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解密AI發(fā)展現(xiàn)況 探尋未來(lái)智能的發(fā)展趨勢(shì)

作者: 時(shí)間:2016-10-13 來(lái)源:雷鋒網(wǎng) 收藏
編者按:現(xiàn)今,隨著 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)快速發(fā)展,越來(lái)越多的工具和解決方案都開始使用認(rèn)知能力。但這些工具和解決方案是否真正反映出了 AI 的意義所在?

   的現(xiàn)狀

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201610/311271.htm

  IBM Watson 的平臺(tái)經(jīng)理 Jonas Nwuke 認(rèn)為:“ / 認(rèn)知計(jì)算的目標(biāo)是輔助人類更好的做出決定。系統(tǒng)在規(guī)模上進(jìn)行學(xué)習(xí),吸收經(jīng)驗(yàn)變得更強(qiáng)大,并以一種更自然的方式與人類進(jìn)行交互?!?/p>

  Progress 的首席布道官 Todd Anglin 說(shuō):“目前,軟件開發(fā)業(yè)存在的問(wèn)題是, 是個(gè)總稱,它經(jīng)常被誤用或?yàn)E用,其本質(zhì)在某些方面就被濫用。它代表了很多東西,但很多時(shí)候我們都用之不當(dāng)。例如,AI 是個(gè)偉大的營(yíng)銷術(shù)語(yǔ),開發(fā)商往往只是強(qiáng)行將其插入解決方案之中,以達(dá)到脫穎而出的目的。App 的用戶會(huì)普遍認(rèn)為,具備人工智能,那么其肯定是款智能化、強(qiáng)大的 App 。在其它情況下,開發(fā)人員會(huì)使用術(shù)語(yǔ),以表示該應(yīng)用程序試圖為用戶做一些事情。例如,Tesla 使用術(shù)語(yǔ)“自動(dòng)駕駛車”稱呼自己開發(fā)的車輛,這樣更易于大眾理解,但事實(shí)上他們的車輛并非完全自動(dòng)駕駛,因?yàn)樗€需要人類在一旁照看以防萬(wàn)一。簡(jiǎn)單的圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、挑戰(zhàn)和響應(yīng)系統(tǒng)都做到了一定程度的 AI ,但開發(fā)商在給他們的應(yīng)用程序打標(biāo)簽時(shí),還需要更明智一些。相反,開發(fā)人員應(yīng)該關(guān)注基本概念,如或深度學(xué)習(xí)。我們必須花更多的時(shí)間來(lái)觀察這些東西,以及它們是如何被利用或在軟件中使用的。當(dāng)我們談?wù)?AI 時(shí),我們真正討論的東西是什么?”



  Neurala 公司的使命是“讓軟件變得更聰明”,其 CEO Massimiliano Versace 認(rèn)為:“有開發(fā)商根本不明白 AI 的真正含義。AI 最近的成功,使開發(fā)人員可以很輕松的從網(wǎng)站上下載軟件包,并在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,如圖像識(shí)別、視覺處理或自然語(yǔ)言處理等。但這并不是人工智能的意義所在。真的 AI 是思考大腦,并嘗試在軟件中模仿它。大腦的功能不僅僅是識(shí)別物體。它可以思考、感知和行動(dòng),它是有情感的。真正的智力有三大主要成分,大腦、身體和思維。大腦由軟件背后的算法或數(shù)學(xué)組成,處理輸入的數(shù)據(jù)。身體是智力賴以生存的硬件。而思維則是運(yùn)行算法的計(jì)算能力。如今,這三種成份融合在一起,使得該領(lǐng)域發(fā)展起來(lái)更容易,成本更低?,F(xiàn)在 AI 正步入正軌。而其挑戰(zhàn)是創(chuàng)建一個(gè)不僅可以進(jìn)行圖像識(shí)別的應(yīng)用程序?!?/p>

  Gartner 研究員 Tom Austin,Alexander Linden,和 Reynolds 最近發(fā)布了一份“行業(yè)應(yīng)該定義并有效使用智能機(jī)術(shù)語(yǔ)”的報(bào)告。報(bào)告中說(shuō)道:“人們應(yīng)該使用描述性的詞語(yǔ),區(qū)分人類智能和人工智能,并忽略營(yíng)銷術(shù)語(yǔ)如‘ AI ’或‘認(rèn)知能力’。相反,‘智能機(jī)器’這一術(shù)語(yǔ)更為合適,也更不會(huì)令人產(chǎn)生反感。將人文特性分配給技術(shù),會(huì)扭曲我們對(duì)可真正實(shí)現(xiàn)項(xiàng)技術(shù)的理解。智能機(jī)器技術(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)改變行為,它不完全依賴于人們的指令/他們可以自主學(xué)習(xí),并能產(chǎn)生出人意料的結(jié)果?!?/p>



  人工智能背后的數(shù)字大腦

  Anglin 還說(shuō):“ AI 是開發(fā)商和企業(yè)都在努力研發(fā)的一項(xiàng)功能,也涵蓋了他們的服務(wù)和解決方案;但是這些企業(yè)和開發(fā)商都要利用早已就位的數(shù)字大腦。隨著越來(lái)越多的人開始使用和基于 AI 的系統(tǒng),這些系統(tǒng)將變得越來(lái)越聰明,這將使它們更加完美,并鼓勵(lì)更多的人選擇它們?!?/p>

  Anglin 認(rèn)為現(xiàn)存的主要數(shù)字大腦有:

  Facebook:Facebook 有一個(gè) AI 研究部,其目標(biāo)是推動(dòng)發(fā)展,以及開發(fā)智能機(jī)器。最近公司開放了其 AI 硬件設(shè)計(jì),代號(hào)為“ Big Sur ”,它可以在處理大規(guī)模的 AI 計(jì)算。公司還發(fā)布了新的算法,如分割框架 DeepMask ;基于深度學(xué)習(xí)的文本理解引擎 DeepText ;局部細(xì)化模型 SharpMask 和對(duì)象檢測(cè)方案 MultiPathNet 。此外,F(xiàn)acebook 的 CEO Mark Zuckerberg 宣布將很快向世界推出其個(gè)人 AI 助理。

  Google:Google 最近開放了用于機(jī)器學(xué)習(xí)圖書館的 TensorFlow 框架。在 Anglin 看來(lái),TensorFlow 比其它的認(rèn)知服務(wù)要復(fù)雜一點(diǎn),但它封裝了大量的科學(xué)項(xiàng)目和軟件包,使得大部分應(yīng)用程序開發(fā)人員可以使用,并將其嵌入到他們的應(yīng)用程序中。

  IBM Wastson: IBM Watson 是一款認(rèn)知系統(tǒng),它被設(shè)計(jì)用于理解數(shù)據(jù),推理,和規(guī)模性學(xué)習(xí)。它提供認(rèn)知 APIs,利用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他的事情來(lái)分析數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),并獲得見解。

  IBM的 Nwuke 說(shuō):“系統(tǒng)的價(jià)值所在是超越一般的抽象化概念,并用專業(yè)的方式進(jìn)行推理?!?/p>

  Microsoft:Microsoft 提供的認(rèn)知服務(wù),允許開發(fā)者使用強(qiáng)大的智能算法建立 Android, iOS 和 Windows 上的應(yīng)用程序。 其服務(wù)包括視覺,演講,語(yǔ)言和知識(shí)的 APIs 。



  Anglin 說(shuō):“從這些主要成員研究中,我們將得到非常有效的數(shù)字大腦,而選擇獨(dú)自拼搏的人將經(jīng)歷殘酷的競(jìng)爭(zhēng)。”

  然而,Versace 說(shuō):“盡管 Neurala 是一個(gè)小公司,但它早就建立自己的數(shù)字大腦,領(lǐng)跑比賽。從建立人工大腦塊到單獨(dú)的神經(jīng)元和擁有數(shù)億,甚至數(shù)十億的神經(jīng)元與突觸連接的大系統(tǒng)。它有著悠久的歷史。該公司最近發(fā)布的機(jī)器人 SDK 神經(jīng)胚大腦,允許公司將深度學(xué)習(xí)整合到他們的應(yīng)用程序中。

  是迄今為止未被提供的主要成份。該技術(shù)當(dāng)前的目標(biāo)是無(wú)人駕駛飛機(jī),以讓它們能夠?qū)W習(xí),識(shí)別,查找和跟蹤對(duì)象。它還可以被應(yīng)用到電腦、手機(jī)和其它機(jī)器上。我們準(zhǔn)備建立一個(gè)平臺(tái),然后讓人們將其升華?!?/p>


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