计算机人工智能论文 - 论文联盟-南大CSSCI北大中文核心期刊职称毕业论文发表网站 zh-CNiwms.net <![CDATA[论文联盟-南大CSSCI北大中文核心期刊职称毕业论文发表网站]]> pic/logo.gif http://www.2868631.com/ <![CDATA[人工智能,路漫漫而修远]]> Tue, 04 Oct 2016 15:30:39 GMT 人工智能,路漫漫而修远

漫长的落地过程
  从科幻电影中对于人工智能的无限遐想,到如今人工智能项目的陆续上马,已经过去了很长时间。不过作为一个基础学科,要想有真正意义上的人工智能产品落地,则需要更长的时间。
  实际上,从2011年开始,微软、IBM、谷歌、Facebook和亚马逊等科技巨头们纷纷开始深度布局人工智能。然而,尽管近几年大家在深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能?#38469;?#23454;现了一些重要突破,但人工智能领域仍?#24187;?#26377;一个成熟?#21335;?#36153;级产品出现。尽管亚马逊的Echo和谷歌的Google Home受到了市场的欢迎和业内的好评,但真正体验过的人都知道,其人工智能水平依旧还有很大的提升空间。
  BBC此前曾预测,到2020年,全球人工智能市场规模将达1 190亿元人民币,这一数字其实还不如2015年中国移动互联网的产业规模。不过,这并非是说人工智能前景黯淡,而是从侧面映证了这一特殊领域的发展进度不会太快—巨额?#24230;?#20043;后短期内难有回报。或许也正是深谙此道,国内以BAT为代表的科技公司,在面对财务报表压力之时,选择了低调、保守地布局人工智能。 
  巨?#36153;?#25321;保守布局
  尽管人工智能还有很多难题待解,但是没人能否认其在未来巨大的发展潜力。在科技巨?#36153;?#20013;,甚至有“得人工智能者得天下”之势。如今,大家都在根据自己手上的资?#20174;?#21183;调兵遣将,开始布局下一个最重要的战场。不过,对于目前绝大多数的科技巨头?#27492;担?#20026;了让自己的人工智能研究能够更快“变现”,多会从自己现有的业务基础出发,并将研究的成果最先?#20174;?#21040;自己现有的业务之上。
  比如,对Facebook?#27492;担?#20154;工智能研究自然是围绕社交进行。据此前曝光?#21335;?#24687;称,Facebook正在开发代号为Moneypenny的人工智能助理项目,它将运行在Facebook目前的通讯工具Messenger内。Moneypenny具备自主学习功能,其大数据资源则来自于Facebook庞大的社交平台。除了可以提供类似微软Cortana这样的智能聊天功能之外,它还可以帮助?#27809;?#21521;朋友送礼、进行线上购物和安排旅游行程等服务。不仅如此,Facebook还希望借助人工智能?#38469;酰?#25366;掘?#27809;?#30340;潜在需求和兴趣点,然后完成针对性的内容投放。
  相对于Facebook,尽管国内社交领域的王者腾?#23545;?#20154;工智能方面的布局要低调很多,但是其野心却并不小—《微信》?#24067;?#20837;到人工智能的争夺战当中。相信很多人对于《微信》此前封杀微软的人工智能产品小冰还记忆犹新,而前不久《微信》非常低调地和香港科技大学搞了一个“人工智能实验室”。据悉,《微信》的人工智能重点将放在交互的智能化和大数据挖掘两个方向上。一方面,可以通过人工智能?#38469;?#25913;进《微信》产品?#26087;?#30340;?#27809;?#20307;验,另一个方面,也可以借此扩充《微信》的?#24615;?#33021;力,使其成为一个更为强大的基础服务入口。
  不只是社交霸主,所有的科技巨头都在扬长避短搞人工智能,而?#36824;?#30340;法宝仍是当家明星iPhone。?#36824;鸆EO库克在近期接受采访?#21271;?#31034;,人工智能将让智能手机如虎添翼,而智能手机也将是人工智能最佳的载体,“在短期甚至中期内,没有任何产品能取代智能手机。”
  人工智能的三道坎
  人工智能的开发为何会如此漫长,以至于众多巨头发力也无法使其在短期内实现成为现实?很多厂商为何都选择保守的布局方式?除了前文提到?#21335;?#28216;产业链进行人工智能改造时可能会遇到的问题之外,这个领域?#26087;?#36824;面临三大问题。
  首先是大数据。从某种意义上?#27492;担?#20154;工智能在近一两年的走红,与大数据的发展和被重视程度不无关系。随着以智能手机为代表的科技产品开始深入到人们生活的方方面面,?#27809;?#22312;线上的行为越来越多,由此形成了大量的?#27809;?#25968;据。而人工智能正好可以利用这些数据,建立数学模型和完成?#27809;?#30011;像,让程序来做一些过去只有人能够做的事情。
  大数据这个门槛,导致了人工智能只能是巨头的游戏,跟创业者关系不大。因为,拥有海量?#27809;?#34892;为数据的只有各大科技巨头。然而,即便是巨头也未必拥有足够的数据,它们往往只拥有一定维度的数据,还不足以还原?#27809;?#29983;活的方方面面。同时,大家对于大数据的开发?#19981;?#26377;待深入,相关的人才缺口也比较大,就更别说前文提到的开发前期势必会出现的“恶性循环”了。 本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理
  困难还不只是大数据,要实现人工智能还需要对现实中的场景进行抓取和捕捉,并通过算法将真实场景进行数据化,使之能够对被机器识别,达到对现实的感知。而获得数据化?#21335;?#23454;场景数据后,还需要对数量庞大的样本数据进行对比训练,以实现对真实场景的识别,即机器学习。这些工作需要得到计算能力、算法和大数据的支撑,而这三项?#38469;醣旧硪不?#22312;完善中,还有很多难关有待攻克。
  其次是应用场景。目前的人工智能产品,以前文我们提到的智能音箱和面向儿童的服务型机器人为主。软件和?#24067;?#30340;双重缺失,让创业者难以构建起公众?#34892;?#36259;的人工智能应用场景。一方面,这是因为?#27605;?#30340;人工智能水平还达不到更多的应用场景要求,另一方面?#24615;?#20154;工智能的?#24067;?#20135;品?#19981;?#23384;在很大提升空间。
  要制造?#24615;?#20154;工智能?#38469;醯南?#36153;级?#24067;?#20135;品,需要合适的材?#24076;?#20197;及更复杂和精细的传感器。无论是智能机器人,还是智能汽车,?#38469;?#20840;身遍布传感器的产品。现阶段,这一条?#24067;?#20135;业链?#19981;?#24182;不成熟,难?#28304;?#26469;产品形态的剧变。而除了?#24067;?#22312;软件和服务方面的超级应用也因为?#27605;?#20154;工智能?#38469;醯南?#21046;而未能培育出超级应用。最被人熟知的微软人工智能产品小冰,如今?#19981;?#27809;有进入有实际作用的阶段。
  最后是社会接受度。自人工智能?#38469;?#24320;始被谈论之日起,无论是业内还是社会上,对此都有两种截然不同的观点—人工智能是否会威胁到人类的安全。而这样的争论至今没有定论,反而因为每一次人工智能?#38469;?#21462;得突破而愈演愈烈。
  很难说当人工智能有了自我意识之后,最终会成为贾维斯还是机?#23548;В?#26426;器人统?#38382;?#30028;的桥段,已经在电影中上演了无数次。而就在今年,俄罗斯就曾出现过机器人私自从实验室?#20248;?#30340;事情。不过另一方面,人们又希望机器人能够拥有人类一样的情感,软银和华硕等厂商就推出了各自的陪伴型机器人,?#30431;?#20204;模拟人类的情?#23567;?
  不仅是对于人类安全的担忧,人工智能还涉及到更难处理的伦理问题。在遇到紧急情况时,机器人的“自主”选择很可能就无法回避伦理问题。比如,在遇到危险要救人时,人工智能选择?#20154;?#33293;谁就是个伦理问题。人类自?#22909;?#20020;这样的问题时,?#26143;一?#24341;起争议,而人工智能的处理方式,显然更会让人工智能开发者更加棘手。

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<![CDATA[?#20174;?#32504;缪人工智能监管]]> Tue, 04 Oct 2016 15:30:02 GMT  ?#20174;?#32504;缪人工智能监管

    目前,中国侧重于打造平台、构建市场、激励创新等方面,对于监管原则、监管体系和机构建设,基本没有部署。大众一般认为,新?#38469;?#30340;研发难度最大,应用及监管与研发相比难度?#31361;?#20302;很多。但对于将深远影响人类社会运营方式的本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理人工智能?#27492;担?#24773;况或许正好相?#30784;?
  目前基于人工智能所开发的?#36828;?#25511;制、模式识别和机器学习?#20302;常?#20854;实?#38469;?#20154;工智能领域非常初级的部分,往往需要研发团队针对实际应用场景设置重要先决条件,以降低人工智能?#20302;?#30340;判别难度并提高准确率。

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<![CDATA[安卓之父:人工智能和量子计算机是未来]]> Tue, 04 Oct 2016 15:29:29 GMT 安卓之父:人工智能和量子计算机是未来

    在近?#31449;?#21150;的Tech Conference上,安卓联合创始人安迪·鲁宾介绍了他所畅想的一个人工智能与量子计算结合的世界。
  “人工智能擅长模式匹配,而这也是量子计算的优势。几百年后,二者的通力合作会为我们解答许多现在无法解释的问题。如果你在撇本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理开人工智能的情况下思考量子计算,以及这样的架构将如何使所有已知的?#29992;薌际?#22833;效,那将是另一个问题。你不必担心天网即将出现在互联网上,你应该担心,量子计算带来的计算能力意味着什?#30784;?rdquo;

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<![CDATA[人工智能能否创造艺术]]> Tue, 04 Oct 2016 15:28:58 GMT 人工智能能否创造艺术

人工智能大热,这?#26234;?#21183;也侵袭了艺术创作领域,各种人工智能创造艺术作品的报道频出。人工智能的发展将使一些职业被取代,艺术家这一职业会不会如此呢?通过对受众偏好的?#27835;觶?#21487;?#28304;?#20316;出《纸牌屋》,同样的,也可以通过数据?#27835;?#21019;造出目前中国流行的类似神曲。然而具有创造力的职业最不容易被取代,真正具有创造力的艺术家不会被取代,而到处旋?#21892;?#25509;的所谓艺术家将难逃被取代的命运。
  1 人工智能对艺术创作领域的侵袭
  人工智能对艺术创作领域的侵袭是渐进式的,第一代的侵袭方式,如电脑程序写出的小说《?#25745;选罰?#36825;种方式创作的艺术实际上是人把创作的方法交给机器;接下来,第二代的侵袭方式,如,腾讯科技报道,6月3日,谷歌最新研发的机器学习项目Megenta日前继成功写诗后又完成了一项创举,即通过神经学习网络创作出了自己的第一首歌曲——一首时长90s的?#26234;?#26354;,第二代的侵袭采用的深度学习,这种方式创作的艺术是人把传统答案交给机器记忆学习。
  2 人工智能能否创造艺术
  关于人工智能能否创造艺术,目前的人工智能并不能创造艺术,目前人工智能只是人类创造艺术的一种工具,但其将?#20174;?#21019;造艺术的可能性。人工智能能否创造艺术首先我们要了解什么是艺术即艺术的?#23616;剩?#33402;术的?#23616;示?#23450;着艺术是艺术而不是其它什么,如果人工智能能创造艺术的?#23616;剩?#37027;?#27492;?#23601;能创造艺术。关于艺术?#23616;?#30340;学说有柏拉图的客观精神说,还有主观精神说,以及马克思的高级社会意识形态说等。
  (一)客观精神说
  首先,客观精神说,客观精神?#31561;?#20026;“理念世界是第一性的,?#34892;?#19990;界是第二性的,艺术世界仅仅是第三性的”。客观精神?#31561;?#20026;艺术是“影子的影子”,那?#27425;?#20204;探究一下什么是理式世界,这有两只羊,走了一只,只剩下一只羊,虽然羊走了,可是数字2依然存在。接下来我们探究一下这些理式是如何产生的,比如本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理,植物,一种植物的发现与命名,比如,数字0,数字0属于理式世界的一部分,然而这个数字0是公元5世纪印度人发明的,又比如,飞机,这是人们正确认识并运用客观规律所创造出来的,如此?#36947;矗?#29702;式是人类所创造发明的一种非物质,是人类思考的产物。
  人可以思考,人工智能可以思考吗?小时候我们做算术题,2加4等于多少,我们计算的过程是我们在思考吗?如果是的话,那么计算机在计算2加4的时候,计算机是不是在思考呢?我不认为计算机在思考,就像儿时属手指头进行计算一样,伸出两根手指再伸出四根手指,之后在数数,数出6根手指得到6。儿童的这个过程与计算机的这个过程不同之处是什么呢?儿童带入了具体的东西,而计算机计算则运用的是人所发明的理式来进行计算。房子可以装修、粉刷、改建和拆毁,对于房子的理式不可以这样做?#29615;?#23376;可?#28304;?#25720;,房子的理式无法触摸。因此,我在这里认为,所谓理式是人所发明创造出?#20174;?#20197;方便对世界进行?#29616;?#30340;。黄鑫在大数据文摘中说到“而现在看起来很厉害的AI,其实只不过是它们接受的输入,和用来计算输入值的公式比较复杂而已。?#23616;?#19978;还是计算→选择的结果”,如今的人工智能不过是比较复杂的计算而已,因此,人工智能并不能思考,也就不能创造艺术。
  (二)主观精神说
  其次,主观精神说,从最初艺术?#23616;?#25506;讨的时候,笔者有意忽略了一个很重要的关于艺术?#23616;?#30340;学说即再现说或称模仿说,大家都知道艺术是再现与表现的统一,没有单纯的再现,也没有单纯的表现,所以,在这里就只对主观精神?#21040;?#34892;探讨。
  度阴山所著的《知行合一王阳明》中指出二程?#20540;?#20174;老师周敦颐的《太极图说》中的无极理论中抽出“理”和”“道”的概念,自成一家,这就是理学的雏形,之后朱熹和陆九渊分别将这两种发扬光大,成为后来的程朱理学和陆九渊心学,理学与心学有着莫大的关系。前面也提到了笔者的观点,理式世界是人所发明的用以认识客观世界的,例如,熊猫,这种只有中国有的动物,熊猫这种理式对于国外人而言就是近代文化交流之后的一种舶来品,因此,笔者认为认为理其实是人认识世界的过程中主观精神的固化部分,这固化部分又分为两种,其一,对于客观存在物的抽象认识,如,房子、水、熊猫的概念;其二,对于客观存在规律的认识,例如“天行健,君子以自强不息”,其中,天行健是说天道即自然之道。
  关于欲望,人工智能有没有欲望呢,在下棋的过程中,它为什么会出动别的棋子保护queen,或许我们会回答它想赢,其实这是人类的一种自身的投射,是我们认为它想赢。再看看人是不是想赢,人想赢的背后是带着一?#26234;?#24863;的,在下棋的过程中,损失或者对方损失在其中伴随的是人的情感变化,也就是说,人有情感,而人工智能没有,所以人工智能并不能创造艺术。
  (三)高级社会意识形态说
  最后,马克思主义的观点,它是一种社会意识形态。王宏建在《?#31243;?#33402;术的?#23616;省?#20013;说到“马克思主义关于艺术是社会意识形态、是基础的上层建筑的学说,在美学史上做出了划时代的?#27605;?rdquo;。我们探讨艺术的?#23616;剩?#21482;有用马克思主义的立场、观点和方法进行研究,才有获得真理的可能性。
  接下来我们探讨人工智能是否能形成社会意识形态。王小川在清华大学人工智能论坛中发表了《AlphaGo的幕后与思考》的演讲,他认为 “从做决策这件事情里面?#22836;?#20102;三个层次。第一层,将传统方法交给机器;第二层,将传统答案交给机器记忆学习;第三层,将目标交给机器自?#24050;?#20064;”。此外他?#35895;?#20026;与?#38470;?#27604;赛,将是两个从来没有学习过的机器,什么都不会的机器训练一个下棋的规则来,google尝试不用人训练机器,机器之间的交互即机器之间?#21335;?#20114;训练,这个过程就好像再重演一次人类的进化史。
  在这里,不禁要提出疑问:如果让机器人重演人类进化史,是否他们会形成自己的社会并产生意识,并因此创造艺术?
  3 结论与不足之处
  此外,关于客观精神与主观精神,更多的采用中国的心学观点去理解,但是这?#20013;?#23398;观点?#20174;?#19968;定的人类种族的自我主义倾向。例如,在日心说没有被证实之前,地心说即是人们所认识的道的一部分,人们观察事物总是以“我”的出发点为中心,即便是换位思考,也是将自我投射到外物身上而已。人类之于蚂?#24076;?#26159;高级相对于低级,然而,人类的一脚?#35748;?#23601;相当于蚂蚁的天灾人祸,然而是不是作为人类的我们对于更高一级的存在也仅仅像蚂蚁一般呢?对于艺术哲学等学科,难以用科学的手段去证实,以至于我们至今不知道意识究竟是如何产生的,争论难以避免以自我而理解万物,恰如“子非鱼,安知鱼之乐”以及“子非我,安知我不知鱼之乐”之争?
  关于艺术的?#23616;剩?#20174;古至今已探?#26234;?#24180;,各种学说纷?#22791;?#26434;,难以形成统一的认识,因此,对于?#23616;?#30340;争论尚未明晰,人工智能能否创造出艺术的?#23616;?#20063;就自然难以有明确而统一的论证及认识。
  目前的人工智能处于弱人工智能阶段,目前它只是人类进行艺术创作的一种工具,如同画笔一般,创作者并非画?#21097;?#32780;是握有画笔的那个人。而随着人工智能的不断发展,人工智能有创造艺术的可能性。

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<![CDATA[人工智能:未来世界统治者?]]> Tue, 04 Oct 2016 15:28:23 GMT 人工智能:未来世界统治者?

“人工智能之父”阿兰·图灵认为:如果你隔着一个屏障与机器问答,长时间内仍无法分辨对方是机器还是人,此机就达到了智能阶段。你能分辨网络另一端的是人还是机器吗?
  2016年,人工智能已经经历了60年的风雨路程。未来,人工智能到底可以发展到什么程度?
  人工智能逐渐演变为一种社会需要,机本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理器也不再是人们眼中冰冷的工具,而是拥有自我意识的机器。
  美国“生存研究实验室”创始人波林一?#31508;?#22270;在?#30431;?#25163;下的机械生物们自治,也就?#21069;?#25511;制权主动交给机器。天赋的权利,是波林“尊?#27492;?#20204;的方式”。
  各国科学家也一直在研发“?#26053;?#24615;?#36828;?#26426;器人”,它们在激活后无须人类干预即可?#36828;?#36873;择目标和采取行动,这种“?#36828;?#26432;人机器人”能够?#36828;?#20915;定是否下杀手,被赋予决定人类生死的权利。
  那么,如果有一天,这些拥有了自主权的机器人组成军团,是否还会听命于人类主人,或者像库布里克《太空漫游》中表现的,机器人最终操纵人类的命运,到时候,人类该怎么办?#31354;?#21487;能真的不是科幻。

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<![CDATA[人工智能自我意识的觉醒]]> Tue, 04 Oct 2016 15:27:25 GMT 人工智能自我意识的觉醒

1950年,阿兰·图灵的一篇里程碑式的论文《机器能思考吗?》为人类带来了一个新学科——人工智能。为了证明机器是否能够思考,他又发明了“图灵测试”(Turing Test),图灵测试在今天仍被沿用。
  然而,目前为止人类唯一了解的智能是人?#26087;?#30340;智能,如果让机器也具有意识、思维、情感,这究竟是否可以做到,或者说真的达到这个目标后,会给人类带来什?#20174;?#21709;,依然是未知数。但,这并不妨碍科学家朝着人工智能的目标前进。
  清华微电子专业毕业后在外资企业从事半导体研发,这只是江波的工作之一。更令人瞩目的是,作为中国更新代的科幻作家,从处女作《最后的游戏》到《时空追缉》,再到恢宏磅礴的《银河之心》三部曲,他用冷峻而优雅的文字、超越寻常?#21335;?#35937;力以及对人类未来发展的终极关怀征服了一众科幻爱好者。江波认为,“将机器赋予文明,将文明赋予机器。这是人类的使命,也许是最后的使命。”这是他对人工智能的期待和展望,也是未来人工智能发展的方向。
  生物智能与自我意识
  回答这一问题,首先要提到生物智能。生物智能是目前已知唯一产生了自我意识的智能,所以它是人工智能唯一的参考。将人类和蚂蚁做比?#24076;?#20154;类是智能生物,蚂蚁是本能生物。所谓智能,就是可以设计出各种方法?#35270;?#29615;?#24120;?#25152;谓本能,就是生来具有的一种能力,诸如蚂蚁生来就能筑巢觅?#22330;?
  为什么把这两种生物放在一起比?#24076;?#22914;果把所有人类重量和蚂?#29616;?#37327;都相加起来,在天平的两端,蚂蚁和人类的总质量是差不多的。所以从这个意义上来讲,两种同样成功的生物可以用来做比?#24076;?#20154;类在分类学上属于哺乳纲灵长类人科,蚂蚁属于昆虫纲膜翅目蚁科,在纲目科属种的分类上,可以用同样的“科”级衡量。人科人属人种,事实上只有一种,但是蚂蚁有11 700余种,从这个意义上?#27492;?#26234;能相对于本能的好处是以一?#22411;潁?#19968;种智能生物通过调整行为方式,可以?#35270;?#22320;球表面上的任何地形地貌,但是蚂蚁为了做到这件事情?#20174;?#20102;11 700多种,这是智能带给生物的好处。
  生物形形色色,怎样去衡量它的自我意识?#21487;?#29289;学家采用了“镜子实验”——就是让生物?#31449;?#23376;,如果它能够从镜子中辨认出影像本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理就是自身,就通过了测试,可以认为它具备自我意识。“镜子实验”有很多模糊的地方,不算非常客观标准的测试,但作为目前研究自我意识的一个参考,它可?#28304;?#34920;自我意识的存在。
  黑?#23578;傘?#40120;鱼、大象诸如此类可以通过镜子测试,像蚂蚁、水母等神经?#20302;?#24456;简单的生物,不可能存在自我意识。也有两种生物在关系上和人类比较接近,一种是猴子,一种是?#23578;桑?#23427;们的镜子实验是什么结果?
  一只非常强壮的银背大?#23578;桑?#30475;到镜子当中的自己,认为是另外一个对手直接撞上去,所以它失败了。
  一只猴子从镜像中发现了自己脸上的红点,也就是说它已经通过了镜子测试。而实际上猴子是没有自我意识、不能通过镜子测试的,这只猴子的确通过了,它是怎么做到的?#31354;?#21482;猴子是2015年中科院神经科学研究所最新的研究成果,通过某些程度的训练,让原本不具有自我意识的猴子产生一定的自我意识,从而能够辨认出镜子中的自己。
  这个研究说明,自我意识的边界具?#24515;?#31946;性,并不存在非黑及白的世界。从没有自我意识跨入到自我意识并没有截然的边界,最有可能的情形是这个过渡是连续而模糊的,这点非常重要。
  通过以上的实验和研究可以得出结论:自我意识并非高级智能的神秘功能,变化的环境不断推动智能向着更复杂的方向发展,当智能复杂到能意识到本体的存在,自我意识便自然产生,它是复杂智能的伴生物,学习是获取智能的唯一途径。
  现在的拟智能与未来的可能性
  既然学习是获取智能的唯一途径,那么人工智能的学习就是通过对外界环境的认识来改变自己的内在逻辑。如果这个智能体设计当中?#26087;?#26377;一个变量是2,通外界刺激之后我认识到是6,把2改成6这不?#26032;?#36753;变换,这只是变量的变换。逻辑变换的意?#38469;牽?#36890;过环境刺激到神经?#20302;?#26368;后接受最佳答案,对机器?#27492;?#23601;是它的学习。
  有了对学习的定义之后,就可?#36828;?#20041;什么是拟智能了,Google的?#36828;?#39550;驶汽车、亚马逊的无人机、微软小冰,这些都可以称之为拟智能,是所有不通过学习得来的智能。这些智能通过预先编制的程序锁定了它的行为是什么,它很强大,但因为是不通过自主学习得来的,所以它不会产生自我意识。
  我们生活中广泛存在的智能被称为拟智能,如果拟智能不能产生自我意识,它就不是我们担心的对象,那么什么东西是我们未来的可能性?
  第一种未来的可能性是神经网络。2004年初,Google以4亿美元(?#24049;?6亿元人民币)价格?#23637;?#20102;一家做算法的公司,简单地说,这个算法的任务是玩游戏。一个大?#32842;?#19978;方有些不断落下的方块,这个算法所控制的是一个方块,这个方块在?#32842;幌路?#21069;后左右可以移动,游戏目的是延长生存的时间,这个算法当中如果上方出现一个方块,叫作输入,引起?#36335;?#19968;个动作之后这个游戏就失败了,这个神经网络能够记住这一点,在下次游戏当中尽量避免这样的动作。
  同样,如果一个输入引起动作之后,这个游戏能够延长更长的时间,它就可以获得奖励,在下一轮游戏当中,它还有可能采用同样的动作,这个就是学习的过程。它用分层结构对人类神经?#20302;?#36827;行了很好的模拟,在神经网络深度学习的过程中,没有人预先告诉它该往哪边走,它通过不断地?#28304;?#26368;后得到自己的最佳策略。
  未来的另外一种可能是人脑芯片,大概意?#38469;侵?#26681;据神经元的结构组合成大脑皮层,科学家已经用物理芯片实现了,它用56亿个晶体管大概模拟了100万的神经元,有2.56亿个突触。这种人脑芯片是突破性的成就,但还有两个方面的问题:第一是规模,100万的神经元听起来很多,对比140亿神经元是人脑的神经元数目,人脑的突触以万亿记,这个规模只有人脑的万分之一,但是规模一旦提出来就是时间问题。还有一个问题,算法,怎么让人脑芯片工作?一般的智能需要预先编制?#30431;?#30340;行为方式,但是这块芯片需要的是和?#29616;?#19990;界一样的方式,通过外界刺激修正内部逻辑编程。从这两方面?#27492;担?#20154;脑芯片还有很长的路要走。


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<![CDATA[不断超越的人工智能]]> Tue, 04 Oct 2016 15:26:53 GMT 不断超越的人工智能

今年3月16日,全球瞩目的围棋“人机大战”在韩国首尔?#23637;伲?#35895;歌公司旗下的人工智能软件“阿尔法围棋”以4∶1的比分战胜了围棋世界冠军李世石。这次人机大战的结果不仅激发出人们对人工智能的无限热情,更是让人类开始重新思考人工智能在围棋以外的更多可能性。
  人工智能的起源和发展
  顾名思义,人工智能就是人造的智能,它是?#24187;?#36890;过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。其基本目标就是使机器表现出类似人类的判断、?#35780;懟?#35777;明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解?#20154;?#32500;活动,使机器具有类似人类的智能行为,使机器思维能拥有人类的思考方式。
  人工智能的思想最早可以追溯到法国哲学?#19994;?#21345;尔的“有灵魂的机器”。到了20世纪30年代,英国数学家图灵提出了“?#36828;?#21270;理论”,把研究会思维的机器和开发计算机的工作大大向前?#24179;?#20102;一步,他也因此被称为“人工智能之父”。但是,“人工智能”这个概念真正诞生的标志是1956年夏季在美国达特玛斯大学召开的以“人工智能”为名的学术讨论会。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑?#35780;懟?#23450;理证明、自然语言理解、博弈、?#36828;?#31243;序设计、专家?#20302;场?#23398;习以及机器人学等多个角度展开了研究,并建立了一些具有不同程度人工智能的计算机?#20302;场?#24403;然,人工智能的发展也不是一帆风顺的,曾一度因为计算机计算能力?#21335;?#21046;无法模仿人脑的思?#23478;?#21450;与实际需求的差距过大而走入低谷。但是随着计算机?#24067;?#21644;软件的发展,计算机的运算能力以指数?#23545;?#38271;,加之网络?#38469;?#30340;蓬勃?#20284;?#20351;得目前的计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求较高的人工智能软件。当然,人工智能的快速发展并不意味着它已经能达到人脑的水平,但人工智能的发展潜力还是巨大的。根据人工智能研究的主要目标,以下4个方面引领了人工智能的发展方向:第一,与生物?#38469;酢?#30005;子?#38469;?#32467;?#24076;?#30740;究生物电子体;第二,与脑科学、信息处理?#38469;?#32467;?#24076;?#30740;究人工大脑;第三,与网络?#38469;酢?#36719;件?#38469;?#32467;?#24076;?#30740;究智能软件;第?#27169;?#19982;通信?#38469;酢?#25511;制?#38469;?#32467;?#24076;?#30740;究家庭机器人。
  有血有肉的生物电子体
  在我们的印象中,人工智能通常是一个计算机软件,其实它也可能拥有一副有血有肉的身躯在现世界行走、奔跑甚至?#19978;琛?#29983;物电子体?#38469;?#23601;是让人工智能拥有活动能力的一种全新?#38469;酢?
  生物电子体是生物细胞与电脑微芯片有效协作的共存体,可以实现部分或全?#21487;?#29289;的智能。研制电子生物体主要有“植入法”和“提取法”两种方式:“植入法”就?#21069;?#27169;拟生物体的电脑微芯片植入生物体,并与生物体形成协作共存体;“提取法”就是从生物体中提取出细胞组织与模拟生物体的微芯片结合为协作共存体。
  研究生物电子体的目的,就是希望制备出一?#20013;?#20316;共存体,从而对生物体进行有效控制,使其为人类服务。譬如当年美国“9·11”?#26893;?#34989;击后,美国政府紧急安排了10种机器人进行城市搜索和?#20173;?#24037;作,但其中有6种机器人由于体积太大而不能运送到现场开展工作。试想一下,我们如果利用生物电子体有效控制爬行动物的行为,本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理使其为人类服务,这可能比研究?#20173;?#26426;器人花费的时间和资源更少一些。
  在生物电子体领域,各国已相继开展了诸多研究。利用相对简单的“植入法”,日本东京大学率先研究了一种蟑螂控制?#38469;酰?#20182;们把蟑螂头上的触须和翅膀切除,插入电极、微处理器和红外传感器,通过遥控信号产生电刺激,使蟑螂能够沿着特定方向行进。美国纽?#36158;?#31435;大学通过向老鼠体内植入微控?#30772;鰨?#20063;成功实现了对老鼠的转弯、前进、爬树和跳跃等动作的人工制导。我国在电子生物体的研究上也有突破性进展,南京航空航天大学就研究了一种壁虎的人工控制?#38469;酰?#21363;把微电极植入壁虎体内,通过电刺激模拟神经控?#30772;?#36816;动。而通过“提取法”制得的生物电子体就更复?#26377;?#27604;较有代表性的是英国科学家推出的一个由老鼠的脑组织控制的机器人,名为“戈登”。在该项研究中,科研人?#27605;?#20174;老鼠身上分离出神经细胞,放置在酶溶液中,让这些神经细胞彼此分离,然后再将这些神经细胞置于营养丰富的培养基中。?#38376;?#20859;基与一个拥有60个电极的电子矩阵相连接,这个电子矩阵就是活体脑组织和机器部件的接合面。通过电子矩阵,“戈登”大脑发出电子脉冲,驱动机器人轮子,同时也能接受传感器基于外部环境刺激发出的脉冲。由于“戈登”的大脑是活的组织,因此必须装在温度特定的器具中。除了自身大脑外,“戈登”不受任何人为和电脑的控制。“戈登”具有一定的学习能力,比如撞到墙时,它?#31361;?#20174;传感器得到电子刺激,再次遇到类似情况时,它?#31361;?#35760;住。但是,如果没有外界刺激,“戈登”便会在数月内因大脑萎缩而死亡。尽管如此,“戈登”仍是实现提取活体脑组织和电?#30828;?#20214;结合的研究新突破,也是电子生物体的重大突破。
  擅长自学的人工大脑
  开发人工大脑就是从信息处理切入,结合脑科学研究大?#36828;?#20449;息流的获取、存储、联想(提取)、回忆(反馈)等处理逻辑,以及脑神经细胞的工作原理来为大?#36234;?#27169;的过程。我们都知道,大脑不是计算机,不会亦步亦趋、按部就班地根据输入产生输出,大脑是个极其庞大的记忆?#20302;常?#30495;正了解人类大脑,构建出大脑的记忆-预测?#20302;?#27169;型才能制造真正的智能。人工大脑其实早在20世纪末就出现了,日本京都先进电讯研究所率先研制了一只机器猫,该机器猫的脑部主要采用了人工神经网络?#38469;酰?#21253;含约3770万个人造神经细胞,尽管数量与人脑的1000亿个脑细胞相比差之甚远,但其智能超过了昆虫,实现了人工大脑开发的第一?#20581;?#32039;接着,比利?#21271;?#30740;制出了能让机器人拥有数百个行为能力的人工大脑。然而,这些人工大?#36828;际?#22522;于传统的计算机设计和制造思路开发的,与人脑的工作模式有着?#23616;?#30340;区别,因此,改变传统的设计思路,是未来研究人工大脑的必经之路。
  目前,走在研究人工大脑?#38469;?#21069;沿的是几大信息?#38469;?#24040;头,其中IBM和谷歌的研究成果尤为突出。IBM的研究人员研制出了第一代神经突触计算机芯片,这?#20013;?#29255;可以模拟大脑的?#29616;?#27963;动,完全不同于计算机设计与制造的传统理念。研究人员通过先进算法和硅电路,再现了发生于大脑中神经细胞和突触之间?#21335;?#35937;。未来,IBM将进一步开发?#29616;?#36816;算芯片,并将以混合信号、类比数位以及异?#20581;?#24179;行、分?#38469;健?#21487;重组的特制容错算法,来复制大脑的运算单元、神经元与突触之间的活动。


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<![CDATA[人工智能已成人类公敌?]]> Tue, 04 Oct 2016 15:26:28 GMT 人工智能已成人类公敌?

今年年初,霍金在一封提倡控制人工智能发展的公开信上签下自己的名字,微软创始人比尔·盖茨、特斯拉汽车公司与美国太空探索?#38469;?#20844;司CEO伊隆·马斯克的名字也赫然在?#23567;?#22312;他们看来,飞速发展的人工智能已经成为“我们现存的最大威胁”。
  几位人类科技界“顶梁柱”担心的“人机大战”,很可能已经?#37027;?#20882;出硝烟的味道。在上传至Youtube的一?#38382;?#39057;中,一?#24187;?#20026;Spot的机器狗协调地运动着白色的四肢,像真正的狗一样行走。
  为了证明它的坚固,有人冲出来,对准它的腹部结结实实地踢了一脚。机器狗一个趔趄,一边发出急促的吱吱声,一边紧踏几步保持平衡。
  这段“虐狗”视频引发了热议。有网友评论:“这就是世界结束的方式。不是大爆炸,而是在被你踢了之后,机器?#32439;?#36523;扑向你。”
  在现实世界中,人类也正处在人工智能的包围中:拿起手机,可与虚拟助手Siri对话;想要出门,可乘无人驾驶汽车兜风;走进医?#28023;?#36229;级电脑沃森医生正在“坐诊”。
  战争可能在某一天?#37027;?#25171;响。电脑擅自替你做出?#36164;酃善?#30340;决定,或者无人驾驶汽车突然决定在高速路上歇脚。之后的情况则将超出“?#25910;?rdquo;的范畴,演变成一场灾难。
  在忧心忡忡的科学家们看来,这将是一场前所?#20174;?#30340;战争。人类一手创造了自己的敌人,并用自己最强大的武器——“智慧”,为它武装。
  “我们人类之所?#28304;?#27963;于世,从来不是因为我们是这星球上最强?#22330;?#34892;动最快的物种,而是因为我们最聪明。”《我们最终的发明:人工智能和人类时代的?#25112;帷?#20316;者?#26448;?#26031;·巴拉特说道,“所以?#21271;任?#20204;更聪明的力量出现在这星球上的时候,它就将接管地球。”
  超人学家尼克·博斯特罗姆在《超级智能》一书中描绘了令人毛?#20542;?#28982;的场面?#32791;擅?#26426;器人突然开始疯狂地自我复制,而它们此前被植入人体内,是用来对抗疾病。
  近日,身在伦敦的霍金以三维全息图的方式出现在悉尼歌剧?#28023;?#29992;机械声音对坐在台下的人们说:“我认为我们无法再在这个脆弱的星球上生活1000年。” 受困于缓慢的进化速度,人类根本无力与飞速发展的人工智能?#36141;猓?#26368;终,“人工智能的全面发展将导致人类的灭绝”。霍金甚至主张人类去其他星球“殖民”,以保证种群的延续。
  另一些学者则描绘了人类完全被机器人“脾气”主宰的悲凉命运。他若残暴,我们可能被屠?#20445;?#20182;若人道,我们的出生率可能被逐渐降低,自?#24187;?#32477;;若他们当中有善良的自由主义者,我们将被驯化。
  比起“宠物”,对科技持乐观态度的哲学家格雷·斯科特更愿意把人类视为“学生”。当人工智能超越了人类智能,人类将在它们的指导下,“成为更好的物种。”
  在一片?#24535;?#20013;,百度公司首席科学家吴恩达认为,现在为人工智能的?#22909;?#24433;响担忧,就像担心火星上人口过剩一样遥不可及。
  特斯拉CEO马斯克却无法对此视而不见。这位亿万富翁已经开始“站岗放哨”。他为一家名为“Deep Mind”的人工智能公司注入资金,只是为了“盯着这种?#38469;?#30340;走向。”
  不过眼下,人们还是可以确定,至少在一段时间内,人工智能只会是让生活更美好的“大白”。
  它们将是?#23637;?#32769;人的护工,看护孩子的玩伴,打理家务的管家,甚至与人心灵相通的朋?#36873;?#36890;过解码面部肌肉运动,人工智能机器人将得以理解人的?#26143;?#21644;思维,如同科幻电影里的“大白”一般,时刻准备送上治愈的?#24403;А?
  在支持者看来,人工智能的发展并不会给人类带来威胁,而之所以会引发?#21482;?#21017;是因为人们对于人工智能的工作原理并不了解。从科技发展史上看,并没有因为汽车和轮船的出现而使田径、游泳这些体育项目消失。他们坚信,人工智能的未来是要给人类带来更加高效、便利的生活。就在“人机围棋大战”的前一天,谷歌董事长施密特在发布会上表示,这场比赛李世石无论输赢都代表着人类的胜利,因为是人类的努力才让人工智能取得了这样的突破。谷歌不只是想做一个棋类程序,而是希望打造一个通用的智能计算?#20302;常?#29992;于灾害预测、风险控制、医?#24179;?#24247;和机器人等复杂领本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理域。英国著名人工智能科学家、智能机器人Cleverbot的发明者罗洛·卡朋特表示,他相信人类在相当长一段时间内将保持对人工智能?#38469;?#30340;掌控,而且未来将实现利用人工智能?#38469;?#35299;决众多世界性难题。
  乐观的哲学家格雷·斯科特描绘了一幅美好的图景:到2018年,?#36828;?#21270;将遍及世界,承包无聊或危险的工作,辅助人类做有趣的事情。在不远的未来,机器更将满足人类的生活所需,让二极管去算账,让女会计成为诗人。
  然而,这些美妙的念头无法令他回避人工智能拥有成为“?#25112;?#32773;”的潜力,即便在它们完全服从命令的时候。
  “在追击人群中的一个目标时,它会知道等目标离开人群后再开火吗?”斯科特?#23454;馈?#36825;是科学家们共同承认的一个困?#24120;?#22914;何为道德编码。当人工智能被用于军事,这变得尤为重要。
  前不久,哈佛大学法学院呼吁“通过国际法令,禁止开发、生产、使用自主式武器”。起草报告的邦妮·多赫蒂义正辞严地表示:“没有道德和人性的机器不应拥有杀戮的权力!”
  在好莱坞电影《复仇者联盟:奥创纪元》中,人工智能奥创以“杀戮”的方式,忠实地履行着创造者维护和平的意愿,在它看来,这手段最行之有效。
  现实中,科学家也担心,会不会有一天,“抗癌斗士”?#25797;?#26426;器人仔细思考后发现,比起杀死癌细胞,清除基因上易?#30142;?#30340;人更方便。
  “把能量?#22836;?#20986;来容易,想确保安全却很难。”马斯克认为,人工智能研究的重点首先应该放在安全上。如果开发时间因此延长,恰恰是正确的路径。“我们不能一头扎向自己不懂的东西。”
  在“时代精神”大会上,轮椅上的霍金用脸部的一块肌肉指挥机器说道:“我们需要确保计算机与我们的目标相一致。我们的未来取决于?#38469;?#19981;?#26174;?#24378;的力量和我们使用?#38469;?#30340;智慧之间的赛跑。”
  在另一些科学家看来,人类与人工智能可能根本不会有“开战”的机会。在被人工智能冲击之前,人类的防线就已经开始不由自主地倒戈。
  第一台盲人阅读机的发明者雷蒙德·库茨魏尔在《灵魂机器的时代》一书中描述道,人类不会把控制权拱手让与机器,人工智能也不会主动攫取。随着机器愈发复杂和智能,人类对机器的依赖也日益加深,最终不得不听任机器来控制。到那时,关掉机器是无法摆脱他们的控制的,因为关机于我们而言无异于自杀。
  斯科特依旧对人类充满信心,他相信,人类已经用?#38469;?#21644;法律规?#23545;际?#20102;核弹,也必定有能力管理人工智能。虽然在霍金口中,人工智能无疑是前所?#20174;?#30340;劲敌,“比金融家更聪明、比研?#31354;?#26356;富创造力、比领导更具操控力”。
  在电影《超验骇客》中,被暗杀的科学家威尔在妻子的帮助下,成功将自我意志转入超级电脑之中,从此成了无所不在的“超验骇客”。他能从土壤中造出太阳能板,能让残疾人长出新肢,能全天候通过一切终端出现,人类已经无法阻止这个人机合一的超级存在。
  曾主张修改人类基因与机器?#36141;?#30340;霍金对此大为兴奋。他力挺把人的大脑与计算机直接相连的“人脑控制?#38469;?rdquo;,由此打破人类智能与人工智能间的藩篱,人与机器最终得以合二为一。?#28304;耍?#20154;工智能将对人类智能做出?#27605;祝?#32780;非威胁。
  到那时,人类千百年来苦苦?#38750;?#30340;长生不老也可能因此实现,肉体死去,精神却在人工智能?#20302;?#20013;获得无限的权力和自由。
  “人工智能将是人类历史上最大的成功,”早已?#34987;?#30340;科学?#19968;?#37329;在机器的辅助下写道,“不?#19994;?#26159;,这也可能是最后一个。”

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<![CDATA[人工智能十宗罪]]> Tue, 04 Oct 2016 15:25:56 GMT 人工智能十宗罪

No.10 致人大量失业
  近年来,机器代替人,已成事实。大到汽车制造,小至自助服务终端,都有这?#26234;?#21183;。
  当机器配上人工智能,它就能?#36828;?#26356;新,人类被代替的趋势,愈演愈烈。这将造成失业工人大量涌现,只有少数人从中受益,比如智能机器的制造者、使用者和升级者。
  No.9 陷入道德窘境
  如果人工智能控制一辆汽车,载着几名乘客,在公路上行驶。突然发现路上有一麻袋垃圾,智能汽车会怎么办?它会转弯避开垃圾,撞向旁边造成车祸而伤人呢?还是会径直撞向垃圾?我们都希望是后者。
  但是,假如路上的不是一麻袋垃圾,而是一只病狗,或者一个婴儿呢?智能汽车会认为一?#27426;?#29289;不值得去救,或者一个婴儿远不及几个乘客的生命宝贵,而直接撞上去吗?
  如果人开车,马上就能做出正确决定,但汽车?#36828;?#39550;驶的话,估计会酿成悲剧。不管机器有多智能,它和人始终有差距,它做不出道德判?#24076;?
  No.8 方便黑客入侵
  未来的冰箱、烤箱、电灯、汽车等,日常用品都将联网。方便我们自己,同样也方便了黑客。
  Siri是?#36824;鹖OS?#20302;?#30340;智能语音助手。未来,它将浓缩进一个小盒子,接入网络,全天候工作,?#36828;?#26356;新,?#36828;?#35760;录,保存你所有信息。Siri一旦被黑客攻取,后果非常?#29616;亍?
  由人工智能储存保护个人信息,你能放宽心吗?
  No.7 差错不曾减少
  最初,人类以为机器按事先编好的程序工作,效率提升,不会出差错。
  实际上,机器频频出错,由此带来的烦恼不胜枚举。它误听语音指令,它无动于衷,它错误识别命令,它?#20174;?#36807;激,等等。这与机器带来的好处几乎抵消。
  更可气的,明明出了差错,应当立即停止,但机器仍在运行,甚至继续执行下一?#35762;?#20316;!因为它根本意识不到出了差错,它在执行程序而已。只要事先编好的程序不中?#24076;?#26426;器就不会停止,无论有没有出差错。
  No.6 差错更难修正
  人?#22797;?#20102;,自己能意识到,能立即本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理改正。“知错能?#27169;?#21892;莫大焉。”
  机器出错,自己意识不到,相反,需要人?#19994;?#20986;错的根?#30784;?#37325;新检查程序,浏览代码,确定根源,然后编写补丁程序,再检验补丁,更新补丁,有时需要补丁的补丁,最后甚至导致程序整体升级。
  两相比?#24076;?#23408;?#36164;?#38590;?高下立判!对人而言,只需一句告诫:“不要再?#22797;恚?#22240;为……”对机器而言,修正差错似乎繁琐到令人厌?#24120;?#24456;不值得。
  No.5 反仆为主
  机器?#21069;?#21161;人的,智能机器对人的帮助应该更大,可实际上呢?
  假如你家里有位机器人,它储存你的个人信息,很了解你。你?#19981;?#21860;?#21860;?#25259;萨、冰淇淋,在网上订外卖。但机器人觉得这些食物不健?#25285;?#20026;你着想,就在网上私自更改?#35828;ィ?#25913;成了胡萝卜、生菜、鳕鱼肝油。
  再假如你皮肤过敏,?#24459;?#22826;阳。机器人在网上获悉天气预报,它觉?#20204;?#22825;紫外线强烈,不适合你出门。为你着想,它把你锁在家里,坚决不开门(门及家里各种设备?#38469;?#32852;网的)。你无法上班,怎么交差?#32771;?#22914;你的上司也是机器人,你又怎么解释?
  No.4 致人懒惰退化
  制造机器人,就是为了帮助人类,使人类更轻松惬意、?#27604;?#20852;盛。比如,生活中机器人随时提醒,什么时间吃药,喝酒到什么程度刚刚好;机器人还可以洒扫庭除、烧水做饭。人类要?#20174;?#38386;逛街,要么一心搞研发,其他什么都不用做。
  实际上恰恰相?#30784;?#20154;类不是更悠闲,而是更懒惰,甚至退化。机器人承担一切家务,打扫拾掇,买米买肉,煮?#32929;詹?#31561;等。人类则呆在家里不出门,蜷在沙发看电视,窝在床上玩手机。
  如今,年轻一代参加户外活动越来越少,他们通过手机和网络相互?#20302;ā?#19979;一步,他们就呆在家里,窝在床上,蜷在沙发,动动嘴唇发发指令,智能机器包办一切,而我们越来越懒,身体机能越来越退化。
  No.3 反叛?#25112;?#20154;类
  在美国科幻大片《?#25112;?#32773;》里,人工智能觉醒,发动核战,操控机器,于是各种用途各?#20013;?#29366;的机器人、销毁机器人的钢铁溶池、无所不在的天网等,有条不紊地运行;人类处境非常?#24187;睢?
  人工智能配上武器,后果将非常?#29616;亍?#20170;天,给机器人装上?#21476;冢?#30456;当于给人类提前掘了坟墓,奏了死亡之曲,直到将?#20174;?#19968;天,机器智能觉?#36873;?
  战场上,机器人减少人类?#36865;觶?#20294;是,我们不能保证机器人的枪口永远朝外。人类制造机器人,机器人学会杀人,这应了《侏罗纪公园》的名言:“生命会自己找出路。”
  No.2 替代主宰人类
  常常这样听说:机器人将占领地球,屠杀、奴役人类,而人类不得已逃到地下求生,暗无天日。如同《黑客帝国》,机器主宰地球,人类要么?#20004;?#20110;无知却美好的虚拟世界,要么拼杀在磨难而残酷?#21335;?#23454;世界。
  然而,如果人工智能懂得进化,学习人类更多特性,使自己更像人,会怎么样?
  机器人懂得?#26143;椋?#26377;了焦?#24688;?#21518;悔、沮丧、嘲讽、爱情、厌?#22330;?#29477;亵、快乐等等情感,与人类又有何异?在地球上,这些机器人将居于主导地位,替代主宰人类。
  科幻世界里,《2001太空漫游》的哈尔,能力出众,精通?#25509;錚?#22916;图控制人类;《银河系漫游指南》的马文?#23478;?#37057;症,又是偏?#32431;瘢?#26497;其唠叨;《飞出个未?#30784;?#30340;班德,嗜酒如命,自私自利,脾气暴躁。这种机器人越来越多,人类立足之地将会越来越少。
  No.1 灭亡人类
  世界被机器人统治,人类?#24187;?#20129;,末日来临——这是人工智能带给人类的最大灾难。
  灭亡人类,只因为机器人把人类视为自己进化路上的唯一?#20064;?#21448;或许,机器人被植入了“保护地球”的程序,它遵命而行,只不过把人类当成了地球的最大威胁。
  不管什么原因,至少结果都一样——人类被消灭了,而人类也不可能知道原因了。但是,唯一知道的是,这全部由人类自己的错误造成。
  人类当警醒,否则,将来可能只剩下灵魂在悲泣:“早知如此,何必当初!”

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<![CDATA[人工智能与法律的碰撞与融合]]> Tue, 04 Oct 2016 15:25:14 GMT 人工智能与法律的碰撞与融合

人工智能通过利用计算机科学,程序和方法的概念,实现科学?#29616;?#36807;程。事实上,这是一个?#38469;?#24615;的一种模仿人类智力活动。 因此,所有属于智能行为需要人工智能的研究,从国际象棋,解决问题的能力,数学发现,通过一个简短的故事来了解和学习视觉场景的新概念,解释了诊?#24076;?#26696;例?#35780;?#31561;不同情形。
  1 人工智能的发展回溯
  在上个世纪50年代,人工智能的研究开始进入人们关注的视野。在短短几十年的时间里,已经实现了快速发展。然而,无论是学术界和实务界,都没有表现出太高的关注度。计算机、互联网和大数据的出现改变了人们的生活、工作方式,也改变了人们对人工智能的态度。 在国际象棋游戏中,第一个机器人具有神经网络的作战能力,根据外部条件选择最?#36874;?#26696;。 它在游戏中的胜利预示着人类社会智能制造时代将很快来临。
  全人工智能以模拟人类思维活动本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理为目标,但它需要征服不同的思维领域,证明每一个知识领域都能准确地描述和创造一个像人类一样的智能机器。此外,人工智能选择的法律寻求突破,主要有以下几个原因?#28023;?)虽然法律?#35780;?#24456;复杂,但它是相对稳定的对象(案件)、法治、法律事实的条件相对明确和?#32454;?#30340;程序规则,我们必须有一个明确的判断。这为人工智能的仿真提供了一个非常有利的条件。法律?#35780;恚?#29305;别是审判法官的司法?#35780;恚?#20855;有明确的规则、合理的标准、充分的辩论、观察思维活动的轨迹,并提供了一个样本的记录和回放。法律知识积累了很长一段时间,完整的文件,模拟法律知识,表达和应提供更丰富和准确的信息。 独特的法律活动的自我意识、自我批评的精神和法律程序和假设检验的传?#24120;?#27169;拟法律?#35780;?#25552;供了良好的条件反射。
  2 人工智能在法律领域的应用
  从法律方面来看,人工智能在法律体系的各个方面都得到了广泛的应用。最明显的是法律信息?#20302;?#25110;法律咨询检索?#20302;场?#21508;种各样的法律数据库,包括法律法规、判决、立法程序和法律文件,已成为一个法律人做研究工作的合作伙伴。 当然,使用更广泛应在司法管理的?#36828;?#21270;。
  与法律信息?#20302;?#30456;比,行政管理?#36828;?#21270;的发展更为明显,这是人工智能?#38469;?#22312;一个巨大的领域的发展。由于计算机和互联网?#38469;?#30340;发展, 不同地区的行政机关、不同层次的行政机关和行政部门对于实?#20013;?#25919;管理的信息传递实现了无?#20132;?如使用传真、电子?#22987;?#31561;现代通讯工具,这也被视为行政?#36828;?#21270;。 其次,行政管理的?#36828;?#21270;需要在公共领域或私人领域收集大量的信息,并建立信息?#20302;常?#24182;辅以软件,将其设置为行政程序,最后做出行政决策。 如行政管理已经在程序、土地登记、生活费等方面实施?#36828;?#21270;。
  在法律科学领域,人工智能与法律的结合的研究越来越丰富。1987年,国际人工智能与法?#23578;?#20250;成立于美国波士顿州的东北大学,然后每两年举行一次会议。会议的目的是从事人工智能和法律领域的研究,包括来自世界各地的成员。主要涉及的研究课题包括法律形式模型?#35780;懟⑼评?#20915;策和证据?#35780;?#35745;算模型的计算模型、法律?#35780;硐低?#20013;的多重角色、程序执行的立法模式、法律文?#24213;远?#20998;类和总结、机器学习和电子在使用中的发现等相关领域。
  中国学者也参与其中,但不像日本和韩国的学者那样活?#23613;?同时,一个新的研究法律信息的领域,引发越来越多的人的关注。 这一领域主要是在法学、社会科学、信息科学、信息科学、情报?#38469;酢?#36923;辑学和哲学等学科交叉研究的基础上。
  如前所述,人工智能可以广泛应用于各个领域的法律,包括法官的帮助下做出司法决策。所以如果人工智能程序出了错误,导致错误的判?#24076;?#35841;应该负责? 根据常识判?#24076;?#27861;官的角色是不被取代的。 法官和律师的工作是以语言为载体,侧重于处理复杂的社会关系中的人与人之间的关系,这是很难被翻译成算法所掌握的机器。 另一个智能机器人或软件程序,很难像人们可以在运筹帷幄之间的复杂关系。
  3 对人工智能安全性的担忧
  人工智能的发展已引起了关注。作为一个整体,人工智能还没有被认真的理解,它的存在也给部分的人们造成?#24535;濉?#22914;果人工智能可以预测我们的未来,人类将何去何从?机器人永远不会完全征服地球机器人,如果反叛者,谁又能拯?#20219;?#20204;?我们应该不应该建立像人类一样的生活和思想的仿人机器人?是不是应该发动对杀手机器人的运动制造等。许多优秀的科技人员对人工智能的未来不抱乐观态度。霍金警告人们:一旦超级智能的人工智能的实现,将成为人类生存的一个威胁。
  然而,如果一个仔细的调查和发展历史的人工智能的意义将很难?#19994;劍?#20154;工智能和法律产生只涉及人工智能?#38469;?#30340;发展,这是一个到一定阶段出现。 自1956"人工智能”这个术语以来,人工智能?#20302;?#30340;研究已经经历了博弈、问题求解、定理证明、智能机器人等领域,这些课题的研究虽然已经取得了很大的成就, 但与法律没有任何关系。只有在20世纪70年代,由专家?#20302;?#30340;成功发展的启发,开始了一个法律专家?#20302;?#30340;尝试,也将人工智能?#38469;?#24212;用到法律领域的开始。专家?#20302;?#30340;研究和开发是人工智能发展的一个?#38470;?#27573;,它主要是模拟专家解决问题的思维,通过他们的思维决策,通过掌握专业知识, 最终实现计算机程序?#20302;?#19987;?#19994;?#21151;能对等。 如"化学家?#20302;?rdquo;、"医疗家庭?#20302;?rdquo;、"专家?#20302;?rdquo;等专家?#20302;?#24050;经取得了成就。


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<![CDATA[欧盟率先提出人工智能立法动议]]> Tue, 04 Oct 2016 15:24:36 GMT 欧盟率先提出人工智能立法动议

人工智能或将在欧盟获得首个法律身份
  据路透社报道,欧盟委员会法律事务委员会于2016年5月31日提交一项动议,要求欧盟委员会把正在不?#26174;?#38271;的最先进的?#36828;?#21270;机器“工人”的身份定位为“电子人(electronic persons)”,并赋予这些机器人依法享有著作权、劳动权等“特定的权利与义务”。该动议也建议,为智能?#36828;?#21270;机器人设立一个登?#36963;幔?#20197;便为这些机器人开设涵盖法律责任(包括依法?#20260;啊?#20139;有现金交易权、领取养老金等)的资金账户。如果此项法律动议通过,欧盟将成为首个通过立法赋予人工智能法律身份的地区。
  法律作为上层建筑的一部分,由一定的社会经济基础所决定,是对社会现实需求的回应。欧盟对此次人工智能的立法动议绝非是一时?#20284;稹?#25454;欧盟2015年的一项调查报告显示,截止到2012年欧盟成员国?#31185;?#20010;家庭中就有至少一户在使用机器人,工厂中使用的?#36828;?#21270;机器人更是不计其数。实际上,早在2014年?#36828;?#21270;与机电一体化国际贸易博览会开幕式上,欧盟委员会副主席、数字和电信政策专员内莉·克勒斯就宣布,欧盟委员会将启动“火花”(SPARC)计划:到2020年,将?#24230;?8亿欧元用于研发民用机器人。欧盟委员会称,这是目前全球最大的民用机器人研发计划,涉及机器人在制造业、农业、医疗、交通运输、安全等各领域的应用。
  人工智能应用研究计划的优势是显而?#20934;?#30340;。特别是在?#20998;?#26085;益?#29616;?#30340;老龄化社会,广泛使用高级机器人可以大幅降低人力成?#23613;?#25913;善工作条件、提高工业水平和生产效能,从而大大提升经济竞争力。?#20998;?#26426;器人协会秘书长?#20219;?middot;赫斯博士在媒体采访?#21271;?#31034;,目前全球机器人年均工业产值为220亿欧元,预计到2020年可达500亿欧元至620亿欧元之间。高级机器人的工业产?#21040;?#20250;超出“我们?#21335;?#35937;”,其应用可以大力提高?#20998;?#30340;工业竞争力,促进农业和服务业的快速发展。欧盟委员会?#35895;?#20026;,机器人的潜力远不止于生产制造,其还可以协助医院护士,检修危险的核电站以及从?#36335;?#21619;的农业作业,?#36828;?#27773;车和无人机等?#38469;?#20110;机器人。
  经济推动下庞大机器人群体的产生,必然会带来一系列的主体?#29616;?#21644;社会责任问题。由此看来,欧盟率先提出人工智能立法动议就不足为奇了。而人工智能的发展不局限于?#20998;蓿?#20107;实上,其他科技发达国家和地区也正在制定和实施人工智能发展计划。如日?#23616;?#23450;了机器人?#38469;?#38271;期发展战略,将机器人产业作为“新产业发展战略”中七大重点扶持的产业之一,仅在类人机器人领域,就计划10年共投资3.5亿美元;韩国制定了“智能机器人基本计划”,2012年10月发布了“机器人未来战略展望2022”,将政策焦点放在了扩大韩国机器人产业并支持国内机器人企业进军海外市场等方面。
  对人工智能立法的担忧多于期待 本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理
  法律是维护社会秩序的一道屏?#24076;?#32780;且往往是最后一道屏障。?#27605;?#26377;法律不足以调和新事物发展对现有秩序所带来的冲突的时候,我们就必须对其作出相应的调整和完善。然而,不同于以往的新立法,多数民众甚至是法学家对人工智能立法的担忧要远远多于期待。因为人工智能不但是人类社会发展的一块新领域,而且将会挑战传统法律准则,甚至这些挑战可能是颠覆性的。
  首先,人工智能“工人”群体正在形成:一方面对现有劳动者的权利带来冲击,另一方面部分群体对人工智能劳动性权利要求的呼声愈发强烈。这些机器人真的可以取代人类“工人”吗?今年3月,著名智能机械制造厂商特斯拉工厂?#24187;?#20307;曝光。整个工厂只有150个机器人完成从冲压生产线、车身中心、烤漆中心与组装中心这四大制造?#26041;冢?#36710;间中很少见到人类的影子。根据欧盟委员会2015年6月的一份调查报告显示:70%的被调查者认为机器人夺走了人们的就业机会。而这些机械“工人”可以无休止地为工厂主提供劳动力吗?答案是否定的。赋予人工智能“工人”劳动权利,成为此次欧盟人工智能立法动议的主要内容。
  其次,人工智能正在超越人类思维,直接威胁“自然人”这一基本的法律关系主体地位。就在今年3月9日的围棋大战中,谷歌围棋机器人“阿尔法狗”(AlphaGO)经过三个小时打败了韩国选手李世石,震惊了整个人类社会。令人感到震惊的不止是胜败?#26087;恚?#36824;在于这个围棋机器人被制造者赋予了新的能力——“学习”。它会首先进行快速判?#24076;?#36827;而深度模仿类似人类行为的做法,而后不?#29486;?#32467;经验,并作为自己行为的评估依据。这意味着机器人已经不再局限于传统计算机超级计算、资料检索和模拟判断的能力,而是拥有近似于人类思维模式的自?#24050;?#20064;、自我总结能力,甚至是“创造力”。人工智能已由“执行指令”走向了“智能”时代。
  最后,人工智能行为带来的法律责任将难以解决。人工智能的安全隐患时有发生。今年5月,在当前最?#35753;?#30340;“无人驾驶”?#38469;?#25506;索中,曝出一辆处于?#36828;?#39550;驶模式(Autopilot)的特斯拉Model S发生车祸,与一?#31350;?#36710;相撞,导致司机Joshua Brown当场死亡。这?#27492;?#19968;场简单的车祸,究竟是驾驶人的不当操作,还是开发者的?#38469;?#28431;洞,抑或是生产者的安全责任?甚至可能是人工智能“故意”为之?事件背后的法律责任在现有的科学?#38469;?#21644;法律框架下恐怕难以快速解决。
  总而言之,随着人工智能学习能力的完善,其自主性将越来越高,制造者对其控制力将不?#20808;?#21270;,此类客体存在或将超出“产品”的概念,超过《产品质量法》的范畴,甚至打破《民法》《刑法》等基本法律的规范。对这种可能威胁到人类社会秩序甚至生存权的人造产品,我们将如何应对呢?
  对人工智能立法的未来展望
  任何新事物的产生都有其赖以生存的社会经济条件,在其社会经济条件未消失之前,这些事物就必然存在。人工智能作为人类文明发展的新发明、新事物,有其存在的客观基础,并不会随人的主观意识的改变而随意改变。而事物是一分为二的,新事物的产生发展在带来巨大利益的同时,必然带来一定的安全威胁。不可否认的是,此前有关人工智能的一些大胆的预言正在变?#19978;?#23454;,但担忧机器人将?#25112;?#20154;类还为时?#24615;紜?#25105;们应当思考的不是消灭客观危险,而是该如何面对这些潜在的威胁和挑战。通过制定一定的规则、法律来预防规避风险,引?#38469;?#29289;健康发展。


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<![CDATA[马克·?#33576;嵐路?#24320;拓“人工智能+?#21697;?#21153;”新模式]]> Tue, 04 Oct 2016 15:23:58 GMT 马克·?#33576;嵐路?#24320;拓“人工智能+?#21697;?#21153;”新模式

?#31361;?#20851;系管理软件巨头Salesforce的创始人马克·?#33576;嵐路潁?#23558;在今年的Dreamforce年度会议上揭开该公司一款最新的重磅产品“Einstein(爱因斯坦)”的面?#30784;?  ?#33576;嵐路?#22312;两年前斥资3.9亿美元?#23637;?#20102;史缔夫·洛夫林的大数据智能关系管理初创企业RelateIQ,后又购买了至少6家新兴的人工智能(AI)公?#23613;instein将人工智能结合到Salesforce的产品中,从而在服务、营销和商业合作等方面提供预见性方案。据?#33576;嵐路?#36879;露,Einstein不仅是一款“云”产品,更将会成为整个商业活动中的神经?#20302;场?  2011年,Salesforce被《福布斯》评为全球最具创新力企业,并在接下来的每年中都名列该榜单前两位。该公司将软件变成服务,由此?#25112;?#20102;文件下载和光盘存储时代,?#33576;嵐路?#36824;借助社?#24187;?#20307;、营销活动和手机使公司成为该商品市场的领?#36153;頡alesforce的商品现已与成千上万种应用程序相结?#24076;?#20854;全球商业?#27809;?#25968;量达到数百万,这为公司每年带来80亿美元的收入,并使其市值达到了540亿美元。Salesforce软件业务?#21335;?#21806;额占据市场的45%,几乎是其竞争对手微软公司所占份额的4?#19969;?/p>

【印度奢侈品市场正迅速增长】

本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理美国《福布斯》2016年9月13日   根据印度科塔克财富管理公司的一份报告,在2015—2016年,印度的超高净值家庭数量达到了146600个,比去年增加了7%,拥有超过2.5亿卢比的资产。这些家庭在珠宝和服装上消费最多,其次是度假。来自印度联合工商会的数据显示,到2016年年底,印度奢侈品市场的价?#21040;?#36229;过183亿美元,并且在接下来的3年中,用于购买豪华车的支出预计会增加18%~20%。

【世界进入“后真相政治”时代?】

  世界政治正出现一种感觉凌驾于事实之上的趋势。唐纳德·特?#21183;?#26029;言巴拉克·奥巴马和希拉里·克林顿是?#20102;?#20848;国的创立者,他并不在意自己的言论是否有事实依据,而是看重能否借此煽动选民。又如在今年6?#36335;?#30340;英国?#38597;?#20844;投中,?#38597;放?#22768;称,“欧盟成员国身份会使英国每周损失3.5亿英镑,我们应该用这些钱来建设国民医?#21697;?#21153;体系”,但也有相关统计机构随即指出这一数字显然是荒唐的误报。

【电视节目包容度日益上升?】

英国《经济学人》2016年9月10日   电视节目内容在近20年中经历了大换血,电视连续剧、喜剧,以及如亚马逊和奈飞公司的自制原创剧集发展势头强劲,其内容涉及面也甚为广?#28023;?#21253;括拉丁文化、家庭、犯罪、身份认同、年龄歧视等问题,无不将形色且复杂的日常生活展现给观众。美国非?#24119;?#20122;裔和西班牙的电视观众数量正不?#26174;?#21152;,但少数族裔的电视编剧仅占总人数的13%,因此电?#29992;?#20307;界的种族差距有待进一步缩小。

?#20037;?#32852;储或考虑推迟加息】

  鉴于通货膨胀仍然低于美联储2%的目标,加之近几个月失业率数据几乎?#20174;?#21464;化,美联储的高级官员们因此并不急于采取行动,倾向于在今年晚些时候再考虑上调短期利率。联邦基金利率期货市场交?#33258;?#39044;计,美联储在9月和12月13日—14日会议加息的概率分别为15%和57%。美联储官员还将在11月1日—2?#31449;?#34892;会议,但由于临近总统选举日,因此加息似乎不大可能。

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<![CDATA[从博弈术看人工智能在当今社会的应用及其影响]]> Tue, 04 Oct 2016 15:22:01 GMT 从博弈术看人工智能在当今社会的应用及其影响

近日,韩国专业棋手李世石和机器人“AlphaGo”(俗称“阿尔法狗”)的“人机大战”围棋赛引起了全球的广泛关注,赛事最终以李世石1:4败北告终(最后一局,李世石主动认输。)虽说有着丰富经验和技能的专业人士败给了机器,或者说败给了人工智能,有些?#19978;В?#20294;从另?#24187;?#25105;们也可以看出如今人工智能在人类社会中的应用之广泛及发展之迅速。
  早在20世纪末,国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫就与IBM超级计算机“深蓝”(DeepBlue)有过相似的较量。他们共比了三场,在1996年热身赛中,深蓝以2:4败北;在1997年正式交锋中,人类以2.5 : 3.5遗憾告终;而后2003年时,又与“小深蓝”3 : 3打成了平手。【1】
  短短十多年的时间,人工智能机器从深蓝胜率50% 到现如今Alpha Go 80% ,在感慨人工智能在这段时间里的发展速度之快的同时,也许有人要问,人工智能究竟是什么?
  人工智能(Artificial Intelligence,AI),又称“机器智能”,由McCarthy在1956年夏季在美国的Dartmouth Colleg本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理e研讨会中正式提出,标志着人工智能这个学科的正式诞生。人工智能是相对于人的自然语言而言的,即通过人工的方法和?#38469;酰?#30740;制智能机器或者智能?#20302;?#26469;模仿、?#30001;?#21644;扩展人的智能。从?#23616;?#19978;说,人工智能主要研究怎样让计算机模仿人脑从事?#35780;懟?#35268;划、设计、思考和学习?#20154;?#32500;活动,解决需要人类智能才能处理的复?#28216;?#39064;。【2】
  简单?#27492;担?#20154;工智能是人类发明的模仿人?#36816;?#32500;“智能”解决比较复杂的问题,希望机器能像人一样思考,像人一样解决问题。比如像人一样下围棋下象棋的博弈术,像人会进行分类一样的模式识别,像人大脑神经一样的人工神经网络,包括?#29616;?#31185;学、机器学习、自然语言学处理、?#36828;?#23450;理证明等,这些?#38469;?#20154;工智能的应用。【3】
  而之前提到的深蓝和AlphaGo, 则?#38469;?#20154;工智能在博弈术这一应用方面的成功产物。博弈是具有竞争性的智力活动,如下棋、打牌、赌博、战争等。而目前的人工智能?#38469;?#20013;,主要考虑的是以棋类为代表的“双人、零和、信息完备、非偶然性”博弈。研究博弈?#38469;?#28041;及人工智能中不少核心问题,如问题表?#23613;?#25628;索?#38469;?#31561;,因而博弈术一直是计算机?#38469;?#30740;究领域中很重要的一个方向,而且人们已经取得了较大的成就。然而虽然深蓝和AlphaGo都赢了人类选手,但是计算机博弈术与人类思维仍有很大的区别。人类是根据自己以前博弈的经验,根据自己博弈?#21335;?#24815;,或者有的时候只是根据自己的?#26412;酰?#36873;择下一步棋的走法;而博弈术却是根据其庞大的数据库中的数据以及超强的计算能力来决定每一步棋的。所以从这方面讲,人有思维,而机器没有,所?#36828;?#32773;有?#23616;?#30340;区别。博弈术方法?#23616;?#26159;将问题转换为一个与或图搜索问题,用博弈树表示搜索过程,在整个博弈树中搜索能够到达获胜状态的路径。
  当然,人工智能除了在游戏中采用博弈术这一应用很广?#28023;?#22312;生活中的机器人学发展也十分迅速。其中最令人惊叹的是国外一个名叫Easton的19岁青年,发明了脑电波控制机?#24403;邸aston从小就对变形金刚很痴迷,14岁时就自己建造了一个机器人手臂,当时就被老师推荐给了科技博览会。在博览会上Easton萌生了帮助残?#25165;?#23401;珍妮?#21335;?#27861;,想把发明变成一个假肢手臂。之后五年,他屡败屡战,从未气馁。后受一款简单游戏的启发,他发现了球的不同运动方?#25509;?#33041;电波(由于头皮的脑电波十分微弱,一般需要使用脑电仪进行数模转换将模拟信号变成计算机能处理的数?#20013;?#21495;【4】)之间的特定联系,并加以运用,难题迎刃而解。其大部?#33267;?#20214;采用3D打印,降低了数倍成本,造福了广大残?#19981;?#32773;。【5】
  那么是不是说人工智能的发展就一定会给人类带来便利,不会有消极的?#24187;?#21602;?诚然不是,万?#38470;?#26377;利弊,人工智能也不例外。2015年德国某工厂称,?#24187;?#26426;器人“杀死”了?#24187;?#21592;工。当然这件事显然并不尽实,或者说就算是事实,也绝不是这个机器人主观上要“杀死”人类。撇开这个不谈,我们所能见得最明显的缺点就是我们人类自己,因为有了人工智能,帮我们完成了一部?#20013;?#35201;我们做的事,我们?#31361;?#20135;生懒惰之性,久而久之若?#19978;?#24815;,人脑则会越来越钝,那显然是人们不愿意看见的局面。当然,如果人们并不会因为科技发展而忽视自身发展,这个“缺点”便自然就不存在了。但除却这个“缺点”,话说回来,基于人工智能?#38469;?#30340;原理,其实有时运?#30431;?#20135;生的结果并不一定是正确的,如果一味的依赖于它,就有可能造成不必要的损失,甚至有可能是?#26053;?#30340;。再者,也许有人有疑问,那么在未来,机器人会不会像电影《超能查派》里的查派一样,有了自己的智力,会不会是一个隐患,对人类生存造成威胁?答案我们无从得知,唯有交给未?#30784;?
  由此可见,合理运用人工智能可?#36828;?#20154;类生活带来极大的便利,虽然也有不利于人们的这一隐患,但总的?#27492;担?#24635;是利远大于弊的。只要我们运用得好,处理得?#20445;?#19968;定会在人工智能这双有力臂膀的支撑下,越飞越高。

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<![CDATA[明年会有很多人讲人工智能机器人在取代什么?]]> Thu, 17 Mar 2016 10:11:36 GMT 明年会有很多人讲人工智能机器人在取代什么?

“这个机器人怎么那么像玩具?”
  “连话都说不利索,怎么叫人工智能?”
  “跟电影里的机器人差远了”
  “Pepper是不错,不过还是像高科技玩具”
  对于正在人工智能领域创业的朋友,都知道自己正投身于一次伟大的革命——工业4.0,但是我们刚刚从智能?#24067;?#30340;泥沼里爬出来,不免发现有些事情非常雷同——智能?#24067;?#22312;完全到来之前,各种鸡肋的?#24067;?#35753;我们差点以为智能?#24067;?#26159;个“伪需求”;而人工智能到来之前,我们看到的是各?#33267;?#20215;机器人玩具,殊不知这背后,使我们完全混淆了人工智能和“智能加强”这两个概念。
  在刚刚翻过的智能?#24067;?#31687;章里也是如此,我们谈的是智能?#24067;?#20570;的却是智能加强,一度因为混淆概念而跳进了许多大坑,作为创业者,这一次,我们要听听懂这行的心声。
  看看国外巨头在干什么
  Andy Rubin还在Google的时候,前前后后替Google?#23637;?#20102;近10家机器人公司,颇有点揽尽天下奇才的意思,但在达闼科技创始人黄晓庆眼里,这一举动相当具有行业风向标意味。
  “如果Google不想干,你也干不了,如果Google想干,你也干不过它,这就是Google为什么如此迅速地?#23637;?#26426;器人公?#23613;oogle现在叫字母表公司,之前坊间有传Andy希望管所有机器人的公司,但Larry不放控制权,所以他离开本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理了,从历史的发展来?#30784;?#25289;里似乎接受了Andy的意见,现在Google变成了一个字母表公司,其中的R一定代表十家机器人公?#23613;?rdquo;
  但现在Andy走了,Google的机器人业务似乎遇到了一些困难。但在黄晓庆眼里,Andy Rubin也许还会回来,Google作为一家搜索引擎发?#19994;?#20844;司,现在重组更名为字母表,Google降为最大的全资子公司,这足以看出它对机器人布局的战略和野心。
  明年会有很多人讲人工智能+
  在近期的世界机器人大会、广州智博会上,很多消费者很诧异,这些很low的机器人玩具,就是所说的人工智能,怎么跟预期差那么远?在图灵科技创始人俞?#22659;?#30524;里,消费者的判断一点都没错。
  “关于AI和IA,这两个?#19978;?#20013;一直有一些争论。”
  这?#27492;?#21543;,AI它?#26087;?#19981;是一个产品,更像一种思维,我们需要把这种思维融入到更多的产品中,就像现在很多人讲的互联网+,未来会有很多人讲人工智能+,很多人会把它用在金融、医疗、法律、电力、家?#21360;?#23186;体、娱乐等各个领域。
  而IA,它更具体,更多的是可以在一些产品化上的东西?#19994;劍?#21487;以让消费者感知到。
  现在很多人还没搞清楚这个概念。如果创业者对消费者讲,我在做人工智能,他会?#26448;?#37027;个非人一样的东西就是人工智能?#31185;?#23454;是因为大?#19994;?#29702;解还过于狭隘。
  现在的问题是,消费者对人工智能的期待和要求是非常高的。在产业界,以目前的能力还远远没有达到消费者预期的高度,譬如在国内珠三角很多机器人公司,我就发现一个问题,不像北京的人工智能聚会,大家必?#25913;?#20123;虚拟的、超智能的东西,很多外地的企业会觉得人工智能就是“人工+智能”,目前?#38469;?#20570;不到那个高度,索性就做一些几千块的,来一个所谓机器人的外壳,背后其实是人(特制芯片)在和消费者互动,问题来了,如果背后是一个真人在做运营,和一个人工智能在做运营,这两者的体验区别是非常大的。
  但幸好,我看到局势在往好的方面发展,目前,AI的东西跟很多IA的东西已经开始融合在一起了,从长期来看,过去几十年,人工智能、机器人、互联网是没有什么关系的三条线,在未来几年,这三条线会逐渐融合在一起。“
  机器人在取代什么
  人工智能会不会威胁人类?#31354;?#20010;问题一点都不遥远,霍金、马斯克、比尔盖茨这些科技大佬就不看好人工智能,虽然现在的人工智能还没到毁灭人类的地步,但代替人类这件事它已经在路上了,投资过中外机器人公司的创始人王煜对比了一下机器人对中美现阶段的“不良”影响。
  “目前工业领域,机器人替代人的工作已经开始了,把半成品从这条生产线搬到那家生产线,这种最低级的活之前是由人做的,但现在这种最低级的活也被全?#36828;?#29983;产线代替了,作为投资机器人的一?#20445;?#25105;们现在最担心的是国内大量产业工人失业的问题,现在千千万下岗的员工怎么办;而美国?#28508;?#26356;多地是人工智能会替代广大中产阶级岗位的问题,一些刚入门的医生和律师的助理岗位,这个会被大量的机器人所替代,可能会对整个社会结构发生动荡,这一代人的孩子长大后可能会腾出手去做一些更有创造性的生活,但这一代人怎么办?
  而且机器人的研发暂时不会停止,就像原来一个员工,一年加上劳保20来万块钱,你现在10多万租一个机器人,可以?#20381;?#25152;有前台的工作,你也不用?#29420;?#20445;,不用安慰它的情绪,这是很有意思的一个探讨。
  而服务机器人领域,很多机器人因为功能低下而被取笑为玩具。要说机器人和玩具的区别在哪里,最大的区别就是大家对玩具的容忍性特别高,好比计算机如果能做前面十件事,但最后一件事不能做,消费者就开始骂娘,但一个玩具10件事,能做4、5件事,大家?#31361;?#35273;得很不错了,但我们的目标总归不是玩具,还是要回到做好机器人上?#30784;?rdquo;
  历?#32439;?#26159;惊人?#21335;?#20284;
  文中提到AI和IA时,我们突然发现,人工智能现在发展?#21335;?#29366;,跟两年前的可穿戴、智能家居,一年前的驾驶辅助,今年的智能出行,无人驾驶,有着惊人?#21335;?#20284;,大家在概念上憧憬着A,在下手的时候却做着B。
  难道所有创业者都瞎了么,非要把把高大上的东西做成Low丑怪的东西?不是,是实现这个概念所需时间和?#38469;?#30340;问题。
  国外人工智能作者Tim Urban在其AI革命中曾把人工智能的发展分成弱人工智能、强人工智能、超人工智能三阶段,比AI和IA的分法更细致,更进一步突出人工智能发展有阶段之分这一特性。
  弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能,但是它只会下象棋,你要问它怎样更好


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<![CDATA[试论电气?#36828;?#21270;控制中的人工智能?#38469;鮙]> Thu, 17 Mar 2016 10:11:06 GMT 试论电气?#36828;?#21270;控制中的人工智能?#38469;?/p>

1 人工智能?#38469;?#27010;述
  人工智能?#38469;酰?#26159;在对人类智能理论研究的基础上,研究出的对于人类智能模拟、?#30001;?#21644;扩展的应用方法和?#38469;鮗1]。该项?#38469;?#26159;计算机?#38469;?#30340;?#31181;?#20043;一,主要目的是使得生产过程运用智能机器操作,实现生产的高效化、?#36828;?#21270;和智能化。其涉及的研究内容包括机器人和语言图像处理、专家?#20302;?#31561;。人工智能?#38469;?#28041;及到多种学科科学,是?#36828;?#21270;、仿生学和逻辑学、语言学、控制论等多种学科的集大成。随着研究的不断深入,其在人类社会的多个领域得到有效运用,通过精确化的信息收集和处理,大幅提高生产运作效率。
  2 电气?#36828;?#21270;控制存在的问题
  2.1电气?#36828;?#21270;控制?#20302;橙毕?#38382;题
  我国电气?#36828;?#21270;控制存在的问题之一,即?#20302;?#30340;?#27605;?#38382;题。电气?#36828;?#21270;控制?#20302;?#30340;?#27605;藎?#34920;现在多个方面。如许多企业的隔离开关和电流短路操作上,均采用硬操作,这样一来,电气?#36828;?#21270;控制无法发挥其?#36828;?#21270;操作功用,造成操作效?#24335;?#20302;,生产作业时间延长,也就使得生产效率大大降低,经济效益受损。又如发电厂升压站中,其使用传统的开关操作,多为按键操作方式,也使得电气?#36828;?#21270;控制?#20302;?#20316;用受限,?#36828;?#21270;生产无法有效开展[2]。
  2.2 电气?#36828;?#21270;控制?#20302;?#30417;控效果不佳
  电气?#36828;?#21270;控制?#20302;?#30417;控效果不佳,是许多企业面临的重要问题。传统的监控设备支持下,虽然能够获得一定的监控效果,但多为点状分布,无法?#21754;?#22810;方位和全方面,造成监控死角,监控效果不?#36873;?#26412;文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理这样一来,工作人员无法对设备的运行状况进行有效把握,导致电气?#36828;?#21270;控制?#20302;?#30340;运行安全得不到保障。监控设备落后,不能及时有效地显示出现问题?#21335;低常?#23548;致电气?#36828;?#21270;控制?#20302;?#36816;行有效性受损,生产效率和质量得不到保证。
  3 人工智能?#38469;?#22312;电气?#36828;?#21270;控制中的应用
  3.1 人工智能?#38469;?#22312;电气?#36828;?#21270;设备中的应用
  人工智能?#38469;?#22312;电气?#36828;?#21270;设备中的应用,是该?#38469;?#34701;入电气?#36828;?#21270;控制的基础性应用。电气?#36828;?#21270;设备要想实现高效化运作,需要操作?#38469;?#20154;才在掌握多领域和多学科知识的基础上,保证其高素质和高责任?#23567;?#36825;就对人才的要求大大提高,成本也相对较高。使用人工智能?#38469;酰?#36890;过计算机编程?#38469;酰?#27169;拟人脑复杂的运算和运作机制,使得电气?#36828;?#21270;设备在高效化、精准化模式下运行,保证了生产的高效率,还能降低人力成本,实现经济效益的提高。
  3.2 人工智能?#38469;?#22312;电气控制过程中的应用
  电气控制过程是电气领域的重要部分,实现电气控制过程的?#36828;?#21270;,才能实现整体电气?#20302;?#30340;?#36828;?#21270;和高效率。应用人工智能?#38469;酰?#33021;够有效实现电气控制过程的?#36828;?#21270;,通过专家?#20302;?#25511;制和模糊控制、神经网络控制等方式,完成对电气过程的?#36828;?#21270;控制。模糊控制是电气控制中的主要控?#21697;?#24335;,其通过传统电气控制过程的交流或直流传统来实现。电气直流传动控制中的模糊逻辑控制,多以Mamdani实现调速控制,以Sugeno来完成前者的例外情况控制[3]。
  3.3 人工智能?#38469;?#22312;事?#25910;?#26029;处理中的应用
  人工智能?#38469;?#33021;够应用于电气事故的诊断和处理当中,使得诊断处理过程更加精准化和高效化。如发动机、发电机和变压器出现事故后,传统的诊断方法则主要通过人工的检查,并结合相关知识和经验,既无法保证诊断的准确性,且消耗大量时间,事故处理效?#20107;?#32780;利用人工智能?#38469;酰?#36890;过模糊理论、专家?#38469;?#21644;神经网络等能够快速准确地?#19994;?#20107;?#23454;悖?#24182;诊断出事故原因,提出事故处理方法,大大提高事?#25910;?#26029;和处理的效率[4]。
  3.4 人工智能?#38469;?#22312;日常操作中的应用
  电气领域的日常操作步骤多样且繁琐,且每个?#26041;?#30340;重要性均十分显著,如某个?#26041;?#20986;现?#25910;?#38382;题,将造成整体电气?#20302;?#20986;现?#25910;希?#29978;至导致重大事故损失发生。人工智能?#38469;?#30340;应用,使得电气?#36828;?#21270;控制的日常操作得到有效简化,且在远程控制?#38469;?#30340;实施下,使得相关数据资料信息得以准确收录和储存。操作的流程简化,?#25910;?#21457;生率大大降低,且日常操作的信息均能存留和备份,实现报表的生成,方便以后的生产和研究时的信息查?#27169;?#20351;得电气?#36828;?#21270;控制?#20302;?#30340;运行和发展更加高效。
  4 结语
  人工智能?#38469;?#22312;电气?#36828;?#21270;控制中的应用,是社会发展的必然结果,也是社会需求不?#26174;?#21152;的必然结果。其能够应用于电气?#36828;?#21270;设备中,还能实现电气控制过程中和电气控制事?#25910;?#26029;处理中的应用,对于电气?#36828;?#21270;控制运行的效率有极大的提升效果。就当前电气?#36828;?#21270;控制存在的问题而言,人工智能?#38469;?#33021;够有效实现?#20302;橙毕?#30340;?#26893;?#21644;监控问题的不足。随着人工智能?#38469;?#22312;电气?#36828;?#21270;控制中应用融合程度的不断加深,其发挥的作用将会越来越大,在电气领域当中产生的生产推动力和影响力也越来越大。

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<![CDATA[浅析人工智能?#38469;?#22312;智能建筑中的应用]]> Thu, 17 Mar 2016 10:10:29 GMT 浅析人工智能?#38469;?#22312;智能建筑中的应用

人工智能?#38469;?#37325;要致力于通过人工的手段来实现智能机器中对于人类智能的扩展[1]。随着社会经济的急速发展,人们水平日益提升,人类对于人工智能?#38469;?#26041;面需求不断提升。近些年来,建筑行业随着科学?#38469;?#30340;进步也开始不断朝智能化方向发展,研发智能化建筑,逐步开拓扩展建筑的功能,以为居住者提供更优质的服务[1]。由此可见,研究人工智能?#38469;?#22312;智能建筑中的应用有着十分重要?#21335;?#23454;意义。
  1 智能建筑的概念
  智能建筑(INtelligent Building,IB)指的是人们自建筑物结构、管理、?#20302;?#21450;服务等相关层面出发,经对此部分内容予以组合优化,以为?#27809;?#33829;造一个科学合理、安全舒?#22987;?#26234;能便利的生存环?#22330;?#26234;能建筑基于电子计算机这一核心控制管理中心,借助建筑的全面布线体系及一系列数据信息终端,对建筑不同空间部位数据信息予以感知采集,同时再结合电子计算机给予的对应数据给予一定的回应,产生建筑智能效果。在如此的智能建筑中,管理人员可采用相关智能?#38469;?#23545;建筑内各式各样功能予以调节控制,供水、供电、通讯、宽带等相关方面均能够实现便利控制。
  2 人工智能对智能建筑的影响
  (1)至二十一世纪以来,人工智能领域不断发展、进步,并以知识库专家?#20302;场?#30693;识工程为最具备实践价值的成果。专家?#20302;?#26159;一个以知识为基础?#21335;低常?#20854;?#23616;示?#26159;在控制规律、对象的一系列专家知识基础上,本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理实现?#20302;?#30340;设立、运转。此类人工技能计算机程序?#20302;常?#26377;着类似于相关特定领域专?#19994;?#30693;识水平、经验水平,及处理相关问题的能力。
  (2)在建筑?#20302;?#24314;模、优化等内容上人工神经网络实现了重大突破。伴随智能建筑功能逐步强化,智能建筑中部署了越来越多的电气设备,建筑能耗亦不断提升。想要管理好一栋现代化建筑,确保建筑内数量庞大的电气设备得以有序运行,这对建筑设备各方面管理?#38469;?#27700;平提出了严苛的要求。而有着自?#35270;Α?#23398;习能力的人工神经网络可为解决上述难题提供极大的帮助。
  (3)就建筑智能控制而言,通常要求?#20302;?#20855;备灵敏度、精确性及仿真模型等特征,受传统模式过于繁杂影响,使得控?#30772;?#26080;法在建筑仿真模型中有效运行。而人工神经网络学习模型借助动态学习手段建模,很大程度上缩减了模型的繁杂程度,缩减了计算资?#30784;?#30005;子计算机?#24067;?#31561;方面的需求,减少了控制?#24067;?#25903;出,能够通过?#24067;?#26041;式开展[2]。
  3 智能建筑发展存在的问题
  近些年来智能建筑发展十分迅速,其俨然由拥有楼宇设备?#36828;?#21270;?#20302;场?#21150;公?#36828;?#21270;?#20302;?#20197;及通信?#36828;?#21270;?#20302;?#36716;化?#19978;低?#26234;能集成。伴随智能建筑的急速进步,智能建筑对于不同现代通讯设备、高水平管理服务以及?#36828;?#21270;?#20302;?#31561;提出了更?#21451;?#33499;的要求。现阶段,智能建筑发?#35895;?#28982;存在一系列问题。
  3.1 智能化水平低
  在现如今智能建筑中,智能化?#20302;?#20381;旧是属于相对薄弱的?#26041;凇?#33258;现阶段智能建筑发展实际情况而言,智能建筑中多选取的楼宇?#36828;?#21270;?#20302;?#24448;往只具备相应的逻辑?#25215;?#21028;断水平,在没有人工操作的情形下,通常难以开展逻辑思维判断[3]。
  在外界?#26041;?#20986;现转变时,不得不要借助人工手段予以针对调节后,方可促进对?#20302;?#24320;展检修、维护工作。显然这一局面远远无法符合人们对智能建筑所应当具备的智能化水平需求。鉴于此,为了实现智能建筑的进一步有效发展,务必要自其智能化水平低的问题出发,也唯有如此方可真正意义上实现建筑智能化。
  3.2 智能?#20302;?#32570;乏协调
  在全球经济一体化、市场经济大环境下,人工智能?#38469;?#21457;展还不够十分完善,在智能建筑中部分子?#20302;?#20381;旧还未能够得以?#20302;?#36816;行,多是通过个体的方式运行的。这一情况便会造成不同?#20302;?#30456;互产生重?#27425;?#20081;、不受控制的局面,并?#19968;?#20250;存在部分?#20302;?#30456;互脱节?#21335;?#35937;。显然这些问题的产生,会对全面智能建筑实现?#20302;?#20248;化控制带来?#22909;?#24433;响。
  不同?#20302;?#30456;互控制、链接接口的不足,同样对各?#20302;?#30456;互联系构成不利影响,鉴于此,?#38469;?#31649;理人员不得不要对逐个?#20302;?#36827;行了解、掌握,不仅加大?#38469;?#31649;理人员的工作量,还加大了开展?#20302;?#21270;管理工作难度[4]。由此可见,为了实现对智能建筑的优化控制,就应当尽可能强化不同智能属性?#20302;?#30456;互的协调统一性。
  4 智能建筑中人工智能的应用
  4.1 专家?#20302;臣际?br />  近几年以来,出于在人工智能?#38469;?#20135;业特定的优势,知识库专家?#20302;?#21450;其知识工程得到了很大程度的发展进步,且不断朝商品化方向发展。
  (1)将知识作为后盾的专家?#20302;常?#22522;于控制对象、规律开展?#20302;?#26500;造、运行,并利用专家知识用以合理补充,构筑出全面?#20302;?#21151;能、框架[5]。
  (2)将专家?#20302;臣际?#24212;用于电子计算机中,就如同得到特定领域专家一样,能够对针对领域一系列问题予?#28304;?#29702;。专家?#20302;臣际?#30340;发展,有效实?#32844;?#19981;同专?#19994;?#24847;见展开有机融?#24076;?#23545;特定领域专业知识决策?#26041;凇?#25104;功经验实践应用进?#24515;?#25311;。这一?#38469;?#22312;其内部构建了一个庞大的数据库知识模型,用以针对相应特定的领域,具备表达?#38469;?#21450;可科学借助?#35780;砑际?#20026;对应问题制定有着?#20302;?#24615;建议意见的引领性决策。相较于传统控制?#20302;常?#19987;家?#20302;?#26377;着多方面的优点,其在设计期间不单单是通过数学模型计算出精?#26041;?#26524;,而是通过知识、数学模型的有机融?#24076;?#20419;进决策进一步智能化,达到知识信息处理与控制?#38469;?#20840;面统一的目的。


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<![CDATA[从“变形金刚”到“人工智能”]]> Thu, 17 Mar 2016 10:10:04 GMT 从“变形金刚”到“人工智能”

提到机器人,每一位同学都会想起“变形金刚”。我们在享受“变形金刚”带给我们的快乐童年的同时,有没有意识到机器人的发展背后蕴含的数学原理呢?
  早在3000多年前,人类就希望制造一种像人一样的机器,以便代替人类完成各种工作。
  据传在西周时期,我国的能工?#23665;迟?#24072;就研制出了能歌善舞的伶人,可算是我国最早记载的机器人。春秋后期,著名的?#31384;?#40065;班,曾制造过一只木鸟,能在空中飞行且“三日不下”。公元前2世纪,亚历山大时代的古希腊人发明了最原始的机器人——?#36828;?#26426;。它是以水、空气和蒸汽压力为动力的会动的雕像,它可以自己开门,还可以借助蒸汽唱歌呢。
  机器人一词的出现和世界上第一台工业机器人的问世,?#38469;?#36817;几十年的事。现代机器人的研究始于20世纪中期,其?#38469;?#32972;景是计算机和?#36828;?#21270;的发展。可以说美国是现代机器人的诞生地,早在1959年就研制出世界上第一台工业机器人,比起号称“机器人王国”的日本起步至少要早五六年。经过三十多年的发展,美本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理国现已成为世界上的机器人强国之一,基础雄厚,?#38469;?#20808;进。德国工业机器人的总数?#38469;?#30028;第三位,仅次于日本和美国。我国在建国初期的“七五”计划中把机器人列入国家重点科研规划内容,拨巨款在沈阳建立了全国第一个机器人研究示范工程。1986年3月开始的国家863高科技发展规划已列入研究、开发智能机器人的内容。
  2013年7月,美国武器合约商波士顿动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人“阿特拉斯(古希腊神话中的大力神)”亮相。“阿特拉斯”能像人类一样?#30431;?#33151;直立行走,令人联想起科幻电影中的“?#25112;?#32773;”。这款机器人它可以在传送带上大步前进,躲开传送带上突然出现的?#26223;澹?#20174;高处跳下?#20219;?#33853;地,两腿分开从陷阱两边走过,然后跑上楼梯,单腿站立,被从侧面而来的球重撞而不倒。这款机器人的具体用途,很有可能是在危险环境?#38470;?#34892;?#20173;?#24037;作,甚至是用在后勤补给和维修保养作业等这些相关的工作上。科学家说人形机器人完全取代士兵的可能性不太大,但是机器人在某些领域可以替代人,或者减轻人所面临的危险性,比如说像排雷作业或者爆炸物的排除等等。
  2015年3月12日,第十一届中国(天津)国际装备制造业博览会在天津?#26041;?#20250;展中心举行。展览也吸引了众多机器人制造商参展,“机械手”“搬运机器人”“视觉机器人”“编程机器人”等世界先进的?#36828;?#21270;设备同场竞技,展示了在高科技的推动下,机器人将更好地服务于鼗。们的生活。
  时至今日,机器人已经可以被“人工智能”(Artificial Intelligence,简称AI)所取代。机器人(人工智能)的发展和其他科学一样,?#38469;?#20197;数学的发展作为基础。先进的数学工具给先进机器人?#38469;?#30340;发展注入了强大的动力。或者说,人工智能是数学理论最好的实际应用。目前的机器人(人工智能)主要涉及的数学原理是坐标系和矩阵。这里的坐标系是指世界坐标系和局部坐标系。机器人在行走和活动过程中,世界坐标系一般是固定不动的,只有局部坐标系随着机器人的运动而运动,每一个局部坐标系中都有一个变换矩阵,机器人的每一个活动?#38469;?#30697;阵在作变换。
  人工智能正悄无声息地改变着我们的生活,不仅大大提高了我们的生活效率和生活质量,而且节约了我们的生活成本,同时人工智能还能够完成人类所不能完成的工作。当然人工智能的高速发展,也可能会给我们的生活带来一些未知的?#22909;?#24433;响,在电影《X战警》、《?#25112;?#32773;》中我们看到了很多机器人(变异人类)可能会给我们整个人类带来一定的危险,还有可能会打乱人类的原有生活,因为有了方便的仆人也有可能造就更多的懒人,甚至人类的退化。不是吗?

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<![CDATA[人工智能将再造互联网]]> Thu, 17 Mar 2016 10:09:32 GMT 人工智能将再造互联网

在过去的60年里,人工智能的发展充满坎坷,经历了多次从乐观到悲观,从高潮到低潮的阶段,直到2006年“深度学习”算法的提出,情况才发生转变。
  “深度学习”算法是对20世纪40年代诞生的人工神经网络理论的一次?#25797;?#30340;升级。它最大的革新是可以有效处理庞大的数据。而这一特点?#20197;?#22320;与互联网结?#24076;?#30001;此引发了近年来的一股人工智能发展新热?#34180;?#20174;图林测试、语音识别、图像识别、模式识别,到机器翻译、学习迁移,到大数据群体智能,再到生物学系;从可穿戴设备,到智能?#24067;?#20877;到无人驾驶汽车,人工智能已成为引领世界发展的本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理前沿?#38469;酰?#24341;发了整个世界多方面的智能化发展。
  人工智能正和互联网不?#20808;諍希?#36880;步迈入互联网人工智能时代。基于互联网海量的大数据每时每刻与现实世界的信息交互。互联网俨然成为人工智能进化的温床,而大数据则是人工智能进化的源泉。未来,互联网+人工智能必将深刻改变整个世界。
  随着互联网应用及其发展空间的不断?#30001;歟?#20197;互联网思维、?#38469;酢?#25163;段、方法来创造新产业,改造老产业,也是一大发展潮流。人工智能将再造互联网。机器人等各种未来设备除了具有联网、计算、存储能力外,还将具有图像识别能力、自然语言识别能力、智能运算能力等人工智能,甚至还可能有意识、自我、心灵、无意识的精神等生物人特性。
  有趣的是,随着人工智能和互联网的日益融?#24076;?#20114;联网智能化程度的?#20013;?#25552;升,互联网的功能结构将逐渐与人?#36234;?#26500;相似,相关?#20302;?#24050;逐渐成型,并日趋完善,如物联网为代表的互联网感觉神经?#20302;常?#20113;计算为代表的互联网中枢神经?#20302;常?#24037;业4.0、云机器人、车联网为代表的互联网运动神经?#20302;常两?#24335;虚拟现实为代表的互联网梦境?#20302;?hellip;…互联网人工智能?#20302;?#23558;在“互联网虚拟大脑”的未来发展中发挥越来越重要的作用。

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<![CDATA[510万人工智能将导致千万人失业]]> Thu, 17 Mar 2016 10:09:06 GMT 510万人工智能将导致千万人失业

“世界经济论坛”(WEF)发布报告称,未来5年,由于全球劳动力市场出现颠覆性变革,如机器人和人工智能?#38469;?#30340;?#32469;?#23558;导致全球15本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理个主要国?#19994;?#23601;业岗位减少710万个。受新增200万个就业机会的抵消,机器人和人工智能?#38469;?#23454;际上将导致全球15个主要经济体的就业岗位?#24739;?10万个。而目前15个主要经济体的劳动力数?#31354;?#21040;了全球整体劳动力数量的65%左右,这意味着机器人和人工智能?#38469;?#30340;发展在未来5年将导致全球约上千万人失业。                           

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<![CDATA[计算机人工智能识别?#38469;?#30340;应用?#28900;狽治鯹]> Thu, 17 Mar 2016 10:08:10 GMT 计算机人工智能识别?#38469;?#30340;应用?#28900;狽治?/p>

引言
  以密码、密钥等作为其识别手段的传?#25104;?#20221;识别?#38469;?#24050;经?#36824;?#27867;应用于现实生活中,但受到其易复制性与易丢失性等因素的影响,在很大程度上影响着该?#38469;?#30340;发展,并促使了拥有更高性能的识别?#38469;?#34987;研发出?#30784;?#20854;中,智能识别?#38469;?#23601;是基于新时期计算机人工智能?#38469;?#30340;发展而不断发展起来的,并作为一种数据?#36828;?#37319;集、识别与录入的人工智能?#38469;酰还?#27867;应用于各个领域中,为人们的生活、工作带来极大的便利。但是,就真正意义上的智能应用,智能识别?#38469;?#24212;用?#28304;?#22312;一定?#28900;保?#19979;面作者就该问题作简要?#27835;觥?br />  1 语音智能识别?#38469;?#24212;用?#28900;狽治?br />  从某种意义上?#27492;担?#35821;音智能识别?#38469;?#30340;最终目的就是为了让计算机能够听懂人类语言,从而执行人的某项操作。该?#38469;?#20316;为现阶段人工智能研究的一个主要方向与人机语音交互实现的一个关键?#38469;酰?#19968;?#24065;?#26469;都备受各国人工智能研究领域的重点关注。而且,各种基于语音智能识别?#38469;?#30340;产品也?#25112;?#34987;开发出来,并应用于各个领域,并表现出极大的应用优势,如语音通信?#20302;场?#22768;控电话交换等。如今,虽然伴随各种人工智能电子产品的?#25112;?#30740;发,特别是进入21世纪后,?#24230;?#24335;的语音处理及其识别?#38469;?#20063;有了较大进步,基于语音识别的芯片业也?#25112;?#22686;加。但是,也需看到,语音识别?#38469;?#24212;用?#28304;?#22312;着一些?#38469;跗烤保?#32780;且如何通过实?#20013;?#29255;同人工智能?#38469;?#30340;有机结合来更好发展语音智能识别?#38469;酰?#20063;成为了本世纪一个重要的研究内容。
  1.1 可靠性有待提高
  一方面,语音智能识别?#38469;?#24517;须排除实际应用中各种声学环境对其造成的不良影响。因为在公共场?#24076;?#20154;能有意识排除外界噪声来获得自己想要的声音,然而计算机虽已实现智能化,但你不可能指望它在那些?#24615;?#29615;境中能够准确捕捉到你的声音,大大限制了该?#38469;?#30340;应用范围。所以,若想在?#24615;?#29615;境中应用语音智能识别?#38469;酰?#23601;需要使用特殊抗噪麦克风,但这对于多数?#27809;?#32780;言,是不可能实现的;另一方面,日常生活中,人们说话较随意,语言习惯较明显,如带有明显地方口音、经常重?#30784;?#20572;顿,或插入,完全不受语法控制等,而这些语音对于经过标?#38469;?ldquo;?#35782;?#35821;音”存储的设备来讲,是很难识别的。为此,逐步提升语音智能识别?#38469;?#30340;可靠性,显得很有必要。
  1.2 ?#39542;?#37327;有待丰富
  可以说,语音识别?#20302;?#21487;识别?#39542;?#37327;的多少,在很大程度上决定了?#20302;?#21487;完成事情的程度,若?#20302;?#25152;配置声学模型与语音模型限?#24179;?#22810;,当?#27809;?#25152;引用?#39542;?#19981;在?#20302;?#23384;储范围内时,或是突然从英文转中文、俄文、韩文、日文等语言时,?#20302;?#24456;可能出现输入混乱情况。为此,今后伴随?#20302;?#24314;模方式的逐步革新、各种搜索计算法效率的逐步提升于与?#24067;?#36164;源的?#25112;?#21457;展,语音智能识别?#20302;?#24456;可能实现?#39542;?#37327;无限制与多种语言的混?#24076;?#36825;样一来,即便?#27809;?#20351;用多种语言,?#20302;?#20063;是能准确识别出来的[1]。
  1.3 成本有待降低,体积有待减小
  对于任何一项?#38469;?#30340;发展本文由论文联盟http://www.2868631.com收集整理而言,在保证质量的同时,最大限度降低其成本是实现?#38469;?#21830;业化发展的关键所在,?#31227;?#36941;通过规模生产形式来实现。但对于语音智能识别?#38469;?#32780;言,要想做到降低其成本,还存在较大困难。因为对于那些功能、性能要求较高的应用,多带有“?#21487;?#23450;制”的标记,若想规模生产,条件还不是很成熟;只有在那些对功能、性能要求不是很高的语音识别应用上,才有可能规模生产出部分低成本产品,而这些规模产品在实际应用中又可能受到功能与性能?#21335;?#21046;[2]。另外,微?#31361;?#20063;将是今后语音智能识别?#38469;?#23454;现商业化发展的一个重要手段,而要想实现这一点,同该?#38469;醣旧?#21457;展程度与微电?#26377;?#29255;?#38469;?#21457;展程度,均有着密切的关系。为此,把那些有着先进性能与完善功能的语音识别借助?#20302;?#22266;化到那些更加微小的模块或芯片上,用以最大限度降低成本,也就成为了今后语音智能识别?#38469;?#30495;正实现广泛应用的关键所在。
  2 视觉智能识别?#38469;?#24212;用?#28900;狽治?br />  同语音智能识别?#38469;跗烤毕?#27604;?#24076;?#35270;觉智能识别?#38469;?#24212;用?#28900;?#20284;乎更多,难度也更大。就应用基本原理而言,两者一致,均是通过对相关信息实时采集、存储来实现智能识别的。然而在具体操作过程中,两者却存在较大差别,因为视觉智能识别?#38469;?#20027;要针对的是各种图像的设备,如指纹识别、人脸识别等。而在这些图像识别中,也存在着一些应用?#28900;薄?br />  2.1 人脸识别?#38469;?br />  该?#38469;?#20027;要是通过对人脸几个关键部位进行识别、?#27835;觶?#24182;通过采集几个表情作为其存储数据,来进行对比、识别?#27835;觥?#20294;目前为止,关于?#36828;?#20154;脸识别研究已经取得了一些?#19978;?#25104;就,但就其实际应用而言,?#28304;?#22312;着一些较难解决的问题,如人脸的非刚体、发型的变化与表情、化妆的多样性以及环境光照复?#26377;?#31561;,?#20960;?#20154;脸识别带来了较大困难。即便是大量来自生理学、神经?#29616;?#31185;学与自模式识别、心理学以及计算机视觉等众多领域的专家们经过40多年对?#36828;?#20154;脸识别?#38469;?#30340;深入研究,仍被很多问题困扰着,得不到有效的解决办法。换个角度来想,即便是人类自己,即使每天都在根据他人面孔来区别亲人、朋?#36873;?#21516;事与陌生人,但有时候也很难准确叙述出自己为什么能对他们进行区分,特别是对于双胞胎,虽然可区别他们,但?#27492;?#19981;出如何区分、鉴别。可想而知,人都如此,更何况同人类视觉?#20302;?#23384;在较大差异的图像采集设备,而且从某种意义上?#27492;担?#35745;算机智能识别?#38469;?#21516;人脑相比,还是存在一定差距的。为此,若要想计算机能够像人一样?#36828;?#20934;确识别人?#24120;?#24517;然需要不同领域研?#31354;?#20204;的继续努力。
  2.2 指纹识别?#38469;?br />  众所周知,每个人的指纹?#38469;?#19981;同的,指纹可以说是一个人独有的特征,而“指纹识别”,指的就是通过对这些指纹纹路?#21450;浮?#26029;点与交叉点的识别来实现身份的识别,有着唯一性、终生不变性与可获得性、防欺骗性等特点,现实生活中,人们多用指纹识别?#38469;?#26469;设置密码,用以保护个人信息[3]。但是,在看到其优点的同时,也需看到,一个人的指?#30772;?#23454;很容易留在各处,通过复制这些指纹痕迹来进行相关操作,将在一定程度上影响到?#20302;?#27491;?#25918;卸希?#25925;该识别?#38469;?#20854;实也存在着一定危险性。而且,虽然?#20302;?#24050;经识别了已有指纹,然而实际上一些人与群体的指?#30772;?#23454;特征不是很明显,有时较难?#19978;瘢?#36827;而无法进行指纹识别。如在“签到打卡机”上,若是录入指纹手指出现破皮、损伤情况,是比较难识别的,而这也在一定程度上影响到指纹识别?#38469;?#30340;应用。
  总的?#27492;担?#34429;然人脸识别与指纹识别?#38469;?#24050;经?#36824;?#27867;应用于各领域中,特别是密码设置中,但在实际应用中,问题仍是有的,而这也正表示视觉智能识别?#38469;?#20173;有着较大研究、发展空间,需要?#24230;?#26356;多精力去解决这些?#28900;保?#29992;以推动计算机人工智能识别?#38469;?#30340;发展。
  3 结束语
  综上所述,人工智能识别?#38469;?#22312;快速发展的同时,也存在着一些?#38469;跗烤保?#20174;而在一定程度上影响到智能识别?#38469;?#23454;现“智能”的程度。为此,要想真正实现计算机完全智能控制,还需从各方面入手,加入财力、物力、人力的投资,对其各方面功能、性能加以优化、完善,从而使之智能水平得到不断提升,为人们的生活、工作带来更多的便利。

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