什么是人工智能?

“具有执行感知功能(例如感知,学习,推理和解决问题)的能力的机器被认为拥有人工智能。当机器具有认知能力时,就会存在人工智能。 判断AI的基准是涉及推理、语音和视觉是否接近或达到人类水平。”

弱AI(Narrow AI):当机器可以比人类更好地执行特定任务时。

通用AI(General AI):人工智能可以以与人类相同的精度水平执行任何智力任务时达到通用状态。

强AI(Strong AI):当AI在许多任务中都能击败人类时,它就是强AI。

如今,人工智能已在几乎所有行业中使用,为所有大规模集成人工智能的公司提供了技术优势。麦肯锡认为,与其他分析技术相比,人工智能有潜力创造6000亿美元的零售价值,为银行业带来50%的增量价值。在运输和物流领域,潜在收入增长了89%以上。

具体来说,如果企业将AI用于其营销团队,则可以使平凡而又重复性的任务自动化,从而使销售代表可以专注于诸如建立关系,培养领导等任务。企业可以使用AI分析和推荐来制定制胜战略。

简而言之,人工智能提供了一种尖端技术来处理人类无法处理的复杂数据。 AI将多余的工作自动化,使工人可以专注于高水平的增值任务。大规模实施AI可以降低成本并增加收入。

如今,人工智能已成为流行语,尽管这个术语并不新鲜。 1956年,一群来自不同背景的前卫专家决定组织有关AI的夏季研究项目。 四个聪明的人领导了这个项目。 John McCarthy(达特茅斯学院),Marvin Minsky(哈佛大学),Nathaniel Rochester(IBM)和Claude Shannon(贝尔电话实验室)。该研究项目的主要目的是解决“原则上可以精确地描述出学习的每一个方面或智能的任何其他特征,从而可以制造出机器来对其进行仿真”。

2)如何将计算机编程为使用某种语言?

这导致了可以创建智能计算机的想法。 充满希望的新时代开始了-人工智能

人工智能可以分为三个子领域:

机器学习是研究从示例和经验中学习的算法的艺术。机器学习基于这样的想法,即数据中存在一些已识别的模式,可用于将来的预测。与硬编程规则的区别在于,机器会自行学习以找到此类规则。

深度学习是机器学习的一个子领域。深度学习并不意味着机器学习更多的深入知识;而是意味着机器使用不同的层从数据中学习。模型的深度由模型中的层数表示。例如,用于图像识别的Google LeNet模型有22层。在深度学习中,学习阶段是通过神经网络完成的。神经网络是一种结构,其中各层相互堆叠。

六、人工智能与机器学习

我们大多数的智能手机,日常设备甚至互联网都使用人工智能。想要宣布其最新创新的大公司通常会交替使用AI和机器学习。但是,机器学习和AI在某些方面有所不同。

AI(人工智能)是训练机器执行人类任务的科学。这个术语是在1950年代发明的,当时科学家开始研究计算机如何自行解决问题。

人工智能是一台具有类人特性的计算机。它可以轻松,无缝地计算我们周围的世界。人工智能是计算机可以执行相同操作的概念。可以说,人工智能是模仿人类能力的大型科学。

机器学习是AI的一个独特子集,它可以训练机器如何学习。机器学习模型会寻找数据中的模式,然后尝试得出结论。简而言之,无需人工对机器进行编程。程序员提供了一些示例,计算机将从这些示例中学习如何做。

七、AI都在哪里使用?

人工智能具有广泛的应用:

人工智能用于减少或避免重复任务。例如,AI可以连续重复任务,而不会感到疲劳。实际上,人工智能永远不会停止,对执行的任务无关紧要。

人工智能改善了现有产品。在机器学习时代之前,核心产品是建立在硬编程规则之上的。公司引入人工智能来增强产品的功能,而不是从头开始设计新产品。你可以想到一些社交平台的照片。几年前,你必须手动标记朋友。如今,在AI的帮助下,社交平台给你推荐朋友。

从市场营销到供应链,金融,食品加工等行业,人工智能被广泛应用。根据麦肯锡的一项调查,金融服务和高科技通信在AI领域处于领先地位。

八、为什么AI蓬勃发展?

自90年代以来,随着Yann LeCun的开创性论文出现了神经网络。但是,它在2012年左右开始变得出名。对其受欢迎程度的三个关键因素解释为:

机器学习是一个实验领域,这意味着它需要有数据来测试新的思想或方法。随着互联网的繁荣,数据变得更加易于访问。此外,像NVIDIA和AMD这样的大公司也为游戏市场开发了高性能的图形芯片。

在过去的二十年中,CPU的功能爆炸性增长,使用户可以在任何笔记本电脑上训练小型的深度学习模型。但是,要处理用于计算机视觉或深度学习的深度学习模型,你需要一台功能更强大的机器。多亏了NVIDIA和AMD的投资,新一代GPU(图形处理单元)才问世。这些芯片允许并行计算。这意味着机器可以在多个GPU上分离计算以加快计算速度。

例如,使用NVIDIA TITAN X,需要花两天的时间来为传统CPU训练数周的ImageNet模型。此外,大公司使用GPU集群通过NVIDIA Tesla K80训练深度学习模型,因为它有助于降低数据中心成本并提供更好的性能。

深度学习是模型的结构,而数据则是使其活跃的基础。数据为人工智能提供动力。没有数据,什么也做不了。最新技术已经突破了数据存储的界限。在数据中心中存储大量数据比以往任何时候都更加容易。

互联网革命使数据收集和分发可用于馈送机器学习算法。如果你熟悉Instagram或其他任何带有图像的应用程序,则可以猜测它们的AI潜力。这些网站上有数以百万计的带有标签的照片。这些图片可用于训练神经网络模型以识别图片上的对象,而无需手动收集和标记数据。

人工智能与数据结合是新的黄金时代。数据是任何公司都不应忽视的独特竞争优势。 AI从你的数据中提供最佳答案。如果所有公司都可以使用相同的技术,那么拥有数据的公司将比其他公司具有竞争优势。举个例子,世界每天创造约2.2 EB,即22亿千兆字节。公司需要异常多样化的数据源,以便能够找到模式并进行大量学习。

硬件比以往任何时候都更加强大,可以轻松访问数据,但是使神经网络更可靠的一件事是开发了更精确的算法。初级神经网络是没有深度统计特性的简单乘法矩阵。自2010年以来,在改善神经网络方面取得了令人瞩目的发现。人工智能使用渐进式学习算法来让数据进行编程。这意味着,计算机可以自学如何执行不同的任务,例如发现异常,成为聊天机器人。

人工智能和机器学习是两个令人困惑的术语。人工智能是训练机器模仿或复制人类任务的科学。科学家可以使用不同的方法来训练机器。在AI时代的初期,程序员编写了硬编程的程序,即键入机器可以面对的每一种逻辑可能性以及如何响应。当系统变得复杂时,很难管理规则。为了克服这个问题,机器可以使用数据来学习如何处理给定环境中的所有情况。

拥有强大的AI的最重要功能是拥有足够多的数据,并且异构性强。例如,一台机器只要有足够的单词可以学习就可以学习不同的语言。AI是新的尖端技术。麦肯锡估计,人工智能可以以至少两位数的速度推动每个行业的发展。


导读:在东西方神话中,上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能;而到了中世纪的欧洲,古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动;直到 20 世纪 40 年代,来自数学,心理学,工程学,经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。

而今,全球共有近千家人工智能公司遍及 62 个国家的十余个产业,国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销,这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。那么,关于人工智能,你究竟了解多少?在下一个产业浪潮到来之前,我们到底又应该关注什么?

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。无论是从各种智能穿戴设备,还是各种进入家庭的陪护、安防、学习机器人,智能家居、医疗系统,这些其实都是人工智能的研究成果以及带给我们的人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。无论是从各种智能穿戴设备,还是各种进入家庭的陪护、安防、学习机器人,智能家居、医疗系统,这些其实都是人工智能的研究成果以及带给我们的生活方式的改变。生活方式的改变。

人工智能的工作原理是什么??

拿大家都比较熟知的人工智能代表来说,不管是战胜围棋大师李世石的“阿尔法狗”,还是战胜世界冠军棋手朴廷桓等人的“Master”,还是在《最强大脑》上表现惊人的机器人“小度”,其实它们的工作原理都是计算机通过语音识别、、读取知识库、人机交互、物理传感等方式,获得音视频的感知输入,然后从大数据中进行学习,得到一个有决策和创造能力的大脑。利用大数据+强计算+新来对当前面临的一些情况做出反应与处理。

人工智能是否真的会取代人力?

肯定有人会问“人工智能技术这么厉害,是否能代替人力吗?”李开复老师提出,人工智能技术在未来发展的过程中,可能会成为科幻片中的那种非常灵活的,能代替人类工作的聪明家伙,也有可能会成为跟人类相辅相成,共同发展的好伙伴。但是,取代重复性高、低技能、单一型的工作岗位是必然的。虽然未来很多低技能的工作岗位会被人工智能技术代替,但是也不必过分惶恐人工智能技术的发展。杰瑞·卡普兰提出,在人工智能的发展过程中可以构建一个适用于人机共生的新生态。机器人做机器人该做的,而人的价值有他的去向,可以变为更好的去操作机器人社会价值和财富,或者也可以把精力放在更多人类有天赋的地方。

人工智能技术会“威胁”人类的生存吗?

霍金先生曾经警告过人类,“人工智能可能通过核战争或生物战争摧毁人类”,需要人类组成某种形式的“世界政府”来防范人工智能带来的威胁。所以人工智能技术的发展会威胁到人类的生存吗?有相关人士分析,霍金先生提出的这一警告也许并不是针对人工智能技术本身,而是担心有些国家会利用人工智能技术搞破坏,所以需要组成相应的“世界政府”来规范发展。就跟“世界贸易组织”是一个性质。而且德国政府提出的“工业4.0”还希望利用人工智能技术,提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂,在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴,促进社会进步与发展。所以继续发展人工智能是必然的,但是怎么发展,会不会真的有一天会威胁到人类,就需要去制定一些规则了,并遵守这些规则了。

中国人工智能技术行业的情况?

1、中国人工智能行业市场情况和前景预测

据前瞻产业研究院数据,中国2017年人工智能产业规模大概为135亿元,2018年大概为203亿元,同比增长50%。同时,据《全球人工智能发展报告2016》显示,中国人工智能专利申请数累计达到15745项,列世界第二;人工智能领域投资达146笔,列世界第三。中国人工智能产业实力不容小觑,前途无量。

2、中国人工智能技术应用领域

(1)计算机视觉领域:目前国内人工智能应用中,计算机视觉类的应用最多。

(2)智能机器人领域:人工智能技术也服务于国内的服务类机器人和无人机,比如目前市场上的无人机拍摄、定位,服务机器人的安防、陪护、教育、聊天、家居等应用功能都是通过人工智能技术实现的。比如小岚家的雷达就能帮助机器人建图、定位与行走。

3、中国人工智能行业还需要努力的地方

(1)促进技术的不断进步,摆脱低智时代,关注新的算法。对于人工智能技术来说,算法层次是技术关键,只有在核心算法领域有绝对优势的公司,在未来的竞赛长跑中才有可能获胜。马化腾就在今年的两会中提出,只有不断的提升技术,才能在浪潮趋势来的时候把握住机会,做出别人做不出的东西,保持战略的制高点。

(2)持续的观念创新、制度创新、数据的开发和专项支持。同时,将数据和场景结合起来,才能推动人工智能技术的成熟。

(3)提升数据基础的竞争力。只要后台有充分的数据作为数据分析的基础,将来实现人、机器和各种生物之间的沟通都是可以实现的。

人工智能技术发展的前进之路还有很多需要大家共同努力的地方,希望能在未来的人工智能行业中看到更多逆天的应用,改变人类的生活方式和生活态度,人机合一,友好共处,出现现实中的“大白”。

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人工智能的奇葩状态在于每个人人都说人工智能,但从科学家到程序员其实没人能清楚定义人工智究竟是什么。这概念之所以那么难以清晰界定,主要原因是人类其实还没太弄清楚究竟什么是智能,自然也就无法从它所覆盖的内容来定义究竟什么是人工智能。既然不能由里往外定义什么是智能,那就需要换个思路,尝试从历史、社会、进化论的视角来定义它。

人工智能可以看成是没有欲望与激情的人

一般我们认为促使人生爆发出能量的本源动力有三项:欲望、理智与激情。这三项东西正好可以放在人的进化链条中,即使很早期的动物比如恐龙也会有饥饿感要寻找食物,需要交配来繁衍后代这类欲望,理智则一定要到人这种高级动物才清晰的体现出来,但确实是在大猩猩能用工具,蜜蜂能筑非常精巧的巢穴上这类事情上有所萌芽,而不是突然蹦出来的一种东西。对自然界进行感知、抽象、反思、推理的能力构成了理智,而理智是我们人类智能的基础。

只有理智还构不成我们现在这种复杂多变的社会,所以人还有很不理智比较激情的一面。只有在“为有牺牲多壮志,敢叫日月换新天”这类激情的推动下,人类才会产生自己的价值体系。这是很奇葩的一种状态,即会背离本能的欲望,也会背离一般理智。如果说保护自己的后代而牺牲自己还可以用本能来解释,那写先天下之忧而忧的范仲淹,写为天地立心、为生民立命的张载就完全不能用欲望和理智来解释,除非把这些人都定义成岳不群。这些都可以解释成激情带来的后果,激情构建了某种特别的价值体系,在那种价值体系下,有的东西比个人生死存亡更关键。

基于欲望、理智和激情所产生的一切东西都可以看成是人类智能的结果,针对于欲望的可以是爱情动作片也可以是宫心计,基于理智的可以是下棋或者物理,基于激情的可以是革命和创业。

那什么是人工智能呢?人工智能的终极状态也许是对人类理智和激情所产生的东西的终极复制和超越。短期看则要把激情所带来的那部分智能剔除掉,只是对人类理智部分的模仿和超越。怎么看人工智能都不会有人类的欲望,所以主要由欲望所驱动的领域应该可以成为人类的保留地,机器智能估计到地球毁灭也理解不了为什么很多人会那么喜欢看爱情动作片。

短期内人工智能也理解不了,为什么不同的人在相同的情形下会做不同的取舍,比如:有的人看到老人摔倒会扶,有的人则不会。

所以人工智能如果从外部进行定义,那就就是抽去了欲望和激情的人类。当然它不会像人这样灵与肉紧密的结合在一起,不可分离,而是基于硅和数字来实现远比人类强大的理性能力。它在速度和记忆上具有人所不可能具备的优势,一旦这种优势与高度发达的工业机器相结合,人工智能就可以调度起毁天灭地的力量。

也正因此考虑人工智能的发展会带来什么时,与其考虑人工智能会毁灭世界,就不如考虑世界突然多了许多只有理智,又具有近乎无限的记忆和运算能力的人最终会变成什么样子。虽然对接下来人工智能究竟会发展到什么程度现在还看不清楚,但如果把这事放到进化论的框架里,那就会对它必然会成产生信心,当然在此之前需要对进化论做点扩充。

达尔文的进化论即使在今天仍然很多人认为不值得相信,但不管相信或者不相信也没人能否认进化论对生物学、人类学、心理学、哲学的重大影响。很多旁证让我们必须相信各种生物间有这显然的进化上的关联,比如美国学者麦克林(Mclean)提出了三个脑层次的理论来解释大脑的构成,它说:第一层(最外层)是新皮质,它是尼人到智人阶段进化的产物,是智力、想象力、辨别力和计算力的发源地;第二层是新皮质下边的缘脑,它是从哺乳动物遗传下来的部分,控制着情感;第三层是缘脑里边的“爬行动物脑”,它是从爬行动物那里继承下来的部分,控制着人的一些体能的、无意识的行为。基因测序则说,人和斑马鱼的基因有87%是一样的,虽然人很讨厌苍蝇,但很不幸人和苍蝇的基因也大部分是相似的。这些事情都让我们潜在的去相信即使是人类自己也是经过漫长的进化变成今天这个样子的。

更有意思的事情,如果我们把视角拉的更高,那这个宇宙似乎也是在遵从着某种规律在进行从简单到复杂的进化。一般认为我们的宇宙起源于一场大爆炸,百度百科上对这场记载是这样:

大爆炸开始时:约150亿年前,极小体积,极高密度,极高温度,称为奇点。

大爆炸后10-43秒:约1032度,宇宙从量子涨落背景出现。

大爆炸后10-35秒:约1027度,引力分离,夸克、玻色子、轻子形成。

大爆炸后10-10秒:约1015度,质子和中子形成。

大爆炸后0.01秒:约1000亿度,光子、电子、中微子为主,质子中子仅占10亿分之一,热平衡态,体系急剧膨胀,温度和密度不断下降。

大爆炸后0.1秒后:约300亿度,中子质子比从1.0下降到0.61。

大爆炸后1秒后:约100亿度,中微子向外逃逸,正负电子湮没反应出现,核力尚不足束缚中子和质子。

大爆炸后13.8秒后:约30亿度,氢、氦类稳定原子核(化学元素)形成。

大爆炸后35分钟后:约3亿度,原初核反应过程停止,尚不能形成中性原子。

大爆炸后30万年后:约3000度,化学结合作用使中性原子形成,宇宙主要成分为气态物质,并逐步在自引力作用下凝聚成密度较高的气体云块,直至恒星和恒星系统。

王东岳先生曾经把宇宙的进化和生物的进化关联起来,这样可以看到非常奇妙的一种图景:

有人类这种智慧生命之前的宇宙似乎就是一个被设定了很多规则和常数的系统,中国人喜欢管这部分内容叫天道,哲学里则叫理念,神学叫上帝,佛教则叫梵,各种物质和生灵都在天道规则下生活,其内部也有食物链这样的东西来支持整个系统发展变化。老子认为,天道的根本特征是损有余而补不足。当智慧生命出现后,事情发生了大变化,因为人类不只在规则里生活,还创造规则,人的各种活动交织在一起就形成了社会,天道规则虽然也影响社会的走向,但社会总是更多的体现了人造的规则即人道,老子认为人道的根本特色是损不足而补有余。

每当审视宇宙的这种玄奇时,我们总是会觉得造物本身内蕴了一种意志,当我们去拷问究竟是什么设定了宇宙间的那些规则和常数时,就会出现各种对终极问题的想象与回答,虽然终极问题不可追溯和辨明,但有一种类似超然意志的东西存在则是无疑问的,如果相信这点,再回看生物的进化史,我们会很惊讶的发现,人类似乎是这种超然意志进行自我复制的产物。这样来看的话,人类进化的终点似乎就是再次复制自己,这事本身不可求证,但至少人是确实在做这件事情,五六十年来人类一直再尝试在机器里复制自己的智能,所以才有人工智能这一学科,人工智能也可以看成是宇宙级进化论的最新步骤。

前面我们曾经提到宇宙被设置了一些基本的物理规律和数(比如普朗克常数等),接下来在一个动态演化的过程里,人类出现了。由单细胞到多细胞、由爬行动物到哺乳动物、由古猿到人这样一个漫长的过程里,人的身上即集成了宇宙中机械的一面(18世纪有一派哲学家写了本书,名字就是《人是机器》),也形成了自己的意志。现在人类在重复这过程,先是有简单的机械,赋予他们动力,并通过方向盘这样的东西对这机器进行控制,接下来发现这种控制太麻烦,所以开始有数控的装置,驾驶上则开始考虑自动驾驶。认为人是机器的那派哲学家其实说反了,人不是机器,但机械性确实是人的部分属性。

到现在为止的软件本身就是固化的思维,但仍然只能处理已定义清楚的问题,所以这种复制深入下去,那就一定会转向到我们现在总说的强人工智能,强人工智能可以学习,认识世界的抽象特征,处理没被预先定义的东西。人的思维可以被分为两部分一部分是逻辑的,基于数理部分很容易搞定另一部分则是基于认知形成的模糊系统,牵涉到判断、想象等东西,这部分很难搞定,也正构成人工智能里需要被解决的核心问题。

把这种进化线路提炼出来那就是:

工具 -- 动力机械 -- 电脑 -- 弱人工智能(当前的软件) -- 强人工智能

所以说人工智能是抽去欲望与激情只保留理智的人类,它一定会来到世间。

这篇文章有点妖,确实也不是科学,虽然引入了些与科学相关的东西,但这确实一种有点意思的猜想。

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