人工智能技术的应用?
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2024-04-26
参加了2016中国人工智能大会,一天满满的干活。其中谭铁牛院士和大僵董事长李泽湘的几个观点非常精彩!
谭铁牛院士介绍了人工智能的局限性:
1、有智能、无智慧:无意识和悟性,缺乏综合决策能力;
2、有智商、没情商:机器对人的情感理解与交流还处于起步阶段;
3、有计算、无算计:人工智能可以计算,但无心更无谋;
4、有专才、无通才:会下围棋的人工智能不会下象棋。
谭院士这几点对于人工智能的局限描述的非常到位。其实人工智能只能模仿人脑的能力,而人还有另外一个能力,恐怕现在的任何机器都无法自动完成,那就是人的进化能力。无论人工智能、机器人也好,都不能达到人的进化能力,甚至连生物的进化能力都达不到。
现在人们对人工智能抱有太高的期望值,很多人认为人工智能将会无所不能,甚至有人认为Waston和阿尔法狗不是工具,将从工具演化为伙伴。
我个人认为人工智能的机器与生物有本质的区别是不能自动进化。前三次工业革命完成生产自动化,是替代人的体力;工业4.0将实现知识的自动化,是替代人的思考;而机器永远不能实现进化的自动化;从机器开始实现进化的自动化那天起就是人来灭亡的开始。
人的疲劳感是人类在进化过程中保护人生存的特性,但也是人的弱点。而人类设计机器,就是利用机器没有疲劳感,替代人的重复劳动。如果人工智能实现了进化自动化,而机器没有疲劳感是优于人类的,但地球的资源是有限的,人类造出来的具有进化能力的设备必然会与人类争夺资源,有进化能力的机器会是人类的伙伴吗?我持怀疑态度。
而如果机器与人类竞争,而机器不知道疲劳,那么有进化能力的机器必然会灭亡人类。
从这个意义上讲,幸亏人工智能有缺陷,所以才会被人利用。
过去一年人工智能的标志性事件:
1、AI在为期人机大战中取胜;
2、各国政府高度重视人工智能发展;
3、IBM发布类脑超级计算平台IBM TrueNorth;
4、软银320亿美元收购ARM;
5、Google、Facebook等开源人工智能基础平台;
6、马斯克等人创建公益人工智能机构OpenAI;
7、Science发表Bayesian Program Learning论文;
8、微软深层残差网络夺冠2015 ImageNet;
9、Google量子计算机取得重要突破;
10、剑桥大学成立人工智能伦理研究所。
李泽湘的几个观点:
1、而现在制造业的质量控制的公差是用图形表示的,无法用数学表达。而人工智能可以帮助质量控制用数学表达。
2、中国人工智能的两个方向:一、自动驾驶汽车;二、3C产品的自动化设备。
人工智能与我们生活的各个领域都是可以应用的,交通自然也是其中之一,不过目前的技术还处于初级阶段,还有很多技术问题和规章制度需要相应的部门和人去完善,但是不可否认的是这些都将为我们的生活带来便利,让我们的出行更为方便,同时也提高一定的安全性,规避一些安全危险。
随着社会与时代的飞速发展,人工智能应运而生从高端的科技领域也逐渐走入平常人的普通生活人工智能保姆就是其中的一个分支,他在一定程度上缓解了现金劳动力短缺的难题,并且遵循人的智力非常的简单方便高效,但是保姆人工智能保姆,毕竟不是人类保姆缺乏人类的温情,在一些方面或多或少会有些疏忽,所以并没有大面积推广。
随着技术的不断发展,人工智能(AI)已经成为我们生活的一部分。无论是在社交媒体上的推荐算法,还是在智能手机上的语音助手,人工智能正悄然影响着我们的日常生活。作为一名拥抱科技的博主,我对人工智能的发展和应用有着深刻的感想。
人工智能的发展给我们的生活带来了巨大的改变。无论是在家庭中还是在工作场所,人工智能都在发挥着重要的作用。智能家居设备使我们能够通过语音控制灯光、温度和家电。而在工作中,AI可以帮助我们进行数据分析、提高生产效率,甚至在医疗领域辅助医生进行诊断和手术。
人工智能的应用范围越来越广泛,从自动驾驶汽车到智能机器人,再到语音识别和人脸识别技术,都展示了AI的强大能力。通过深度学习和自然语言处理等技术手段,人工智能正以惊人的速度发展,不断超越我们的想象。
作为一项技术革命,人工智能具有许多优势。首先,人工智能能够处理和分析大量的数据,从而提供更准确的结论和预测。而且,AI在执行任务时不会像人类一样疲倦或分散注意力,从而能够保持高效率和精确性。
另外,人工智能还能够不断学习和改进自身的能力。通过机器学习算法和神经网络,AI能够从经验中学习,进而提高自己的性能和表现。这种能力使得人工智能在解决复杂问题和处理大规模数据时具有独特的优势。
此外,人工智能还能够为我们带来更多的便利和安全。在智能家居中,AI可以根据我们的习惯和需求,自动调节环境和设备,提供舒适的居住体验。在安全领域,人工智能可以通过人脸识别和行为分析等技术,提供更高效的监控和安全保护。
虽然人工智能带来了许多好处,但同时也面临一些挑战。最重要的是,我们需要确保人工智能的发展是以人类利益为中心的。AI的应用和决策应该符合伦理和法律的标准,不能伤害人类的利益。
此外,人工智能还存在着数据隐私和安全的问题。随着AI处理和存储大量的个人数据,我们需要制定更严格的法规和安全措施,保护用户的隐私和数据安全。
未来,人工智能的发展还将带来更多的挑战和机遇。随着技术的进步,我们可以期待更加智能和高效的人工智能系统。同时,我们也需要思考如何让人工智能与人类和谐共处,实现共赢的局面。
人工智能是一项前沿的技术,影响着我们的生活方方面面。从智能家居到自动驾驶,从医疗到金融,人工智能正不断刷新我们对技术的认知。我们既要善于抓住人工智能带来的机遇,又要认识到其中的挑战和风险。
我作为一名博主和科技爱好者,对人工智能的发展充满了期待。我相信,在人工智能的助力下,我们能够创造出更美好和智能化的世界。
没有学完的。人工智能是一个很大的概念。基础角度,语音,图像,自然语言处理。从基础角度没有能够全学的。算法既理解角度,各种算法,应用目的不同,算法的侧重不同。从算法角度也不可能学完。从感知,理解,应用的角度,人工智能又很多细分。从应用角度也不可能学完人工智能。顶多学点皮毛。
作为一个基于人工智能技术的语言模型,我没有参加过人工智能创客活动。但是我了解到,人工智能创客活动是一种创新创业的方式,能够帮助人们深入了解人工智能技术并且将其应用到实际的生产和生活中。
参加人工智能创客活动有以下几点感想:
1. 知识储备:参加人工智能创客活动可以帮助我们更全面深入地了解人工智能相关领域的知识和最新进展,让我们更好地把握人工智能发展的脉搏。
2. 创新灵感:在人工智能创客活动中,能够接触到各种各样的人工智能产品和应用场景,进而激发自己的创新灵感。同时,也能参考其他团队的创意,并将其融入到自己的创新中。
3. 团队协作:人工智能创客活动通常需要相互合作,协商解决各种问题,这使得活动参与者有机会学习如何与其他人协作完成一个项目。
4. 实践机会:人工智能创客活动通常需要将自己的想法付诸实践。这种实践机会也可以让我们学习如何将原理变为实际操作,并且亲自体验人工智能技术在生产和生活中的应用效果。
总之,参加人工智能创客活动可以为我们提供一个全新的学习和成长机会,并且帮助我们更好地掌握和应用人工智能技术。
不久前,在中国乌镇围棋峰会上,人工智能程序“阿尔法狗”与排名世界第一的中国围棋职业九段棋手柯洁对战,以3∶0的总比分大获全胜。在此之前,它曾经以4∶1的总比分击败过同为围棋世界冠军的韩国职业九段棋手李世石,并在中国棋类网站上以“大师”为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩。两年来,“阿尔法狗”横扫中日韩围棋棋坛,并且每次表现都堪称完美。
一直以来,就有人工智能的发展会威胁到人类生存的观点,而“阿尔法狗”能在典型的反映人类智慧的围棋比赛中屡屡打败人类,更是加重了一些人的担忧。
那么,人工智能对人们工作、生活的直接影响到底有多大?它具备了人的部分能力,甚至比人类做得更好,未来会不会和人类抢“饭碗”,甚至对我们产生威胁?
具有不可
比拟的优势
未来人工智能可在金融投资、医疗诊断、企业经营、军事指挥等方面进行高水平的预测和决策。
人工智能会取代人类吗?应当说,这种担忧也有一定道理。
近年来,人工智能各方面的发展都在逐渐完善,应用也越来越多,并且在很多方面的表现都超越了人类。
比如,2015年9月,腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人。它能根据算法在第一时间自动生成稿件,瞬时输出分析和研判,一分钟内就能将重要资讯和解读送达用户。
还有,备受关注的微软小冰,作为一个虚拟伴侣型机器人,它能够模拟人的语气与人对话,聊天时让人感觉这就是一个活生生的人而并非机器。
此外,据外媒报道,摩根大通已经开发出一款金融合同解析软件,原来律师和信贷人员每年需要36万小时才能完成的工作,该软件只需几秒就能完成,且错误率大大降低。
青岛智能产业研究院智慧教育研究所副所长刘希未说:“在问题求解方面,人工智能程序已经能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空间,寻找较优解答。在无人驾驶方面,人工智能已经可以实现长距离复杂路况下的自主驾驶。”
“未来在认知层次,人工智能还将会有广阔应用空间,例如人工智能可在金融投资、医疗诊断、企业经营、军事指挥等方面进行高水平的预测和决策。”中国科学院自动化研究所研究员孙哲南说。
而著名物理学家史蒂芬·霍金则认为人工智能给人类社会带来的冲击将更为巨大。2016年底,他在英国《卫报》发表文章预言说:“工厂的自动化已经让众多传统制造业工人失业,人工智能的兴起很有可能会让失业潮波及中产阶级,最后只给人类留下护理、创造和监管等工作。”
这样的判断还有待未来验证,不过,相比人类智慧,人工智能的确有着不可比拟的优势。
和人脑相比,人工智能算法应对数值和符号计算更加精确快速,稳定可靠。特别是对于有确定规则的计算问题,人工智能可以远远超出人脑的计算速度,也更容易找到最优的解答。比如,在数值计算,图形、语音、生物特征、行为姿态等方面的识别,甚至更加复杂的预测推理任务方面,人工智能都有超越人脑的优秀表现。
不会取代
甚至威胁人类
人工智能不具备感性思维,无法跨越到意识领域
当前的计算机架构和编程模式具有本质上的劣势,使得人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上,人工智能仅仅是物质世界范畴的概念,无法跨越到意识领域。
1981年荣获诺贝尔生理学奖的罗杰·斯佩里博士曾发布著名的“左右脑分工理论”,认为人脑的左右半球有着不同分工:左半脑擅长分析、逻辑、演绎、推理等理性抽象思维;右半脑擅长直觉、情感、艺术、灵感等感性形象思维。迄今为止,人工智能的所有智能化表现仅仅在模仿人类左半脑的理性思维模式,而完全不具备右半脑的感性思维。
“也就是说,目前的人工智能技术还很难应对具有显著人类主观意识影响的社会文化和意识领域的各类问题,而人脑却可以通过长期在复杂社会环境下的学习成长轻松应对这类问题。”
进一步举例说,比如人工智能至今也还没有创作出真正具有人性境界的作品。“电脑与人脑,毕竟有着机械性与生命灵性的本质区别,因此,电脑创作与人脑创作之间尚存在着难以逾越的鸿沟。个性化是人类文学艺术创作的生命,而已有电脑创作系统尚无个性可言,只不过是对已有的艺术作品的模仿、复制与重组。”
那么,随着人工智能的不断发展完善,将来是否有可能实现这种自发的情感智能呢?
“情感智能化分成两个层面,一个是让机器本身具有情感,另外一个是让机器理解人的情感,两者是不一样的”,中国科学院自动化研究所研究员易建强说,“让机器去理解人的情感,这件事是有可能做到的。
目前有一部分机器人系统能够做到部分理解场景、环境及对话内容,并根据其结果做出相应的反应或者表情。但要机器人或人工智能系统完全达到人类的水平,有自发的情感和创造性,那是很难实现的,或者说不可能实现。”
中国自动化协会副理事长、秘书长王飞跃对此表示认同,“我个人认为100年内无法实现,或许永远不可能实现,除非重新定义什么是人的情感、理解、推理等等。原因很简单,人们现在都还不清楚这些情感的内涵、产生的过程及其方式。”
将成为人类
发展的加速器
人工智能的确会对人类就业造成一定冲击,但人类的工作不会消失,而是转变为新的形式
科学家们还认为,人工智能技术只是人类智慧创造的一种新型工具,它有助于人类更快做出突破,提高我们应对那些亟待解决的全球性难题的能力。
“我们需要人工智能这个强大的工具来帮助处理复杂问题,预测未知,支持我们实现以往不可能的目标。”
专家们表示,很多划时代的科技成果必然引发人们生活方式的改变,短期内很可能难以被接受,但若放眼历史长河,就会发现,所有重大的科技革命无一例外地都最终成为人类发展的加速器,同时也是人类生活品质提高的根本保障。
“人工智能技术的出现也同样如此,它的确会对人类的就业造成一定冲击。比如,人工智能更适合处理简单重复、规则确定或者通过案例学习可以找到有效处理规则的问题。像安检、看病理切片和监控视频审核等交给人工智能更为高效可靠,这些工种也因此比较容易受到冲击和替代。
”不过,不必因此就担心它会彻底取代人类。“以第一次工业革命为例,它不仅仅是让人类的既有工作被取代,同时会制造出足够多的新的就业机会。大多数情况下,工作不是消失了,而是转变为新的形式。”
马车被汽车取代就是一个非常典型的例子。当年,汽车开始进入大城市并逐渐普及的过程中,曾经在数百年的时间里充当出行工具的马车,面临着“下岗”威胁。但后来的事实证明,新兴起的汽车行业拥有比传统马车行业多出数千倍甚至数万倍的产值和工作机会。
“现阶段,在一个真正实现人工智能的工作场景中,传统劳动者也并未被‘下岗’,只是改变了角色而已。仍然需要人类对人工智能的表现进行监控,进行情报采集与分析,以及开展预测性的实验与评估,引导性的过程管理与控制。”王飞跃说,“我相信将来人类90%以上的工作是由人工智能提供的,就像今天我们大多数的工作是由计算机和各种其它机器提供的一样。”
人工智能会给我们带来多种便捷的影响,这个从衣食住行的方方面面可以做无限的设想。
同样,这也面临着同样严峻的经济层面的挑战,因为它的高知性,未来财富是否会只属于能接触此类技术的极少人手里,加剧人类财富的不平等,这也是个值得探讨的问题。
模式识别在人工智能领域是一项重要的技术,它通过对数据进行分析和识别,以便从中发现和理解隐藏的模式和规律。在过去的几十年中,随着计算能力的提升和算法的改进,模式识别在人工智能领域发展迅速,取得了许多重要的突破和成果。
在人工智能感想这个话题下,我想分享一些关于模式识别的思考和见解。模式识别不仅仅是一种技术,更是一种思维方式和工作方法。在日常生活中,我们无时不刻地进行模式识别,例如辨认人脸、识别文字、分辨声音等等。这些都是我们大脑内置的模式识别能力在发挥作用。
模式识别在人工智能领域的应用非常广泛。它可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘等各个领域。例如,在图像识别方面,模式识别可以用于人脸识别、物体识别、图像分类等任务。而在语音识别方面,模式识别可以用于语音转文字、说话人识别等任务。
模式识别技术的发展让我们能够从海量的数据中提取有用的信息和知识,以帮助我们更好地理解和解决现实世界中的问题。例如,通过对医学影像的模式识别,我们可以帮助医生快速准确地诊断疾病;通过对金融数据的模式识别,我们可以帮助投资者做出更明智的投资决策。
模式识别算法是实现模式识别的关键。目前,常用的模式识别算法包括支持向量机(Support Vector Machine)、神经网络(Neural Network)、决策树(Decision Tree)等。这些算法都有各自的特点和适用范围。
支持向量机是一种常用的监督学习算法,它通过划分超平面来实现分类任务。神经网络是受到大脑神经元结构启发的算法,它可以通过训练来学习非线性模式。决策树是一种基于树形结构的算法,它通过不断划分特征空间来实现分类和回归任务。
尽管模式识别在人工智能领域有着广泛的应用和重要的意义,但它也面临着一些挑战和困难。首先,模式识别算法的选择和调参是一个复杂的过程,需要对不同算法的原理和性能有深入的了解。其次,数据的质量和数量对模式识别的结果有重要影响,不同的数据集可能需要不同的处理方法和算法。此外,模式识别还面临着数据隐私、算法可解释性等伦理和社会问题。
作为一项重要的人工智能技术,模式识别在改变我们的生活和工作方式中发挥着重要的作用。它帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息和知识,为我们的决策和创新提供支持。未来,随着人工智能技术的不断发展和进步,模式识别将在更多领域发挥更重要的作用。
希望通过这篇文章,能够增加大家对模式识别的了解和兴趣。模式识别不仅仅是一种技术,更是一种能力和思维方式。相信在未来,随着模式识别技术的进一步发展,我们会有更多的机会应用和创新。
写个人感想要注意一下几个问题:
一是写清楚对“谁”发表感想,或是一件事,一本书,一篇文章,一段言论等。要把这些写清楚,就像射击要树立一个明确的靶子一样。
二是写好自己的感想和体会。针对这一件事我的体会是什么,受到什么启发。态度要明确,立场要鲜明,不含含糊糊。体会比较多还可以分为几点来表述。
三是感想和体会要有自己的独特、新颖的想法,避免人云亦云。
打比方,昨天中美篮球赛,如果你的感想是中国队的球员身体素质不如nba的球员,这“地球人都知道”,就非常一般了。
如果你说中国队的球员协调性和灵活性并不比nba的球员差,这可能就会引起别人的关注。当然,平时注意提高自己的素质、观察思考的能力,也是写好感想的基本要求。