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从科幻小说到可实现的科学事实人工智能

2021-11-06 09:03:42   来源:
导读 人工智能的思想已经存在了几千年。关于AI的故事遍布历史,遍布世界。严格(周朝,公元前1023-957年)创造了机器人。达芬奇建造了一个机械骑士

人工智能的思想已经存在了几千年。关于AI的故事遍布历史,遍布世界。严格(周朝,公元前1023-957年)创造了机器人。达芬奇建造了一个机械骑士。曾经是梦想或幻想的虚构人物现在已经成为发展中的现实。

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亚里士多德(公元前384-322年)提出了我们可以称之为简单的概念:三段论。从根本上说,它依靠逻辑和推理得出结论。如果A=B and B=C,这就是A=C的思想。利用我们所拥有的真理来预测结果的能力是革命性的。今天,我们仍然在使用它,而没有真正意识到它的突破意义。积木,比如三段论,把我们带到了21世纪的AI。

技术能力推动了人工智能向功能现实的指数级增长,超越了理论模型。今天,我们使用各种技术来实现各种智能水平的人工智能。自从约翰麦卡锡(和他的团队)在1955年首次提出人工智能这个术语以来,我们已经取得了巨大的进步。从那以后,我们的技术得到了发展,我们对AI的定义和对其潜力的理解也在不断发展。欢迎,虽然我们取得了进步,但我们只是冰山一角。人工智能主要有四大类,未来可能还会更多。今天,我们只处于第二类的尖端。

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我相信这就是今天。机器可以回顾过去,决定未来,了解周围的环境。自动驾驶汽车就是II型AI的一个例子。这些车辆无需人工输入即可感知环境并导航。让我们仔细看看当前的第二类应用:

自动化(a)有许多定义。让我们坚持最基本的一条。当机器处理人类通常执行的特定活动时,自动化就发生了。自动化的一个例子是现代家庭安全系统,它可以联系当局,并在发生火灾时触发自动喷水灭火系统。

机器学习(ML)这是AI的一个应用,它使系统能够自动学习,并随着时间的推移改进其学习,而无需显式编程。这些系统专注于开发能够自己访问和使用数据的计算机程序。今天的语音识别系统,如Siri和Alexa,使用MI和深度神经网络来模仿人类的反应。随着他们的进步,这些系统将学会理解导致自然语言处理的语言的细微差别和语义。

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预测(PA)根据其应用,PA使用各种统计模型和机器学习技术来分析当前和历史事实进行预测。广义来说,是用来预测未来未知的事件;然而,PA可以应用于任何类型的假设预测。PA的一个常见例子是使用欺诈检测,这在金融机构中最为常见。

自然语言处理——计算机处理和分析语言的能力。虽然我们在这个领域取得了很大的进步,但还有很长的路要走。这种特殊类型的AI一直是一个挑战,这并不奇怪。语言极其复杂。想想你过去可能参加过的任何语言课程。是的,英语或语法课很重要。这种AI极难实现。人工智能将需要理解“适当”和“口语”的短语和句子。尽管面临挑战,但谷歌、微软、苹果和亚马逊等公司仍在大力投资自然语言处理。

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