人工智能未来走向如何?看奥巴马和各位大咖怎么说

访客:18917  发表于:2016-10-17 10:50:54

美剧《西部世界》的火爆再一次引发了大众对于人工智能的讨论,到底人工智能未来的走向如何?让我们来看看这些大咖是怎么说的。

| 奥巴马谈人工智能:社会契约与经济模式要与科技与时俱进

随着机器学习让计算机无师自通,从医学诊断到自动驾驶汽车,技术领域的突破如雨后春笋。不过,是谁在把控着人工智能?它会取代我们的工作吗?机器人威胁论又是否会成为现实?

作为美国总统,奥巴马同样也对这些问题充满关注。

奥巴马提到:虽然每次说到这个话题大家都会定很高的基调,但事实上我们必须考虑它对于经济的影响。毕竟在大多数人眼中,不会在意奇点是否会来临,他们更担心机器是否会抢了他们的饭碗。

对此问题,我倾向于持积极态度,因为从历史角度来看,人类曾无数次地对技术进行更新换代,但最终结果显示,我们没有被饿死,新技术反而创造了更多的就业岗位,我们的生活质量也得到了提高。当然,有些人的担心也不是无缘无故的,毕竟当 AI 大潮袭来,真正能快速从中获益的还是那些高技能人才,他们可以利用自己的才干,借助机器延伸自身的市场、销售、产品和服务。

那些低薪水低技能的人可能会显得越来越多余,他们的饭碗可能会保住,但薪水恐怕会有所降低。如果我们想要完成平稳的过渡,那么全社会应该广泛对话,讨论到底如何处理这一过渡期的尖锐矛盾,如何通过培训来保证经济持续包容性增长。我们的生产效率是越来越高了,但如果任其自流,那么大部分产品还是会流到上层一小部分的群体口袋中。因此,我们要如何解决这一问题,并保证每个人都能拿到一份有尊严的收入呢?另外,AI“统治”一切后,人类的艺术和文化该如何保留?那些为国奉献的退伍军人谁来管呢?我们引以为豪的社会契约需要与时俱进来包容这些新技术,而我们的经济模式也要随之发生相应转|变。

| 百度IDL负责人林元庆:告别蹒跚 AI大幕已启

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林元庆在演讲以及会后采访的过程中,一直在强调AI大幕“已经启动”这个关键动作,虽然“人工智能”这个概念最早从1955年8月31日就开始提出,但从当时的诞生,到中间的两起两落,一直像个蹒跚学步的孩子一样经历了60年才迎来了第三次复兴的浪潮。

1956年到1974年,全球第一次人工智能浪潮出现。

1974年到1980年。第一次人工智能冬天出现。

80年代出现了人工智能数学模型方面的重大发明,第二次浪潮出现。

1987年到1993年现代PC的出现,让人工智能的寒冬再次降临。

不过这一次,随着硬件,数据,算法三板斧的默契配合和发展,AlphaGo与世界顶级围棋高手李世石的人机世纪对战,人工智能已经从基本的语音识别,图像识别,向着自动驾驶,视频,AR,医疗,金融等各种领域无声地渗透,也引发了全民关注AI复兴的热潮。

老骥伏枥,志在千里。如果说过去60年是它从孕育到踌躇的“蹒跚”周期,那往后60年,将会是它揭开“无穷大”大幕的周期。

| Deepmind 开发可微分神经计算机: 我们离会推理的机器人还有多远

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为了提高深度学习的能力,谷歌的 DeepMind 团队创造了这种新型机器学习算法“ 可微分神经计算机”DNC,它将“神经网络”计算系统与传统计算机存储器结合在一起。

神经网络是一个互联的系统,它模仿生物神经网络运行,比如大脑的工作模式。在最近取得的各项人工智能成就中,神经网络扮演了关键角色。例如,在数字助手,如 Google Voice、Siri 中增强语音识别能力。在之前的研究中,神经网络只能连接自有网络所包含的数据。而最近,DeepMind 团队宣布,在 DNC 的支持下,神经网络可以接入之前不相容的外部数据,比如以传统数字模式编码的文本。这也就是说,我们离会思考的计算机更近了一步。

| 解密 AI 发展现况,探寻未来智能真谛

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现今,随着 AI 和机器学习技术快速发展,越来越多的工具和解决方案都开始使用认知能力。但这些工具和解决方案是否真正反映出了 AI 的意义所在?

IBM Watson 的平台经理 Jonas Nwuke 认为:

AI / 认知计算的目标是辅助人类更好的做出决定。系统在规模上进行学习,吸收经验变得更强大,并以一种更自然的方式与人类进行交互。

Progress 的首席布道官 Todd Anglin 说:

目前,软件开发业存在的问题是,AI 是个总称,它经常被误用或滥用,其本质在某些方面就被滥用。它代表了很多东西,但很多时候我们都用之不当。例如,AI 是个伟大的营销术语,开发商往往只是强行将其插入解决方案之中,以达到脱颖而出的目的。App 的用户会普遍认为,具备人工智能,那么其肯定是款智能化、强大的 App 。在其它情况下,开发人员会使用术语,以表示该应用程序试图为用户做一些事情。例如,Tesla 使用术语“自动驾驶车”称呼自己开发的车辆,这样更易于大众理解,但事实上他们的车辆并非完全自动驾驶,因为它还需要人类在一旁照看以防万一。简单的图像识别、目标检测、挑战和响应系统都做到了一定程度的 AI ,但开发商在给他们的应用程序打标签时,还需要更明智一些。相反,开发人员应该关注基本概念,如机器学习或深度学习。我们必须花更多的时间来观察这些东西,以及它们是如何被利用或在软件中使用的。

当我们谈论 AI 时,我们真正讨论的东西是什么?

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