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電子發燒友網>電子資料下載>傳感與控制>人工智能的定義和用途分析及人類的思考

人工智能的定義和用途分析及人類的思考

2017-09-20 | rar | 0.1 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  “人工智能”一詞最早是在1956被提出,曾經是那么遙不可及,如今這一概念已經火遍全球。百度董事長李彥宏就曾表示:“我認為未來的機會在于人工智能。”

  在全球科技巨頭們的熱情追捧下,人工智能的關注度一路高歌猛進。谷歌、Facebook、微軟、亞馬遜等國外科技巨頭都已進軍人工智能領域。國內以BAT(百度、阿里巴巴和騰訊)為代表的互聯網企業也不落其后,紛紛搶灘。

  毫無疑問,現在“人工智能”已經成為了科技界最時髦的詞匯。我們可以看到AI這個詞出現在各種你所能想象得到的電子產品上,從牙刷到電視無所不具。但是,請不要這么濫用AI概念。

  “人工智能”定義易混淆

  如今,我們經常能看到有人把人臉識別、語音識別之類的計算機技術稱之為“人工智能”;或是發布的一件帶有一定可對數據進行分析處理的產品就稱之為“人工智能產品”。所謂的“人工智能”技術到底是不是如此輕易就能夠應用在各個方面呢?近日,清華大學教授、IEEE Fellow王志華在接受媒體采訪時表示:“幾乎現在所有AI,到現在為止都是胡扯!”這番話實在是驚人。王志華認為,人們想要飛,才會有飛機;人們要實現飛的夢,才會發明飛機并不斷改善;人們要吃,才會打獵、種糧食、養牛羊;人們要算的更快更號,才有了英特爾,才有了CPU。目前AI可知的應用就只有圖像解析,不管是安防還是互聯網傳遞領域,只要是可知的應用,那就老老實實的說你在做應用、在做圖像解析,而不要吆喝著所謂的“人工智能”。事實上,王志華教授的觀點并非不認可AI技術的存在,只是因為太多人混淆了“人工智能”的定義,濫用“人工智能”的概念。

  與王志華教授持有相同觀點的斯坦福大學的人工智能專家Michael Webb也曾表示,人們經常把“人工智能”與“機器學習”混為一談。機器學習有一個被廣泛認可的定義:一些通過使用數據(通常是大量數據集合)來學習特定事物的計算機算法。它們所學習的可以是物體識別、圖像識別,也可以是閱讀法律文件等等。而人工智能應該分開來理解。“人工”意味著它需要被計算機控制,或者是我們創造出來的某些東西。“智能”可以被定義成人類能夠做到的任何事情,以一些較為抽象的術語來表示。

  “人工智能”為何遭濫用

  知名信息技術研究和分析公司Gartner研究副總裁Jim Hare曾對“人工智能”概念遭濫用的原因做過分析,他認為隨著人工智能加快成熟度周期,人工智能市場利益空間巨大,使得許多軟件供貨商均想在此分一杯羹。但不幸的是,大多數供貨商只專注于制造和營銷人工智能為基礎的產品,扯著“人工智能”的大旗,卻沒有以了解需求、潛在用途和對客戶的業務價值為出發點。

  有個詞語,叫做“漂綠”,意思是企業為了商業利益而夸大自家的產品或者行為對環境保護的付出。與“漂綠”類似,很多的企業都處于這種“漂人工智能”行為下。越來越多新創企業聲稱自己可以提供人工智能產品,擁有一流人工智能技術,但大多都是引用現有的技術,套上個不同的外殼,卻沒有營造任何真正的差異化,造成買家混淆。

  “AI之所以這么火,可能大部分因為阿爾法狗,而阿爾法狗也只是一種在圍棋上的技術應用而已,只是被某些有錢的人、動機不純的人炒作起來了而已。”王志華教授在接受采訪時表示。的確,自從阿爾法狗一戰成名之后,“人工智能”便被推上風口浪尖。隨之而來的是鋪天蓋地的報道,“人工智能”作為一個能激發大眾無限幻想的概念,加上各類媒體在傳播的過程中的大肆鼓吹,從而一發不可收拾。

  AI熱潮下應保持冷思考

  今年7月發布的《烏鎮指數:全球人工智能發展報告2017》顯示,2012~2016年,全球人工智能企業新增5154家,是此前12年的1.75倍。全球人工智能融資規模達224億美元,占2000~2016年累積融資規模的77.8%。僅2016年的融資規模就達到92.2億美元,是2012年的5.87倍,與2000~2013年累積融資規模相當,由此可見人們對“人工智能”的關注程度。

  業界都以為人工智能的熱度在2016年便達到了頂峰。但是隨著2017年阿爾法狗再勝柯潔等事件的影響,人工智能又一次活躍起來。針對人工智能發展的熱潮,人們仍應該保持冷思考。中國科學院副院長譚鐵牛曾用“有智能沒智慧,有智商沒情商,會計算不會算計,有專才無通才。”這句話一針見血的描述了當前人工智能的發展水平。“人工智能”能被人們廣為知悉,更多的原因,在于它的技術層面更深,應用層面更廣,這并不代表它已發展成為了一門成熟的學科。

  也正是因為人工智能技術發展只是初步開始,各項技術指標都沒有固定標準對其加以限制,因此導致了“人工智能”概念的濫用。作為全球共同追逐的目標,雖然目前語音識別、自動駕駛等專用人工智能技術已取得突破性進展,但通用人工智能的研究與應用依然任重道遠。

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