人工智能的未来发展
近年来,人工智能成了热门话题,几乎所有人都在讨论人工智能。与此同时,各方面都有了突破。当前,人工智能取得了许多突破,特别是在应用方面,但对其底层技术的研究却没有多大进展。值得注意的是,最近它开发了AlphaGo,并击败了李世石的DeepMind。德普明德研究了一种系统,它能击败人类德州扑克玩家。
官方发布
发布于 2021-01-25

近年来,人工智能成了热门话题,几乎所有人都在讨论人工智能。与此同时,各方面都有了突破。对人工智能的发展现状进行了梳理,并就人工智能的未来提出了一些设想和看法。(合肥聚顶科技)


一、当前的人工智能瓶颈。

当前,人工智能取得了许多突破,特别是在应用方面,但对其底层技术的研究却没有多大进展。值得注意的是,最近它开发了AlphaGo,并击败了DeepMind。德普明德研究了一种系统,它能击败人类德州扑克玩家。

打过德州扑克的朋友都会感觉得到。德州扑克比围棋要复杂得多。由于Go的所有信息都是完整的和已知的;而德州扑克则是信息不足,因为你对面的玩家不会让你知道他手中的牌。这表明人工智能在某种程度上走得更远。

但这仅仅是一种弱人工智能。就像哨兵们说的,弱小的人工智能强于人类,强人工智能弱于人类。强人工智能至今仍未取得进展。

图灵奖得主、著名美国计算机专家JudeaPearl在他去年的新书《为什么》中提到了一个非常有趣的事实,甚至还让人工智能专家感到尴尬:“人工智能评估系统的质量。它不能通过结构或理论来评价。例如,你们的结构比较好,或者理论比较好,只能从结果来评价。”人工智能是否科学?回答是怀疑的。就这样,珠儿带着毒药说:“人工智能现在已经成为炼金术。

因此,目前人工智能最大的瓶颈是理论与实践基础技术的发展。

下面是作者在阅读《为什么》时的指导意见。对人工智能有兴趣的朋友可以阅读原著。

AI发展有三个方向。

虽然理论上和技术发展上都有瓶颈,但人工智能毕竟有了进展。通过对2019年王煜全报告的分析,结合作者对人工智能领域的理解,总结出以下三个发展方向。

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一.从大数据向小数据的转变。

以前机器学习使用大量的数据来训练,而现在想用尽可能少的数据来训练。

少量数据并不代表没有数据,因为人工智能还是建立在归纳和总结的原则上,这意味着实际上统计在人工智能系统中更有意义。

但人工智能并不满足于此。没有数据,人可以推理,判断出要做什么。微小的数据并不能模拟人做出这样的判断。

在雨中的夜晚,你在崎岖的山路上行驶,这就是我们所想像的情景。前方道路中间有一堆土。一位身穿警服的男子在堆边挥舞旗子让你失望。你们要下来了吗?不行,就是不行;不行,就是不行,就是不行。此时,我们普通人会有复杂的推论,例如,这里的治安是否良好。夜幕降临,小区是否存在安全隐患?而且,我们还会去看看警察。他的衣服真的是警服吗?是否安装了周围交通分流设备?假如站在那里的只有一个人,而没有相应的交通转向器,许多人会认为这是假的,并试图通过。

这一切复杂的判断不只是一个道路问题,它还涉及许多与交通无关的问题,如社会保障。现在还不能用自动驾驶技术来判断这些问题。

因此,五级自动驾驶的商业化几乎是不可能的。如果下一个AI突破不出现的话,人工智能将真正具有智能分析能力。AI的发展方向之一就是建立在统计基础上的小数据,而非推理和因果关系,这也是本书对人工智能提出质疑的原因。

二、边缘计算

笔者并非技术出身,对概念上的计算能力理解有限。文章简述了该领域的发展趋势。

就计算能力而言,一方面,我们需要有足够的计算能力;另一方面,随着5G的到来,我们可以更好地使用云计算。同时,由于响应速度的提高,云的计算能力能够更好地补充局部和边缘的计算能力,从而使云与终端形成一体化的人工智能计算能力。

它实际上是一场锦上添花,而非一场革命。

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三、终生学习。

如今,机器还能终生学习。

当机器具备了终生学习的能力,它将对人类或企业,特别是对工业部门采用人工智能的战略产生根本性的变化。假如机器不能终生学习,我们就不必在引进人工智能时太着急,等到人工智能系统已经足够完善时再引进。但如果机器能终生学习,最好的策略就是在第一时间引进人工智能,因为虽然在引进时它并不那么聪明,但它会不断地学习,不断地自我提高,比后来引进它的竞争者领先很多,而当时甚至与硬件并不太相关。

因此,各个行业需要看看人工智能是否能更快更好地引入他们自己的行业。由于人工智能与因特网非常相似,许多人认为人工智能是因特网的下一代,由于其广泛的适用性,所有行业都可以从人工智能中获益。

智能技术在哪些领域的应用更有优势?

在这种情况下,人工智能相对来说就不那么清晰了。那就是说,如果你问一家公司明天是否能买进股票,它的回答肯定比问一个人要好,但是如果你问一家公司五年后是否会有好的发展,那最好问人类专家。那表明人们还有机会。与人工智能相比,单独一个项目的时间长度要短得多,它们应该在合成、甚至在每个单独项目中使用人工智能来帮助我们,但我们可以全面超越人工智能。

合肥聚顶科技陈经理表示:由于人工智能能为企业带来大量资金,这是一个更特别的地方,因此现在整个华尔街都在欢迎人工智能专家,以至于现在许多IT公司都把华尔街看作竞争对手。这样的竞争并非市场的竞争,而是人才的竞争。所以在大多数情况下,人工智能专家都不愿意进入传统行业中的企业,因为与短期股票交易相比,传统行业中的研发周期通常较长,研发周期短且见效快。

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合肥聚顶科技(http://www.aijuding.com

编辑:胜胜


 
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