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人工智能综述:让机器像人类一样思考

2014-2-18 16:00| 发布者: 网友投稿

简介:提起野生智能(Artificial Intelliegnce,AI),良多人会首先想起斯皮尔伯格导演的曾获2002年奥斯卡奖的科幻片子《


提起野生智能(Artificial Intelliegnce,AI),良多人会首先想起斯皮尔伯格导演的曾获2002年奥斯卡奖的科幻片子《野生智能》(AI),在片子里一对佳耦领养了一个机械人作为本人的孩子,这个机械人可以像人一样思虑,具有喜怒哀乐,在它的身上发生了许多的故事。这样的科幻景象离理想又有多远呢?我们无妨先从野生智能的来源谈起。



| Tags 标签:野生智能, 原创长久以来,我们一向认为智能不只是人类所独有的,可以像人类一样停止推理和进修的机械是完全能够被制造出来的,但是任务却不像想的那样复杂。


模拟野生智能


在百科全书上,野生智能的界说是"研讨可以智能任务的机械的科学和工程"。不外一个使人纠结的成绩是:究竟什么是智能?良多景象下,那些"不智能"的机械比我们聪明多了,好比浅显的合计机法度圭表标准可以将成千上万个数字的乘积,可以记实下银行的少量金钱,这已超越了浅显人的才干。可是,他们只是能精确地完成少量合计而已,还称不上真正的"智能"。只需某些人类特有的才干,像认出一张熟谙的脸,批示忙碌时段的交通或学会一件乐器,才称得上真正的"智能"。


为什么制造一台智能机械这么难?这是由于,普通景象下,在给电脑编写法度圭表标准之前,法度圭表标准员知道他想让电脑做的使命是什么。可是,在野生智能领域,法度圭表标准员要求电脑做精确的任务,可同时又不是很明晰任务究竟是什么。好比我们让电脑去识他人脸,可是我们人类本人也不是完全明晰大脑是若何识他人脸的。


在理想世界中,我们不只需面临还要措置各种不肯定性事务。好比你在抵达一个方针前,遭到诸多坚苦,你需求解除万难;你在驾车时,前方冲出一辆车,你需求动弹标的手段盘避免撞车;你在措置一项使命时,俄然接到另外一项首要使命,你需求随机应变。一个智能的电脑法度圭表标准不只可以或许遵循既定打算完成使命,还能确保在不肯定事务发生的景象下完成使命。所以,真正的野生智能,必需可以或许感知周围景象的修改,并对此做出反映,当令修改和调剂本人的步履,以期超卓完成使命。


哲学来源


去世界上第一台电脑问世之前的良多个世纪,野生智能的理念就已初具眉目。亚里士多德提出的从假定得出结论的"三段论"就是一种机械式的逻辑推理编制。遵循他的实际,我们可以这样论说:一些天鹅是白的;一切天鹅都是鸟;所以,一些鸟是白的。若是用符号暗示,即为:一些S是W;一切的S都是B;所以,一些B是W。不管S、W、B代表什么,我们都可以取得精确结论。按照这样的设想,我们在没有完全弄明晰人脑是若何想成绩的景象下,也许便可以成立出一套智能化系统。


亚里士多德的设想为看望野生智能的素质奠基了根本。但是,直到20世纪中期,电脑才变得足够庞杂,可以或许真正测试一下这些设想。1948年,英国布里斯托尔大学的研讨人员格雷.沃尔特制造出一系列具有感光和进修才干的会移动的机械乌龟。个中一个名为艾尔西(Elsie)的机械乌龟可以自动对景象做出反映,好比当电池电量快耗尽时,它就会自动着落对光线的迟钝度。


1950年,英国数学家阿兰.图灵提出,若是电脑可以和一小我说话自若,我们应当"礼貌地"接管电脑可以思虑的理想。不外,直到1956年,野生智能这个词语才被正式提出来。在美国达特茅斯学院的一个暑期研讨会上,这个领域的晚期初创者们合营提出了他们的愿景:若是进修的各类编制或智能的各类特性都可以从实际上停止切确描写,那末,一台机械便可以模拟人的智能。仿佛遵循这样的方针快速生长,具有真人普通智能的机械日夕会泛起。


化整为零


20世纪60年月,研讨野生智能的科学家们满怀胡想,决定信念实足,认为他们将在几十年内完成他们的方针,就像航天领域里,从第一架喷气式飞机到人类登上月球也只用了30年。为什么野生智能不成以具有这样火箭般的生长速度呢?


现实上,两者之间最大的不合的中央在于,对野生智能,我们找不到像F=ma和E=mc2那样既精练又通用的公式。到了20世纪80年月,研讨人员认识到,他们既没有足够硬件也没有足够常识,来模拟人可以做的一切任务,因而全部领域被分红良多部门。以往研讨人员的合营方针是制造一台具有人类聪明的电脑,取而代之的是,研讨人员侧重研讨这个宏壮成绩的某个方面,好比语音识别、合计机视觉、几率推理,以至国际象棋这个小领域。


可喜的是,在每个分支领域,研讨人员都取得严重冲破。1997年,IBM的"更深的蓝"电脑击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。"更深的蓝"电脑能在1秒内合计出2亿种能够性,从而推算出以后棋盘的走势,终究决定下一步如何走棋。


"更深的蓝"电脑在这场需求高智能的象棋角逐中取得骄人成就,但是,这位"专家"的手艺有点单一,除象棋角逐外,它什么都不会做,既不克不及和他人会商下棋战略,也不会玩其他游戏。虽然它赢了世界象棋巨匠,可是没有人会把它错算作真人,它只是一台电脑。


野生智能的时候线


1950年,图灵提出,经由编程的电子合计机可以像真人一样答复成绩


1956年,在美国达特茅斯学院的一个暑期任务坊上,这个领域的晚期初创者们正式提出了"野生智能"这个辞汇


1958年 Allen Newell和Herbert Simon展望在十年内,电脑可以击败国际象棋世界冠军,不内在理想中这整整花了四十年。


1961年,电脑处理了大学一年级水平的微积分标题成绩


1965年,世界上第一个用于心机治疗的聊天机械人ELIZA,测验考试着和人停止对话


1967年,STUDENT法度圭表标准成功地处理了用文字描写的一道大学水平的代数标题成绩


1973年,Freddy机械人经由过程视觉感知来定位和拆卸了模子


1974年,随着政府帮助机构增添了对野生智能研讨的拨款预算,野生智能严冬到来


1975年,斯坦福大学的Meta-DENDRAL法度圭表标准发觉关于份子的新纪律,功用被揭晓在了美国化学学会的期刊上


1980年,自动行驶的汽车在慕尼黑大学里以90千米/小时的速度行驶


1988年,野生智能的首要方式变成基于不肯定数据的几率推理,而不再是以往那样侧重于逻辑


1989年,美国航天局(NASA)操纵自动聚类的电脑法度圭表标准发觉以往未知的几类恒星


1997年,IBM"更深的蓝"超级电脑击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫


1998年,由Hasbro临盆的第一小我工智能的宠物Furby开端在美国出卖;美国航天局(NASA)第一次有了完全由电脑法度圭表标准自动掌握的飞翔器


2000年,Nomad机械人摸索南洲的偏僻地域,汇集景象抽象观测样本


2004年,一个电脑法度圭表标准可以比一个专业级真人飞翔员更快地学会把持遥控直升机


2007年,美国艾尔伯特大学的野生智能法度圭表标准完全破解了西洋跳棋游戏


2011年,苹果的语音识别软件Siri可以让用户和iPhone对话;iRobot公司出卖出了第600万个RooMBA吸尘器机械人


2012年,Google翻译做的翻译总量已超越了一切人类翻译者所做的总合


2012年,经由过程10亿个毗邻,Google的野生智能神经收集可以去识别一些罕见的物体,像人脸和猫


也许你没成心识到,其实你天天都在和野生智能打交道。它们帮你接通德律风,审核你的诺言卡生意,经管你的基金。它们还能从你的数码照片中识别你的脸,在你玩视频游戏时识别你的姿势,以至帮忙医生阐明你的化验成果。


益智游戏冠军


2011年,IBM向世界推出沃森(Watson),一个可以理解成绩、并给出精确谜底的超级合计机。沃森具有3000个联网在一路的措置器,个中贮存着几百万份文件,沃森可以操纵这些海量的消息答复几近一切成绩。


IBM让沃森亮相美国一个电视问答文娱节目《风险边缘》(Jeopardy!)。《风险边缘》一向以提出"拐弯抹角"的成绩而出名,有点像国际的《高兴辞典》和《幸运52》。这个游戏可比国际象棋庞杂良多,沃森不只需求分析一切人类常识,还需求理解成绩中的双关语等文字游戏。


在沃森出色舞台表示的背后,野生智能的一个分支领域——几率推理功不成没:这项手艺帮忙沃森从不完全的消息组合中提炼出完全谜底。角逐前,IBM的工程师们把百科常识和以往《风险边缘》的节目材料塞进沃森的硬盘里,然后把沃森的电脑法度圭表标准分红100个小法度圭表标准,每个小法度圭表标准担任一个方面。好比,一个法度圭表标准担任"有名作家",另外一个法度圭表标准担任"食物"。角逐时,针对提出的成绩,沃森的100个分法度圭表标准各自从数据库里寻觅谜底,终究沃森分析这100个分法度圭表标准的成果,挑选最有能够精确的谜底。角逐成果其实不出乎意料,沃森曾在电视节目中击败两位真人冠军。


不外,成为《风险边缘》的冠军其实不是沃森的真正使命,I BM打算派给沃森更适用的使命,好比给医学、商业、农业等领域供给时效性强的首要消息。


无人驾驶汽车


行驶在美国拉斯维加斯的公路上,若是你看到一辆汽车的派司是白色,其上印有没有限大符号,就要寄望一下了,它是一辆无人驾驶的汽车。2012岁首,美国际华达州为无人驾驶汽车发放了第一张派司。


去世界上其他中央,无人驾驶汽车也会火起来吗?应当说,到此刻为止,驾驶仍是一项由真人司机据有主导职位的使命。虽然驾车称不上很难,但个中有太多变数,好比尾随你的汽车是以60千米/时仍是70千米/时的速度行驶?角落里是不是有一辆行驶在你的视角之外的汽车?若是你想超车,前面车的司机缘不会俄然减速?诸如斯类的成绩还有良多。


无人驾驶汽车行驶在公路上其实不难。早在1994年,两辆无人驾驶汽车就曾在环抱巴黎的公路下行驶了1 000千米。可是,若是让无人驾驶汽车在乡村中穿行,使命一下子就变得坚苦良多,乡村交通中良多不成文的法则会让无人驾驶汽车摸不到脑筋。好比,若是谷歌公司的工程师残酷遵循司机守则为无人驾驶汽车编写法度圭表标准,在十字路口上必然要为其他汽车让路,他们会发觉,这台过分诚恳的无人驾驶汽车永远也没法走过这个路口。因而,他们对法度圭表标准做了一点改良,当无人驾驶汽车等候一段时候后,就会自动缓慢向前移动,向其他汽车示意本人想要先走,而不只是傻傻地等候。



对无人驾驶汽车来说,还有一个难题,即若何判定本人所处的位置。GPS有时其实不靠谱,误差会抵达几米之多。无人驾驶汽车不只能使用GPS,还能同时封闭拍照机、雷达和测距激光,合营帮忙校正GPS的数据。


除担负驾驶职责外,无人驾驶汽车还能自动调度汽车燃料进出,提高动力操纵率。代表前沿科技的无人驾驶汽车分析了多项野生智妙手艺,越来越被人们所接管。经由过程出格答应,谷歌公司的无人驾驶汽车已在完全无人掌握的景象下,在美国加利福尼亚州的公路和街区中穿行了成千上万千米。信任世界上其他中央很快也会采用智能的无人驾驶汽车。


渣滓邮件猎手


此刻,全世界的电子邮件中,每10封生怕有9封都是渣滓邮件。若是这些渣滓邮件和普通邮件混在一路泛起在你的收件夹里,电子邮件的便利快速功用将大打折扣。经由过程渣滓邮件过滤器,你可以把渣滓邮件从收件夹里过滤出来。


要判定什么样的邮件才算是渣滓邮件,只需看一下邮箱仆人翻开邮箱后,把哪些邮件加上星号保留,哪些邮件看也不看就间接删掉即可。这些行动为渣滓邮件过滤器供给了最好的参考。电脑法度圭表标准按照这些消息把每封邮件分化成良多个特性,每个特性可所以一个单词或词组,也可所以邮件发送的时候,还可所以发送邮件的电脑消息。这些特性可以帮忙电脑法度圭表标准判定一封邮件是不是渣滓邮件。好比,一封邮件里包含"最低代价""细心包装"两个词组。按照全球统计数据,这两个词组在渣滓邮件中泛起的几率高达8%和3%;而在普通邮件中,它们泛起的几率只需0.1%和0.3%。以后按照数学上的贝叶斯定律公式,合计出这封邮件是渣滓邮件的几率高达99.9%。


首要的是,渣滓邮件过滤器需求按照经历不竭更新辨别方式。再好的渣滓邮件过滤器也会有犯漏洞的时辰,能够放过坏邮件,也能够错杀好邮件。每当邮箱仆人把一封渣滓邮件从渣滓邮件箱移收受领受件夹,或标识并删除一封漏掉在收件夹里的渣滓邮件,渣滓邮件过滤器会即刻更副本人的参数,做出改良,以提高识别渣滓邮件的精确率。


自动翻译高手


2012年,"谷歌翻译"的翻译总量超越一切专业翻译员的翻译总量。"谷歌翻译"把握65种说话,可以任选个中两种说话停止互译。"谷歌翻译"得以运转,全靠野生智能领域的几率推理手艺。


良多年前,说话学家经由过程双语字典和语律例则来建立自动翻译系统。可惜的是,这样做失利了,如斯翻译会很僵硬、不矫捷。好比,在法语语律例则里,描述词普通置于名词后。而在英语语律例则里,描述词普通置于名词前。虽然,也有破例的时辰,好比,英语中表达"奇异的光"时,使用"the light fantastic"词组,描述词fantastic置于名词light以后。


畴昔十多年,自动翻译依托的不再是说话学家手写的法则,而是从理想案例中进修而来的几率准绳,就仿佛以往是经由过程背单词和记语法来学外语,而此刻是经由过程身临说话景象中进修。自动翻译另外一个首要方面是电脑和真人之间的合营和交互,良多自动翻译系统都是先在互联网上汇集少量真人翻译过的文件作为参考。


虽然,自动翻译还远远称不上完善,可是它正在被慢慢改良——精确率越来越高,翻译的说话品种也越来越多。谷歌公司正在开拓一个名为"翻译"(Translate)的安卓手机法度圭表标准,当你与对方通话时,你可以说母语,该法度圭表标准按照你的挑选,把你所说的话转换成对方的母语,发送给对方,而对方在和你通话时也可以说母语。随着自动翻译手艺的生长,一个被久耐久盼的诱人方针将无机缘完成——每小我不需求进修任何外语,便可以和世界各地的伴侣停止交流。


让法度圭表标准自我进步


现今大大都的野生智能系统若是完全依托手动来编写法度圭表标准,会变得很庞杂,一个另辟门路的编制是让电脑法度圭表标准本人进步本人。在虚拟的景象中,法度圭表标准经由过程不竭的迭代,测验考试修改各类参数,在不竭测验考试和失利当中,法度圭表标准逐渐"自但是然"酿成设想者希冀的样子。


首先,设想者们为法度圭表标准搭建一个模拟景象。就渣滓邮件过滤器的法度圭表标准而言,"景象"就是少量邮件,既包含普通邮件又包含渣滓邮件。然后,法度圭表标准的不合版本同时在模拟景象中接管检讨,输出各自不合的成果。在对成果停止评分后,分数差的法度圭表标准被扩充,分数好的法度圭表标准被进一步点窜。点窜后的法度圭表标准再次接管检讨,一样优越劣汰。如斯来去,最初,法度圭表标准可以自然进步成斗劲幻想的形状。


这个过程其实有点近似自然界中所发生的"弱肉强食、适者保存"。而一个法度圭表标准的某个参数被点窜犹如自然挑选中的基因发生随机突变;两个法度圭表标准还可以各取一部门穿插到一路发生一个新的法度圭表标准,就犹如动物交配发生儿女一样。这类让法度圭表标准自我进步的编制被称为"遗传算法"。


电脑也需求直觉


人永远不是绝对理性的,我们在做决定的时辰会犯良多罕见的漏洞,而且轻易遭到有关细节的搅扰。有时,我们信任本人的直觉,未经沉思熟虑,即仓猝做出决定。我们曾认为,"冷僻"的电脑不像人一样激动,必然是件好事。可是,比来的认知科学研讨发觉,现实并不是如斯。


一小我后天具有两种互补的做决定的编制,一种是缓慢的、沉思熟虑的、理性的,另外一种是快速的、激动的,经由过程联系当前景象和以往经历,快速做出决定。第二种编制也许才是人类智能高效的关头。


不难想像,沉思熟虑和理性必然要以破钞更多的时候和肉体为代价。好比,有一辆车正迎面撞向你驾驶的车,你需求即刻做出反映,或鸣笛,或刹车,或转向,而不是经由庞杂的合计决定哪一种挑选最优,估量等成果算出来事故已发生了。此时,快速反映成为关头。在非紧迫景象下,这类快速反映一样无益。好比,若是天天都在卖力思虑究竟穿深蓝色衣服仍是浅蓝色衣服这类无伤大雅的成绩,会华侈少量的时候和肉体,迟误更首要的任务。


那末,是不是应当给野生智能插手直觉成份呢?现实上,良多现代野生智能系统包含两部门,一部门用于瞬时反映,一部门用于理性阐明。一些机械人使用多层系统构造,最底层只做反映;较高层则担任抑止这些反映,组织更多方针行动。这类编制很有用,掌握步行机械人在凹凸不服的空中下行走就是一个例子。



另外一种编制是在野生智能法度圭表标准中插手一些"感情"。好比,若是一个机械人几次测验考试做一件任务,不竭遭受失利后,一个表达"气馁"感情的电路便可以"激励"机械人转换思绪。野生智能的初创者之一马文.明斯基认为,感情并不是人脑的一个自力事务,而是人脑的多个部门之间、人脑和身体之间的互作。现实成果,人是理性动物。在我们做出某些挑选时,感情身分高于其他身分。若是一个电脑法度圭表标准遭到感情差遣,自然更像人类智能。


像大脑一样的机械


既然我们的方针是制造一台具有人类智能的机械,为什么不间接复制一下人脑呢?现实成果,人类本人是智能的最好样本。畴昔几十年,神经科学为大脑若何措置和存储消息供给了良多新的熟谙。


人脑是由毗邻着1000亿个神经元的100万亿个神经突触组成的收集,这些神经突触和神经元的形状每秒修改10~100次。人脑的这类构造使得它很是擅长诸如在图片中识别物体之类的使命。一台超级合计机具有100万亿字节的内存,具有的晶体管电路的运算速度比人脑最少快1亿倍,这类构造使得合计机擅长有明确界说、任务量大、要求切确的使命。


这两种构造各有优错误谬误。若是完成恍惚性使命,人脑更占优势。好比,诸如识别脸孔面孔的使命,无需合计高度切确的电路。


比拟于超级合计机,人脑是一台节能机械。人脑停止各类合计时,所需功率约20瓦,只相当于一个亮度很低的新式电灯泡。而一台停止近似合计的超级合计机所需功率约20万瓦。据统计,2010年,谷歌公司用电23亿千瓦时(度),相当于20.7万户美国家庭一年的用电量、41座帝国大厦一年的用电量。一个概略上看起来并不是保守重工业的公司却是个耗电大户,这不由激发研讨人员思虑人脑的节能高效。


我们都知道,任何一台电脑都有CPU、内存和硬盘。假定CPU是你,内存是桌子,硬盘是柜子,而法度圭表标准绳是那些你放在柜子里的各类书本、文件、玩具等,CPU担任运算和履行各个法度圭表标准,硬盘存储着各个法度圭表标准。若是想看书或玩玩具,你得先把呼应的对象从柜子里拿出来放到桌面上,然后才可以在桌面上看书或玩玩具。桌子就相当于内存,是一个姑且存储法度圭表标准的中央。在电脑里,这三个部件缺一不成。可是,在人脑里,我们并没有呼应的这些部件,措置、存储消息都是放在一路同时停止的。遵循保守合计机的构造,你玩完玩具想去看书,需求先把玩具从桌子放回柜子里,然后再从柜子里拿一本书放到桌子上,完成多个不合使命需求一道道的工序,效率就会着落,可是人脑答应你同时做良多件任务,不需求做完一件再做另外一件。


据此,良多研讨人员正在模拟人脑制造新型合计机:它们平行地而不是一件一件地完成使命,它们加倍模拟化而不是数字化,它们虽然会慢一些可是耗能较少。


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