人工智能的误区:人工智能是万能的将取代并消灭人类

早在1997年,就已经有人工智能战胜了象棋大师,当时出战的是IBM研发的“深蓝”,击败了俄罗斯国际象棋特级大师GarryKasparov。在这之后的20年来,我们一直认为,至少在围棋领域,电脑是无法击败人类的。然而,2016年AlphaGo击败韩国围棋职业九段棋手李世石后,我们才深深意识到人工智能的发展。这些发展促使人们思考一系列有关人工智能的问题:人工智能是否超越人性?这对人类来说是祸还是福?会不会像科幻电影那样,威胁人类的生存?

对人工智能认知的误区

误区1:人工智能就是机器人

可能是受到科幻小说和电影的影响,我们总是把人工智能和电影中的情节想到一起,《星球大战》、《终结者》等,电影是虚构的,所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感。其实人工智能是个很宽泛的话题,我们日常生活中已经每天都在使用人工智能,只是我们没意识到而已,比如手机里面的语音识别,网站的在线客服,智能家居等等。

谈到人工智能,我们最先想到的可能就是机器人了,但是我们不能够只想着机器人,机器人只是人工智能的容器,机器人有时候是人形,有时候不是,但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。人工智能是大脑的话,机器人就是身体——而且这个身体不一定是必需的。

通俗的说,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新的技术科学。它是计算机科学的一个分支,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。所以人工智能的概念是很宽泛的,我们不能只局限于机器人,认为人工智能就是机器人的智能。

误区2:人工智能就是超级计算机

人工智能在上个误区已经介绍过了,可能大家对于超级计算机比较陌生一些。超级计算机是能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑。它和个人电脑的组成差异不大,但规格与性能则强大许多,是一种超大型电子计算机。

至于两者的区别,概括起来说,超级计算机是计算机的一种,人工智能则是以算法或者软件为主用来解决特定问题的解决方案。一般情况下,人工智能是基于普通计算机的运算而完成任务的,它主要用来解决涉及到分析、判断、决策的复杂问题。有时高级的人工智能需要复杂计算机来完成计算,可是这些计算机的计算能力也是不能和超级计算机相提并论的。

上文中所提到过的赢过国际象棋冠军的“深蓝”,它的正常运行也需要特殊设计的计算机硬件,但是它用到的计算机,运算能力也远远比不上同期的超级计算机。

误区3:混淆人工智能与机器学习和深度学习的关系

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。深度学习是机器学习的许多方法之一,其他方法包括决策树学习、归纳逻辑程序设计、聚类、强化学习和贝叶斯网络等。深度学习的灵感来自于大脑的结构和功能,即许多神经元的互连。

机器学习和深度学习近年来的发展导致了人工智能的巨大飞跃。机器学习和深度学习需要大量的数据来工作,而这些数据正被数十亿的传感器收集到,这些传感器将继续在物联网中联机。改善人工智能也将推动物联网的发展,创造一个良性循环,在这两个领域将大大加速其发展。

总的来说,人工智能为为机器赋予人的智能,机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。

图1一张图搞懂人工智能大家族

对人工智能能力的误区

误区1:人工智能是万能的

就职于牛津大学人类未来研究所的皮特麦金泰尔和斯图尔特阿姆斯特朗认为人工智能将很大程度上受到编程的限制。他们相信人工智能也会犯错误,或者他们还没有聪明到了解人类想从他们那里得到什么。

误区2:人工智能将取代并消灭人类

我们常恐惧着,人工智能将会取代并消灭人类,这一误区源自不少科幻电影。要知道,人工智能的发展给我们带来的是便捷,提高了我们的工作效率。这个误区,也夸大了技术进步的速度,在目前计算机芯片处理能力提升正在趋于放缓、深度学习领域以外的人工智能进展相对较慢的情况下更是如此。在短期内,人工智能只是智能技术在各个产业的点滴应用,真正人工智能需要大量的智能数据积累,需要每个主体构建自主的创新智能平台,阿尔法狗这样的人工智能系统,目前还只是在实验室阶段,很难产业应用,因为成本极高,可靠性不足,没办法商用和民用。

如果超级人工智能想要毁灭人类的话,它应该会使用更加有效率的方式,比如散播瘟疫、破坏大气层等等。人工智能的危险不在于驱使机器人来统治世界,而是其对世界本身的影响力。

结语

对于人工智能的种种认识,都将会随着科技的进步而逐渐明朗起来,无论是在过去还是在未来,技术进步都是人类进步的关键,就如工业时代的到来会对手工业产生冲击,互联网时代的到来会对传统工业的发展产生影响,而人工智能的发展,必然会推动新一轮的技术创新浪潮,会在这一进程中扮演重要角色。因此,我们应该正确认识人工智能,合理发展人工智能,适应新的技术变革。

作者:沈陆垚橘子科普团队新加坡南洋理工大学机械与航空工程学院

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2.人工智能包含哪些具体内容智能算法与机器学习的融合应用总结来说,“人工智能包含哪些具体内容”是一个多维度的问题,其中包括但不限于以下几点: 弱AI与强AI 机器学习与深度学习 自然语言处理(NLP) 图像识别与处理(CV) 人群行为分析 自动化制造业 自动驾驶汽车(Auto-pilot) 医疗健康相关应用 金融科技(Fintech) https://www.ykngnhhi.cn/ke-ji/514407.html
3.人工智能的基本内容算法数据与机器学习人工智能的基本内容:算法、数据与机器学习 人工智能的定义 人工智能是指由计算机系统执行通常需要人类智能行为的任务,包括学习、解决问题、决策和自然语言处理等。这种技术使得计算机能够模仿人类思维和行为,从而提高了它们在各种领域的应用效率。 算法在人工智能中的作用 https://www.kjippvsb.cn/yuan-yu-zhou-zi-xun/588645.html
4.有哪些类型的人工智能技术人工智能(AI)涵盖了多种技术和方法,这些技术可以大致分为几大类别,每种类型都有其独特的特点和应用场景。以下是主要的几种人工智能技术类型: 1. 机器学习(Machine Learning, ML) 监督学习(Supervised Learning):通过已标注的数据集训练模型,让模型学会从输入到输出的映射关系。典型应用包括分类、回归等任务。 http://fuxi.netease.com/database/1335
5.人工智能和机器学习MCU与处理器NXP半导体恩智浦的人工智能核心技术拥有广泛的IC产品组合,将人工智能和机器学习融入到汽车、工业和物联网领域的边缘应用。https://www.nxp.com.cn/applications/enabling-technologies/ai-and-machine-learning:MACHINE-LEARNING
6.人工智能与机器学习.pdf免费在线阅读网页 资讯 视频 图片 知道 文库 贴吧 采购 地图 | 百度首页 登录 VIP新客立减2元 意见反馈 下载客户端 12/8/2019 人工智能与机器学习 - 百度文库 首页 分类 精品内容 申请认证 机构合作 频道专区 会员中心 百度文库 专业资料 IT/计算机 计算机硬件及网络 人 人 工 工 智 智 能 能 -- 机器学习 机器学习https://max.book118.com/html/2019/1208/8136031054002067.shtm
7.人工智能与机器学习的区别和联系而机器学习(Machine Learning, ML)则是人工智能的一种重要实现方式之一,是让计算机自动从数据中进行学习和模式识别的能力。 二、人工智能与机器学习的区别 人工智能和机器学习是两个相对独立的概念,二者既有联系也有区别。 1.实现方式不同 人工智能是一个广泛的概念,其实现方式有很多种,包括基于规则的专家系统、基于https://wenku.baidu.com/view/c41ca81f551252d380eb6294dd88d0d232d43c3b.html
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