一文知道人工智能到底是什么

人工智能 admin 2024-02-14 16:46 91 0

  到底是什么?这不是一个一拍脑袋就能回答的简单问题。为了尝试解答这一问题,我们需要回到这个术语起源之时。

  人工智能在1955年左右开始成为一门真正的科学。那一年达特茅斯学院(DartmouthCollege)的数学教授约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)决定发起一个项目,探索“人工智能”的可能性和局限性。“人工智能”这个词就是约翰在上一年刚创造的新术语。该项目的目标是“找到某些途径,使机器能够使用语言、形成抽象概念、解决目前留给人类的各种问题,并改进它们自己”。为了做到这一点,他召集了另外三名计算机科学家:马文·明斯基(MarvinMinsky)、纳撒尼尔·罗彻斯特(NathanielRochester)和克劳德·香农(前文讨论首个象棋计算机程序时提到过他),组成一个小组。这四名小组成员都致力于研究“可以思考的计算机”。

  他们的目标是“探索如何让机器使用语言,形成抽象概念,解决目前留给人类的各种问题,并改进它们自己”。随后,他们又为这一目标增加了一条非常“乐观”的预测,说它乐观主要是因为考虑到那是在1955年提出的:“我们认为,如果精心选拔的一组科学家共同研究一个夏天,这些问题中的一个或多个可以取得重大进展。”

  后来麦卡锡后悔使用“人工智能”来描述这个概念,他觉得这个词的起点太高了。他真希望自己当时把它叫作“计算智能”。许多业内人士直到现在仍然同意这一观点,并竭力与“人工智能”这个术语保持距离,但是他们这么做似乎往往是出于商业动机,企图在人工智能领域再开辟一个新的领域,好让他们可以自称为先驱。

  现在我们认为“人工智能”这个词很棒,但存在两个问题:“人工”和“智能”。“人工”这个词的问题在于它有两种完全不同的意思,容易产生歧义。用“人工”做修饰语,是不是意味着它看起来像智能但实际上不是?就像“人工草坪”中的“人工”一词?给人一种不是真实的感觉?或者应该把“人工”这个词理解为真正的智能,但却是人造的,区别于自然或生物创造的?同样,“智能”这个词也是一个问题,因为对什么是智能没有一致的定义。而各种候选定义对“智能”的解读范围又太过宽泛,让人摸不着头脑。我觉得更象是自动化或者机器智能。

  俗话说,“谁带你入场,你就该和谁跳舞”。自我们知道“人工智能”这个词起,一直走到今天这一步,它已经成为了约定俗成的叫法,带我们入场了。而且考虑到中国跳棋(ChineseCheckers)既不起源自中国(Chinese),也不是西洋跳棋(Checkers),阿拉伯数字是在印度创造的,考拉熊不是熊,那么使用人工智能这个术语可能也没问题。

  关于人工智能,最宽泛的定义是:对数据或其环境做出反应的技术。这意味着带有烟量传感器的喷水灭火系统也是人工智能的一种。除此之外,还有一种更严苛的定义:人工智能是一种可随机应变的技术。从这个意义上说,一个可以根据你喜欢的房间温度来自动调节温度的机器是人工智能,但自动喷水灭火系统就不属于人工智能了。

  但是真的很重要的一点是,今天当人们谈论人工智能时,这个词表示了两种截然不同的含义:“狭义人工智能”(narrowAI)和“通用人工智能”(generalAI)。我们现在所拥有的AI只是狭义人工智能,这也是迄今为止我们唯一知道该如何构建的人工智能种类,它也被称为“弱人工智能”(weakAI)。狭义人工智能是指计算机解决特定问题或执行特定任务的能力,在现实生活中用途很多。

  另外一种人工智能有三个不同的学名:通用人工智能(generalAI)、强人工智能(strongAI)或人工通用智能(arialgeneralintelligence,简称AGI)。这三个名称可以互换使用,但从现在开始,我会特定使用AGI来指代像你我一样聪明和多才多艺的人工智能。Roomba真空吸尘器、苹果智能语音助手Siri、无人驾驶汽车都是狭义人工智能,一个可以卸载洗碗机的假想机器人也是狭义人工智能。但如果你想要一个MacGyver机器人[1],那就需要AGI,因为MacGyver必须对能够应对以前没有遇到的情况。AGI目前还不存在,即使AGI有实现的可能性,也没有关于如何构建它的协议。就目前而言,我们只关注狭义人工智能,尽管它的名字听起来有点弱,但它确实是一项了不起的技术。狭义人工智能并不是“简单的人工智能”,因为人类在人工智能领域投入的的绝大多数金钱和汗水,都用在研发这类人工智能上了。

  但是我们回过头来再想想,当初约翰·麦卡锡发起的项目,其目的是探索“人工智能”的可能性和局限性,该项目的目标是“找到某些途径,使机器能够使用语言、形成抽象概念、解决目前留给人类的各种问题,并改进它们自己”。而现在我们研究人工智能,宣传人工智能,都在宣扬人工智能AI的什么,都在大势宣扬人工智能AI能做什么事情,替换人类的工作,人类又将面临失业……等等,这是否出与数学家麦卡锡最初的目标不一致呢?

  声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。举报投诉

  能力,具体包括语音能力、图像能力、自然语言处理能力和用户画像能力。我已经提及

  来源:内容来自「九鼎投资」,作者:孟伟、冯卓,谢谢。 行业概况行业简介

  发展重大战略机遇,培育新的经济增长点,促进经济高质量发展,特制定本方案。

  时代》作者杰瑞·卡普兰,创新工场创始人兼CEO李开复,驭势科技联合创始人兼CEO吴甘沙及清华大学教授陈劲

  个观点,即高智商的人缺乏生活常识(你可能会认为《生活大爆炸》中的谢尔顿便是

  实验室建设需要什么?问题二:课程、学习资料如何选取?问题三:师资队伍如何建设?问题四:理论知识如何变成动手实验或实训?

  种擦边球似的科学,属于自然科学、社会科学、技术科学三项交叉而来的科学。如今的地球,在这颗水蓝色的小球上生活着大约65亿

  的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。

  个快速增长的领域,人才需求量大,相比于其他技术岗位,竞争度偏低,薪资相对较高,因此,现在是进入

  领域的大好时机。研究还表明,掌握三种以上技能的人才对企业的吸引力更大,且趋势越来越明显,因此,IT技术人员在掌握

  发展中经历了两次寒冬,这样的观点现在仍占据主流地位。1993年,科幻小说作家、计算机科学家弗诺·

  ` 本帖最后由 cdhqyj 于 2020-10-23 11:09 编辑

  便成了科技圈的宠儿,其他诸如AR、VR的,似乎都消失不见。而在今年的两会

  芯片也向来备受关注。近几年,谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高通、英伟达、AMD、阿里巴...

  个真正的指标可以衡量新技术的破坏性,那肯定是公众对恐惧和怀疑的滔滔不绝。如果我们以社会焦虑作为衡量标准,那么目前

  貌似与我们的现实生活距离十分遥远,实际上它已经开始走入我们的生活,而且正以

  GPU 和 FPGA。有人说 GPU 好用;有人说 FPGA 灵活可编程;有人说 GPU 运算能力强,适合对

  进行“训练”;有人说做“推断”还得靠 FPGA … 作为程序员,您会更倾向于用哪

  大模型已经孵化;繁衍过程将突飞猛进,ChatGPT已经上线。 世界首富马斯克认为AI对人类是

  种威胁;谷歌前CEO施密特认为AI和机器学习对人类有很大益处。 每个国家对核武器的运用有两面性,可造可控;但AI

  技术如今已经走进不少工厂和流水线,其帮助不少企业提升了产品制造效率,而使用

  arduino小车电机不转_RISCV加持下的AI机器人小车评测:小孩也能玩转

  ```▌活动背景随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继入局,

  期,希望对各位有所帮助!(点击标题即可进入页面下载相关资料)Python

  门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,数学、心理学,甚至哲学。

  产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大型企业来说,通过云计算来采用

  手机和其他消费者设备所收集的数据。运动传感器数据以及其他信息比如GPS地址,可提供大量不同的数据集。因此,问题在于:“如何使用

  (AI)目前正在为社会的方方面面带来革新。比如,通过结合数据挖掘和深度学习的优势,如今可以利用

  ,但其实80%都是坑。总的来说,这个事情不仅是说会节省时间,也会直接影响事情的成功率。预期。很多机器人产品刚

  开发套件(EAIDK)AIoTOPEN AI LAB最开始听到这个名字,以为是

  可用的软件选项是 ML 系统。在十年左右的时间里,当计算能力和算法开发达到可以显着影响结果的地步时,我们将见证第

  在物联网以及大数据的推动下,实现飞跃式的发展,并且迎来了第三个黄金周期。必优传感今天和大家解读

  的商业化有三大核心,即技术、数据和场景,科技巨头们拥有数据上的优势,目前的焦点在于

  在算法和深度学习等方面已经取得的成果,却为解决已有的用户痛点提供了契机。

  是一个非常泛的概念,它原本是属于计算机科学下的一个子学科,但现在已经衍生到各个领域。具体到各种学科的知识,实际应用则更加庞杂。

  (AI)包括自然科学的各个学科,主要是计算机的研究,该计算机用于对某些类型的

  来源:ST社区 AI(Artificial Intelligence)

  ”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,

  技术一直被广泛研究和讨论,并在许多领域得到应用,如医疗、金融、交通、教育和娱乐等。在这些领域,AI

  技术可以有效地处理复杂的信息、提高工作效率、简化人力成本和减少人为错误。

评论区