浅谈人工智能【彩世界彩票注册平台官网】
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数十年来,计算机科学界的许多人认为,这个想法永远不会解决更复杂的问题,而现如今它是主要科技公司的实现人工智能的基础,从谷歌、亚马逊到Facebook,再到微软。回顾过去,研究人员现在意识到,计算机还没有复杂到足以模拟我们大脑中的数十亿神经元,而且我们需要大量的数据来训练这些神经网络,正如我们了解的那样。

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为何谈到关系数据库?因为它是一个新的基础支持层,改变了计算机可以做的事情。

深度学习:一个神经网络被分层来理解数据中的复杂模式和关系的领域。当一个神经网络的输出成为另一个神经网络的输入时,有效地将它们叠加起来,由此产生的神经网络就是“深度”了。

上述种种迹象表明,深度学习技术在加速AI发展进程的收敛。笔者认为深度学习不仅仅是神经网络那么简单,而是解码人类学习的一套宏大技术体系(从监督向无监督,从统计学习到强化、对抗、迁移、生成、判别、融合的终生学习等等…),深度神经网络不会像很多专家学者认为的那么不堪,什么黑箱,什么没有理论基础。Deep learning的横空出世必将使得未来的人工智能大放异彩,可以说现阶段基于大数据的深度学习已经让机器初步睁开了眼睛,能初步看图说话,能听会道,李飞飞教授所讲的当前AI已经具有4-5岁幼儿的能力,是很有道理的,深度智能下一步将会扔掉大数据,或自我创造大数据,或无监督来自我进化学习。当今世界,不少领域有着巨量信息和超级复杂的系统,例如电信、金融、天文、气候、医疗和经济领域,即使是领域内的专家也无法应对海量数据和系统的复杂性。同时,数以亿计的移动传感器、智能手机和互联网、无联网、企业系统还在源源不断地喂养数字地球,全球互联网和企业系统海量数据的爆炸式增长,给基于深度学习的人工智能插上了腾飞的翅膀。从AI的发展历程来比较,深度学习是一个阿波罗登月式的进步。Google的DeepMind通过将深度学习与强化学习相关技术的结合创造了AlphaGo,在围棋这个领域已经战胜人类的顶级棋手。这也是一个具有里程碑意义的AI成就。人工神经网络发展成为深度学习网络,通过利用强大计算资源和海量的训练数据,网络性能可以在某些问题的解决上逼近极限(如图2)。深度学习已成功解决了许多问题,如图像分类,皮肤病诊断,语言翻译,数据中心优化和分析基因、识别癌症,可以预见,未来能解决的重大问题将会越来越多。

今天,借助机器学习,计算机将匹配十岁孩子的能力,也许是十五岁的。它可能永远不会达到实习生的水平。但是,如果你有一百万个十五岁的孩子来查看你的数据,你会怎么做?会发现什么,会看到什么图像,会检查哪些文件传输或信用卡付款?

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2017年5月,阿尔法狗战胜柯洁,在围棋领域彻底战胜人类,AlphaGo已经可以模仿人下棋的直觉,而且具备创造力,通过组合已有知识或独特想法的能力,不过这些能力目前仅仅局限于围棋。

从某种意义上说,这就是自动化。

我们应该恐惧人工智能吗?

如果说大数据技术是金字塔的地基和底座的话,那么AI技术就是金字塔的塔尖。从半个世纪以前人工智能的概念诞生以来,如何制造出智能机器,堪比造时光旅行机一样的魔力,吸引了数代研究人员的努力。迄今为止,积累了大量的基础性知识和相关学科技术。从人工智能产业链来看,AI技术体系包括基础性技术、机器智能技术及人工智能应用三个层面(如图4),其中基础性技术涉及广泛,除了基础的数据管理平台之外,主要包括经典AI方法和计算智能两个方面,经典AI涉及谓词逻辑、知识表示、确定性不确定性推理、专家系统等方法,经典AI方法也有人称之为符号智能,是以知识为基础,通过构建规则关系和逻辑推理来解决相关问题。这种思想认为人脑的思维活动可以通过一系列公式和规则来定义,从某种程度上讲,导致了经典AI研究进展缓慢。从早期的计算智能研究角度看,当时传统的机器学习方法,如贝叶斯网络、支持向量机、决策树等统计概率方法和进化计算方法(如人工神经网络、遗传计算、群智能计算等)也被视为AI的基础性支撑技术。

到了20世纪90年代,几乎所有的企业软件都是关系数据库,比如PeopleSoft(甲骨文旗下一款协同合作企业软件)、Salesforce(一款客户关系管理软件)以及SuccessFactors(一款人力资源管理软件)等几十种软件都运行在关系型数据库上。

自然语言处理:用于理解语言中思想的意图和关系的软件。

2009年,斯坦福大学华人教授李飞飞发布了全球最大的图像识别数据库ImageNet,收集了大量带有标注信息的图片数据供计算机视觉模型进行训练,拥有1500万张标注过的高清图片,第二年开始她每年举办一次计算机视觉比赛。

机器学习不会成为一种先知型的机器人,但将其仅仅视为数据统计工具也不妥。大家都说说“机器学习可以让你提出这些新问题”,但到底是什么问题却不明确。

无监督学习:机器学习算法的一种,没有给出任何关于它应该如何对数据进行分类的信息,并且必须找到它们之间的关系的算法。像Facebook LeCun这样的人工智能研究人员将无人监督的学习视为人工智能研究的圣杯,因为它与人类自然学习的方式非常相似。“在无人监督的学习中,大脑比我们的模型好得多”,LeCun告诉IEEE光谱,“这就意味着我们的人工学习系统缺少了一些非常基本的生物学习原理”。

2016年3月,英国伦敦的DeepMind(2014年被谷歌收购)数年磨一剑,“阿尔法狗”AlphaGo横空出世,与李世石人机大战4:1获胜。

相反,关系数据库已经成为了全球企业管理领域创造更多可能的中坚力量。而这,正是如今理解机器学习的一个很好的方式。

由于介质不同,人工智能的进展速度也不相同。现在,我们看到了在理解图像和视频能力的惊人增长,这是一个业界称之为计算机视觉的领域。但是,这一进步对其他人工智能的理解并没有多大帮助,这是一个被称为自然语言处理的领域。这些领域正在发展有限的智能,这意味着人工智能在处理图像、音频或文本方面具有强大的功能,但却无法从这三者中学习到同样的方法。一个不可知论的学习形式是一般智力,这是我们在人类身上看到的。许多研究人员希望,各个领域的进步将揭示更多关于我们如何让机器学习的共享真理,最终融合成统一的人工智能方法。

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得到这些问题的答案,我们可能至少还需要十到十五年时间,直到那时我们或能真正透彻理解了机器学习。

卡内基梅隆大学计算机科学教授亚历克斯·鲁德尼奇(Alex Rudnicky)说:“人工智能的目标是将复杂的人类行为降低到可以计算的一种形式。 “这反过来又使得我们能够建立对人类有用的可以从事复杂活动的系统。”

♦深度学习的“深度”价值

我们更应该期待各种类似的用途,也就是机器学习在非常细微领域,例如微型小部件以及单一件事件上的应用。

“当我们受到威胁,我们嫉妒,我们想要获得资源,比起陌生人我们更喜欢我们的近亲,等等这些行为时,我们会变得更暴力,这些都是进化中为了我们的生存而建立起来的。除非我们很明确的把这些基本行为建立到智能机器里,否则它们不会有这些行为。”他在Quora上写道。

(3)认知智能:相比感知,认知智能更进一步,能初步掌握人类一样的理解、情感和交互能力。旨在让机器学会主动思考、决策及行动,以实现全面辅助或替代人类工作。认知智能具有自适应性,及能随着目标和需求进行自适应变化;交互性,能与外部参与者进行流畅互动和交流;迭代性,能通过反馈、记忆等升级优化自己的能力;最后一点要有对环境的理解能力,比如初步认识和理解所出的世界,对语言交流的环境理解等等。要实现认知智能绝非易事,必须解决机器非监督学习问题,技术难度很大,长期以来进展缓慢。认知智能也会用到各种机器学习技术,但只要机器学习方法是不够的,如何实现记忆、情感和复杂知识推理等,要么需要终极算法的支持,要么是集成多个高级AI子系统的一整套架构协同工作。在这个层面,AI的研究还处于相当初级的水平。

在关系数据库出现之前——也就是20世纪70年代末之前,如果希望数据库算出特定主题的内容,例如“购买此产品并居住在这个城市的所有客户”,通常需要一个自定义的项目。

看过终结者这样的电影后,人们很容易就会害怕像天网这样的全能的邪恶的AI。在人工智能研究领域,天网被称为一般的超级智能,或者人工通用智能,这类软件在各个方面都要比人脑更强大。

♦人工神经网络的早期发展

更多的手写数据将使手写识别器变得更好,更多的燃气轮机数据将使一个系统更好地预测燃气轮机故障,但这二者并不能互相提升——数据具有不可替代性。

要判断一个算法是否有偏见并不容易,因为深度学习需要数以百万计的连接计算,通过所有这些小的决策来计算出它们对更大的决策的贡献是非常困难的。因此,即使我们知道人工智能做出了一个糟糕的决定,我们也不知道它是什么原因,也不知道它是怎么做的,所以在它实施之前很难建立起一个机制来捕捉到偏见。

图1 深度学习四大金刚

自动化

模型:模型是一种机器学习算法,它可以建立自己对某一主题的理解,或者它自己的世界模型。

图4 人工智能技术与应用

爆炸式地发展了四五年后,机器学习而今已逐渐成为人们耳熟能详的概念。

算法:一套计算机要遵循的指令。一个算法可以是一个简单的单步程序也可以是一个复杂的神经网络,但是通常被用来指一个模型。

2006年,Hinton提出了深度信念网络DBN,通过无监督预训练和有监督训练微调的方法在一定程度上解决了深层网络梯度消失的问题,由于没有特别有效的实验验证,该论文在当时并没有引起重视。

SAP及其同行,为我们提供了全球即时供应链,从而使得苹果(NASDAQ:AAPL)和星巴克(NASDAQ:SBUX)的诞生成为了可能。

监督式学习:在被训练的过程中,给其提供的数据是已经组织好的、已经被贴好标签的机器学习。如果你正在建立一种监督式的学习算法来识别猫,你就可以在1000张猫的图片上训练这个算法。

图3 人工智能的三个层次

这就好像是AlphaGo。

就像Gottlieb Daimler和Carl Benz没有考虑到汽车将如何重新定义城市的建造方式,或者污染或肥胖的影响,我们还没有看到这种新型劳动力的长期影响。

面对经典AI方法的缺陷,一些早期AI研究人员也在探讨人工神经元模型的思想,结合反向传播方法,构建了人工神经网络(ANNs),尽管当时还对真实神经元的工作方式知之甚少。而且神经网络的设计与真正的神经元几乎没有共同之处,设计重点也从生物模拟转向了从数据中学习的思路。所以,人工神经网络比经典AI方法更大的优势在于它能从数据中学习,不需要专家知识来提供规则。直到现在,人工神经网络仍然是机器学习关键技术之一。虽然传统的神经网络系统可以解决许多使用经典AI无法解决的问题,但是它们仍有较大的局限。例如,在数据不足的情况下,学习效果很有限,另外不能处理数据动态变化的问题,而且在当时即使有大量数据,也存在计算能力不足的瓶颈。这也是为什么神经网络在当时流行一段,后来又衰落下去的原因。当然从早期的研究来看,神经网络已经展示出了强大的学习潜力,用辛顿(Hinton,深度学习的创始人,深度学习四大金刚之一,如图1)的话来讲:神经网络提出了机器根据经验和数据进行学习的宏伟远景,就像幼儿自我学习进化一样,而不是通过人类量身定制的规则和无休止的知识灌输和监督指导。传统的经典AI方法大部分都受到了逻辑的启发,但是逻辑是人长大后才做的事情,三岁小孩学习从来不靠逻辑,很多成人做事也不讲逻辑。因此在我看来,神经网络是让我们了解智力如何运作的一个比逻辑方法更好的范例。

事实上,我的一位同事建议,机器学习将能够做任何你可以训练狗做的事情——这也是一种思考AI的不错的方法:狗究竟学到了什么?训练数据中有什么?你怎么问?但这也不是全部,因为狗确实有智商和常识,不像神经网络。

在自动驾驶汽车这样的领域,这个问题尤其不稳定。在自动驾驶汽车上,每一项决定都可能事关生死。早期的研究表明,我们很有希望能够逆转我们所创造的机器的复杂性,但现在几乎不可能知道为什么Facebook、谷歌或微软的人工智能做出了任何决定。

我在前文《深度学习的“深度”价值是什么?》曾提到,深度学习的核心技术是几十年前就提出的人工神经网络,如果将人工神经网络比为火箭发动机一代,那么深度学习就是火箭发动机二代,升级了训练方式(Hinton大神首创),加装了高性能计算配置(做游戏显卡起家的Nvidia居功至伟),最关键的是有了互联网和企业级巨头们的海量大数据燃料。为什么神经网络换马甲为深度学习之后,能获得突破性进展(图像、语音、翻译等多个领域接近或完败人类),上述三个方面的天时地利人和发挥了关键作用。另外我们都知道,伟大的东西往往很简单,好比爱因斯坦的EMC方程,深度学习也是一种朴素、简单、优美而有效的方法:像小孩搭积木一样简单地构建网络结构;性能不够,加层来凑的朴素思想,这种标准化、易用性的处理架构,极大降低了机器学习的难度,当然最关键还是效果,就某些应用领域而言,深度学习在大数据环境下的学习能力完败传统方法,当你的大数据燃料输入深度网络之后,你可以惊奇地等待并发现,它比计算机科学家几十年努力所构建的大部分机器学习算法效果都要好很多,这不得不让人刮目相看。 而阿尔法狗(AlphaGo)彻底战胜人类顶尖高手,更是深度智能应用的极致体现。

虽然,一些很酷的机器学习语音和视频应用样本已经逐步浮出水面;

2006年,达特茅斯会议五十年后,当事人重聚达特茅斯。左起:摩尔,麦卡锡,明斯基,赛弗里奇,所罗门诺夫

♦Hinton课题组首次参加ImageNet机器视觉比赛,构建的CNN网络AlexNet一鸣惊人夺得冠军,并且碾压传统机器学习方法的识别性能,从此深度学习声名鹊起,成为学术研究和企业应用研究的焦点。

实际上,目前市面上关于机器学习的讨论并不能帮助我们真正理解机器学习。例如:

人工智能为什么重要?

2015年,ImageNet竞赛,微软研究院的深度学习网络获得冠军,识别错误率仅为3.57%,超越一般人类的识别能力。

洗衣机只是另一种自动化,在概念上与传送带或取放机器没有什么不同。

强化学习:一种能够从经验中学习的深度学习算法。是可以控制环境的某些方面的算法,比如视频游戏的角色,然后通过反复试验和错误来学习。由于它们是高度可重复的,作为三维世界的模型,并且已经在电脑上玩了,许多强化学习的突破都来自于玩视频游戏的算法。在DeepMind的AlphaGo中,RL是机器学习的主要类型之一,它在围棋中击败了世界冠军Lee Sedol。在现实世界中,在网络安全等领域已经证明了这一点,软件学会了欺骗反病毒软件,使其认为恶意文件是安全的。

一般来讲,传统的符号逻辑方法及一般的统计机器学习方法以科学运算、逻辑处理、统计分析和规则式AI、专家系统等为核心,很难称得上智能,人工智能要真正走向智能,需要从如下三个层次进行突破(如图3):

但在我们谈到面料皱纹或情绪分析之后,这些公司往往会坐下来问“好吧,还有什么?”这会带来什么其他的东西,以及它会发现什么未知的东西?

谷歌公司的创始成员、百度前人工智能负责人吴恩达说,“我说过,我不担心人工智能变邪恶的原因跟我不担心火星上人口过多的原因是一样的。” 但是有一个原因让我们害怕人工智能:人类。

信息技术领域从来不缺乏流行词,从IT到DT,从云计算到框计算,从数据库到数据湖,从弱AI到强AI,从机器学习到机器智能…一堆眼花缭乱的技术名词,让人云里雾里。当谈及AI时,更是这样,有人工智能,也有机器学习;有机器学习,还有神经网络和深度学习;有感知计算,还有认知计算;还有机器视觉、机器人、自然语言、符号逻辑等若干概念和技术方向。我们先不用纠结这些繁杂的技术术语和概念,这些知识在任何一个搜索引擎或者AI教材书籍上都能查到,重要的是抓住关键矛盾,理清其逻辑联系。为了界定人工智能,我们首先要理解什么叫智能?智能通常可以被描述为感知信息的能力,并将其作为知识应用于环境的适应性行为,虽然还有很多关于智能的解释,但智能的本质基本上都涉及学习、理解以及为了解决实际问题而对学到的知识加以应用。智能至少包括三个方面的能力:理解、分析、解决问题的能力;归纳、演绎推理能力;自适应生存和发展能力,而这三方面的能力都离不开学习。这也是我们前文着重强调机器学习这一关键AI技术的原因,当然传统的符号逻辑构建的规则式AI系统也能一定程度上进行计算和推理,但他的学习是人类知识的嵌入式设计和灌输,机器本身并无自学习能力。

这里一个重要的点是,虽然关系数据库具有规模效应,却也有赢家通吃的问题。

今天距离人工智能还有多远?

♦GoogleX的“猫”AI面世,这个系统在当时引起了轰动,他们采用16000个CPU计算资源构建了一个具有10亿连接的深度神经网络,并让它在YouTube上浏览和寻找猫。这套基于深度学习的识别系统不需要任何人工特征信息的帮助,就能从数千万张图片中找出那些含有猫的图片。传统的人脸识别是由程序员预先将整套系统编程实现,告诉计算机人脸应该是怎样的,设计好图像的分割和识别规则,系统才能对包含同类信息的图片作出识别,而猫AI却是自己发现了‘猫’的概念,之前没有人告诉过它‘猫’是什么,也没有人类告诉它猫应该长成什么模样。

那么,哪些领域足够细化,让我们可以告诉机器学习一套系统规则,而且足够深入,以至于能够看到人类所看不到的数据,而这会带来意想不到的结果?

【嵌牛导读】:人工智能逐渐进入了人们的视野,那么人工智能是什么?本文来告诉你。

♦人工智能关键技术体系

也就是说,机器学习不需要匹配专家或数十年的经验判断。我们需要“听取所有电话并找到带有愤怒情绪的电话”。“阅读所有电子邮件,找到带有焦虑情绪的电子邮件”。“看看十万张照片,找到那些很酷的人。”

关于人工智能应该如何学习的许多想法实际上已经超过了60年。上世纪50年代,像Frank Rosenblatt、Bernard Widrow和Marcian Hoff这样的研究人员首先研究了生物学家认为大脑的神经元是如何工作的,以及他们在数学上做的事情。我们的想法是,一个主要的方程可能无法解决所有问题,但是如果我们像人脑那样,使用了很多连接起来的方程会如何呢?最初的例子很简单:通过数字电话线路分析1和0,然后预测接下来会发生什么。(这项由Widrow和Hoff在普林斯顿大学完成的研究,仍然被用来减少电话连接的回声)。

♦机器如何智能:从感知到认知

可见,数据库是一种记录保存系统。而关系数据库,则将它们转变为商业智能系统。

人工智能研究人员仍在努力解决这个问题的基础。 我们如何教电脑来识别他们在图像和视频中看到的内容? 之后,识别如何进入理解 - 不仅产生“苹果”这个词,而且知道苹果是一种与桔子和梨相关的食物,人类可以吃苹果,可以用苹果做饭,并用它们来制作苹果馅饼,并且联系到约翰尼·苹果派的故事,诸如此类。 还有一个理解语言的问题——词根据语境有多重含义,定义总是在演变,每个人的说法都有一点点差别。 电脑如何理解这种不固定的,千变万化的语言构造?

早期的神经网络研究尽管取得了值得称道的进展,但前些年为什么没有成功,这就是因为我前文所讲的大数据智能三要素还不具备。一是由于当时的计算能力瓶颈,使得基于神经网络的机器学习黯然失色,这种情况持续了几十年,直到GPU加速的问世;二是缺失的标注数据,尽管10年前互联网就开始充斥着大量的数据,却没有被标注,而被标注的海量数据才是神经网络最需要的燃料。这也是斯坦福大学教授李飞飞最关注的东西,她致力于数据驱动的机器学习。但从2006年,深度智能开始了崛起之路。

Excel没有给我们人工会计师,Photoshop和Indesign没有给我们人工图形设计师,而且蒸汽机确实没有给我们人造马。相反,我们是在成规模地逐一攻克每一个小问题。

有证据表明,人工智能对从它学习的数据中获取人类偏见很敏感。这些偏见可能是无害的,比如识别图片中的猫比狗更常见,因为它是被更多的猫图片训练出来的。但是,它们也可能会把刻板印象延续下去,比如相比其他性别或种族,AI更多的把医生和白人男性联系起来。如果一个有这种偏见的人工智能负责招聘医生,那么它可能会对那些非白人男性的员工造成不公平。ProPublica的一项调查发现,用于判决那些被判有罪的人的算法存在种族偏见,因为其对有色人种的人提出了更严厉的判决。卫生保健数据通常不包括妇女,尤其是孕妇,这样在向这些人提出医疗建议时,会导致系统功能不完整。由于这些机制之前是由人类来做的,而现在我们拥有一台速度更快的超级强大的机器,我们就要确保它们能够在我们的道德规范中公平而一致地做出这些决定。

人工智能早期的发展进展缓慢,结果令人失望。对于许多问题,早期AI研究人员认为机器必须有大量的知识才能“聪明”,希望通过知识的表示和符号逻辑的推理实现机器智能,于是提出了专家系统方法,比如通过计算机程序实现领域专家提供的经验规则来解决医疗诊断等问题,根据病人的数据去匹配一系列规则,如果这种疾病没有得到正确的诊断,那么专家会增加额外的规则来缩小诊断范围。IBM的沃森人工智能就是一个经典AI系统的现代版本,沃森的核心技术是基于大量现实问题来构建复杂的知识库,它需要领域专家的密切参与来提供大量数据并评估其性能。这种经典AI方法虽然能解决了一些明确定义的问题,但由于自身无法进行自我学习和进化,谈不上真正的机器智能,离人类的智能还很远。

谷歌和中国(或Facebook,或亚马逊,或BAT)拥有所有数据

人工智能是什么?

未完待续…

上面这个比方的意思是,机器学习不仅可以找到我们已经认识到的东西,而且可以找到人类还没有识别的东西,或找到那些十岁的孩子辨别不出的模式或推论。

人类自然会学习复杂的想法:我们可以看到像苹果这样的对象,然后在以后识别一个不同的苹果。 机器是非常字面化的 - 电脑没有对“类似”的灵活概念。人工智能的目标是使机器减少仅基于文本而形成的概念。 机器很容易判断两张苹果的图像或两个句子是否完全相同,但人工智能旨在从不同的角度或不同的光线识别同一苹果的图片; 它捕捉视觉角度去识别苹果。这被称为“泛化”或基于数据的相似性形成想法,而不仅仅是基于AI所看到的图像或文本。 更普遍的想法可以应用于AI以前没有看到的事情。

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关系数据库为我们带来了甲骨文(NYSE:ORCL),也给了我们SAP(NYSE:SAP;全球最大的企业管理和协同化电子商务解决方案供应商)。

超级智能:比人脑还要更强大的人工智能。很难定义它因为我们仍然无法客观地衡量人类的大脑能做什么。

2012年,可以称为深度学习元年,在这一年有几个里程碑事件:

洗衣机是机器人,但它们并不“智能”。它们不知道什么是水或衣服。此外,即使仅仅在洗涤方面,它们也不是通用的——你不能把餐具放在洗衣机里,也不能把衣服放在洗碗机里。

人工智能:这是一个统称。广义上说,软件意味着模仿或取代人类智能的各个方面。人工智能软件可以从图像或文本、经验、进化或其他研究人员的发明等数据中学习。

2016年,李飞飞团队在教会了计算机去识别图像的基础上,基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM的组合实现,让计算机能像一幼儿一样学会看图说话,并会用“句子”进行交流,例如不止是说某张图里有只“猫”,还可以说“这只猫是坐在床上的”。

机器学习解决了以前“人类能办到但计算机办不到”的一类问题——或者更准确地说:“人们难以向计算机描述的问题”。

这两个因素,计算能力和数据,在过去的10年里才得以实现。在2000年代中期,图形处理器单元(GPU)公司NVIDIA表示,他们的芯片非常适合运行神经网络,并开始使得AI在其硬件上运行变得更加容易。研究人员发现,如果能够使用更快、更复杂的神经网络,就可以提高准确度。

从最近几年深度学习的跳跃式发展,来重新审视人工智能技术的话,传统AI方法的瓶颈凸显。真正的机器智能首先要解决感知的问题,而在基础性AI技术成熟之后,借助大数据资源,通过大规模数据的机器学习或深度学习、强化学习、迁移学习,我们离真正意义上的感知智能才越来越近。比如语音识别、图像识别、自然语音处理、场景识别和生物识别等领域的初步应用。认知智能由于技术的复杂性估计短时间内难以突破,现阶段还无从谈起,即使有限的感知也是靠数据的喂养,后续章节我们再来详细讨论这一问题。不过,当前这一波AI热潮带动的深度智能应用正在向纵深发展,除了语音识别和自然语言(处理,生成和理解)应用之外,还包括大部分目标识别任务,如模式,文本,音频,图像,视频,面部等方面,另外在自动驾驶,医疗诊断,搜索引擎,打击犯罪,市场营销,机器人等相关领域的落地应用都有望突破。

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一旦人工智能学会了如何从图像中识别出一个苹果,或者从音频片段中转录出一个语音片段,它就可以被应用于其他软件中,做本应该需要人类来做的决策。它可以用来识别和标记你的朋友在Facebook的照片,你(一个人) 本应该手工做的事情。它可以从自动驾驶汽车或者你的车的倒车影像里识别出另一辆车或者一个街头标志。它可以用来定位农业生产中应该移除的劣质农产品。这些任务,仅仅基于图像识别,通常是由用户或公司提供软件的人完成的。

“世界的尽头,是雄狮落泪的地方,是月亮升起的地方,是美梦诞生的地方。”——大卫《人工智能》

但是,我们似乎还没有彻底理解机器学习。比如:它对科技公司以及传统行业意味着什么,人们该如何思考它能够带来的创新,以及它可以解决哪些重要问题?

长短期记忆网络:一种周期性的神经网络的变体,它的是用来根据数据来保留结构化的信息。例如,RNN可以识别句子中的所有名词和形容词,检查它们是否被正确使用,但LSTM可以记住一本书的情节。

(2)感知智能:感知智能就是要使机器具有视觉、听觉、触觉等感知能力。这离不开机器学习,所有机器学习方法都是关于从数据中识别出趋势,或者识别数据所适用的类别,以便在提供新的数据时,可以做出适当的预测旨。通过这种学习方式,能初步让机器“看”懂与“听”懂,并据此辅助人类高效地完成如图像识别、语音识别、语言翻译等工作。近年来,以深度学习为核心的机器学习方法取得重大突破和进展,使得机器的感知智能水平正在逐步接近或超过人类,AI当前的研究应用水平就处于这一阶段。

翻译:LuckyBB

姓名:时一磊            学号:16010130009

♦这一波“猫”、“狗”AI的野蛮生长

我们可以做出很棒的语音识别和图像识别系统,但问题是,普通公司会拿这些系统做些什么呢?

由于计算机能够扩展,这意味着我们能够制造出更强、更快的计算机,然后把他们连接起来。恐惧是来自于这些机器人大脑的计算能力可能会增长到一个深不可测的水平,如果他们真的聪明到那个地步,他们就会无法控制,并会绕过任何试图关闭他们的人。这就是埃隆马斯克和史蒂芬霍金这样极其聪明的人所担心的世界末日。正如马斯克所言,虽然它们在某些领域的确拥有智能,但大多数主流人工智能研究人员都对召唤恶魔的说法不以为然。尽管研究人员把学习的基本原理打破了,例如他们改变了如何去理解模式背后的意义,然后把这些新的理解组织成一个功能性的世界观,目前还没有证据表明电脑会有需求,欲望或着意志来存活,Facebook 人工智能研究中心的领导Yann Lecun说道。

♦微软首席研究员里克•拉希德(Rick Rashid)在会议上展示了基于深度学习的实时口译系统,把他的口语转化为英文,错误率为7%,再翻译成中文文本,然后深度学习系统用普通话说出翻译后的语言。

1. 机器学习可以作为一种分析或优化技术,对于已有的数据及问题提供更好的结果。例如, Instacart (美国一家在线杂货配送服务商)建立了一个系统,通过杂货店优化个人购物者的路线选取,并实现了提高50%的优化(这是由三位工程师使用Google的开源工具Keras和Tensorflow构建的)。 2. 机器学习可以让我们对已有数据提出新的问题。例如,正在寻找案件线索的律师,可能会搜索带有“愤怒”“焦虑”等情感类关键词的电子邮件,或异常的发信规律或文档集群,以及进行更多的关键字搜索, 3. 机器学习开辟了新的数据类型进行分析。从前计算机无法真正读取音频,图像或视频,但是现在,这都将变为可能。

【嵌牛正文】:

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机器学习为汽车提供了一种途径,让它们了解周围的事物以及人类驾驶员可能会做采取的行动,并提供混合现实一种解决方案,明确我应该看到的事物,就像一副可以显示任何东西的眼镜。

功能性AI术语表:

引言:大数据时代,大数据驱动的深度智能生逢其时,就像哈勃望远镜一样,可以推进人类文明的进步,从战胜人类顶尖棋手、帮助发现引力波到治疗癌症、金融交易、安全防控、气候模拟等。可以预见的是,随着深度学习技术体系的高速发展和这一波“猫”“狗”AI工程的野蛮生长,人类正在大踏步迈入大数据智能时代。以深度学习为代表的深度智能为什么会成为AI的热点?为什么深度学习会重塑机器学习和人工智能?为什么被寄希望为通往通用人工智能的关键技术?为什么深度学习能一鸣惊人?让机器大步跨入感知智能时代?深度学习又能否在未来机器攻破认知堡垒的过程中担当大任?当然对于这些重大进步,也有质疑的声音,并不是每个人都认为深度学习可以实现与人类智能相媲美的AI,一些批评者认为,深度学习和人工智能研究忽视了大脑本身的生物学、神经学知识,偏向于黑箱式的强力计算,理论基础薄弱等等。 上述种种,可谓仁者见仁智者见智,本文就来探秘深度学习技术、趋势和人工智能发展过程中的各种关键问题…

机器学习就是这样的:关键在于数据,但数据对特定应用程序具有高度特异性。

计算机视觉:人工智能研究探索图像和视频识别和理解的领域。这个领域从了解苹果的外观,到苹果的功能用途,以及与之相关的理念。它是被用作自动驾驶汽车、谷歌图像搜索以及Facebook上自动贴标签的主要技术。

简单来讲,人工智能是指一套广泛的方法,算法和技术,可以使机器或系统看起来像人一样聪明,人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。人工智能最具代表性的解决方案包括IBM的沃森(Watson),苹果的Siri,谷歌的AlphaGo,还有亚马逊的Alexa等等。一句话,人工智能可以理解为模拟人类智能的软硬件系统。要做到这一点,AI首先需要能感知信息,并确定哪些信息有用;其次要能学习到相关特征和制定出问题解决的规则;最后AI要能调整优化自己,升级迭代智能水平。根据上述理解,AI不仅是分析数据,还要能解释数据,不仅是获取洞察和理解规则,还要能进行预测,最重要是能通过学习来提高自己!

而由于数据库的结构并不适用于任意交叉的查询,如果想问一个问题,就需要建立一个专门的数据库。

【嵌牛鼻子】:人工智能  机器学习

(1)计算智能:计算智能(Computing Intelligence)的概念由IEEE神经网络学会于1990年提出,通常是指计算机从数据或实验观察中学习特定任务的能力,计算智能是借鉴自然进化等计算方法(如仿生类算法:遗传算法、蚁群算法、DNA计算等,还有如神经网络算法,这些算法也可以看作是数据挖掘,机器学习和人工智能部分支撑技术)以解决复杂的问题。这种方法接近于人的推理方式,即使用不精确和不完整的知识,并能够以自适应的方式产生控制行为,比如使计算机能够理解自然语言的模糊逻辑,使系统通过像生物一样学习数据中的经验和模式。

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普通智力:有时被称为“强人工智能”,一般智能将能够在不同的任务中学习和应用不同的想法。

图2 深度学习能力无上限?

而将机器学习描述为“人工智能”是没有用的,它更多的是把以前无法实现自动化的任务自动化。

如果一个任务节省了用户的时间,它是一个功能,如果它能节省了公司里工作的人的时间甚至完全消除了一份工作,那么它就是一个极大节约了成本。有一些应用程序,比如在销售分析的几分钟内处理数百万个数据点,如果没有机器,是不可能实现的,这意味着以前从未有过的新信息的潜力。这些任务现在可以通过机器在任何时间和任何地点快速、廉价地完成。它是人类曾经完成的任务的复制,对于无限可伸缩的低成本劳动力来说,这是不可否认的经济利益。

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因此,理解机器学习的一个挑战是:我们不但要理解其中的数学方程,也要拥有对AI的幻想。

递归神经网络:一种用于自然语言处理的神经网络,它可以周期性地、连续地分析数据,这意味着它可以处理像单词或句子这样的数据,同时在句子中保持它们的顺序和上下文。

2017年10月,阿尔法狗的升级版AlphaGo Zero(阿尔法狗零或叫阿尔法狗元)抛弃对数百万盘人类历史棋谱的训练学习,一开始就不知道何谓人类棋谱,只是自由随意地在棋盘上下棋,按设定的围棋规则和目标,靠周伯通式的左右互博,学习能力大幅超越原版阿尔法狗,可谓是无人自学3天,胜过人类3000年。

正如美国一家大型媒体公司的团队不久前对我说的那样:我知道我们可以使用机器学习来编排十年间采访运动员的视频,但为什么要这样做?

机器学习:机器学习(ML)常常与术语人工智能结合在一起,是使用算法从数据中学习的惯例。

来源:点金大数据     作者:杜圣东

人工智能

卷积神经网络浅谈人工智能【彩世界彩票注册平台官网】。:一个主要用来识别和理解图像、视频和音频数据的神经网络,因为它能够处理密集的数据,比如数百万像素的图像或数千个音频文件样本。

数据是新石油

没有证据表明计算机会认为人类是一个威胁,因为没有给计算机定义这样的威胁。也许人类能够定义它,并告知机器在一些参数中运作,这些参数在功能上就像一个生存的意志,而这个意志并不存在。

关系数据库

AI为什么现在这么火爆,而不是30(或者60)年前?

2018世界人工智能围棋大赛 柯洁VS AlphaGo

生成式对抗网络:这是一个包含两个神经网络的系统,一个是用来生成输出的,另一个是用来检验这个输出的质量是否是想要的输出的神经网络。例如,当试图生成一个苹果的图片时,生成器将生成一个图像,而另一个(称为鉴别器)如果不能识别图像中的一个苹果,会使生成器再次尝试生成。

显然,事实已经证明,人们在看到Salesforce或SuccessFactors时,不会再说“因为甲骨文拥有所有的数据库,所以其他模式永远不会奏效”。

神经网络:通过连接起来的数学方程式的网络,模拟大脑处理信息的方式以建立起来的算法。提供给神经网络的数据被分解成更小的块并根据网络的复杂性分析其基础模式成千上万次。当一个神经网络的输出被输入到另一个神经网络的输入时,这两个神经网络就会链接到一起成为分层,成为一个深层的神经网络。通常,深度神经网络的层会分析越来越高的抽象层的数据,这意味着,在得到最简单和最准确的数据表示之前,它们会将有用数据从没有必要的数据中提取出来。

我花了很多时间与大公司见面并讨论他们的技术需求,它们确实有一些需求通过机器学习就能解决。比如它们有很多明显的分析和优化问题,以及很多图像识别问题或音频分析问题。

你可能会从网上知道人工智能如何为亚马逊和Google的虚拟助理提供支持,或者人工智能如何一步步地取代所有的工作(有争议的),但是这些文章极少很好的解释人工智能是什么(或者机器人是否将要接班)。本文将对人工智能做出解释,这份简明指南将随着领域的发展和重要的概念出现进行更新和改进。

而更有用的讨论方向可能是:

训练:通过提供数据来让算法学习的过程。

机器学习的发展,不仅仅体现在相关创业公司不断涌现,以及科技公司的自身重建(许多大公司都在推进相关的项目);更为显著的意义在于,它可能是下一波工业革命的核心。

然后在2009年,人工智能研究员Fei-Fei Li发布了一个名为ImageNet的数据库,它包含了超过300万个有组织的图片,在里面还添加了标签。她认为,如果这些算法有更多的例子来寻找到模式之间的关系,那么它就能帮助他们理解更复杂的想法。她在2010年开始了一场ImageNet的竞赛,到2012年,研究人员Geoff Hinton使用了数百万张图片来训练神经网络,以超过10%的准确率的巨大优势战胜了其它的应用。正如Li所预测的,数据是关键。Hinton还把神经网络堆在另一个上面,一个只是找到了形状,而另一个则看了纹理,等等。这些被称为深度神经网络,或深度学习,也就是今天你在新闻中听到的关于人工智能的消息。一旦科技行业看到了结果,人工智能的繁荣就开始了。数十年来,一直致力于深度学习的研究人员成为了科技行业新的摇滚明星。浅谈人工智能【彩世界彩票注册平台官网】。截止2015年,谷歌有超过1000个项目使用了某种机器学习技术。

同样,尽管机器学习能够解决计算机之前无法解决的问题,但这其中的问题并不是一概而论的,而是每个问题都需要不同的方案、不同的数据以及不同的公司来解决。它们中的每一个都是自动化的一部分,都是一台洗衣机。

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机器学习中的一个重要组成部分是神经网络,也就是有规律的模式和数据。借助机器学习,我们可以在数据中找到非直接的、隐含的数据结构。

【嵌牛提问】:人工智能是什么?人工智能为何重要?我们应该畏惧人工智能吗?为什么突然之间所有人都在谈论人工智能?**

机器学习让我们改变了使用计算机做事情的方式,而这将为企业创造出更多不同的产品。最终,多数的产品将来都将会应用到机器学习。

卡内基梅隆大学人类计算机交互实验室的教授Jason Hone说,虽然人工智能可以复制人类的任务,同时它也有能力开启新的劳动。“汽车是马的直接替代品,但在中长期内,它还带来了许多其他用途,比如用于大型运输的半卡车,家具搬运货车,小型货车,带折蓬的汽车。”Hong说“浅谈人工智能【彩世界彩票注册平台官网】。同样地,人工智能系统在短期内将直接取代常规任务,但在中长期内我们将看到它和汽车一样的戏剧性使用。

一旦我们说“AI”,就好像人类进化的转折点出现了,我们也瞬间变成了猿猴,冲着我们不能理解的未来尖叫,挥舞着我们的拳头。

人工智能是具有学习机制的软件或计算机程序。人工智能使用这种知识在新的情况下做出决定,就像人类一样。构建该软件的研究人员尝试编写可以读取图像,文本,视频或音频的代码,使得人工智能从中学习一些东西。 一旦机器学到了,知识就可以在别的地方使用。 如果一个算法学会识别某人的脸,那么可以在Facebook照片中找到它们。 在现代AI中,学习通常被称为“训练”(将在后文进行介绍)。

关系数据库在很大程度上改变了数据库的使用方式,从而创建了新的范例和上亿美元市值公司。

AI将掠夺走人类的工作

而这也一直是在理解自动化上的误区:随着每一波自动化,我们想象我们正在创造的是拟人化的机器或是具有广义智能的机器。

“人工智能”一词其实不太能帮助我们理解机器学习的内涵,而且多数人一听到这个词就懵了。

我最近遇到了一家为汽车行业供应座椅的公司,该公司已将神经网络放在廉价的DSP芯片上,配备便宜的智能手机图像传感器,以检测织物是否有皱纹。

也就是说,这不是一千名速度非常快的实习生,而是机器学习在看到第三百万张图像时,可以识别出一种没有被发现的模式。

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赋能技术层

AlphaGo不像电脑一样下国际象棋,也就是按顺序分析每一个可能的决策步骤;与之相反,AlphaGo被编入了规则,需要自己制定战略,AlphaGo通过和自己下棋来学习,而这数量是人类在好几生中下棋的数量。

五年前,如果你给计算机一堆照片,它除了按尺寸排序外,还做不了别的。一个十岁的孩子可以把它们分成几个男人和一个女人,一个十五岁的孩子把它们分成酷和不酷的,一个实习生可以指出最有意思的那张。

在这一点上,我发现成像是最令人兴奋的:虽然只要我们有计算机,计算机就可以处理文本和数字,但在以前,图像大部分是不能被处理的;现在有了机器学习,计算机将不但能够“看到”图像,并且能够理解其中含义。

这就是在理解机器学习时最常见的误解:人们错误地认为机器学习是一种单一的、通用的东西,认为谷歌(NASDAQ:GOOG)或微软(NASDAQ:MSFT)各自建立了一套机器学习系统,或者IBM有一个名为“Watson”的机器学习机器。

比如:在二十世纪二十年代和三十年代,我们想象钢铁工人拿着锤子在工厂里走来走去的样子,在20世纪50年代,我们想象着人形机器人在厨房里走动做家务。然而最后,我们没有得到机器人仆人,我们创造出了洗衣机。

同样,我们谈论自动驾驶汽车和混合现实的唯一原因,是因为机器学习能够让它们变为实现。

即便两家公司共用一个数据库,却不能协同使得一个数据库变得更好,如果卡特彼勒购买和Safeway(北美最大的食品和药品零售商之一)相同的数据库,后者的数据库也不会变得更好。

这意味着图像传感器将成为一种全新的输入机制,像一种功能强大且灵活的传感器,可以生成机器可读的数据流。这些都可以归结为的计算机视觉问题。

这种自动化能力就是思考机器学习的第二条思路。发现纺织物是否有皱纹不需要20年的经验——它真的只需要哺乳动物的大脑。

那么,对于企业而言,机器学习对于它们的真正意义是什么?我认为有两套思考方法可以采用。首先是根据数据类型和问题类型的方式进行思考:

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