如何走向真正的人工智能平台首页?

2020-04-14 作者:研发中心   |   浏览(95)

“人工智能”这个被一时间带火的“热词”,已成为当下最火热的产业之一,从苹果Siri到谷歌的AlphaGo等,AI的大规模运用,将给当下的社会生产力带来爆炸式的增长,我们曾经憧憬的未来世界,都在人工智能的撬动下,已悄然掀开了序幕。

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人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,也是当前各路资本关注的焦点领域。以特色产业和新兴产业集聚为主要特征的特色小镇,是我国城镇化进程中的全新尝试和探索,也蕴藏着巨大的市场机遇。

导语:人工智能自1956年诞生以来,历经艰辛与坎坷,取得了举世瞩目的成就,与机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别和机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。特别是2016年,AlphaGo与韩国棋手李世石比赛,最终以4∶1的战绩取得了人机围棋对决的胜利。有“深度学习三巨头”之称的本吉奥、杨立昆、欣顿共同获得了2018年ACM的图灵奖,以表彰他们为当前人工智能的繁荣发展所奠定的基础。人工智能再一次成为社会关注的焦点和世界高技术竞争的战略重点。今天我们就带领大家简要回顾人工智能60余年的发展历程。

为了充分利用并推广人工智能,实现与人工智能的沟通,首先我们需要抓住人工智能的本质。

节选自《人工智能导论》

什么叫人工智能?迄今有许多定义。智能这个词已经变得很大众化随处可见,那什么是真正的人工智能?这个问题比较大,但还是可以说清楚。

作者:史忠植 王文杰 马慧芳

人工智能也就是人造的智能。意识不是人造的,其中的自我意识可感知整体的自我,并与自我之外的环境清晰分隔,是“生命存在”的主要体感。意识的物质基础仍然是生物神经元及其脉冲编码,是遍历整合大脑中各功能模块、皮层各通道之巨量神经回路集体投射的结果。

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人工智能使得推荐引擎人性化,提高物流引擎的准确性,并增强聊天机器人引擎的亲切程度。学习新语言(Duolingo),制定新的晚餐计划(Replika),让摄影再度流行(Prisma),这些都是我们的商业伙伴引入人工智能后所迸发的潜力。

人工智能的定义

我们对人工智能的计划

伴随着大数据、云计算、深度学习等技术的发展,又一次掀起人工智能的浪潮,人工智能成为极具挑战性的领域。

在半监督、无监督深度学习方法突破之后,很多行业应用包括人工智能场景研发都会快速推进。实际应用时我们一般都通过数据迭代、算法迭代向前推进。

1956年,四位年轻学者麦卡锡、明斯基、罗彻斯特和香农共同发起和组织召开了达特茅斯夏季专题讨论会,研究用机器模拟人类智能。在讨论会上,麦卡锡提议用人工智能作为这一交叉学科的名称,定义为制造智能机器的科学与工程,标志着人工智能学科的诞生。半个多世纪来,人们从不同的角度、不同的层面定义人工智能。

如果我问你怎么建房子,你会想到一系列的步骤。当问及如何验证一个公司的技术安全范围时,你脑海中就会立即涌现出各种行动步骤。当你去巴西度假的时候,你就会迅速而清晰想到在沙滩上前行的方法。

  1. 类人行为方法

当然我们谈论的主题并非建造房屋、创建安全范围,或是安排假期。我们讨论的重点是如何把强大的人工智能介绍给商业领域的佼佼者、科学家以及医学专家。我们从哪里开始着手呢?我们第一步应该做什么呢?

1950年,图灵提出图灵测试, 并将“计算"定义为:应用形式规则,对未加解释的符号进行操作[Turing 1950]。图1给出了图灵测试的示意图,将一个人与一台机器置于一间房间中,而与另外一个人分隔开来,并把后一个人称为询问者。询问者仅根据收到的答案辨别出哪个是计算机,哪个是人。如果询问者不能区别出机器和人,那么根据图灵的理论,就可以认为这个机器是智能的。

迈向人工智能的三个步骤

图1 图灵测试

人工智能可以分为两类:(1)思维过程和推理(2)行为。无论你是更倾向于数学和工程学方面(理性主义者)还是更接近以人为本的方法(行为),人工智能的核心是试着理解人类的思维方式。

图灵测试具有直观上的吸引力,成为许多现代人工智能系统评价的基础。如果一个系统已经有可能在某个专业领域实现了智能,那么可以通过把它对一系列给定问题的反应与人类专家的反应相比较来对其进行评估。

第一步:企业决定探索何种人工智能。

  1. 类人思维方法

(1)人性化思维:能像人类一样思考的系统

1978年贝尔曼提出人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化[Bellman 1978]。主要采用的是认知模型的方法----关于人类思维工作原理的可检测的理论。

(2)人性化行为:能像人类一样行动的系统

1990年,纽厄尔把来自人工智能的计算机模型与来自心理学的实验技术相结合,创立一种精确而且可检验的人类思维方式理论SOAR[Newell 1990],希望该解题结构能实现各种弱方法。SOAR是 State, Operator and Result的缩写,即状态,算子和结果之意,意味着实现弱方法的基本原理是不断地用算子作用于状态,以得到新的结果。基于记忆和意识,作者提出了心智模型CAM[史忠植 2006]。

(3)理性思维:理性思考的系统

  1. 理性思维方法

(4)理性行为:理性行动的系统

1985年,查尼艾克和麦克德莫特提出人工智能是用计算模型研究智力能力[Charniaket et al. 1985]。这是一种理性思维方法。一个系统如果能够在它所知范围内正确行事,它就是理性的。古希腊哲学家亚里士多德是首先试图严格定义“正确思维”的人之一,他将其定义为不能辩驳的推理过程。他的三段论方法给出了一种推理模式,当已知前提正确时总能产生正确的结论。例如:专家系统是推理系统,所有的推理系统都是智能系统,所以专家系统是智能系统。

第二步:确定人工智能计划的意图。

4.理性行为方法

人性化思维(认知建模)将人工智能与模型相结合——就像神经生理学实验那样。在认知科学领域的实际实验依赖于对人类或动物的观察和调查。人性化行为(图灵测试)试图在零智力和令人满意的智力之间建立一条界限。理性思维能抓住计算机语言中的“正确思维”。编程逻辑难度很大,是因为非正式的知识不能很好地转化为正式的符号。理性行为是有关于行动的行为。代理执行行为,“理性代理”可以自主操作,适应变化和进化(学习型智能)。

尼尔森认为人工智能关心的是人工制品中的智能行为[Nilsson 1998]。这种人工制品主要指能够动作的智能体。行为上的理性指的是已知某些信念,执行某些动作以达到某个目标。智能体可以看作是可以进行感知和执行动作的某个系统。在这种方法中,人工智能可以认为就是研究和建造理性智能体。

第三步:确定所需能力。

简言之, 人工智能可以定义为用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人类智能和行为, 实现机器智能。长期来认为人工智能是计算机科学的一个分支。随着智能科学的兴起,人工智能是智能科学的一个分支。

人性化思维能力:

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(1)观察

人工智能的发展史

(2)匹配人类行为

人类对智能机器的梦想和追求可以追溯到三千多年前。早在我国西周时代,就流传有关巧匠偃师献给周穆王艺伎的故事。东汉张衡发明的指南车是世界上最早的机器人雏形。

(3)解决问题的推理方法

古希腊斯吉塔拉人亚里士多德(公元前384 年-公元前322 年) 的《工具论》,为形式逻辑奠定了基础。布尔创立的逻辑代数系统,用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则,被后世称为“布尔代数”。这些理论基础对人工智能的创立发挥重要作用。

(4)解决问题

1936年图灵创立了理想计算机模型的自动机理论,提出了以离散量的递归函数作为智能描述的数学基础,给出了基于行为主义的测试机器是否具有智能的标准,即图灵测试。

(5)模拟人类思维的计算机模型

1943年,心理学家麦克洛奇(McCulloch W S) 和 数理逻辑学家皮兹 (Pitts W) 在《数学生物物理公报 (Bulletin of Mathematical Biophysics)》上发表了关于神经网络的数学模型[McCulloch et al. 1943]。这个模型,现在一般称为M-P 神经网络模型。他们总结了神经元的一些基本生理特性,提出神经元形式化的数学描述和网络的结构方法,从此开创了神经计算的时代。

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