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人工智能領域發(fā)展經(jīng)歷的三次浪潮分析

我快閉嘴 ? 來源:每日科技推 ? 作者:每日科技推 ? 2020-09-25 15:09 ? 次閱讀
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螞蟻一樣的功效:AI的第一次浪潮浪

在AI的第一次浪潮中,成功來自全新的創(chuàng)造性思維,來自小部分專家的合作。跟隨第一次浪潮的,是1974-1980年的第一個“AI的冬天”,因為人們當時清晰得知,早期的AI只有如螞蟻般的商業(yè)功用。

從20世紀50年代中期起,人類發(fā)現(xiàn)了很多關鍵概念,開始發(fā)現(xiàn)、定義AI1955年,第一個啟發(fā)式編程程序誕生,它后來成為20世紀80年代和90年代的專家系統(tǒng)。1957年,感知算法被發(fā)明,它演變成今天的人工神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習工具。1958年,LISP編程語言得到發(fā)展,研究員可以寫出人類可讀的人工智能代碼,而不只是1和0。

1960年,隱馬爾可夫模型算法被發(fā)明,最終成就了語音和圖像識別的人工智能新浪潮。今天,雖然仍有很多重要的概念被提出和開發(fā),但大多數(shù)只是對早期發(fā)明的改進。

思維機器的落差:AI的第二次浪潮浪

AI第二次浪潮的成功,來自運用抽象數(shù)學和編程理論所創(chuàng)建的有用的、有價值的設備。AI這一次的目標,是要創(chuàng)造一些有用的東西、有價值的東西。于是,許多人工智能公司誕生了,其中的一些開始賺取可觀的利潤,而更多的公司則吸納了大量投資,并建立了令人印象深刻的估值。

IBM和紐昂斯的AI,就是這一波浪潮的典型代表。但是,這些早期的AI系統(tǒng)不能學習,因此需要一個昂貴的程序員團隊,一分一秒地添加、更新、修改一行行代碼。這似乎再次辜負了創(chuàng)造者們的期待,因為這與他們對高度、精度和高智能“思維機器”的設想和承諾不相匹配,結(jié)果導致了1990~200年,“AI的第二次冬季”。

1973年,IBM創(chuàng)建了一個可以組裝打字機零件的機器人。1974年庫茨韋爾計算機產(chǎn)品公司創(chuàng)造了第一臺光字符掃描器,它能自動將文本先轉(zhuǎn)換成計算機文件,再轉(zhuǎn)換成語音。1979年,第一輛自動化汽車誕生,它可以用視覺導航的方式搜索一個房間中的固定物件。

同年,第一個以知識為基礎的醫(yī)療診斷程序的“專家系統(tǒng)”被創(chuàng)建。專家系統(tǒng)”是AI的原型,使用“如果/然后”規(guī)則,該規(guī)則來自人類專家對大而不確定的知識的分類。在接下來的20年間,北美和歐洲最大的公司中有2/3都依賴于“專家系統(tǒng)”的A。1984年,庫茨韋爾應用智能公司創(chuàng)造了第一個基于聽寫轉(zhuǎn)錄裝置的AI系統(tǒng),它能理解普通人的語音,并將其轉(zhuǎn)換成文本。

“越過雷池”與“黑厘子”:今天,AI的第三次浪潮浪

創(chuàng)新者最怕的是末路,因此他們永不言敗,掀起了A的第三次浪潮,將全球商界推進這場認知商業(yè)革命之中。這一次,AI的目標是提供有用的設備和服務,做人類不能做或不能高效、方便、高質(zhì)完成的事。但是,即使在今天,AI的智能也沒能完全與人類匹配,而且,在全球范圍內(nèi),人們對AI的定義也仍沒有一個統(tǒng)一的標準。

技術(shù)是否成熟?

以凱文·凱利的說法,A現(xiàn)在只是聰明的工具,還不是真正意義上的智能。來自谷歌的世界頂尖的人工智能專家團隊將AI的智能發(fā)展劃分成了三級。第一級,現(xiàn)在是一種“弱人工智能”,只能夠?qū)W⒃谝粋€特定領域,如下圍棋。第二季,成為“強人工智能”,能夠達到或超過人類水準。與之相對應的,是第三級,用另一位谷歌專家蒂姆的定義,就是“從比人類聰明一點點到聰明1000萬倍的人工智能”。

全球人工智能引領者科大訊飛研究院則將AI劃分為計算智能、感知智能、認知智能三類。計算智能,即機器能存會算”的能力,其方法是窮舉和匹配搜索,通過太存儲和超算,展現(xiàn)其高智能特性。

感知智能,即機器具有能對會說會認”的能力,主要是通過數(shù)學建模和大數(shù)據(jù)學對類感知能力進行模擬,涉及語音合成、語音識別、圖像識別處理等技術(shù)。認知智能,即機器具有“能理解、會思考”的能力要對人類的推理、聯(lián)想、知識組織等能力,進行模擬研究,涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型和深度學習技術(shù)等。

無論如定義,AI要在商業(yè)上取得成功,都必須建立強大面短雜的能系統(tǒng),這個系統(tǒng)離不開以下4個方面的能力。

1、數(shù)百萬付的計算能力,能運算超級復雜和超級容量的問題

2、更高級的算法,讓機器可以學習,可以感知空間和時間可以檢測模式,可以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)互聯(lián)。

3、在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等實現(xiàn)萬物連接后,能匯集和處理海量動態(tài)數(shù)據(jù)。

4、高容量、大帶寬的通信管道,能承載A1與數(shù)十億用戶的信息連接與流通,特別是與移動用戶高質(zhì)量(無延遲等)的連接和信息暢通技術(shù)能力的成熟,是一個永無止境的創(chuàng)新、發(fā)明過程。但是技術(shù)的商業(yè)化通常需要一個臨界點的到來。
責任編輯:tzh

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