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未來;人工智慧的天下

由於我們整個團隊接觸的都是大數據和人工智慧方面的信息和工作。接觸的信息和諮詢也是國內比較前沿的知識。有一個問題一直使我們非常的困惑,就是整個世界前進到底靠什麼在驅動?為什麼今天會是這個樣子?我們以後會是什麼樣子?

我們整個團隊都在想xtechday未來會發展成什麼樣子?以後我們生活方式會有什麼改變呢?我頭腦中蹦出的第一個詞語就是-人工智慧。

人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)的學科,主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機,使計算機能實現更高層次的應用。

人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科,其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇,人工智慧與思維科學的關係是實踐和理論的關係。

人工智慧是處于思維科學的技術應用層次,是它的一個應用分支。從思維觀點看,人工智慧不僅限於邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展,數學常被認為是多種學科的基礎科學,數學也進入語言、思維領域,人工智慧學科也必須借用數學工具,數學不僅在標準邏輯、模糊數學等範圍發揮作用,數學進入人工智慧學科,它們將互相促進而更快地發展。

互聯網全人類的頭腦風暴

互聯網正是把人類所有腦子結合了起來,使得知識快速傳遞,認知迅速統一,極大縮短了認知成本。

想象一下一個人的認知是一個怎樣的過程;對客觀世界的認識和觀察,包括感覺、知覺、注意、記憶、思維、語言等生理和心理活動。人類認識世界是從感覺和知覺開始的。人們感知事物時需要以注意為前提,並從眾多信息中將有用的信息篩檢過濾,儲存到記憶系統,繼而形成表象和概念。

人在認識事物時會聯繫和抽象這些事物的內外部規律。這種認識要靠思維過程來進行,所以人類的思維具有高度的概括性和間接性。

我認為這是一個相當漫長的過程。經過感覺、知覺、注意、記憶、思維、語言等生理和心理活動等一系列複雜的活動。但今天,互聯網的偉大使得全球人民的認知迅速統一。正是因為有了互聯網的機會,使得互聯網迅速變成所有行業發展的基礎行業。這就是互聯網蓬勃發展的秘密。

下一個和互聯網一樣能成為基礎的行業是什麼呢?——人工智慧

在過去的幾年中,那些看起來極難的技術,比如說,輔助駕駛、人臉識別、動作識別,獵鷹系統,智能客服等。居然都被人工智慧一個個破解了。

在《視讀人工智慧》這一本書中提到:機器真的可以思考嗎?人的思維只是一個複雜的計算機程序嗎?這一系列人工智慧有史以來最為棘手的科學問題之一,集中探討了其背後的一些主要話題。

人工智慧不僅僅是一個虛構的概念。人類對智能機體結構半個世紀的研究表明:機器可以打敗人類最偉大的棋手,類人機器人可以走路並且能和人類進行互動。我們到底應該怎樣去製造智能機器呢?它應該像大腦一樣運轉?它是否需要軀體?從圖靈影響深遠的奠基性研究到機器人和新人工智慧的飛躍等等等等。

人工智慧實在太強大了。顛覆你以往的認識。讓你隨時感受到你周圍滿滿的科技感:似乎影片《超能陸戰隊》、《星際迷航》、《機械公敵》中,那些遙遠的科技場景都將走進我們的生活。因為,人工智慧時代真的來臨了。

以現在作為起點,以下生活場景將陸續變成現實:

開車時,你說出地點,自動駕駛系統將你帶到目的地;

在醫院,你看到來自美國的拖車機器人Tuggy McFresh在運送醫療器械和來自日本的「大白」機器人Robear在照顧病人;

在酒店,2015年新上市的日本Henn-na服務生機器人包攬了從值守前台、運送行李到客房清掃等一眾服務;

下班后,你按下了「回家模式」,推開家門你發現,窗帘已經拉上,溫度適宜,燈光柔和,熱水燒好,還有日本軟銀公司的家居機器人Pepper跟你問好賣萌;

在家裡,你用iWatch打電話,使用的是可監控和改善睡眠品質的APP;

其實,你還可以使用汪峰同款無人飛行器,載著鑽戒,向你心愛的她求婚……

這一系列大片中才能有的場景一個個陸續變成了現實。我只想說,這一天,我們等得太久了!!

早在第一台計算機埃尼阿克問世后十年,就有科學家預言,人工智慧時代將要來臨。當「深藍」贏了卡斯帕羅夫之後,這種美好的情景似乎更是指日可待。科技界和商界的所有人,都能明顯的感覺到,人工智慧的理論研究和可感知產品似乎突然「噴發」了:各種可穿戴設備扎堆出現,智能機器人頻頻亮相,機器的人臉識別準確率超過肉眼,Google、蘋果和寶馬等公司齊發力無人駕駛汽車,美國、歐洲先後設立人類大腦攻關項目等。

正如吳恩達所言,數據是人工智慧的燃料。比如,以Google為主的廣告公司全面撒網,收集各個維度的數據信息。更重要的是,數據種類無所不包,特別是在手機成為了人類的「信息器官」后,人們衣食住行各方面的數據被全方位捕捉,這就為機器擬人化提供了客觀條件,用科學家的術語說,大數據幫助他們「突破模型界限」。大數據已經就位,燃料充足。

僅有數據,遠遠不夠

僅僅有數據還遠遠不夠。要想讓機器足夠聰明,那麼機器還需要更快的計算速度。GPU的出現,極大地提高了運算效率,並促使無人監督學習技術(深度學習涉及技術中的一種)成功。

在硬體方面,近20年來主要是通過對大型神經網路來進行模擬,但是這些網路需要大量傳統計算機的集群。IBM發布了一款具有里程碑意義的產品:前所未有的超低能耗、超高集成的晶元 TrueNorth。這意味著,也許在不就的將來,龐大的計算機集群將被幾枚晶元所替代。因此,有人把 IBM 的晶元稱為是計算機史上最偉大的發明之一,認為它將會引發技術革命,顛覆從雲計算到超級計算機乃至於智能手機等一切。

語音交互

大數據的不斷豐富,計算速度的日益提高再加上人機交互的重大突破,三個條件都已經具備,在解決讓計算機擁有識別圖片能力的這個問題上,科學家們嘗試了不同以往的「訓練」計算機的方式——無監督學習。

無監督學習技術的成功標誌著深度學習也就此誕生。深度學習被視為是結束AI寒冬的破冰錘,它標誌著機器人從弱人工智慧到強人工智慧進化。如果說大數據是人工智慧這架火箭的燃料,那麼深度學習能力就是發動機,發動機的動力強大與否將根本上決定人工智慧這架火箭是否能順利升空。

2014年無監督學習方面成果斐然:Facebook臉部識別率的精確度達97.25%,國內科大訊飛AI陣營的湯曉歐領導的計算機視覺研究組,達到的精確度更是高達98.52%。

生活中的人工智慧

1.醫用機器人

了不起的沃森和醫用機器人

2011 年,Watson在《Jeopardy!》問答節目中完勝對手,隨後,這個超級計算機被應用到了醫療等領域。現在沃森不僅能研究蛋白質結構,還能尋找某些藥物的替代成分。除此之外,沃森還會自行學習大量文獻,通過「假設自動生成」來完成診斷。美國最大的醫療保險公司Wellpoint預測,沃森甚至可以很大程度上幫助縮短辨別癌症的時間。

事實上,沃森並不是第一個被用在醫療領域的機器人,已經有很多「前輩」的身影出現在醫院裡了。在運送和搞衛生的機器人之外,醫院裡面還有來自日本Riken 和SumitomoRiko公司的「大白」機器人護士Robear,以及來自美國達芬奇公司的協助或者部分代替醫生做手術的機器人。

它的出現對改善患者轉歸、減少醫護成本起到了很大作用。該項目的四個機器人在模擬醫院的環境中相互協作來照顧病人,它們通過與雲端伺服器的交互來進行信息共享和互相學習,也就是說,一個機器人學會的知識和技能,通過雲端分享,瞬間可以「教」會其他機器人,這個技術一旦成熟,一系列智能高效的護理機器人將被迅速複製出來。護理機器人在也許將有比較大的市場需求,隨著人口紅利的逐漸消失和老齡化的進程加快,以後我們很可能面臨著病人老人無人照顧的問題,彼時,能代替很多人力的護理機器人就將大有作為了。

2.可預期的自動駕駛汽車

然而智能汽車的實現至少需要以下幾個條件:穩定可靠的車聯網平台,高精度的地圖,操作流暢的汽車「第四塊屏幕」,各部件性能、狀態數據的及時反饋,嘈雜環境中高精度的車載語音識別系統。當這些條件完全具備時,才能實現人工智慧在汽車操控中的應用。而這種應用恐怕也是以人機交互來為主要表現形式的,也就是說,讓汽車能聽懂理解人的指令,並能給出正確的反饋。

3.智能家居

那麼各大巨頭在推動這樣的生活成為現實的進程中,分別有著什麼舉動呢?財大氣粗的Google,一年內豪擲數十億美元完成了對於Nest Labs等家智能家居公司的一系列收購。緊接著推出開發者計劃,發布API,走開源路線,打造智能家居平台。相比之下蘋果遜色很多,它也試圖打造 HomeKit智能家居平台,似乎欲以「蘋果」這個金字招牌吸引眾多家電公司眾流歸海,然而一個產品都沒發布的蘋果似乎難以和心態更開放的Google抗衡。

我相信——未來一定是人和機器人共存的時代。機器人可能會完成更多重複性的工作,在不久的將來,機器人能理解我們的語言、懂得我們的情感,能讓我們的生活質量提高;我們更期待機器人可以代替人類做一些危險工作,希望沃森能夠儘早幫助醫生找到治療癌症的有效方法。那麼我們生活可能真的可以實現所謂的詩和遠方。



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