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第1026章 人工智能(1/2)

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2016年3月,alphago以4:1战胜了职业9段选手李世石;然后又在2016年末2017年初,在中国棋类网站上以“大师”(master)为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩;最近,5月27日上午10点30分,柯洁和alphago的三番棋如期开始了最后一盘,柯洁再度落败,总比分0:3结束了与alphago的三番棋较量。

一切在意料之外,又在意料之中,意料之外应该在第一场,刚刚才战胜职业二段选手才2个月的alphago,进步居然如此之快。之后的战斗其实就是毫无悬念的战斗了,因为人的进步速度,肯定远远比不上机器的进步速度。如果说围棋还是信息对称性的游戏,在信息非对称的领域,如德州扑克上,也失守了,就在今年1月,在宾夕法尼亚州匹兹堡的rivers赌场,卡耐基梅隆大学(cmu)开发的人工智能系统libratus战胜四位德州扑克顶级选手,获得最终胜利。这是否表明,机器也学会了撒谎与欺骗呢?

说到alphago,就会提起人工智能与机器学习,人工智能并不是一个新名词,自从第一台计算机被发明出来之后,人类就一直幻想着具备高度人工智能化的机器人,阿西莫夫在《银河帝国》中的机器人系列中,还定义了耳熟能详的“机器人三大定律”。在《星球大战》,《终结者》,《黑客帝国》等电影中,我们也能看到各种各样智能的机器人,甚至是机器的反叛与觉醒。而实际的人工智能,发展的却并不如科幻这般迅速,不过,随云计算解放了计算能力,互联网连接了所有数据,随着数据量的暴增与连接,最近的人工智能发展颇为迅速,这也是导致了最近两年人工智能如此之火的根本原因。

那到底什么是人工智能?百度百科上有一句话:

人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能:强人工智是有推理和解决问题的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的,这也就是我们在科幻电影上看到的机器人,他们可能有类人的思考,也可能有非类人的思考能力,也可能有超越,甚至远远超越人的智能;弱人工智能的这些机器,或者是智能工具,只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。

1、汽车上有很多的弱人工智能系统,从控制防抱死系统的电脑,到控制汽油注入参数的电脑。谷歌正在测试的无人驾驶车,就包括了很多弱人工智能,这些弱人工智能能够感知周围环境并作出反应。未来几年时间,自动驾驶将会快速的发展,甚至超越我们的预期。

2、自然语言处理方面越来越智能化,比如我们熟悉的苹果手机中的siri,我们可以跟她聊天,甚至她还能给我们解决一些实际问题。还有,比如亚马逊的echo;我们朋友团队的rokid等等,已经不仅仅是智能语音的处理,以及仅仅是一个会说话的音箱,他们随时在学习与进化,背后是强大的机器学习软件与大量的数据的训练,他们会越来越聪明,能做的事情也会越来越多。

3、图片处理也越来越智能化,我登录我的电脑是靠刷脸(indos10中自带的刷脸功能);杭州目前的停车场基本上都不用取卡了,全部靠自动识别车牌;以及之前广泛宣传的杭州智慧城市,能靠摄像头的数据分析,自动调控红绿灯的时间,加速城市道路的通行效率。

4、谷歌翻译也是一种经典的人工智能。未来如果跟自然语言处理与图片处理相结合,你会发现,只要你对着手机说中文,手机直接给你翻译成英文;或者你用手机摄像头对着一串英文(或者其他国家文字),手机里面就自动显示中文。

还有很多类似此类的弱人工智能,围绕在我们的身边,他们从最早的自动化程序开始,进化到目前的基于云计算+大数据的机器深度学习的弱人工智能,这里是一个非常大的改变,这也是这两年人工智能为什么这么火的原因,因为云计算解放了计算能力,连接了所有的可能的数据,使得数据量暴增。

目前的人工智能 = 云计算+大数据+机器学习!

我们正在从云计算时代,走向大数据时代,然后会步入到人工智能时代!

云计算的出现,解放了计算资源,让大规模的机器学习变得非常容易;互联网、云计算连接一切,使得数据的获取也变得更容易,加上数据量本身在云计算时代的暴增,使得机器深度学习变得更加可能。反而人工神经网络这项技术的出现已经有40多年了,而且核心技术没有得到本质性的革新。

人工智能的兴起也再次导致硬件的变化,如从cpu到gpu再到tpu,这两年在新的算法上,也出现了一些突破,可以说,人工智能马上进入到一个新的爆发时期。

未来50年里,人工智能“绝对”或者“很可能”会取代大部分人类工作。普华永道的调查也显示,未来15年美国38%的工作处在“高危”区域,极有可能被人工智能取代。

扎克伯格在哈佛的演讲中说到:“我们这一代人是非常艰难的,未来将会有数以百万计的工作被人工智能取代,比如无人驾驶汽车、卡车等等。我们父母毕业时,他们的目标是找到工作,但是今天,人工智能导致许多工作消失,社区成员之间的关系也渐渐变淡,许多年轻人感到沮丧。”

今天又看到一篇刷屏的消息:最近亚马逊和卡内基梅隆大学一起开发了一套名叫“ottertune”的机器学习自动化调整dbms的系统,并公布起设计论文和开源项目,重点解决dbms长期存在的一些问题:

1.对管理人员专业性要求高;

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