AI近期在我們的個人和職業(yè)生活中非常活躍

與機(jī)器人技術(shù)一樣，AI (人工智能) 長期以來一直被視為“未來技術(shù)”。然而，就像機(jī)器人一樣，我們現(xiàn)在可以肯定AI不單單是科幻小說，而且遠(yuǎn)不止于此。AI在我們的個人和職業(yè)生活中非?；钴S，并且在普及方面正迅速趕上移動設(shè)備。

在我們的日?；顒又袥]有一項活動，AI的使用不會影響我們。從 Alexa、Siri 到自動駕駛汽車，AI正在加緊幫助我們，就像人類一樣。當(dāng)人們想到AI時，首先想到的是在復(fù)雜道路情況下自動駕駛汽車的愿景，這可以通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來實現(xiàn)。但這里出現(xiàn)的主要問題是——AI是否像我們認(rèn)為的那樣智能?

什么是AI?

AI是一個寬泛的詞，有多種定義，尤其是在涉及通用智能時。約翰麥卡錫在 1955 年創(chuàng)造了AI (人工智能) 一詞來描述一個類似于人類智力和解決問題的系統(tǒng)。AI已成為執(zhí)行以前需要人工輸入的困難活動的軟件的總稱，比如在線客戶服務(wù)或下棋。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的兩個子領(lǐng)域，經(jīng)常互換使用。

機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一個子領(lǐng)域，由 Arthur Samuel 于 1959 年創(chuàng)立，專注于使用復(fù)雜算法從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中自動識別模式和開發(fā)模型，以及對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和推斷。廣泛使用的定義。

人工智能真的是“智能”的嗎?

AI經(jīng)常被稱為當(dāng)今技術(shù)的驅(qū)動力。故此，它自然會引起熱情和巨大的希望。計算機(jī)使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是根據(jù)人類大腦的功能建模的，人類大腦在以前無法想象的領(lǐng)域表現(xiàn)出色。

這使我們希望AI有一天會超越我們的智能并解決我們所有的問題。語言工具，比如虛擬助手或自動翻譯工具，是語言工具功能日益先進(jìn)的例子。由于 人工智能 的底層模型可以從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，故此語言工具可以模仿我們。

然而，AI愈來愈多地被用于人力資源、保險和銀行等領(lǐng)域的決策過程中。通過通過大量輸入數(shù)據(jù)分析人類行為，機(jī)器開始更好地了解我們和我們的偏好。然后，推薦引擎很容易過濾掉內(nèi)容，并在社交媒體上為我們推薦電影、閱讀新聞或穿的東西，幫助我們做出決策。

故此，按照正常人群的說法，當(dāng)被問及“AI”時，這些都是這個時代的例子。

不過，“聽起來像人”和“做人”之間存在巨大差異，前者并不一定意味著它總是附有人類的智慧。這正是我們所生活的欺騙。

AI并不“實際上”智能

比如，當(dāng)我們將(語音激活)虛擬助手的能力與普通兒童談?wù)撏婢哕嚂r的能力進(jìn)行比較時，該工具需要更多的數(shù)據(jù)——而且它很難掌握常識，比如常識。人類智能最獨(dú)特的特征之一是“常識”，任何AI機(jī)器都無法模仿。

根據(jù) Idiap 電氣工程教授 Bourland 的說法，人工智能 的所有這些貢獻(xiàn)不一定會使AI變得智能，并進(jìn)一步表示，迄今為止不存在這樣的系統(tǒng)，可以復(fù)制人類智能哪怕是一點點。

伴隨AI一詞如今愈來愈受歡迎，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)技術(shù)所做的主要“智能”工作正變得黯然失色。故此，所使用的“機(jī)器”是由人為輸入的“智能化”，需要大量的好數(shù)據(jù)，并不是一個容易的過程。

與人類智力相比，AI機(jī)器的主要缺點是推理能力。這些機(jī)器很容易對問題提供足夠的反饋和答案，不過，它們在提供邏輯推理和解釋得出結(jié)論的過程方面存在缺陷。

在艾倫·圖靈最著名的論文(發(fā)表于 1950 年)中，他回答了“機(jī)器能思考嗎?”這個問題。通過發(fā)明“模仿游戲”，至今仍被用來解釋機(jī)器智能。實驗的答案和結(jié)果，即使在 70 年后仍然存在，“沒有一個AI系統(tǒng)……通過了圖靈測試”，這在當(dāng)今時代是相當(dāng)令人費(fèi)解的。