人工智能带领人类从信息社会迈向智能社会

2020年02月19日12:02  来源:全球网
 

人工智能(AI)是指在机械上完成类似乃至超出人类的感知、认知、行动等智能的体系。与人类汗青上其他技巧革命比拟,人工智能对人类社会生长的影响能够位居前列。人类社会也正在由以计算机、通信、互联网、大年夜数据等技巧支撑的信息社会,迈向以人工智能为关键支撑的智能社会,人类临盆生活和世界生长格局将由此产生加倍深刻的改变。

人工智能分为能人工智能和弱人工智能。能人工智能,也称通用人工智能,是指达到或超出人类程度的、可以或许自适应地应对外界情况挑衅的、具有自我认识的人工智能。弱人工智能,也称狭义人工智能,是指人工体系完成公用或特定技能的智能,如人脸辨认、机械翻译等。迄今为止大年夜家熟悉的各类人工智能体系,都只完成了特定或公用的人类智能,属于弱人工智能体系。弱人工智能可以在单项上挑衅人类,比以下围棋,人类曾经不是人工智能的敌手了。

人工智能生长的根本思维和技巧途径有三种

人工智能研究任务起始于20世纪40年代,但其完全概念在1956年才正式登上汗青舞台,在美国达特茅斯学院举办的“人工智能夏季研究会”上提出。这个研究会的主题就是用机械来模仿人类进修和其他方面的智能,推动了人工智能起起伏伏、螺旋生长的过程。

第一个阶段,1956—1976年,基于符号逻辑的推理证明阶段。这一阶段的重要成果是应用布尔代数作为逻辑演算的数学对象,应用归结推理作为推理对象,生长了逻辑编程说话,完成了包含代数机械定理证明等机械推理决定计划体系。但在人工智能实际与办法对象尚不完全的早期阶段,以霸占认知作为目标明显不实在际,人工智能研究渐渐从高潮进入低谷。

第二个阶段,1976—2006年,基于人工规矩的专家体系阶段。这个阶段的重要停顿是翻开了知识工程的新研究领地,研制出专家体系对象与相干说话,开辟出多种专家体系,比如毛病诊断专家体系、农业专家体系、疾病诊断专家体系、邮件主动分拣体系等等。专家体系重要由知识库、推理机和交互界面构成,个中,知识库的知识重要由各范畴专家人工构建。但是,知识仅靠专家的手工表达完成,终不免挂一漏万,使得专家体系没法与人类专家与时俱进的进修才能相婚配,人工智能研究第二次进入瓶颈期。

第三个阶段,2006年至今,大年夜数据驱动的深度神经搜集阶段,也是深度进修风行的时代。人工神经搜集的生长,随着人工智能的生长起起伏伏。早期人们对其可以模仿生物神经体系的某些功能非常存眷,然则对复杂搜集的进修收敛性、结实性和快速进修才能一向难以掌握,直到上世纪80年代反向传播算法的创造和90年代卷积搜集的创造,神经搜集研究取得重冲要破。深度神经搜集办法走到前台,开启了人工智能新阶段。

自出生以来,人工智能生长的根本思维和技巧途径总的来讲有三种。

第一种途径是符号主义或许说逻辑学派,情势逻辑是其实际基本,主意人工智能应从智能的功能模仿动手,认为符号是智能的根本元素,智能是符号的表征和运算过程。前述第一个阶段和第二个阶段中,符号主义都是主导思维。

第二种途径是连接主义或许说神经搜集学派,起源于上世纪40年代,强调智能活动是由大年夜量简单(神经)单位经过过程复杂连接后并交运转的成果。其根本思维是:既然人脑智能是由神经搜集产生的,那就经过过程人工方法构造神经搜集,再经过过程练习产生智能。人工神经搜集是对生物神经搜集的笼统和简化。80年代神经搜集的隆盛和近年来鼓起的深度进修搜集,都是包含多层神经元的人工神经搜集。

第三种途径是行动主义或许说控制学派,又称退化主义。这个学派在上世纪80年代末、90年代初鼓起,思维泉源是上世纪40年代的控制论。控制论认为,智能来自智能主体与情况和其他智能主体相互感化的成功经历,是优胜劣汰、适者生计的成果。

机械进修是将来偏向,将人类从反复性休息中束缚出来

机械进修是上世纪80年代中期生长起来的人工智能新偏向。机械进修研究机械如何模仿或完成人类的进修行动,以获得新的知识或技能,或许根据情况自适应地调剂对策。机械进修可让机械经过过程对经历停止“归结”和“推理”而完成主动改进。

今朝,机械进修依然是人工智能研究的热点之一,包含深度进修的可解释性和可信性,加强智能体系的自进修和自适应才能,和无监督进修、多模态协同窗习、强化进修、毕生进修等新的机械进修办法。别的,推敲到数据安然和隐私保护,在数据加密或许部分加密的情况下若何进修,也是重要研究偏向之一。在深度进修海潮推动下,人工智能其他研究偏向也在加快生长,包含机械感知、形式辨认与数据发掘、天然说话处理、知识表示与处理、智能芯片与体系、认知与神经迷信启发的人工智能、人工智能和其他学科的交叉等。

中国事世界上人工智能研发和家当范围最大年夜的国度之一。固然我们在人工智能基本实际与算法、核心芯片与元器件、机械进修算法开源框架等方面起步较晚,但在国度人工智能优先生长战略、大年夜数据范围、人工智能应用处景与家当范围、青年人才网job.vhao.net数量等方面具有优势。

中国的人工智能生长,挑衅与机会同在,机会大年夜于挑衅。虽然是后来者,但我们市场范围大年夜,青年人多,斗争精力强,经久来看更有优势。假设说18世纪中叶蒸汽机带来第一次工业革命,持续了100年;19世纪中叶电力带来第二次工业革命,持续了100年;20世纪中叶计算机与通信带来第三次工业革命,到如今持续了70多年;我们可以预感,本世纪中叶前先人工智能能够会带来下一次工业革命,影响百年。固然,如古人工智能技巧的储备还远没有达到开启智能时代的量级,还须要持续积聚和创新。如今的计算机体系构造,还没法满足完成能人工智能的需求。将来能够的冲破偏向包含人工智能基本实际与算法、类脑计算、生物计算、量子计算等。

其影响不只关系国度生长,并且关系亿万休息者平常生活。以深度进修为代表的人工智能技巧高速生长并广泛应用,正在深刻改变人类社会生活的各个方面。家当界从进步效力、降低本钱等角度,积极采取人工智能技巧处理各类应用成绩,包含智能机械人、智能制造、智能监控、无人驾驶、主动问答、医疗诊断、智能家居、政务法务等,为人类带来福祉。

从失业角度来看,愈来愈多的超市、银行、餐馆开端应用机械办事,乃至律师、证券分析师等高知识含量任务也能够被机械人代替,这给休息者失业带来挑衅。人工智能的应用必定会进步休息临盆率,正如第一次工业革命时代,机械的应用固然增添了传统轻工业失业岗亭,然则也创造了更多新兴家当失业岗亭。人工智能也一样,随着它的生长,将会产生很多新的任务岗亭,只是对技能的请求与传统岗亭不合。是以,随着人工智能的推动,教导培训体系也应当根据失业构造变更而积极调剂,加快推动家当升级中的职业转岗培训。

人工智能把我们从简单反复的休息中束缚出来,更有益于人类充分发掘本身的智能潜力。面对行将到来的智能社会,我们应当以积极立场拥抱变更。与其担心任务被抢走,不如与机械“共勉”,机械尚在持续进修,我们人类难道不该该加倍尽力进修、毕生进修吗?

(作者高文为北京大年夜学传授、中国工程院院士,黄铁军为北京大年夜学传授)

(责编:杨僧宇、吕骞)
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