但與機器人技術(shù)相關(guān)，在機器人技術(shù)中，機器可以自己或在人的指導(dǎo)下感知環(huán)境，執(zhí)行計算并完成物理任務(wù)，從工廠工作和烹飪到登陸其他星球?；艏{瓦爾說，這兩個領(lǐng)域在很多方面都有交集。

　　“你可以想象沒有太多智能的機器人，像自動織機這樣的純機械設(shè)備，”Honavar說?！坝幸恍C器人在重大方面并不智能的例子。 相反，在機器人技術(shù)中，智能是不可或缺的一部分，例如引導(dǎo)自動駕駛汽車在充滿人類駕駛的汽車和行人的街道上行駛。

　　“這是一個合理的論點，要實現(xiàn)通用智能，你在某種程度上需要機器人技術(shù)，因為在某種程度上，與世界的互動是智能的重要組成部分，”霍納瓦爾說?！耙斫馊忧蛞馕吨裁矗惚仨毮軌蛉忧?。

　　人工智能已經(jīng)悄然變得如此無處不在，以至于它已經(jīng)在許多消費產(chǎn)品中找到了。

　　“大量的設(shè)備屬于 物聯(lián)網(wǎng) (物聯(lián)網(wǎng))太空很容易使用某種自我強化的AI，盡管是非常專業(yè)的AI，“Cagle說。“巡航控制是早期的人工智能，當(dāng)它工作時比大多數(shù)人意識到的要復(fù)雜得多。噪音抑制耳機。任何具有語音識別功能的東西，例如大多數(shù)當(dāng)代電視遙控器。社交媒體過濾器。垃圾郵件過濾器。如果你將人工智能擴展到機器學(xué)習(xí)，這還將包括拼寫檢查器，文本推薦系統(tǒng)，實際上任何推薦系統(tǒng)，洗衣機和烘干機，微波爐，洗碗機，2017年之后生產(chǎn)的大多數(shù)家用電子產(chǎn)品，揚聲器，電視，防抱死制動系統(tǒng)，任何電動汽車，現(xiàn)代閉路電視攝像機。大多數(shù)游戲在許多不同的級別使用AI網(wǎng)絡(luò)。"

　　霍納瓦爾說，人工智能已經(jīng)可以在一些狹窄的領(lǐng)域超越人類，就像“飛機可以飛行更長的距離，比鳥載更多的人”。例如，人工智能能夠處理數(shù)百萬次社交媒體網(wǎng)絡(luò)交互，并獲得可以影響用戶行為的洞察力——人工智能專家擔(dān)心這種能力可能會產(chǎn)生“不太好的后果”。

　　它特別擅長理解大量會壓倒人類大腦的信息。例如，這種能力使互聯(lián)網(wǎng)公司能夠分析他們收集的有關(guān)用戶的大量數(shù)據(jù)，并以各種方式利用這些見解來影響我們的行為。

　　但霍納瓦爾指出，到目前為止，人工智能在復(fù)制人類創(chuàng)造力方面還沒有取得太大進展，盡管這項技術(shù)已經(jīng)被用于 作曲 和 撰寫新聞文章 基于財務(wù)報告和選舉報告的數(shù)據(jù)。

　　人工智能如何改變經(jīng)濟

　　鑒于人工智能有潛力完成過去需要人類完成的任務(wù)，人們很容易擔(dān)心它的傳播會讓我們大多數(shù)人失業(yè)。但一些專家認(rèn)為，雖然人工智能和機器人技術(shù)的結(jié)合可以消除一些職位，但它會 創(chuàng)造更多新就業(yè)機會 對于精通技術(shù)的工人。

　　“風(fēng)險最大的是那些在零售，金融和制造業(yè)從事常規(guī)和重復(fù)性任務(wù)的人，”該公司副總裁兼創(chuàng)始董事達雷爾·韋斯特(Darrell West)說。 技術(shù)創(chuàng)新中心 總部位于華盛頓的公共政策組織布魯金斯學(xué)會(Brookings Institution)在一封電子郵件中解釋說。“但醫(yī)療保健領(lǐng)域的白領(lǐng)工作也將受到影響，隨著人們更頻繁地從一個工作轉(zhuǎn)移到另一個工作，工作流失將會增加。將創(chuàng)造新的就業(yè)機會，但許多人將不具備這些職位所需的技能。因此，風(fēng)險是工作不匹配，使人們在向數(shù)字經(jīng)濟過渡的過程中落后。隨著技術(shù)的普及，各國將不得不在就業(yè)再培訓(xùn)和勞動力發(fā)展方面投入更多資金。需要終身學(xué)習(xí)，以便人們能夠定期提升他們的工作技能。

　　人工智能不是取代人類工人，而是可以用來增強他們的智力。發(fā)明家和未來學(xué)家雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil)有 預(yù)測 到2030年代，人工智能已經(jīng)達到了人類的智力水平，并且有可能讓人工智能進入人腦以增強記憶力，將用戶變成人機混合體。正如庫茲韋爾所描述的那樣，“我們將擴展我們的思維，并體現(xiàn)我們重視的這些藝術(shù)品質(zhì)。

　　現(xiàn)在這很有趣

　　幾年前，卡格爾在一次科幻小說大會上與作家一起參加了一個小組討論。 大衛(wèi)·布林，誰寫過關(guān)于概念 隆起 其中人工智能將用于將海豚和猿類等有知覺的非人類生命的智力能力提高到人類水平。 “我們在道德上準(zhǔn)備好將一個新的智能物種帶入宇宙了嗎?” 卡格爾問道。 “我們是否對自己的存在感到足夠舒服，可以創(chuàng)造那些我們會愛、爭論、學(xué)習(xí)和教導(dǎo)的人?”