經(jīng)歷冰火兩重天的人工智能,未來的路在哪里?
80年代,AI研究人員轉(zhuǎn)移方向,認(rèn)為人工智能對事物的推理能力比抽象能力更重要,機器為了獲得真正的智能,機器必須具有軀體,它需要感知、移動、生存,與這個世界交互。為了積累更多推理能力,AI研究人員開發(fā)出專家系統(tǒng),它能夠依據(jù)一組從專門知識中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領(lǐng)域回答或解決問題。
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201902/397479.htm1997年,IBM的超級計算機深藍(lán)在國際象棋領(lǐng)域完勝整個人類代表卡斯帕羅夫;相隔20年,Google的AlphaGo在圍棋領(lǐng)域完勝整個人類代表柯潔。劃時代的事件使大部分AI研究人員確信人工智能的時代已經(jīng)降臨。
可能大家覺得國際象棋和圍棋好像沒什么區(qū)別,其實兩者的難度不在同一個級別。國際象棋走法的可能性雖多,但棋盤的大小和每顆棋子的規(guī)則大大限制了贏的可能性。深藍(lán)可以通過蠻力看到所有的可能性,而且只需要一臺計算機基本上就可以搞定。相比國際象棋,圍棋很不一樣。圍棋布局走法的可能性可能要比宇宙中的原子數(shù)量還多,幾十臺計算機的計算能力都搞不定,所以機器下圍棋想贏非常困難,包括圍棋專家和人工智能領(lǐng)域的專家們也紛紛斷言:計算機要在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類棋手,還要再等100年。結(jié)果機器真的做到了,并據(jù)說AlphaGo擁有圍棋十幾段的實力(目前圍棋棋手最高是9段)。
那么深藍(lán)和AlphaGo在本質(zhì)上有什么區(qū)別?簡單點說,深藍(lán)的代碼是研究人員編程的,知識和經(jīng)驗也是研究人員傳授的,所以可以認(rèn)為與卡斯帕羅夫?qū)?zhàn)的深藍(lán)的背后還是人類,只不過它的運算能力比人類更強,更少失誤。而AlphaGo的代碼是自我更新的,知識和經(jīng)驗是自我訓(xùn)練出來的。與深藍(lán)不一樣的是,AlphaGo擁有兩顆大腦,一顆負(fù)責(zé)預(yù)測落子的最佳概率,一顆做整體的局面判斷,通過兩顆大腦的協(xié)同工作,它能夠判斷出未來幾十步的勝率大小。所以與柯潔對戰(zhàn)的AlphaGo的背后是通過十幾萬盤的海量訓(xùn)練后,擁有自主學(xué)習(xí)能力的人工智能系統(tǒng)。
這時候社會上出現(xiàn)了不同的聲音:“人工智能會思考并解決所有問題”、“人工智能會搶走人類的大部分工作!”“人工智能會取代人類嗎?”那么已來臨的人工智能究竟是什么?
人工智能目前有兩個定義,分別為強人工智能和弱人工智能。
普通群眾所遐想的人工智能屬于強人工智能,它屬于通用型機器人,也就是60年代AI研究人員提出的理念。它能夠和人類一樣對世界進行感知和交互,通過自我學(xué)習(xí)的方式對所有領(lǐng)域進行記憶、推理和解決問題。這樣的強人工智能需要具備以下能力:
1)存在不確定因素時進行推理,使用策略,解決問題,制定決策的能力
2)知識表示的能力,包括常識性知識的表示能力
3)規(guī)劃能力
4)學(xué)習(xí)能力
5)使用自然語言進行交流溝通的能力
6)將上述能力整合起來實現(xiàn)既定目標(biāo)的能力
說明:以上結(jié)論借鑒李開復(fù)所著的《人工智能》一書。
這些能力在常人看來都很簡單,因為自己都具備著;但由于技術(shù)的限制,計算機很難具備以上能力,這也是為什么現(xiàn)階段人工智能很難達(dá)到常人思考的水平。
由于技術(shù)未成熟,現(xiàn)階段的人工智能屬于弱人工智能,還達(dá)不到大眾所遐想的強人工智能。弱人工智能也稱限制領(lǐng)域人工智能或應(yīng)用型人工智能,指的是專注于且只能解決特定領(lǐng)域問題的人工智能,例如AlphaGo,它自身的數(shù)學(xué)模型只能解決圍棋領(lǐng)域的問題,可以說它是一個非常狹小領(lǐng)域問題的專家系統(tǒng),以及它很難擴展到稍微寬廣一些的知識領(lǐng)域,例如如何通過一盤棋表達(dá)出自己的性格和靈魂。
弱人工智能和強人工智能在能力上存在著巨大鴻溝,弱人工智能想要進一步發(fā)展,必須具備以下能力:
1)跨領(lǐng)域推理
2)擁有抽象能力
3)“知其然,也知其所以然”
4)擁有常識
5)擁有審美能力
6)擁有自我意識和情感
說明:以上結(jié)論借鑒李開復(fù)所著的《人工智能》一書。
在計算機理念來說,人工智能是用來處理不確定性以及管理決策中的不確定性。意思是通過一些不確定的數(shù)據(jù)輸入來進行一些具有不確定性的決策。從目前的技術(shù)實現(xiàn)來說,人工智能就是深度學(xué)習(xí),它是06年由Geoffrey Hinton所提出的機器學(xué)習(xí)算法,該算法可以使程序擁有自我學(xué)習(xí)和演變的能力。
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