斯坦福重磅报告:2030年的人工智能与生活

Ai芯天下

    人工智能与生活,其实是指人工智能和人的相处模式、形成关系以及互动有无。
    正如人与自然、人与动物一般,人与人工智能将在以后的每一年都会被预测,都会在争议中寻找突破,在人工智能发展下寻找我们的价值。
    2014年人工智能百年研究项目启动,百年研究定期进行专家回顾的首要目标是:提供一个随着人工智能领域发展的关于人工智能及其影响的收集性的和连通的集合。
    而最终选择的“2030年的人工智能与生活”的主题,是以强调人工智能的各种用途与影响的发生不是独立于彼此,也不独立于其他许多社会和技术上的发展为基础搭建而成的。
    
    1、初瞰人工智能
    人工智能是致力于让机器变得智能的活动,而智能就是使实体在其环境中有远见地、适当地实现功能性的能力。
    人工智能的边界已经远远走在前面,而计算器可以实现的功能只是当下的智能手机的百万分之一。目前人工智能开发人员正在改进、推广和扩大从当下的智能手机中所建立起来的智能。事实上人工智能领域是一个不断努力推动机器智能向前发展的过程。
    
    机器学习的成熟,部分由云计算资源和广泛普及的、基于Web的数据收集所支持。机器学习已经被深度学习急剧地向前推进了,后者是一种利用被称作反向传播的方法所训练的适应性人工神经网络的一种形式。
    ①大规模机器学习
    ②深度学习
    ③强化学习
    ④机器人
    ⑤计算机视觉
    ⑥自然语言处理
    ⑦协同系统
    ⑧众包和人类计算
    ⑨物联网(IoT)
    ⑩神经形态计算
    2、人工智能和人类思维的本质区别
    其一,机器人毕竟是机器,人工智能只是人脑的模拟物,它只是由一些电子管、晶体管、集成电路等电子元件和线路所组成的机械的、物理的装置,人工智能纯系无意识的机械的、物理的过程,而人类智能却主要是生理的和心理的过程。
    其二人工智能没有社会性。人工智能在解决问题时,并不探求任务本身的社会意义,它只是执行命令而不顾后果。人类智慧却具有社会性,人在行动时,一般都考虑到由此引起的社会效果。
    
    其三人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。人工智能可以储存巨大的“记忆”容量,但是它不会自动地提出问题,而且它对任务的解决是机械的,只有在逐一核对所有可能的途径之后,最后才找到正确的答案。人类思维则能够主动提出新问题,进行发明创造。
    人类记忆也有一个不同于机械装置的按意义去进行记忆纳系统,无需回忆全部信息就可以找出所需要的答案。
    其四,人工智能以它惊人的“记忆力”、敏捷的运算速度、精确的逻辑判断能力,可以代替甚至超过人类的部分思维能力。
    但是,它只能接受人脑的“指令”,必须由人预先把思维过程加以形式化和符号化,以一定的信息输入电脑,它才能工作。
    二者的程序总是人脑的思维在前,电脑的功能在后。人类思维随着社会实践的发展而日新月异,每当人类把新的知识输入电脑时新的思想会在人脑中萌发。可见,思维模拟并非思维本身,人工智能是本来意义的人的智能。
    3、人工智能在各领域的应用
    研究小组预测了一个有代表性的北美城市在未来15年的趋势。
    与人工智能的流行文化中的典型叙述不同,我们寻求提供一个平衡的观点来分析,人工智能是如何开始影响我们日常生活的,以及从现在到2030年,这些影响将如何发展。
    ①交通
    大众需要对人工智能系统在执行危险任务中的可靠性和安全性加以信任。自动化交通会很快司空见惯,大多数人在嵌入人工智能系统的实体交通工作的首次体验将强有力的影响公众对人工智能的感知。
    ②家庭服务机器人
    未来十五年,在典型的北美城市里,机械和人工智能技术的共同进步将有望增加家用机器人的使用和应用的安全性和可靠性。特定用途的机器人将被用于快递、清洁办公室和强化安全,但在可预见的未来内,技术限制和可靠机械设备的高成本将继续限制狭窄领域内应用的商业机会。至于自动驾驶汽车和其它新型的交通机器,创造可靠的、成熟的硬件的难度不应该被低估。
    
    ③医疗
    基于人工智能的应用在接下来的几年能够为千百万人改进健康结果和生活质量,但这是在它们被医生、护士、病人所信任,政策、条例和商业障碍被移除的情况下。主要的应用包括临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统的管理。
    ④教育
    一个典型美国北部城市的未来五十年,智能导师与其他人工智能技术帮助教师在课堂或家中工作的规模很有可能会显著扩大,因为意愿学习是基于虚拟现实的应用。但是计算机为基础的学习系统将无法完全替代学校里的教师们。
    ⑤公共安全与防护
    到2030年,典型的北美城市将在很大程度上依赖它们。这些措施包括可以检测到指向一个潜在犯罪的异常现象的监控摄像机、无人机和预测警务应用。
    对于人工智能分析学更成功的一个应用是检测白领犯罪,比如信用卡诈骗罪。网络安全是一个被广泛关注的问题,而机器学习也对其有所影响。
    
    
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