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人工智能浅谈

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发表于 2019-3-30 11:22:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
随着时代发展与进步人工智能这个词已经被人们所熟知,这个事物将极大改变人们的生活,那么人工智能的定义是什么
美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授这样定义“人工智能是关于知识的学科-怎样表示知识,获取及应用知识的科学。”麻省理工大学教授温斯顿认为人工智能是如何使计算机胜任之前只有人能完成的的事。
我认为所谓人工智能标准与过往技术不同,其评定标准是一个相对主观的事,著名的的图灵测试中讲如果一台机器能与人类展开对话而不被识别身份那么这台机器具有智能。如此以人的判断为标准,人工智能只有进行时,只能更接近智能。
人工智能的起点在公认为在1950年,一位名叫马文·明斯基的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起,建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是,同样是在1950年,被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想:如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。
之后人工智能经历了大概三个阶段。第一个阶段,也叫无数if的阶段,程序员都知道if是什么含义,就是编程的时候,一旦遇到要分情况执行,就会用if,例如关于编写一个明天到底要做什么的程序,就可以这样写:if 明天下雨,在家里玩耍。if明天出太阳,去旅游。相当于就是针对所有的可能性都加一个if,然后后面写要执行的事情。这种方法写出来的人工智能,工作量特别大,需要人类给他预先设定各种可能性,并未每种可能性写出要执行的操作,所以这个阶段的人工智能只能属于低端人工智能,并且从刚才的模式可以看出,这种人工智能的智慧是永远不可能超过人类的,因为所有知识都是人类赋予给它的,而它自己只能简单机械的去执行。而且这种人工智能根本就没有灵活性而已,一旦遇到人类没有考虑到的if情况,人工智能就不知所措,程序甚至报错无法运行。

第二个阶段,也叫遍历阶段,也就是说人不需要预先考虑所有的if可能性,并为每种可能性去预先设定操作。人只需要编写一个程序,让程序去把所有的可能性都去尝试一遍,并将尝试结果依次打印出来。由于计算机的计算速度一秒可以算几百万次甚至更快,所以这种方法提出后,就受到了广大科学家的喜欢。比如国际象棋——深蓝,就是采用尝试所有可能性,打败了国际象棋世界第一的人类高手。这种人工智能虽然能够穷尽所有可能性,但是一旦需要遍历的可能性太多,就算是计算机也是无能为力,比如围棋,因为围棋的变化数量比整个宇宙的所有原子数量总和还要多,即使是计算机也不可能很短时间内去尝试每种可能性,所以这个阶段的人工智能虽然强大,但是无法应用在遍历可能性过多的领域里,所以通用性不强。

第三个阶段,也叫神经网络阶段,其实神经网络算法很早就提出了,只不过当时硬件条件差,计算机计算速度远远没有现在的芯片快,现在我们手机有高通、电脑有intel、英伟达。到了第三个阶段,人工智能才真正算是趋于完美,因为人们只需要预先给出大量的数据,然后设计一套通用的神经网络模型,再把这些数据带入神经网络,让网络自己反复计算,这个过程就叫训练,一旦训练次数足够多,其自己积累的知识和经验就会出现爆发式的增长,最后远超人类智慧。当然由于神经网络需要大量数据去训练,所以对计算速度要求也比较高,不过好在现在的硬件技术水平已经很高,所以面对大数据计算量,也能很短时间内完成计算并让神经网络学会某项技能。
人工智能技术今天在全球已经越来越热,很多行业的领袖期望能寄予这种技术带来行业的一次变革。大家都能看到今天计算机科学在数据大量增加,计算能力的突破,以及算法的显著提升上取得了卓越的成绩,于是人工智能的目标被重新带回人类的视野。“这是可以实现的。”
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