人工智能無(wú)論是否達(dá)到人類的智能水平已趨成熟

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作者:Keith Darlington

2018-12-17 10:43:01

來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net

原創(chuàng)

人工智能社區(qū)中的許多人提出了這樣一個(gè)問(wèn)題:“機(jī)器何時(shí)會(huì)達(dá)到人類一樣的智能水平 ?”無(wú)論其答案是什么,現(xiàn)在很少有人會(huì)質(zhì)疑人工智能對(duì)人們生活的影響,并將在未來(lái)影響越來(lái)越大, 而人工智能的發(fā)展將會(huì)越來(lái)越成熟。

人工智能行業(yè)領(lǐng)域的許多人都提出了這樣一個(gè)問(wèn)題:機(jī)器什么時(shí)候會(huì)達(dá)到人類的智能水平?
 
比爾•蓋茨說(shuō),“我們總是高估未來(lái)兩年將發(fā)生的變化,并低估未來(lái)十年將發(fā)生的變化。”
 
人工智能概念的產(chǎn)生
 
大約30年前,當(dāng)人工智能開(kāi)始出現(xiàn)時(shí),幾乎不為人知,當(dāng)時(shí)很少有人聽(tīng)說(shuō)過(guò)人工智能。如今,無(wú)人駕駛汽車、機(jī)器人以及其他創(chuàng)新用途的人工智能已經(jīng)廣為人知。然而,人工智能這個(gè)概念并不是什么新鮮事物。事實(shí)上,“人工智能”這個(gè)術(shù)語(yǔ)最初是在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上創(chuàng)造的,至今已有60多年的歷史。
 
人工智能的宣傳和炒作
 
早期幾年,由于對(duì)人工智能軟件工具和技術(shù)的重視,以及根據(jù)摩爾定律對(duì)硬件進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn),人工智能應(yīng)用程序的功能得到了適度的提高。
 
多年來(lái),主要的人工智能模式如今已經(jīng)被稱為良好傳統(tǒng)人工智能(GOFAI)。這種人工智能的方法試圖通過(guò)符號(hào)推理來(lái)模仿人類的思考,這種技術(shù)使用符號(hào)來(lái)操縱類似于人類推理的邏輯模式。人工智能的早期階段主要是解決一般的技術(shù)問(wèn)題,這些技術(shù)源于數(shù)學(xué)。他們?cè)诙ɡ碜C明和檢查中記錄了早期的成功,并引起了人們很大的興趣。因此,人工智能的一些技術(shù)創(chuàng)始人進(jìn)行一些夸大的宣傳和預(yù)測(cè)。例如,在1961年,馬文•明斯基寫道,“在我們有生之年,機(jī)器在智力方面可能超過(guò)我們。”此外,1963年創(chuàng)建斯坦福人工智能項(xiàng)目的約翰•麥卡錫表示,其目標(biāo)是在十年內(nèi)建立一個(gè)完全智能的機(jī)器。
 
這些預(yù)言就像當(dāng)時(shí)的其他預(yù)言一樣并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)。解決一般問(wèn)題的方法很快就會(huì)失去動(dòng)力,因?yàn)檫@種通用性使得它們的實(shí)施變得不切實(shí)際。因此,始于20世紀(jì)80年代基于知識(shí)的系統(tǒng)或?qū)<蚁到y(tǒng)是人工智能標(biāo)志性的另一個(gè)階段。這些是存儲(chǔ)人類領(lǐng)域特定知識(shí)的軟件程序,并試圖以人類專家相同的方式對(duì)其進(jìn)行推理。這些系統(tǒng)使用的相當(dāng)廣泛,其中一些非常成功,至今仍在使用。但他們的主要缺點(diǎn)是無(wú)法充分學(xué)習(xí) ,但這一缺點(diǎn)可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)部分解決。
 
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
 
“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個(gè)術(shù)語(yǔ)是指使機(jī)器能夠在沒(méi)有明確編程的情況下學(xué)習(xí)的方法。而人工智能的概念始于1959年,并不是什么新鮮事物。機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要,但由于當(dāng)時(shí)沒(méi)有學(xué)習(xí)能力,使得人工智能的改進(jìn)受到嚴(yán)重限制,而人類具有學(xué)習(xí)新技能、新知識(shí)和實(shí)踐不斷改進(jìn)的能力。因此,學(xué)習(xí)與智能行為有著密不可分的聯(lián)系,機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的一個(gè)分支。這個(gè)領(lǐng)域的研究活動(dòng)始于20世紀(jì)60年代,現(xiàn)在正在使用各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
 
連接主義和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
 
然而,連接主義或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種模式已經(jīng)成為人工智能技術(shù)主流,它試圖模仿人類大腦中生物神經(jīng)元的工作方式。實(shí)質(zhì)上,機(jī)器接受歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練(或?qū)W習(xí)),然后可以用來(lái)預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)和結(jié)果。與人工智能的符號(hào)不同,它們不會(huì)在解決問(wèn)題時(shí)使用明確的人類編程符號(hào),而是通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元中的數(shù)字權(quán)重進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。
 
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也不是新鮮事物。其概念最初是由McCulloch和Pitts在1943年提出的,他提出了一種人工神經(jīng)元模型,稱之為感知器。然而,在20世紀(jì)80年代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始復(fù)蘇之前,它們幾乎已經(jīng)被忽略。早期應(yīng)用基于使用單層神經(jīng)元的感知器軟件。然而,使用多層或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以獲得更好的結(jié)果。更新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使用隱藏層來(lái)識(shí)別特定特征的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
 
隨著時(shí)間的推移,通過(guò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘,這種技術(shù)得到了改進(jìn),并成功地應(yīng)用于商業(yè),尤其是20世紀(jì)90年代的零售行業(yè)。通過(guò)技術(shù)的結(jié)合可以處理大量數(shù)據(jù)的硬件改進(jìn)、統(tǒng)計(jì)技術(shù),以及滿足逐漸出現(xiàn)的全球互聯(lián)網(wǎng)和萬(wàn)維網(wǎng)的需求,使其成為可能。隨后使用的大部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自內(nèi)部數(shù)據(jù)源,例如企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、零售數(shù)據(jù)等。對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析通常會(huì)提供對(duì)趨勢(shì)等方面的見(jiàn)解,使組織能夠改進(jìn)決策制定。
 
然而,現(xiàn)在許多人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)零售和社交網(wǎng)站等眾多來(lái)源從網(wǎng)上獲取大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)本身可以來(lái)自網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)源,可以采用文本、圖表、照片、視頻、聲音文件等形式。這就是所謂的大數(shù)據(jù)。同樣,大數(shù)據(jù)這個(gè)術(shù)語(yǔ)并不新鮮,但其影響不容小覷。當(dāng)谷歌公司首席科學(xué)家Peter Norvig在谷歌時(shí)代精神(Zeitgeist)大會(huì)上被問(wèn)及谷歌公司成功的秘訣時(shí)。他回答說(shuō):“我們并不比其他人有著更好的算法,我們只是擁有更多的數(shù)據(jù)。”
 
然而,上世紀(jì)90年代,社交網(wǎng)站如Twitter、Facebook等開(kāi)始興起。每天都有數(shù)百萬(wàn)張圖片在網(wǎng)上上傳下載。為了分析這些圖像,需要了解它們的內(nèi)容,但它們通常沒(méi)有標(biāo)簽,因?yàn)槠鋬?nèi)容是未知的。理解其內(nèi)容和識(shí)別圖像的需求催生了一個(gè)名為ImageNet的網(wǎng)站。在2009年推出時(shí),它擁有一個(gè)包含1400萬(wàn)張圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)。新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序可以在ImageNet網(wǎng)站上從這些圖像中訓(xùn)練自己,但這仍然容易出錯(cuò)。因此,該網(wǎng)站的創(chuàng)始人引入了一項(xiàng)名為ImageNet Challenge的技術(shù)競(jìng)賽,鼓勵(lì)研究可以識(shí)別數(shù)據(jù)集圖像中的對(duì)象的計(jì)算機(jī)算法,以最大限度地減少識(shí)別中的錯(cuò)誤。2012年,當(dāng)時(shí)在谷歌公司工作的一位名叫Alex Krizhevsky的研究員在這次比賽中取得了出色的成績(jī),以超過(guò)10%的優(yōu)勢(shì)擊敗了所有對(duì)手。他推出的網(wǎng)絡(luò)名稱為AlexNet。這為走向“深度學(xué)習(xí)”的時(shí)代鋪平了道路。
 
面臨的挑戰(zhàn)
 
盡管深度學(xué)習(xí)取得了巨大的成功,但一些專家質(zhì)疑這種模式是否足以達(dá)到人類智能。例如,根據(jù)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的著名研究員Francois Chollet的說(shuō)法,“我們不可能僅僅通過(guò)擴(kuò)大當(dāng)今的深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)獲得通常的智能水平。”
 
這項(xiàng)技術(shù)還面臨其他挑戰(zhàn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)缺點(diǎn)是,它們?cè)诮忉尯屯该鳑Q策推理方面嚴(yán)重不足,它們是一種黑盒結(jié)構(gòu)。這在諸如醫(yī)療診斷系統(tǒng)之類的應(yīng)用中尤其成為問(wèn)題,因?yàn)閺臉I(yè)者需要了解他們的決策過(guò)程。
 
出于這個(gè)原因,美國(guó)國(guó)防部負(fù)責(zé)研究新技術(shù)的高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)對(duì)2016年8月啟動(dòng)的一項(xiàng)研究項(xiàng)目提供了資助。該計(jì)劃的目的是為一系列新項(xiàng)目提供資金,這些項(xiàng)目被稱為可解釋人工智能(XAI)。這些項(xiàng)目的目的是創(chuàng)建工具,使人工智能程序的用戶能夠理解該決策背后的原因。其中一些項(xiàng)目正在實(shí)施中,并在四年內(nèi)完成。
 
結(jié)論
 
鑒于人工智能的發(fā)展歷史還很短,有些人現(xiàn)在提出了一個(gè)問(wèn)題:現(xiàn)在是另一個(gè)炒作時(shí)期嗎?可能不是。與早期的人工智能不同,深度學(xué)習(xí)的商業(yè)利益如今無(wú)處不在。初創(chuàng)企業(yè)的投資和數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這些應(yīng)用程序涵蓋機(jī)器人、醫(yī)學(xué)、教育、金融、自動(dòng)駕駛汽車以及各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。此外,這些人工智能應(yīng)用程序的智能水平與人類一樣出色,并且在某些情況下優(yōu)于人類。
 
其中包括國(guó)際象棋和圍棋等游戲、醫(yī)療保健應(yīng)用程序(例如英國(guó)國(guó)民保健系統(tǒng)部分使用的Babylon GP at Hand)、醫(yī)療聊天機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、對(duì)象識(shí)別、語(yǔ)音到文本轉(zhuǎn)換、語(yǔ)音識(shí)別,以及顯著改進(jìn)的機(jī)器人,這只是一小部分例子。這些應(yīng)用程序?qū)⑼ㄟ^(guò)更好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法繼續(xù)改進(jìn)。
 
人工智能社區(qū)中的許多人提出了這樣一個(gè)問(wèn)題:“機(jī)器何時(shí)會(huì)達(dá)到人類一樣的智能水平 ?”無(wú)論其答案是什么,現(xiàn)在很少有人會(huì)質(zhì)疑人工智能對(duì)人們生活的影響,并將在未來(lái)影響越來(lái)越大, 而人工智能的發(fā)展將會(huì)越來(lái)越成熟。

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