灵云人工智能论坛

 找回密码
 立即注册
搜索
查看: 12785|回复: 1

人工智能定义,人工智能与深度学习的关系 [复制链接]

Rank: 1

发表于 2017-11-20 15:50:41 |显示全部楼层
人工智能的研究,简单来说,就是要通过智能的机器,延伸和增强(augment)人类在改造自然、治理社会的各项任务中的能力和效率,最终实现一个人与机器和谐共生共存的社会。这里说的智能机器,可以是一个虚拟的或者物理的机器人。与人类几千年来创造出来的各种工具和机器不同的是,智能机器有自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作能力,符合人类情感、伦理与道德观念。

这其中最重要的部分是【自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作能力】
踩过的脚印

举报

Rank: 1

发表于 2017-12-14 14:29:38 |显示全部楼层
人工智能”这个名词在沉寂了近30年之后,最近两年“咸鱼翻身”,成为了科技公司公关的战场、网络媒体吸睛的风口,随后受到政府的重视和投资界的追捧。于是,新闻发布会、高峰论坛接踵而来,政府战略规划出台,各种新闻应接不暇,宣告一个“智能为王”时代的到来。

到底什么是人工智能?现在的研究处于什么阶段?今后如何发展?这是大家普遍关注的问题。由于人工智能涵盖的学科和技术面非常广,要在短时间内全面认识、理解人工智能,别说非专业人士,就算对本行业研究人员,也是十分困难的任务。

所以,现在很多宣传与决策冲到认识之前了,由此不可避免地造成一些思想和舆论的混乱。

自从去年用了微信以来,我就常常收到亲朋好友转来的惊世骇俗的新闻标题。我发现很多议论缺乏科学依据,变成了“娱乐AI”。一个在1970年代研究黑洞的物理学博士,从来没有研究过人工智能,却时不时被抬出来预测人类末日的到来。某些公司的公关部门和媒体发挥想象力,动辄把一些无辜的研究人员封为“大师”、“泰斗”。最近,名词不够用了。九月初,就有报道把请来的一位美国教授称作“人工智能祖师爷”。这位教授的确是机器学习领域的一个领军人物,但人工智能是1956年开始的,这位教授也才刚刚出生。况且机器学习只是人工智能的一个领域而已,大部分其它重要领域,如视觉、语言、机器人,他都没有涉足,所以这样的封号很荒唐(申明一点:我对这位学者本人没有意见,估计他自己不一定知道这个封号)。当时我想,后面是不是有人会搬出“达摩老祖、佛祖如来、孔雀王、太上老君、玉皇大帝”这样的封号。十月初,赫然就听说达摩院成立了,宣称要碾压美国,舆情轰动!别说一般老百姓担心丢饭碗,就连一些业内的研究人员都被说得心慌了,来问我有什么看法。

我的看法很简单:大多数写报道和搞炒作宣传的人,基本不懂人工智能。这就像年轻人玩的传话游戏,扭曲的信息在多次传导过程中,逐级放大,最后传回来,自己吓到自己了。下面这个例子就说明公众的误解到了什么程度。今年9月我在车上听到一家电台讨论人工智能。两位主持人谈到硅谷脸书公司,有个程序员突然发现,两台电脑在通讯过程中发明了一种全新的语言,快速交流,人看不懂。眼看一种“超级智能”在几秒之内迅速迭代升级(我加一句:这似乎就像宇宙大爆炸的前几秒钟),程序员惊恐万状。人类现在只剩最后一招才能拯救自己了:“别愣着,赶紧拔电源啊!…”终于把人类从鬼门关又拉回来了。

回到本文的正题。全面认识人工智能之所以困难,是有客观原因的。

其一、人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科,我把它们归纳为六个:
(1)计算机视觉(暂且把模式识别,图像处理等问题归入其中)、
(2)自然语言理解与交流(暂且把语音识别、合成归入其中,包括对话)、
(3)认知与推理(包含各种物理和社会常识)、
(4)机器人学(机械、控制、设计、运动规划、任务规划等)、
(5)博弈与伦理(多代理人agents的交互、对抗与合作,机器人与社会融合等议题)。
(6)机器学习(各种统计的建模、分析工具和计算的方法),

这些领域目前还比较散,目前它们正在交叉发展,走向统一的过程中。我把它们通俗称作“战国六雄”,中国历史本来是“战国七雄”,我这里为了省事,把两个小一点的领域:博弈与伦理合并了,伦理本身就是博弈的种种平衡态。最终目标是希望形成一个完整的科学体系,从目前闹哄哄的工程实践变成一门真正的科学Science of Intelligence。

由于学科比较分散,从事相关研究的大多数博士、教授等专业人员,往往也只是涉及以上某个学科,甚至长期专注于某个学科中的具体问题。比如,人脸识别是计算机视觉这个学科里面的一个很小的问题;深度学习属于机器学习这个学科的一个当红的流派。很多人现在把深度学习就等同于人工智能,就相当于把一个地级市说成全国,肯定不合适。读到这里,搞深度学习的同学一定不服气,或者很生气。你先别急,等读完后面的内容,你就会发现,不管CNN网络有多少层,还是很浅,涉及的任务还是很小。

各个领域的研究人员看人工智能,如果按照印度人的谚语可以叫做“盲人摸象”,但这显然是言语冒犯了,还是中国的文豪苏轼游庐山时说得有水准:
“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。
   不识庐山真面目,只缘身在此山中。”

其二,人工智能发展的断代现象。由于历史发展的原因,人工智能自1980年代以来,被分化出以上几大学科,相互独立发展,而且这些学科基本抛弃了之前30年以逻辑推理与启发式搜索为主的研究方法,取而代之的是概率统计(建模、学习)的方法。留在传统人工智能领域(逻辑推理、搜索博弈、专家系统等)而没有分流到以上分支学科的老一辈中,的确是有很多全局视野的,但多数已经过世或退休了。他们之中只有极少数人在80-90年代,以敏锐的眼光,过渡或者引领了概率统计与学习的方法,成为了学术领军人物。而新生代(80年代以后)留在传统人工智能学科的研究人员很少,他们又不是很了解那些被分化出去的学科中的具体问题。

这种领域的分化与历史的断代, 客观上造成了目前的学界和产业界思路和观点相当“混乱”的局面,媒体上的混乱就更放大了。但是,以积极的态度来看,这个局面确实为现在的年轻一代研究人员、研究生提供了一个很好的建功立业的机会和广阔的舞台。

写这篇文章的动机在于三点:
  (1)为在读的研究生们、为有志进入人工智能研究领域的年轻学者开阔视野。
  (2)为那些对人工智能感兴趣、喜欢思考的人们,做一个前沿的、综述性的介绍。
  (3)为公众与媒体从业人员,做一个人工智能科普,澄清一些事实。
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

Archiver|任务|灵云 ( 京ICP证030095号 )

GMT+8, 2020-8-9 02:33 , Processed in 0.079389 second(s), 19 queries .

Powered by Discuz! X2

© 2001-2011 Comsenz Inc.

回顶部