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人工智能|未来生活中AI智能将无处不在!
来源:互联网   发布日期:2020-10-20 08:53:12   浏览:8051次  

导读:但是,东边不亮西边亮,2016年3月,AI技术终于在神经网络流派的推动下,制造了个大新闻。 这件事情可以说是家喻户晓,而这件事情,也成为了AI威胁论拥趸者必然要提到的大事件。 2016年3月,AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4...

但是,东边不亮西边亮,2016年3月,AI技术终于在神经网络流派的推动下,制造了个大新闻。

这件事情可以说是家喻户晓,而这件事情,也成为了AI威胁论拥趸者必然要提到的大事件。

2016年3月,AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜;2016年末AlphaGo在国内围棋对战网站上注册了账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩;2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3比0的总比分获胜。

不仅仅是围棋,在各类逻辑游戏上,AI在近几年都依次击败了各类游戏的顶尖人类选手,而人工智能之所以能做到这些事情,其核心能力就在于它们能够做到“自我学习、进化升级”。

伴随着人工智能自我学习以及进化能力全面的突破,在AI的应用层面,就出现了百花齐放的场景。

对于人工智能的发展现状,社会上存在一些“炒作”。比如说,认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶,等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。

实际上,这种论调的核心问题还是因为大众对AI的不了解所导致的。从可应用性看,人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务(比如下围棋)的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单,形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。

通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统,能举一反三、融会贯通,可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题,可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。

目前,虽然专用人工智能领域已取得突破性进展,但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远。

尤其是人工智能领域的大量研究集中在深度学习,但是深度学习的局限是需要大量人工干预,比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等,没有人工的干预,人工智能就会变成“人工智障”。

但是从目前市场的情况看来,在短时间内的未来。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟,对生产力和产业结构产生革命性影响,并推动人类进入普惠型智能社会。我们在未来,必然会进入到被AI包围的环境。

最后,我们再聊聊全球目前的AI竞赛趋势:

2018年4月,欧盟委员会计划20182020年在人工智能领域投资240亿美元;

法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》,目的是迎接人工智能发展的新时代,使法国成为人工智能强国;

2018年6月,日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。

美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势,确保美国打赢未来战争。

俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”,让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。

不论如何,AI必将是人类社会发展必须的进程,不论未来如何,AI终将渗透到每个人的生活,就如同互联网一样……

本期完

编者注:在制作这一期内容时,我们收集了有人工智能的相关知识和人工智能在现实生活中的应用 ,用漫画的形式展现给大家,在此表示衷心的感谢,谢谢。

此外,我们在做人工智能系列漫画时,也搜寻了国内外部分文献,大家如果对人工智能想要有更深入的了解,可以在公众号对话界面留下你的联系方式,找小智来领取这些资料哦~

引用文献:[1]刘建平,张天昱,李伟,李智远. 面向全球覆盖、随遇接入的测运控服务构想[A]. 2020:6.

[2]陈香敏,魏伟,吴莹. “文化+人工智能”视阈下文化创意产业融合发展实践及路径研究[A]. 2020:4.

[3]刘桐. 人工智能在现代风险导向审计中的应用研究[A].2020:4.

[4]孙青锋.人工智能时代机器人教育价值与特征浅谈[J]2020,39(10)

[5]崔雷,叶怡雄.人工智能在财务信息化中的应用场景初探[J].中国乡镇企业会计,2020(10):201-202.

[6]周卓华.人工智能技术发展对就业的影响及应对[J/OL].重庆社会科学:1-11[2020-10-16].

[7]Wang Di,Yuan Sanyi,Wang Shangxu. Automatic velocity picking and NMO correction based on adaptive threshold constrained unsupervised clustering[A]. 2020:4.

[8]Shao Min,Zhu Hong,Gao Yan,Cheng Dongsheng. Research and Application of Walkaway VSP Migration Imaging Technology in Liaohe Area[A].,2020:3.

写在最后

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