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《論人工智能的未來(lái)發(fā)展前景》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、人工智能的未來(lái)發(fā)展前景：當(dāng)前困境和未來(lái)可能定義人工智能不是困難，而簡(jiǎn)直是不可能，這完全不是因?yàn)槲覀儾⒉焕斫馊祟愔悄?。奇怪的是，人工智能的進(jìn)步更多的將幫助我們定義人類智能不是什么，而不是定義人工智能是什么?但不管人工智能是什么，過去幾年我們確實(shí)已經(jīng)在從機(jī)器視覺到玩游戲等眾多領(lǐng)域取得了很多進(jìn)展。人工智能正在從一項(xiàng)研究主題向早期的企業(yè)采用轉(zhuǎn)變。谷歌和Facebook等公司已經(jīng)在人工智能上投入了巨大的賭注，并且已經(jīng)在它們產(chǎn)品中應(yīng)用了這一技術(shù)。但谷歌和Facebook只是開始而已：在未來(lái)十年，我們將見證人工
2、智能蔓延進(jìn)一個(gè)又一個(gè)的產(chǎn)品。我們將與Bot交流——它們不是照本宣科的機(jī)器人撥號(hào)程序(robo-dialer)，我們甚至不能意識(shí)到它們不是人類。我們將依賴汽車進(jìn)行路線規(guī)劃，對(duì)道路危險(xiǎn)做出反應(yīng)。可以毫不夸張地估計(jì)：在未來(lái)幾十年中，我們所接觸的每一種應(yīng)用程序都將整合進(jìn)一些人工智能功能，而如果使用應(yīng)用程序，我們將無(wú)法做任何事。鑒于我們的未來(lái)將不可避免地與人工智能捆綁在一起，我們就必須要問：我們現(xiàn)在發(fā)展得如何了?人工智能的現(xiàn)狀是怎樣的?我們將走向何方?人工智能的未來(lái)發(fā)展前景：當(dāng)前困境和未來(lái)可能如今人工智能的
3、能力和局限對(duì)人工智能的描述圍繞著以下幾個(gè)中心：強(qiáng)度(有多智能)、廣度(解決的是范圍狹窄的問題，還是廣義的問題)、訓(xùn)練(如何學(xué)習(xí))、能力(能解決什么問題)和自主性(人工智能是輔助技術(shù)還是能夠只靠自己行動(dòng))。這些每一個(gè)中心都有一個(gè)范圍，而且這個(gè)多維空間中的每一個(gè)點(diǎn)都代表著理解人工智能系統(tǒng)的目標(biāo)和能力的一種不同的方式。在強(qiáng)度(strength)中心上，可以很容易看到過去20年的成果，并認(rèn)識(shí)到我們已經(jīng)造出了一些極其強(qiáng)大的程序。深藍(lán)(DeepBlue)在國(guó)際象棋中擊敗了GarryKasparov;沃森(Wa
4、tson)擊敗了Jeopardy的常勝冠軍;AlphaGo擊敗了可以說是世界上最好的圍棋棋手李世石。但所有這些成功都是有限的。深藍(lán)、沃森和AlphaGo都是高度專業(yè)化的、目的單一的機(jī)器，只能在一件事上做得很好。深藍(lán)和沃森不能下圍棋，AlphaGo不能下國(guó)際象棋或參加Jeopardy，甚至最基本的水平都不行。它們的智能范圍非常狹窄，也不能泛化。沃森已經(jīng)在醫(yī)療診斷等應(yīng)用中取得了很多成果，但它基本上仍然只是一個(gè)必須為特定領(lǐng)域?qū)ｉT調(diào)制的問答機(jī)器。深藍(lán)擁有大量關(guān)于國(guó)際象棋策略的專門知識(shí)和百科全書式的開放知識(shí)
5、。AlphaGo是用更通用的架構(gòu)構(gòu)建的，但其代碼中仍然有很多人工編碼的知識(shí)。我不是輕視或低估他們的成就，但認(rèn)識(shí)到他們還沒有做成的事也是很重要的。我們還沒能創(chuàng)造出可以解決多種多樣不同類型問題的人工通用智能(artificialgeneralintelligence)。我們還沒有聽一兩年人類對(duì)話的錄音就能自己說話的機(jī)器。盡管AlphaGo通過分析數(shù)千局比賽然后又進(jìn)行更多的自我對(duì)弈而「學(xué)會(huì)」了下圍棋，但這同樣的程序卻不能用來(lái)掌握國(guó)際象棋。同樣的一般方法呢?也許可以吧。但我們目前最好的成就離真正的通用智能
6、還很遠(yuǎn)——真正的通用智能能靈活地?zé)o監(jiān)督地學(xué)習(xí)，或能足夠靈活地選擇自己想要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，不管那是玩棋盤游戲，還是設(shè)計(jì)PC板。人工智能的未來(lái)發(fā)展前景：當(dāng)前困境和未來(lái)可能邁向通用人工智能我們?nèi)绾螐莫M窄的、特定領(lǐng)域的智能邁向更通用的智能呢?這里說的「通用智能」并不一定意味著人類智能，但我們確實(shí)想要機(jī)器能在沒有編碼特定領(lǐng)域知識(shí)的情況下解決不同種類的問題。我們希望機(jī)器能做出人類的判斷和決策。這并不一定意味著機(jī)器將實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造力、直覺或本能等沒有數(shù)字類比的概念。通用智能將具備處理多種類型的任務(wù)和適應(yīng)未曾預(yù)料的情形的能
7、力。一個(gè)通用智能無(wú)疑可以實(shí)現(xiàn)「正義」和「公平」這樣的概念：我們已經(jīng)在談?wù)撊斯ぶ悄軐?duì)法律系統(tǒng)的影響了。我們先以自動(dòng)駕駛汽車來(lái)證明我們所面臨的問題。要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，汽車需要將模式識(shí)別和其它能力整合到一起，包括推理、規(guī)劃和記憶。它需要識(shí)別模式，這樣才能對(duì)障礙物和街道標(biāo)志做出反應(yīng);它需要推理，這樣才能理解交通規(guī)則和解決像避開障礙物等任務(wù);它需要規(guī)劃以獲得從當(dāng)前位置到目標(biāo)位置的路徑，并同時(shí)考慮到交通狀況等其它模式。它需要不斷重復(fù)做這些事，不斷更新它的解決方案。但是，即使一輛自動(dòng)駕駛汽車整合了所有這些人工智能
8、，它也不具備我們所期望的通用智能應(yīng)該具備的靈活性。你不會(huì)期待一輛自動(dòng)駕駛汽車能和你交談或布置你的花園。將從一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的知識(shí)應(yīng)用到另一個(gè)領(lǐng)域的遷移學(xué)習(xí)是非常困難的。你也許可以重新加工其中許多軟件組件，但那只能指出缺少了什么：我們當(dāng)前的人工智能能為特定問題提供范圍狹窄的解決方案，它們并不是通用的問題解決者。你可以將范圍狹窄的人工智能疊加到一起(一輛車可以帶有能談?wù)撊ツ睦铩⑦M(jìn)行餐廳推薦和與你下棋讓你不會(huì)感覺無(wú)聊的Bot)，但狹窄人工智能的疊加永遠(yuǎn)不能得到一個(gè)通用人工智能。通用人工智能
