欧宝娱乐平台网站:人机大战掀人工智能热潮
欧宝娱乐app下载 发布时间:2021-08-16

  人机大战是这两周的要害词。上一年10月,AlphaGo初露峥嵘,以五比零横扫欧洲围棋冠军樊麾。此前,围棋是仅有没有被核算机霸占的博弈游戏项目,由于围棋远比国际象棋杂乱得多,据称围棋棋局变数比世界中的原子数量还要多,现在人类最强的超级核算机也无法处理体量如此大的信息。为此,AlphaGo团队运用了共装载170枚图画处理器(GPU)和1200台规范处理器(CPU)的大规模核算机网络。更引人瞩目的是,围棋的杂乱性使得编程员不可能写出围棋的评价函数,从现在的信息来看,AlphaGo团队并未开发专门程序,而是经过“深度学习”和“人工神经网络技能”,经过与人类下围棋,从中找到逻辑判别的方法并不断自我学习,不再依靠回忆棋谱来进行落子的挑选,程序自行把握和判别怎么赢得围棋比赛。

  谷歌DeepMind创始人哈萨比斯表明,用“深度学习”技能“教”机器下围棋,就好像教小孩相同,绝不是让程序员添一段代码就完事,而是要给程序“喂”足够多的事例,让机器“自己领会”正确的下法。从必定程度上说,AlphaGo是在以猜测的方法仿照人类的直觉,企图以人类的思想去学习围棋对弈。据称现在,AlphaGo仿照人类的直觉判别程度约为80%。

  “深度学习”技能是AlphaGo的要害,它是指树立仿照人脑进行剖析学习的神经网络,仿照人脑的机制从未经符号的数据打开学习、练习,自行把握概念、学会辨识声响、图画和其他数据,是一种更挨近人脑的机器学习方法。“深度学习”被称为当时人工智能的中心技能。由此,人工智能概念从学界、产业界走向一般群众。

  1956年夏天,几位美国学者——表处理言语(LISP)发明者约翰麦卡锡、信息论前驱克劳德香农、马尔温明斯基一起建议,约请莫尔、塞缪尔、纽厄尔和西蒙等在美国达特茅斯大学举办了长达两个多月的研讨会,深化评论了用机器仿照人类智能的问题。此次会上,初次提出了“人工智能”这一术语,这被看作是“人工智能”这门新兴学科正式诞生的起点。在尔后的岁月中,几回技能立异测验的失利使人工智能研讨堕入阻滞,许多项目封闭、经费被吊销。20世纪70年代,进入了第一次人工智能开展的第一次低谷。人工智能就像好莱坞大片《A.I》中的那个心爱的小男孩,在冰封中几经寒暑,静静等候。

  1981年,对机器人及相关技能有执着偏好的日本人再度出手,日本经产省拨款8.5亿美元支撑第五代核算机项目,企图造出能够与人对话,翻译言语,解说图画,像人相同推理的机器。美欧忧虑在这个范畴输给日本,重启对人工智能的出资,掀起一轮人工智能研讨热潮。美国国防部高档研讨局1988年给AI的科研经费是1984年的三倍。同期,简直一半的“财富500强”企业也在开发或运用“专家体系”,即经过建仿照照人类专家处理该范畴专业问题的人工智能项目。可是,建构专家体系的杂乱性、高本钱和局限性使人工智能研讨再陷低落。整个90年代,人工智能研讨再度沉寂,效果寥寥。

  2010年前后,全球信息技能开展在阅历了约15年的互联网狂潮后再次面临着一个要害的开展节点。信息技能的下一个开展方向是什么,伴跟着云核算、移动互联网、物联网及大数据技能的开展,欧美等信息化发达国家、互联网巨子、风险出资纷繁涌入人工智能研讨范畴,看准了其引领带动效果,导致在2014年人工智能呈现井喷式开展。由于此前信息技能的开展为人工智能的技能打破和立异筑牢了根底。首要,是核算才能的指数级增加和图画处理器(GPU)的开展。在价格、体积不变的条件下,现在新一代微处理器的功用是1971年第一代单片机的约400万倍。近几年来,GPU技能逐步老练,能够满意可视游戏中高密度的视觉以及并行需求,为完结深度学习供给了足够的高功用核算才能。其次,是海量数据的供给。大数据、互联网、云核算乃至正在蓬勃开展的物联网等为人工智能技能运用的计算模型供给了取之不停的图画、文本、语音等海量数据,在与人类的互动中,人工智能体系不断优化、练习和学习。最终,以“深度学习”为代表的新一代算法锋芒毕露,攻破了机器学习范畴的“深度神经网络”使用的中心难题,提高了机器学习的才能和功率,推进了核算机感知等其他相关技能的开展。

  首要,欧美各国政府和互联网巨子领跑人工智能研讨。如欧盟的脑方案,便是企图树立一套根据神经科学的全新的、革命性的信息通讯技能;美国国防部高档技能研讨局正在大力推进人机交互新项目CwC。美国波士顿动力公司在本年年初展现的能够在各种环境中行走的最新人形机器人的项目至少获得了美国国防部高档技能研讨局1亿美元的资助。本年1月,美国政府宣告将在未来10年拨款40亿美元助推无人驾驶轿车开展。现在,互联网巨子也在人工智能范畴全面反击。

  其次,相关商业化产品不断涌现。人工智能成果了谷歌的查找体系、帮忙Facebook辨认图片、让特斯拉的轿车能在高速路上自动驾驶;各种可穿戴设备以及五花八门的智能机器人也一再露脸。谷歌、苹果和宝马等公司比赛无人驾驶轿车,谷歌已在公司邻近的山景城测验了无数次(还出了一次撞车事端)。苏格兰皇家银行也发布了能够帮忙呼叫中心职工能更快更有用答复客户问题的人工智能体系Luvo。

  最终,使用范畴宽广。人工智能技能的使用潜力十分巨大,从帮忙医师确诊患者到区分交通网络等要害根底设施中的反常和毛病等等——乃至还呈现了连它的发明者都未曾想到的用处。在制作业范畴,跟着自然言语辨认与语音辨认技能的老练,人机间的交互变得简略,工业机器人能更准确快速地了解工人的口令;在工艺要求严厉的仪器制作环节,核算机视觉技能能够帮忙机器人准确完结使命。在医疗范畴,谷歌旗下的DeepMind团队进军医疗技能范畴,建立健康团队,最近宣告与英国国民健康服务中心(NHS)协作,首个项目是为医护人员开发一款可监测患者是否呈现急性肾衰竭的App。在服务范畴,Facebook2016年的新目标是打造出一个“人工智能管家”。除了有语音功用外,机器人与人工智能相结合,将具有自主举动才能,在多个方面帮忙人类。

  当然,在人工智能呈井喷开展的一起,忧虑也随之而起。包含特斯拉CEO马斯克、理论物理学家霍金等科技界名人都对人工智能的开展持消极态度,忧虑人工智能最终将役使或消除人类,忧虑人工智能带来“严峻的品德和道德结果”。但是更多的学者以为,现在的人工智能仅仅一种“弱人工智能”,仅仅是完结规矩明晰的特定使命,离真实具有人类“常识性智力”的超强人工智能还有悠远的间隔。一句话,人工智能,长路漫漫,“奇点”仍然悠远。