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人工智能的发展历程(人工智能的智能发展之路)

2023-06-04 18:23:34投稿人 : yq4qlskj围观 : 51 次0 评论

人工智能是计算机科学的一个分支,缩写为AI(人工智能)。人工智能的目的是试图利用计算机技术生产出类似于人类智能的智能机器,包括但不限于人工智能机器人、语言识别、图像识别等系统。人工智能的智能性表现在对人的思维过程的模拟,但人的思维过程并不简单,它包括识别、分析、比较、归纳、判断、推理等步骤,是一个复杂而高级的认知过程,所以人工智能是一门非常具有挑战性的科学。

机器人这个词最早诞生于20世纪20年代。

人工智能的概念诞生于20世纪50年代,到现在只经历了60多年的发展。它是一项非常高科技的技术,被视为21世纪三大尖端技术之一。虽然人工智能是计算机科学的一个分支,但它的发展还涉及心理学、哲学和语言学。甚至有学者认为,人工智能的发展需要涉及自然科学和社会科学的几乎所有学科,其范围远远超出了计算机科学的范围。

我们可以简单地把人工智能分为“人工”和“智能”两个方面。“人工”很简单,就是人为制造出来的,那么什么是“智能”呢?从字面上讲,智力是智力和能力的结合。我们知道人类可以通过学习和实践来发展他们的智力和能力。因此,在人工智能的发展中,核心问题是如何帮助机器具有推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力,并试图构建智能。

依靠计算机技术的先天优势,学习知识对于人工智能来说可以说只是时间和存储空之间的问题。随着自动化技术的发展,人工智能具备了移动和操作物体的能力。随着智能算法的发展,人工智能在一定程度上具备了推理和交流的能力。那么人工智能在发展的道路上遇到的问题是什么?

人工智能离不开计算机| |Pixabay的发展

有学者总结,人工智能的发展将面临六大瓶颈,即数据瓶颈、泛化瓶颈、能耗瓶颈、语义鸿沟瓶颈、可解释性瓶颈和可靠性瓶颈。

数据瓶颈是指“由于数据收集能力、理论公正性和数据随机性的限制而导致的数据失真、缺失等数据缺陷。”从人工智能的角度来看,数据采集能力的不足可以理解为识别技术的不成熟,理论上的公正性可以理解为数据采集的质量,数据随机性的限制可以理解为数据获取和处理的难度。随着大数据技术的发展,人工智能在数据方面取得了显著的进步。但是,目前人工智能的发展并没有完全突破数据瓶颈的问题,人工智能算法随着训练数据的增加,改进效果仍然不理想。

泛化瓶颈是指人工智能在提高泛化能力时遇到的困难。泛化能力是指“机器学习算法对新鲜样本的适应性。”你可以把人工智能的泛化能力简单理解为自主学习能力和适应能力。一般来说,人工智能的所有能力都需要通过大量的样本数据训练和算法调控来获得。

在实验室环境下,人工智能的很多能力都表现不错。但是相对于实验室环境,现实生活中的不确定性太多,所以人工智能要想更好的落地,需要有很强的泛化能力,这样才能在应对突发情况和未知情况时给出合理的反应,更好的帮助人类。

能耗瓶颈可以简单理解为人工智能在应用过程中消耗的能量大于其实际收益,即能耗成本过高。在优化人工智能能耗的过程中,首先要做的就是优化算法。就像人脑只占体重的2%左右,却能占人体总能耗的20%,算法对人工智能的能耗影响很大。

随着智能算法的发展,人工智能在能耗瓶颈上也取得了进展。例如,来自奥地利理工学院、维也纳理工大学和麻省理工学院的研究人员成功训练了一种可以控制自动驾驶汽车的低能耗智能算法。这个算法只用了75000个参数和19个神经元,比以前少了几万倍。

语义鸿沟瓶颈是指人工智能缺乏真正的语言理解能力,无法根据上下文或常识理解一些歧义性语言,即无法理解“人话”。目前人工智能在这一点上仍然没有重大突破。

解释瓶颈是指人工智能过于依赖模型中的已有数据,缺乏深度学习能力的缺陷。人工智能很容易学会一个东西是什么,但是很难理解一个东西为什么会这样。如果人工智能不能理解知识或行为之间的深层逻辑,在用现有模型处理未知变量时,很容易导致模型崩溃,类似于“崩溃”。目前有学者提出,可以利用拮抗网络和最优传输技术找到模型崩溃的原因,并提出了一个改进的模型,试图从几何映射的角度突破人工智能的可解释问题,在理论上取得了一定的进展。

我们都遇到过电脑死机的情况,这在一定程度上反映了可靠性| |公共领域。

可靠性瓶颈是指人工智能在系统可靠性方面的不足。粗略地说,可靠性主要包括三个方面:设计可靠性、耐久性和维修性。人工智能的设计可靠性可以简单理解为其算法是否可靠,是否能在规定的条件下完成预定的功能。

比如,自动驾驶汽车在行驶过程中能否正确识别路况并做出合理反应,很大程度上取决于自动驾驶系统的设计可靠性。耐用性和可维护性很简单,就是能不能长期使用,维护方便不方便,维护的成本。

目前人工智能还是有很大的局限性。市场上应用的人工智能大多是弱人工智能,而强人工智能的发展还存在很多问题。

但是,无论人工智能未来需要克服多少困难,可以肯定的是,科技的发展将继续推动人工智能的发展,让人工智能帮助更多的行业、更多的市场主体实现新的赋能和变革,最终完成为数字经济的集约化发展提供不竭动力的光荣使命,为我们的美好未来贡献力量。

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