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人工智能被高估了吗? 第1页

  

user avatar   iwown 网友的相关建议: 
      

先正面回答一下这个问题,我觉得就目前这个弱人工智能阶段来说人工智能是被高估了的,但是在未来的强人工智能阶段,人工智能不会被高估。
就像一位知友说的:人工智能完成了太多人类本身不能完成的事情,并且在不断地刷新纪录。个人认为,人工智能有它的优势,目前来说但也存在很大的局限。目前来说,人工智能在某几个方面具有很大的优势:无人驾驶,图像识别(包括人脸识别),自动写作(前段时间出现的AI采写的新闻),语音识别,翻译;但是在情感和艺术(绘画、音乐)方面,目前的人工智能发展的极为有限。比如,听到小明今年16岁这句话,我们可以判断出这句话隐含了这样的信息:小明今年未婚,但是AI就没办法判断出这样的隐含信息。

以人类的短板去跟工具的优势比较,那么这将注定是一场败局:比如在计算方面,人类赢不了一个计算器;在奔跑方面,人类跑不赢自行车、摩托车、汽车、飞机、轮船等;在杀伤力方面,武术大师、拳击高手可能敌不过一把手枪……

然而,这些人类赋予其特定功能并让其超过人类很多倍的工具都没有取代人类,只有人类才能赋予他们存在的价值,人工智能也是如此。也许你要说这些工具和人工智能不同,它们不具备“思维”能力,可事实上,人工智能目前所具备的 “思维”能力,与真正的人类思维还相去甚远。

目前关于人类大脑的研究虽然进展迅速,但是颠覆性革命还遥遥无期,心理学的研究不过是“无边黑暗中一支小小蜡烛的微光”,人工智能算法的优化只是加快了其对既定情景做出反应的速度,而人们在对自身的思维、心理、智慧等知之甚少的情况下,以此为理论依据研发的人工智能注定也只能停留在一个相对局限的阶段,离人类真正的思维和学习能力还有相当大的差距。
虽然经过多年的发展,目前已经有数百种神经网络模型被提出,但这其中并没有一个完美的模型。以BP神经网络为例,它使用多层前馈网络,采用最小均方差的方式,在语音识别、过程控制、模式识别等方面获得了广泛的应用,但是它需要大量的输入输出数据,需要长时间的训练才能完成特定的动作和表达。

对于多数神经网络结构,由于数学基础不完善,其内部缺陷无法完全消除,泛化能力受到很大限制,简单点说就是神经网络遇到它没见过的东西,还是会懵的

人工智能目前的发展只能说处于初级阶段,能做的事情并不多,需要走的路还很长。像其他工具一样,人工智能有它的优势,也有它的局限性,远远还没有达到像人类一样“自主思维”的程度,从这个角度来讲,人工智能的确是被“广大人民群众”“高估”的。


但是在未来强人工智能时代,相信它会极大的提高人的效率。拿中医这个领域举例子,目前的中医的诊疗基本上都是靠医生的经验来完成,中医是越老越值钱,想象一下,中医里的望闻问切的几个要素,比如,中医诊疗的时候都要看大家的舌苔,拿如果我们收集到几千上万尽可能多的舌苔样本,再把这些样本分类,对应不同的疾病,这样局限性是不是会少很多?其实在西医方面,更容易实现,被称为“医疗界的阿尔法狗”的“腾讯觅影”,实现了AI在医学领域的应用突破,不仅可以在短短几秒钟完成对内镜检查的筛查,而且让乡村医生诊治大病成为了可能。


人工智能的时代来了,我相信它会带给人类更多的是惊喜,而不是惊吓。
人工智能本身并不可怕,理性地对待人工智能的发展,不要让人工智能成为恶人的武器才是真正应该考虑的(有感于《速8》中僵尸车席卷美国大街小巷的画面),我想埃隆·马斯克要表达的也是这个意思。


user avatar   xie-dan-9 网友的相关建议: 
      

被低估了。
蒸汽机,电动机让机器掌握了机器自己的动力方式(而不是模拟人类)
现在的DL,也是让机器掌握了自己的思维方式(而不是模拟人类思维)。

AI 被低估了。就像你在蒸汽机刚出来时无法想象手机电脑一样。
任何打破了人类本身框架的机器方式,都会远远超越人类。(机器学人跑步,最快比人快10倍,但是飞机火箭的方式,是100倍1000倍)

》add
教育领域有很多改变,编程就是一个。过关式学习可能成为教育主流。教育并不只是儿童教育,还有成人教育。当机器能更精确辨别人的读音,外语教育将全部被机器代替。
医学会是再下个领域,10年内不是谁家的病敢让机器去看,而是谁家的病敢让庸医来看。

》棋牌发烧友更是担心人工智能的发展会不会造成围棋等传统竞技游戏退出历史舞台。
国际象棋就是前辈。并没有。

》除了很多职业会被AI代替,更恐怖的是,很多职业的产生还没交给人就被AI拿去了。
比如,google说其能源管理经过AI优化,下降了40%。这就是说本来有个降能师的职业,还没产生就被AI 抢去了。
新的很多职业,会更加以能否被AI 接口 来优化,更多的职业甚至还因为不能结合AI,还没开始就淘汰了。

》 另外,在硬件上,一大堆公司在做芯片想替代GPU。也就是说,大约在2017-2018年,机器学习的成本可能下降10倍。然后以后以每18个月再下降一半的速度下降(甚至更快)。

现在约束硬件成本的,主要是软件应用范围不够。



add:

谷歌Deepmind称解决蛋白质折叠难题 或加速药物研发_TechWeb


user avatar   david-dong-20 网友的相关建议: 
      

对于把人工智能看作是要搞一个新生命的人来说,大部分是低估了的(主要是因为认知偏差),如果你认为很快我们就能搞出来,那是高估了。对于把人工智能看作是生产力工具,替代人的一部分功能的人,如果你认为马上就要全方面替代人类,那大概是高估了,如果你认为有生之年看不到这一天,那大概是低估了。

在现有的模型和技术下,真正的强人工智能(有意识的生命体),还基本上是不可能的。但是现有技术的发展,让一部分业内人员感受到了强人工智能的可能性。比如我几年前还是一个坚定的强人工智能没有可能,到现在觉得也有一定的可能性,但是仅仅是可能性而已。

现有的AI和自动化技术,基本上还处在提供针对性功能层面,比如说机器视觉里的模式识别什么的。这也是AI研究的主要目标,在一些特定功能上可以替代人类,甚至做到比人类更好。所以开始担忧AI意识什么的可以歇一歇了,还有什么AI没有意识所以不能替代人类的也可以歇一歇了。因为研究发展的主要目的不是为了让它产生什么意识灵魂,只是为了提供一种特定功能,你看到一只猫可以辨认出来是猫,并不是因为意识灵魂什么的,而是因为你有这个能力而已。

现有的技术其实还没有办法在全方位大规模替代人类,但是行业内的担忧主要在于领域内的发展速度实在太快了。很多人会提出人工智能的概念是五十年前提出来的,但是一直都只是个噱头罢了,以此低估人工智能。但是很多人不太清楚的是,最近的这一波热潮,并不是把历史堆里的东西捡起来重新炒一炒,而是以深度学习和硬件水平为基础,带来的一系列快速发展。可以说,几乎每一天,人工智能的相关方向都有一定的发展和突破。没错,现在技术水平还不足以完全取代翻译等等工作,但是你怎么知道明年还是会不可能呢?

也许我们终将碰到下一个巨大的瓶颈,然后这一轮人工智能的浪潮会慢慢的平息下去。但是在这个发展的过程中,没有人知道我们会发展到什么地步,那对于人工智能的高估肯定是比低估好的。大家的忧虑不仅是可能发生的未来,而更是很多人对未来没有清醒的认知,和我们的社会对未来并没有做好准备。

而即使是现在的发展水平,也有很多人是低估了的。因为AI的研究属于相对比较源头的东西,它的很多发展是会慢慢通过资本传递到社会的其他层面的。这一波AI研究的快速发展,真说起来,大概不过五六年的时间,你可以猜测一下,这五六年的发展,需要多久才能传递到社会的方方面面,影响人们的每日生活。然后你可以猜测一下,这样的快速发展要多久才会停止,然后这种发展传递到全社会之后,会在整个社会层面造成多大的改变。


user avatar   present-is-gift 网友的相关建议: 
      

有一说一,其实性价比最高的4K蓝光播放设备很可能是二手xbox


user avatar   zhou-fen-dan 网友的相关建议: 
      

热力学里面有非完整约束,比如对一个封闭体系,所有粒子的总能量就是就是一个定值。系统的运动轨迹被约束在6N-1维的一个超表面上了。同时这个系统是不可积的,系统是在超表面上各处的概率相同,这是统计力学与热力学联系的关键。然后你就可以得到配分函数了,就得到了热力学量。应该说热力学里面没有完整约束,因为如果有的话,系统总是可以约化为多维环面上的谐振子,体系是完全确定的,就谈不上热力学了。




  

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