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美娱娱乐ai到底要么黑钱到底要么白

美娱国际 发布时间:2017/8/22 20:58:07 点击量:

美娱娱乐如果大家对近期发展十分了解,那么这个“S曲线”可以帮助我们预测接下来的发展。互联网在1995年到2007年间呈爆炸式增长,微软、谷歌、Facebook走进人们的视线,社交网络快速发展,手机和智能手机相继出现。这是S曲线的第二个阶段,快速增长阶段。之后的2008年到2015年间就没有再出现什么类似的巨大突破(至少是在技术方面)。有人会用过去几年的发展来衡量目前的水平,但其实他们忽视了最重要的问题。事实上,另一轮类似于阶段2的井喷式发展正在发生。


3)我们的经验约束了自己对未来的想象。我们往往会根据自己的经验来看待这个世界,我们脑海里也往往有根深蒂固的“事情发展的方式”。但是我们却被自己的大脑(大脑只会用过去的经验来判断未来)禁锢了,通常情况下过去的事情都不能够用来准确预测未来。当我们听到有人预测的未来不符合我们的经验时,往往会下意识地认为这种预测是痴心妄想。如果我告诉你在这篇文章的后面我会告诉你我们可能会活到150或是200岁,甚至是永远不死,你的下意识反应可能会是,“不可能,历史告诉我们,每个人都会死。”的确,在过去,每个人都会死,但是在飞机发明之前也没有人坐过飞机啊。


所以说,那些认为这一切不可能发生的人如果在看这篇文章,一定要知道自己是错的。事实上,如果我们真正从历史的角度符合逻辑地看待未来,我们就会完全改变自己在过去对未来的预测。逻辑证明如果这个星球上最先进的种群——人类保持现在的发展速度(甚至更快的难以想象的速度)发展下去,迟早有一天人类会迎来一场巨大的变革,将这个星球上的所有生物都彻底改变,将智力发展到不可想象的地步。如果你了解过现在发生在科学技术领域的各种变化,你就会发现有很多信号表明,现在我们所熟知的生命已经不能承受即将到来的飞跃了。


走向超级大脑


什么是人工智能(AI)?


估计有很多人像我一样曾经认为人工智能是一种愚蠢的科幻概念,但是最近我已经在很多专业人士的口中听到了这个话题,不过或许还有人不是很了解人工智能。


很多人对于AI感到很疑惑的原因主要是以下三点:


1)一提到AI就会想到电影。从《星球大战》、《终结者》到《2001:太空漫步》,甚至是《摩登家庭》,太多的科幻电影采用了机器人作为主要角色,致使很多人都认为机器人太过科幻。


2)AI的概念太过宽泛。从手机计算器到自动挡汽车,或是未来某些会对世界产生巨大影响的事物。这些都属于AI范畴,这也使得大家对于这个概念很是疑惑。


3)我们一直在生活中到处使用着AI,只是没有意识到。约翰·麦卡锡在1956年创造了“人工智能”一词,他认为“一旦它开始发挥作用,就不会再有人叫它AI了。”这一现象的原因是,AI听起来更像是个神话般的未来,而不是现实。与此同时,AI似乎是个永远不会过时的流行词。库兹韦尔说早在上世纪80年代他就听到人们在谈论AI,但也有人“坚持认为因特网会在21世纪早期的互联网泡沫中破灭”。


让我们梳理一下思路。首先,不要再想到机器人了。机器人只是AI的外壳,有时候模仿人的形态,有时候不模仿,但是AI本身是藏在机器人内部的计算机。AI是大脑,机器人只是身体(如果有的话)。比如说,Siri背后的软件和数据是AI,而我们听到的女声只是AI的人格化表现形式,它的背后并不存在任何机器人。


其次,你可能听说过“奇点”、“技术奇点”这样的词。数学中用这一词汇描述正常规则不再适用的类似渐近线的情况。物理中用这一词汇描述无限小而密的黑洞或是在大爆炸之前万物被压缩的状态。也就是说,这些都是正常规则不再适用的状态。1993年,佛诺文奇写过一篇著名的文章,文中她使用了这一词汇来描述未来人类的技术智能超过人类本身的时刻,到那个时候我们所熟知的生命都会被彻底改变,我们所认可的常规也不再适用。库兹韦尔稍微整理了一下,将奇点定义为一个时刻,在那一时刻加速回报法则会到达一个极值,科技发展会以一种看似无限的速度发展,在那一时刻之后我们会进入一个全新的世界。我发现许多的AI研究者都不再使用这一词汇了,虽然我不知道原因,但是我也会尽量不使用它。(不过我们依然会持续关注它)。


最后,因为AI是一个宽泛的概念,所以拥有太多的分类。但是我们需要考虑的最重要的几类都是基于AI等级进行分类的。下面是三种主要的AI等级分类:


1)狭义人工智能(ANI):有时候也叫做低能AI,这是AI在特定领域的运用。可以打败国际象棋世界冠军的AI就是这种,它只会做这一件事,如果让它找出在硬盘存储数据的更好办法时,它会茫然不知所措。


2)广义人工智能(AGI):有时候也叫做高能AI,或者是近似于人的AI,这种AI指的是几乎和人一样聪明的计算机,它可以像人一样做各种事情。创建一个AGI要比ANI难得多,我们还处在研发阶段。琳达·哥特佛雷德森教授将智能定义为“一种普通的心理能力,包括解释、计划、解决问题、抽象思考、理解复杂概念、快速学习和经验学习的能力”。AGI可以像人一样拥有这些能力。


3)人工超智(ASI):牛津大学哲学家和AI领导者尼克·博斯特罗姆将超智定义为“在科学创造力、普适智慧和社会技能等各个领域都比最强人类大脑还要聪明的智能。”广义上来说,不管是只比人类聪明一点点,还是聪明无数倍,这些计算机都叫做人工超智。这也是为什么AI会是这样一个棘手的议题,“人类不朽”和“人类灭绝”两类词同时频繁出现也是因为ASI。


到目前为止,人类已经征服了AI的最低等级——ANI,而且现在已经被广泛使用。AI变革之路会沿着ANI,到AGI,最后就是ASI,我们可能见到,也可能见不到这样的变革,但是不管怎样,AI变革都会改变一切。


让我们来仔细研究一下那些领导思想家们对于这条变革之路的看法,以及为何AI变革会发展得远快于我们的想象。


我们目前的状况——运用ANI的世界


狭义人工智能是在某一特定领域等于或近似于人类智力的机器智能。下面是几个例子:


· 汽车上到处都是人工智能,从防抱死刹车计算到燃油喷射系统参数计算。谷歌的自动驾驶汽车现在正在测试阶段,其中包含了完整的ANI系统,该系统可以感知周遭环境。


· 我们的手机就是一个小型的ANI工厂。当你使用地图应用程序、从Pandora收到定制音乐推荐、检查明天天气、和Siri交谈以及各种其他活动的时候,都是在使用ANI。


·你的垃圾邮件筛选器就是典型的ANI——它会运用智能分辨出什么是垃圾邮件什么不是,并且会从过往经验和你的特定偏向中不断学习。家庭恒温控制器也会同样地从用户的行为中找出常规做法并且采取相应的行动。


·当你在亚马逊网站中搜索某样产品时,会发生一系列令人毛骨悚然的事情。在你搜索之后,会在其他网站中看到类似的“推荐产品”;或者是Facebook知道你想要添加谁为好友。这就是ANI系统网络,这些系统会相互合作、相互通知,包括你是谁、你喜欢什么,之后就会选取合适的信息显示给你。所以亚马逊会有“购买了该产品的人还购买了……”这样的分栏,这就是ANI系统在工作,它会收集数百万消费者的购买信息,在仔细分析信息之后向用户推送相关产品,刺激用户的购买欲望。


· 谷歌翻译也是另一个典型的ANI系统——在特定工作中表现出色。语音识别是另一种,有很多应用程序采用这两个ANI系统作为一个整体,这样只要用户对着手机说出一句话,软件就可以将其翻译为另一种语言。


·飞机降落的时候,不是人在决定飞机应该去哪个登机口,当然,也不是人在决定飞机票的价格。


· 现今世界上最出色的跳棋、象棋、拼字游戏、西洋双陆棋和奥赛罗玩家都不是人,而是ANI系统。


· 谷歌搜索也是一个大型ANI大脑,使用了许多不可思议的精密方法来计算网页排名、决定应该把什么内容显示给特定的用户。Facebook的新闻来源页面也是这个原理。


· 前面说的这些只是在日常生活中的ANI。复杂的ANI系统还广泛运用在军事工业、制造业和金融业(AI高频算法计算器负责美国股市一半以上的上市股权计算)等领域。除此之外还有很多技术领域,比如帮助医生诊断病人,还有著名的IBM Watson,能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察,化解危险局面。


现在的ANI系统并不是十分可怕。最坏情况就是,ANI出现问题或是有编程错误会导致灾难出现,比如是电网瘫痪、核电设备故障或是触发经济市场灾难(像是2010年的Flash Crash事件,因为一个ANI程序对一个意外状况的错误反应,导致了股票市场的下跌,造成了1万亿美元市场额的损失,错误修正之后只有一小部分得到恢复)。


虽然ANI不会造成巨大威胁,但是我们应该将这个正处在迅速发展的相对无害的ANI看做是改变世界变革的先驱。每一次ANI创新都是在向AGI和ASI的发展添砖加瓦。或是像亚纶恩斯所说的那样,如今的ANI系统“就像是地球处在原始状态时的氨基酸”,是一种没有生命的东西,但是突然有一天,它就醒了。


从ANI到AGI


为什么困难重重?


没有什么可以像学习如何创建一个像我们人脑一样聪明的计算机这样地令人激动。建造摩天大楼、进入太空、探寻大爆炸发生的原因——这些事情都远比了解我们自己的大脑要容易得多。到目前为止,人类的大脑是宇宙中已知的最为复杂的对象。


有趣的是,创建AGI(近似于人脑一样聪明,而且不局限于特定的领域)最难的部分不是我们凭直觉想象的那样。创建一台可以在一瞬间生成两个十位数的计算机很容易。创建一台可以分辨猫狗的计算机就很难了。创建可以打败人类的象棋AI?已经做到了。创建一个可以理解6岁孩子图画书上内容的AI?谷歌正在花费数百万美金进行研发。我们认为困难的部分——比如说微积分、金融市场策略和语言翻译——这些对于计算机来说相对容易,但是我们觉得很简单的部分——视觉、手势、移动和知觉——这些对于AI来说就很难。或者像是计算机科学家唐纳德·克努特所说,“AI发展到现在已经可以完成‘需要思考’的任何事了,但是却不能完成人和动物都可以做到的‘不需要思考’的大多数事情。”


想到这里,你应该很快意识到了一个问题,那就是对于我们来说十分简单的事情其实有着难以想象的复杂性,之所以简单只是因为这些技能在人类和许多动物经过千百年来的进化过程之后变得与生俱来了。当你伸出手拿东西的时候,你的肌肉、肌腱、肩膀上的骨头、肘关节都在执行一系列的物理操作,连同你的眼睛让你在三个维度准确移动,似乎整个过程是毫不费力的,但其实是因为你的大脑已经完全完善了这一软件。这也是为什么你在注册一个新网站账号的时候可以顺利通过验证码——你的大脑对于这样的操作太过熟悉。


从另一个角度来说,计算大数字相乘或是下棋都是生物的新活动,我们还没有通过进化过程精通它们,所以计算机只要稍加努力就可以击败我们。想想吧,你更愿意选择哪个,创建一个可以计算大数字相乘的程序还是创建一个可以识别各种字体字母的程序?


下面是一个有趣的例子——你和计算机都可以识别出这是一个具有两种色调的矩形交替:


目前为止人和电脑和电脑的反应都是一样的,但是如果你去掉黑色并显示完整图像……


……你可以轻松描述这些东西,透明或者不透明的圆柱体、长方体或是三维的角落,但是计算机会完全失败。它会描述它所看到的东西——不同色调不同形状的二维图形——当然它说的也没错。你的大脑内部有无数的识别程序,什么样的深度、什么样的颜色并且会在脑中虚拟出图片中物品的样子。看下面这张图,计算机会看到一个二维黑白灰三色的拼接,而你可以很容易地看出这是完全黑色的一块三维岩石的图片:


这些还都只是在处理静态信息。要想达到人工智能水平,计算机要学会理解事情间的微妙关系,比如说各种表情变化,高兴、放松、满足和开心之间的细微差别,这也是为什么《勇敢的心》这么出色,可是爱国者导弹却那么糟糕了。


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