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人工智能,還要走得更遠(yuǎn)

2020-09-10 17:53:45檀亞寧
關(guān)鍵詞:人工智能發(fā)展

檀亞寧

摘要:人工智能發(fā)展浮沉60年,高潮-低估-高潮,如今我們迎來了最新的高潮,他會持續(xù)多長時間,我們不得而知,但是你只要知道人工智能絕對不會在短時間內(nèi)把一切事情完成,所以人工智能未來可期。

關(guān)鍵詞:人工智能;發(fā)展;未來可期

中國工程程院院士、北京大學(xué)教授高文做了“探索大數(shù)據(jù),迎接人工智能時代”的演講,在此次演講中,高文院士不僅介紹了大數(shù)據(jù)和人工智能的聯(lián)系與區(qū)別,也仔細(xì)講解了他認(rèn)為的人工智能走到了哪里、還要走多遠(yuǎn)。高文院士生動有趣,天馬行空的講解生動形象頗具趣味性,又不乏深刻的學(xué)術(shù)性。我認(rèn)為他所發(fā)所說對我們新一代大學(xué)生十分有幫助,對于我們進(jìn)行人工智能方面的學(xué)習(xí)有很大的幫助,讓我們當(dāng)代計算機專業(yè)與人工智能專業(yè)的學(xué)生受益匪淺。

以下引用高文院士所說:AI系統(tǒng)不需要外部數(shù)據(jù)就可以戰(zhàn)勝人,實際上就是滿足三個條件(高文院士,2017京東金融全球數(shù)據(jù)探索者大會):

第一,集合是封閉的,不管你是狀態(tài)集還是什么集,你的集合是封閉的,我們知道圍棋集合是封閉的。

第二,規(guī)則是完備的。也就是說下棋什么地方能下,什么地方不能下,這個規(guī)則完全完備的,不能隨便更改。

第三,約束是有限的,也就是說你在約束條件下,不可以遞規(guī),因為有了遞規(guī)之后往下推延就停不下來,而有限的時候就能停下來。

人工智能不斷的發(fā)展今后可能就是人類智能和人工智能的一個對決。邏輯能力,語言能力、空間能力、感知音樂能力、肢體運作能力、內(nèi)省能力、人際關(guān)系能力、自然探索能力、圖形圖像能力這是人類智能所擁有的九大智能,目前的人工智能雖然有一部分能力,但不全只有三方面能做到高層次深入了解即邏輯能力、語言文字能力、圖形圖像能力,但在其他方面能力與人類的智能存在較大的差距。所以人工智能要想挑戰(zhàn)人類智能,要走的路還有很長。

人工智能的熱潮,幾乎是熱到了每一個人,每一個人都說我要干人工智能我要學(xué)人工智能我要做人工智能相關(guān)方面的東西,等等。這件事到底是好是壞呢,我們不得而知,但要知道的是社會中有它的興起,便是其發(fā)展和壯大的過程。無論什么事物都是有一個過程的,就像人的一生有胎兒、幼年、少年、青年、中年和老年一樣,任何事物都是有一個興衰交替的發(fā)展過程的。人工智能也是同樣的道理,現(xiàn)在眾多人的追捧和向往正是其發(fā)展的高潮階段,是人工智能發(fā)展和壯大的最好時機但是事物發(fā)展的過程是緩慢的,幾年幾十年甚至上百年發(fā)展成集大成者也是值得驕傲的一件事。所以人工智能發(fā)展的前途不可估量,發(fā)展的時間也不能肯定,但是它一定是走向成熟的。

中國新一代人工智能,這里面主要包括五個關(guān)鍵技術(shù)和一批應(yīng)用。這五個關(guān)鍵技術(shù),包括大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合增強智能、自主智能系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)智能通過人工智能實現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能化,對大數(shù)據(jù)智能化處理等;第二個方面是群體智能,依靠集體工作智能解決問題和做出決策;第三個是跨媒體智能,要把海量圖像、視頻、文字使其相互關(guān)聯(lián)來研究智能,這是跨媒體智能未來所希望達(dá)到的目標(biāo);第四個是人機混合增強智能,人和機器混合起來將人的認(rèn)知或人的作用引入到人工智能中來提高人工智能的能力;第五個是自主智能系統(tǒng),自主感知理解,自主決策控制等,即機器人的自主智能化。這五個關(guān)鍵技術(shù)將支撐起上層所有的應(yīng)用。

歷史總是在螺旋中進(jìn)步,人工智能的三次浪潮從符號主義到連接主義。不管是企業(yè)還是國家,當(dāng)代是人工智能發(fā)展的新浪潮,大家能夠利用這天時地利人和之時好好干一場,國家對下一代人工智能也一定會進(jìn)行相應(yīng)的布局,知道今后的方向,我們才能珍惜這個機會,提升自己也是提升這個世界

高文院士給我們的講解深刻,入理,讓我們獲益頗多。在新一代人工智能的發(fā)展趨勢下,我們新一代智能科學(xué)人將不斷努力深入創(chuàng)新,讓中國成為人工智能大國,人工智能強國!

參考文獻(xiàn):

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[2]李智軍,石光明,楊辰光,Antonio BICCHI.人機混合智能專題簡介[J].中國科學(xué):信息科學(xué),2019,49(05):646-648.

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