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[导读] (文章来源:知新了了)        早在1950年10月,英国技术幻想家艾伦·图灵就曾在《心灵》杂志上发表了一篇题为《计算机器与智能》的文章,这篇文章提出了当时在许多人看来似乎是不可思议的

(文章来源:知新了了)
       早在1950年10月,英国技术幻想家艾伦·图灵就曾在《心灵》杂志上发表了一篇题为《计算机器与智能》的文章,这篇文章提出了当时在许多人看来似乎是不可思议的科幻虚构的东西。图灵曾发问道,难道机器不能执行一些本应被描述为思考,但与人的行为截然不同的事情吗?

图灵认为它们可以做到。此外,他相信,有可能为数字计算机创建软件,使其能够观察环境,学习新事物,从下国际象棋到理解和说人类语言。他认为,机器最终可以发展出在没有人类指导的情况下,自行完成这一任务的能力。图灵预测,我们可能希望机器最终能在所有纯智能领域与人类竞争。

近70年后,图灵看似古怪的愿景变成了现实。人工智能,通常被称为AI,赋予了机器从经验中学习和执行认知任务的能力,这类事情曾一度只有人脑才有能力做到。

当前,人工智能正迅速在整个文明社会中传播,在那里它几乎可以做任何事情,从使自动驾驶汽车在街道上导航到做出更准确的飓风预报。在日常生活层面上,人工智能会计算出在网络上应该向你展示什么广告,并为那些友好的聊天机器人提供动力,这些聊天机器人会在你访问网站时弹出,回答你的问题并提供相应的客户服务。声控智能家居设备中的人工智能个人助理可以执行无数的任务,从控制我们的电视和门铃,到回答琐碎的问题,还可以帮助我们找到我们最喜欢的歌曲。

但是,这一切才刚刚开始。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的一项预测显示,随着人工智能技术越来越成熟,能力越来越强,预计它将极大地推动世界经济,到2030年将创造约13万亿美元的附加价值。SAS是一家全球软件和服务公司,专注于为客户将数据转化为情报。SAS的分析平台策略师表示,人工智能的应用还处于起步阶段,但它的应用正在加速,并在所有行业得到推广和应用。

更令人惊奇的是,也许就连我们的生活方式,也悄然被一种我们许多人几乎不理解的技术所改变。这种技术是非常复杂的,甚至连科学家也都难以解释清楚。人工智能专家解释说,人工智能是一系列技术的结合,如果由人类完成,这些任务通常会被认为需要相当的智力。其实应该说是“思想”,因为没人能真正确定什么是智力。

科学家描述了两大类智力。一种是狭隘智力,它在一个狭隘定义的领域里获得能力,比如,在放射科分析X射线和MRI扫描的图像。相比之下,基本智力则是一种更像人的能力,它可以学习和谈论任何事情。一台机器可能擅长放射科的一些诊断,但如果你问它关于篮球的问题,它将是毫无头绪的。而人类的智力多才多艺,在这一点上仍然是人工智能无法企及的。

根据科学家的说法,人工智能有两个关键部分。其中之一是工程部分:即构建以某种方式利用智能的工具。另一部分是智能科学,更确切地说,就是如何让机器得出与人脑相当的结果,即使机器是通过一个非常不同的过程来实现的。打个比方,鸟儿会飞,飞机也会飞,但它们的飞行方式完全不同。即便如此,它们都是利用了空气动力学和物理学。同样,人工智能的基础就是关于智能系统行为的一般原则。

换言之,人工智能基本上是我们试图理解和模拟大脑工作方式的结果,并将其应用于赋予其他自主系统类似大脑的功能(如无人机、机器人和其它代理)。

虽然,人类并不像计算机那样思考,计算机利用电路、半导体和磁性介质代替生物细胞来存储信息,但也有一些有趣的相似之处。科学家们发现,当开始谈论数十亿个节点时,图形网络会很具有吸引力,而大脑本质上是一个图形网络。在这个网络中,尽管你可以通过改变神经元的电阻来控制过程的强度,单个神经元本身给你的信息量非常有限,但同时激发足够多不同强度的神经元,最后你会产生一种模式,这种模式只能在特定种类的刺激下激发,通常是通过DSP(数字信号处理)调制的电信号,我们称之为视网膜和耳蜗。

人工智能的大多数应用都是在数据量大的领域。我们还是以放射学为例子,正因为有了由人类放射科医生评估的X射线和MRI扫描的大型数据库,所以使得训练一台机器来模拟这一活动成为了可能。人工智能的工作原理就是将大量的数据与智能算法(一系列指令)相结合,使软件能够从数据的模式和特征中进行学习。
      

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