0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

AI算法还比较初级 并不能解决所有问题

8gVR_D1Net08 来源:未知 作者:胡薇 2018-11-22 16:36 次阅读

AI技术这两年非常高调,吸引了大批投资者的青睐。但实际AI技术发展还比较初级,还未和很多行业结合起来。

AI人工智能概念2018年继续火爆,各大企业也纷纷发布了自己的AI战略,包含推出一些AI产品,一切现象都表明AI要大干一场,再次要改变人们的生活方式,也不断的有人开始讨论AI的道德问题,担心AI机器人是否会取代人类,最终人类被AI机器人消灭,之所以这样都缘于AI实在太火了,关于AI的各种话题不断。AI发展如此繁荣,到处显示一片欣欣向荣的景象,然而繁荣背后,深入思考就会发现AI 发展的隐忧。

AI带来失业问题

人工智能会取代重复性、机械性的工作,那些从事简单劳动的人们将会失业,复杂劳动这些人又不会,这将造成失业率的持续上升,这是社会进步的必然趋势。失业率上升会带来很多问题,比如社会稳定性降低,犯罪率上升,贫富差距拉大等等,当失业者发现连自己和家人都无法养活,那么很可能会用暴力手段表达他们的不满。在西方发达国家,因为简单工作的机会越来越少,所以那些没有技能的人们均将面临失业,而国家不会养着这些整天无所事事的人,必然将更多的资源提供给那些拥有技能,工作的人们。有时候技术进步能解决生产力的问题,但也同时会带来更多的社会问题,AI技术也是如此,好在目前AI技术还不是那么成熟与发达,很多工作还不能用AI来替代,随着AI的发展,可替代的工作会越来越多。有一句话对AI技术的看法说的非常有道理:“AI不会代替人类,但是会废掉人类。”,就是说不用担心AI会取代人类,那些担心AI机器人会取代人类的想法是幼稚的,但AI的确会废掉人类,让人们不用再努力工作,绝大部分的工作都将由AI来完成,社会只需要一小撮懂得AI算法的人,其它大部门人都将失业,无法找到工作,成为“无用”的人,废掉人类。

AI还缺少数据样本

AI技术这两年非常高调,吸引了大批投资者的青睐。但实际AI技术发展还比较初级,还未和很多行业结合起来。就像已经发展了多年的AI自动驾驶汽车,智能眼镜,机器视觉等技术,还未开花结果,不能够实用,还需要不断研究。以自动驾驶来说,单纯靠算法,车辆上路百分百会出事故,AI能解决的交通实际问题只有不到40%。我们知道,AI要进行大量的数据学习,才能够比较准确的独立完成工作,就像我们人类,从小婴儿长到成人,不断在接收各种知识,不断去学习,才能在成人后去自己完成一些工作,工作的过程中也是需要不断学习,这需要大量的数据输入,接触的数据多少直接决定了这个人所能完成的工作难度。AI也是这样的过程,所以需要大量的输入数据,而这些数据样本是极多的,要覆盖到很多方面,这样才能使得AI看起来很智能。现在的AI缺乏的就是这些数据样本,海量的学习样本数据才能让AI发挥作用,所以要不断地采集数据,这使得AI看起来更像是数据采集技术,AI技术完全依托于这些数据,过少的数据样本将使AI失去意义,AI的准确率将大大降低。现在的互联网每天产生海量的数据,但大部分是无用的垃圾数据,并不能都为AI所用,有效的数据太少,也是AI走向成熟的绊脚石。

AI算法还比较初级

AI需要算法,通过大量的复杂计算让机器可以模仿人类工作。从1956年开始,AI专家们就野心勃勃,试图创造出不逊于人类智力水平的机器,但随后AI的每一个新浪潮都经历了从盲目乐观到彻底沦丧的轮回,从一开始通用问题的求解器,到后来的感知机技术、基于规则的专家系统,以及遗传算法、神经网络、概率图模型、支持向量机等,没有人能够统计出这个世界到底有多少种算法,而这些算法最大的问题是仅限于理论研究层面,AI的算法从理论走向实践,不仅要跨越各种复杂应用场景,还有CPUGPU的问题,对应用场景的理解问题,AI要在更多的应用中落地还需要不断完善,那些永远走不出实验室的理论算法最终都将被抛弃,真正的算法是需要和应用紧密结合的,当前的AI算法还都比较初级,偏理论多一些,并不实用。

AI不能解决所有问题

AI现在不能解决所有问题,未来也不能。机器是没有情感的,只能根据输入的数据来进行学习,然后按照既定设计完成相应功能,AI需要大量数据来运作,但通常没有合适的数据基础设施来支持AI学习,最终AI会学的四不像,无法真正有效地完成功能,更多的是从事一些指令性的工作,这些还称不上是AI,就像生产线上的机器手一样,都是提前输入指令,由机器手臂按照固定的步骤操作完成而已,非常初级的AI。大脑对人类还是未知的,我们并不清楚大脑是如何进行学习和工作的,AI其实就是模仿人脑去思考和工作,但我们对大脑的机理并不清楚,就无法通过AI完全模拟人脑,AI无法完全代替人脑去学习和工作,AI更多时候是根据输入的数据,将见到的问题录入与已输入的数据进行对比,有重叠度比较高的就认为匹配成功,执行相应的预设动作,当已有的样本库里没有匹配到,那AI也不知道该怎么办。在很多人类活动中,掺杂着很多复杂的社会问题,比如说种族歧视、国家竞争、疾病传染等问题,AI显然还意识不到这些问题的存在,这些数据不好采集和录入,AI算法也没有考虑这些社会因素,这些都是AI无法解决的问题。

关于AI的话题很多,AI技术繁荣的背后隐含着很多问题,AI的发展也必定不会一帆风顺。在这几十年AI发展历程中,AI已经经历了起伏数次,这一次AI也是来势汹汹,最终是否会刹羽而归,还不得而知。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 机器人
    +关注

    关注

    210

    文章

    28189

    浏览量

    206455
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1791

    文章

    46838

    浏览量

    237498

原文标题:人工智能繁荣的背后

文章出处:【微信号:D1Net08,微信公众号:AI人工智能D1net】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    使用LMV358进行电压跟随设计的时候,输入3.3V时输出仅有2.7V左右并不能实现轨到轨输出啊?

    大家好,问下: 在使用TI的LMV358进行电压跟随设计的时候,当输入3.3V时(供电电压=3.3V),输出仅有2.7V左右,并不能实现轨到轨输出啊?是我理解问题还是芯片本身问题?
    发表于 09-10 06:21

    如今火热的AI芯片到底是什么

    和运用的主流方式,目前通用的CPU可以拿来执行AI算法。但是因为内部有大量的非运算逻辑,而这些指令级对于目前的AI算法来说是完全用不上的,所以CPU
    的头像 发表于 09-06 10:10 525次阅读

    为什么改变反馈电阻并不能增加带宽,在70MHz后就急剧衰减?

    为什么改变反馈电阻并不能增加带宽,在70MHz后就急剧衰减,这个是不正常的。但是无法找出原因。
    发表于 08-23 07:54

    OPA695电路和测试参数如图,控制同相端电压并不能控制电流是为什么?

    OPA695电路和测试参数如图,运放同反相端电压并不相等(没有虚短),反相端出现超大电流(没有虚断),控制同相端电压并不能控制电流。求解
    发表于 08-09 06:15

    求助,关于Aurix TC32 GTM复位问题求解

    。 我曾尝试在重置前禁用 GTM 及其时钟,但这并不能解决我的问题。 我肯定漏掉了什么简单的东西。用户指南中提到,在重新编程配置寄存器时需要小心谨慎。 部分名称\"一般来说,程序员在运
    发表于 07-23 08:23

    平衡创新与伦理:AI时代的隐私保护和算法公平

    成了一把双刃剑,其锐利的一面正逐渐指向我们的核心价值。面对这些挑战,制定一套有效的AI治理框架和隐私保护机制变得迫在眉睫。 确保AI决策的透明度是解决这些问题的关键一步。透明度不仅要求公开算法的运作
    发表于 07-16 15:07

    modustoolbox3.0打开不了设备配置器 ,一直在转圈圈怎么解决?

    我的modustoolbox 打开不了设备配置器 ,一直在转圈圈。我尝试卸载重装,但是并不能解决我的问题
    发表于 07-04 06:46

    使用ADF2.3的opus编码时发现,opus的输出并不流畅,数据输出卡顿,为什么?

    = 1 bit_rate = 6000 complexity = 0 在raw中的数据并不能实时输出,raw的ringbuf输出部分数据后会有几百个ms的空闲。 感觉是opus编码器内部进行了较大深度的缓存?是否有解决实时性问题的方案?
    发表于 06-28 07:45

    电气设备的交流耐压实验不能判断什么

    交流耐压试验是一种对电气设备进行高压测试的方法,主要用于评估设备的绝缘性能。然而,尽管交流耐压试验可以提供有关设备绝缘性能的重要信息,但它并不能判断所有可能影响设备性能的因素。 引言 在电力系统中
    的头像 发表于 06-05 16:42 529次阅读

    主流边缘AI算法,在安防、零售、交通等领域的应用

    边缘AI可以应用在哪些场景实现哪些功能。   市面上主流的边缘AI算法应用   目前市面上比较主流的边缘AI
    的头像 发表于 05-13 01:56 2891次阅读

    请问h7b0VB误烧录750VB程序后如何修复?

    的信息,并且在卡一定时间后提示under read over protection,按照提示进行解除操作,并不能解决问题。 请问,这个芯片还能恢复吗?
    发表于 03-29 09:11

    只要CTS引脚保持高电平,CYW20706上的BTSDK PUART驱动器就会阻止整个系统,这准确吗?

    数据)时,CYBT 会冻结并完全没有响应。 在其 CTS 引脚被拉高 4 秒钟后,系统看门狗计时器会使其重新启动。 虽然禁用系统监视计时器会阻止 CYBT 重新启动,但它并不能解决潜在的问题。 我
    发表于 03-01 11:31

    为什么半导体行业试图取代 FinFET?

    纳米片晶体管并不能拯救摩尔定律,也不能解决代工厂在最先进工艺节点上面临的所有挑战。为了克服这些问题,代工厂正在寻求各种创新,例如背面供电(BSPD),以在节省功耗的同时从晶体管之间的互联中获得更多性能。
    发表于 01-22 10:47 680次阅读
    为什么半导体行业试图取代 FinFET?

    CM0P_BLESS_OTA出现BLE堆栈断开连接问题怎么解决?

    API 没有报告错误,BLE 堆栈也将根本无法运行。 所以它说它在做广告,但实际上没有发送任何广告包。 有趣的是,重置(通过 swd)并不能解决这个问题。它仍然说它从 API 结果中正常工作,但它
    发表于 01-19 07:38

    关于工业AI应用与人才培养的调研结果

    在这个结果中,有一些指向了“AI是未来方向,需预先技术储备”,说明重视AI是一种行为,但也同时说明另一个隐藏的可能,即,并非有显著的需求支撑,而是为了AIAI的潜在可能。当然,这也
    的头像 发表于 12-05 15:58 534次阅读
    关于工业<b class='flag-5'>AI</b>应用与人才培养的调研结果