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电子发烧友网>电子资料下载>传感与控制>人工智能的定义和用途分析及人类的思考

人工智能的定义和用途分析及人类的思考

2017-09-20 | rar | 0.1 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  “人工智能”一词最早是在1956被提出,曾经是那么遥不可及,如今这一概念已经火遍全球。百度董事长李彦宏就曾表示:“我认为未来的机会在于人工智能。”

  在全球科技巨头们的热情追捧下,人工智能的关注度一路高歌猛进。谷歌、Facebook、微软、亚马逊等国外科技巨头都已进军人工智能领域。国内以BAT(百度、阿里巴巴和腾讯)为代表的互联网企业也不落其后,纷纷抢滩。

  毫无疑问,现在“人工智能”已经成为了科技界最时髦的词汇。我们可以看到AI这个词出现在各种你所能想象得到的电子产品上,从牙刷到电视无所不具。但是,请不要这么滥用AI概念。

  “人工智能”定义易混淆

  如今,我们经常能看到有人把人脸识别、语音识别之类的计算机技术称之为“人工智能”;或是发布的一件带有一定可对数据进行分析处理的产品就称之为“人工智能产品”。所谓的“人工智能”技术到底是不是如此轻易就能够应用在各个方面呢?近日,清华大学教授、IEEE Fellow王志华在接受媒体采访时表示:“几乎现在所有AI,到现在为止都是胡扯!”这番话实在是惊人。王志华认为,人们想要飞,才会有飞机;人们要实现飞的梦,才会发明飞机并不断改善;人们要吃,才会打猎、种粮食、养牛羊;人们要算的更快更号,才有了英特尔,才有了CPU。目前AI可知的应用就只有图像解析,不管是安防还是互联网传递领域,只要是可知的应用,那就老老实实的说你在做应用、在做图像解析,而不要吆喝着所谓的“人工智能”。事实上,王志华教授的观点并非不认可AI技术的存在,只是因为太多人混淆了“人工智能”的定义,滥用“人工智能”的概念。

  与王志华教授持有相同观点的斯坦福大学的人工智能专家Michael Webb也曾表示,人们经常把“人工智能”与“机器学习”混为一谈。机器学习有一个被广泛认可的定义:一些通过使用数据(通常是大量数据集合)来学习特定事物的计算机算法。它们所学习的可以是物体识别、图像识别,也可以是阅读法律文件等等。而人工智能应该分开来理解。“人工”意味着它需要被计算机控制,或者是我们创造出来的某些东西。“智能”可以被定义成人类能够做到的任何事情,以一些较为抽象的术语来表示。

  “人工智能”为何遭滥用

  知名信息技术研究和分析公司Gartner研究副总裁Jim Hare曾对“人工智能”概念遭滥用的原因做过分析,他认为随着人工智能加快成熟度周期,人工智能市场利益空间巨大,使得许多软件供货商均想在此分一杯羹。但不幸的是,大多数供货商只专注于制造和营销人工智能为基础的产品,扯着“人工智能”的大旗,却没有以了解需求、潜在用途和对客户的业务价值为出发点。

  有个词语,叫做“漂绿”,意思是企业为了商业利益而夸大自家的产品或者行为对环境保护的付出。与“漂绿”类似,很多的企业都处于这种“漂人工智能”行为下。越来越多新创企业声称自己可以提供人工智能产品,拥有一流人工智能技术,但大多都是引用现有的技术,套上个不同的外壳,却没有营造任何真正的差异化,造成买家混淆。

  “AI之所以这么火,可能大部分因为阿尔法狗,而阿尔法狗也只是一种在围棋上的技术应用而已,只是被某些有钱的人、动机不纯的人炒作起来了而已。”王志华教授在接受采访时表示。的确,自从阿尔法狗一战成名之后,“人工智能”便被推上风口浪尖。随之而来的是铺天盖地的报道,“人工智能”作为一个能激发大众无限幻想的概念,加上各类媒体在传播的过程中的大肆鼓吹,从而一发不可收拾。

  AI热潮下应保持冷思考

  今年7月发布的《乌镇指数:全球人工智能发展报告2017》显示,2012~2016年,全球人工智能企业新增5154家,是此前12年的1.75倍。全球人工智能融资规模达224亿美元,占2000~2016年累积融资规模的77.8%。仅2016年的融资规模就达到92.2亿美元,是2012年的5.87倍,与2000~2013年累积融资规模相当,由此可见人们对“人工智能”的关注程度。

  业界都以为人工智能的热度在2016年便达到了顶峰。但是随着2017年阿尔法狗再胜柯洁等事件的影响,人工智能又一次活跃起来。针对人工智能发展的热潮,人们仍应该保持冷思考。中国科学院副院长谭铁牛曾用“有智能没智慧,有智商没情商,会计算不会算计,有专才无通才。”这句话一针见血的描述了当前人工智能的发展水平。“人工智能”能被人们广为知悉,更多的原因,在于它的技术层面更深,应用层面更广,这并不代表它已发展成为了一门成熟的学科。

  也正是因为人工智能技术发展只是初步开始,各项技术指标都没有固定标准对其加以限制,因此导致了“人工智能”概念的滥用。作为全球共同追逐的目标,虽然目前语音识别、自动驾驶等专用人工智能技术已取得突破性进展,但通用人工智能的研究与应用依然任重道远。

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