为什么我敢这么直言不讳,危言耸听?因为人工智能无法取代人类 。准确的说,应该是为什么人工智能和人类如此相似 。人工智能要看定义,是专注于特定应用领域的弱人工智能,还是类似于人类,具有独立思考能力的强人工智能 。首先,我们需要了解人工智能的运行模式 。人工智能的一切都是基于计算的 。
人工智能为什么这么火?
谢邀!人工智能(AI)从被提出到现在,已有超过60年的发展历程,虽然中间也经历过暂短的热潮,都没有真正火起来,而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石,AI才掀起了新一轮的热潮 。这轮热潮,在谷歌、Facebook、微软、BAT等企业投资推动下,让AI走到大众视野,也走向实际应用,而人工智能之所以最近两年才火起来,是因为拥有计算、算法和大数据这三大支撑力!首先看看计算力方面的提升 。
计算是AI发展的基础,在20年前,一个机器人,当时是用32个CPU,达到120MHz的速度,而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍 。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU来提升的计算能力,这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强 。之前用CPU一个月才能出结果,然后再去调整参数,一年只能迭代12次,
GPU产生后大幅提升了计算量,现在用GPU可以一天就出结果,迭代的更快 。再看看算法方面的更新,以人脸识别为例,在2013年深度学习应用到人脸识别之前,各种方法的识别成功率只有不到93%,低于人眼的识别率95%,因此不具备商业价值 。而随着算法的更新,深度学习使得人脸识别的成功率提升到了97%,
这才为人脸识别的应用奠定了商业化基础 。而历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源,为AI提供了充足的“养料”,例如,在AlphaGo的学习过程中,核心数据是来自互联网的3000万例棋谱 。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据,无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中,几乎所有的活动都会留下数字足迹,海量数据已汇成数据洪流 。
AI界的泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念,直到最近几年深度学习才逐渐应用起来,是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持,深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果 。相应地,海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑,所以说,有了计算的基础,加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破、走向应用 。
为什么要发展人工智能?
人类研发人工智能的理由有三个一、科技进步具有它自身的内在动力,不以个人的意志为转移,从18世纪60年代发端的第一次工业革命开始,到现在的第四次工业革命,人类才经历了短短的200多年的时间 。历经的科技革命速度越来越快,期间还经历了二次世界大战,这样前所未有的大劫难都没能阻滞得了科技的快速进步 。可见这个势头并不是某个人之功,也不是某个人之过,
科学家们总结,这些电子信息技术是成指数级速度进步的 。所以谁也阻止不了科技的潮流,二、人类面临的困境的挑战,迫使人们寻求更有力的工具 。人类面临的气候变化、能源、健康和贫困等困境,并没有因为历次的科技革命而消退,现在的温室效应、能源短缺、交通事故、癌症病人增多这些新问题都是科技革命之前所没有的 。科技产生的问题还须以科技去解决,
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