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刷脸识别无人驾驶机器人写稿:人工智能有多智

发布时间:2017-12-03 阅读:

  人脸识别无人机器人写道:智能人工智能如何 - 新闻 - 科学网

  今天,人工智能日益成为人们熟悉的伴侣,语音助手,人脸识别,虚拟聊天机器人,智能交通,无人驾驶车辆等都呈现出人工智能的存在,同时人们也注意到人工智能还有一些问题:为什么人工智能如此强大?它的智能是否超越人类?同时让我们的生活变得更好,不会造成人为的困扰?我们如何应对可能的挑战?

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  围绕这些问题,记者近日接受了一些深入的专家的采访,听取了他们的意见,并从今天开始在这个版本的三个系列报道人工智能,以深入的讨论和把握人工智能的发展趋势情报,敬请关注。

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  不久前,成都一家公司开发的机器人和高考冠军发起了一场高考回答数学问题的比赛。尽管机器人最终失败了,但他们理解语义,逻辑分析和快速学习的能力令人印象深刻。

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  从简单的娱乐游戏到辅助人类决策的工具,人工智能正越来越广泛地应用于人们的生活,虽然人工智能尚处于起步阶段,但其时代可能正悄然而至。

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  人工智能最重要的特点就是学习能力

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  随着技术的发展,人工智能可以达到甚至超过人的识别精度

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  关于人工智能,学术界还没有统一准确的定义。一般认为,人工智能的核心是算法,它是一套利用机器智能解决问题的工具。

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  过去,人类指示电脑解决问题,现在,只要我们告诉计算机我们想要解决什么问题,我们可以选择算法来解决它。这是人工智能带来的根本性变化。人工智能专家邓力说。

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  例如,要在瓶子上安装盖子,如果只有机器人重复动作,则不是真正的人工智能。只有机器人可以根据瓶子方向的变化做出适当的调整,并且能够对突发情况做出正确的反应,可以称之为人工智能。林元庆百度研究院说。

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  邓力认为,人工智能最重要的特点就是学习能力,意味着机器可以根据以往的经验不断优化算法。例如,阿尔法狗可以梳理出决策模式,并从以前的游戏中吸取教训,通常通过自己下棋来加强学习。

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  人工智能不是一个新的术语。 20世纪50年代,科学家提出了人工智能的概念,并在20世纪70年代掀起了一个小小的热潮。然而当时使用的算法是符号推理的逻辑规则,缺乏自学能力。 20世纪80年代,科学家们改进了机器学习模式,但智力水平仍然较低,成果不多,人工智能研究进入低潮期。

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  大约十年前,机器学习的一种新方法叫做深度学习,使人工智能算法变得更加智能化。通过多层结构算法进行深度学习,让机器过滤并提取数据集的特征,通过反复训练,最终获得抽象概念的抽取能力。邓丽说。

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  微软公司人工智能与微软研究小组负责人沉向阳博士表示,目前的人工智能火灾主要是由三大原因造成的:大量的互联网数据,强大的计算能力和深刻的学习突破,深度学习是其中之一机器学习的方法,这是通过学习你周围的世界或从一个具体的例子来使计算机更聪明的方法。

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  深度学习的广泛应用离不开计算机硬件的发展。浙江大学计算机科学与技术学院教授蔡登表示,深度学习也被称为深度神经网络模型。以前,计算机硬件不起作用,深层神经网络无法学习。随着计算机性能的大幅度提高,许多层神经网络被训练成为可能。

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  有专家把人工智能的特点归纳为更多的数据,计算,深层次。邓力认为,随着神经网络研究的不断深入,计算机视觉和听觉有望使算法更加准确。将来,计算机将大大增加自然语言的使用,计算机将理解和理解人们通常使用的语言,而不仅仅是机器指令。

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  人工智能具有计算机视觉,语音识别,自然语言处理等能力,相应地,可以看,听,理解人类的东西。随着技术的发展,人工智能可以达到甚至超过人的识别精度。林元庆说。

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  人工智能为人们的决策提供支持

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  写手稿的机器人,粗俗的跟记者没有什么区别

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  广州到武汉,长沙,岳阳票都很足,其中广州到武汉的票最多的有1534个。不过,主要的出行都是K字头和一般清单,基本上都是没票的,一个车站到底,路途将更加艰难这是国内机器人写作媒体亮相的首次亮相。这篇文章从人工智能,原油和记者手中看起来都不一样。

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  由于对数据,语义和处理能力的理解,将人工智能应用于新闻制作。人工智能通过大量的数据学习,模仿乃至理解相对固定的新闻写作风格,并依靠算法对内容进行快速过滤和整合。

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  专家预测,到2020年,将有500亿个互联的智能设备每天产生大量的数据。大数据在推进人工智能的同时,人工智能也反过来释放了大数据的潜力。

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  大数据不是高纯度的石油,而是贫矿的水平很低。大量的数据,复杂的类型,低价值的密度和不断变化的特性使得存储,统计,分析和呈现类别和呼叫极为困难。人工智能专家吴元山是豫园科技创始人之一,他说人工智能的研究方法和自然语言语义分析,信息提取,知识表示等应用技术正在逐步应用到大数据技术的前沿。预测分析方法,可以挖掘大数据中隐含的规律和价值,为人类决策提供支持。

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  吴干沙认为,人工智能帮助大数据分析的方法有很多,既有微观,也有微妙的,个性化的洞察力;也要知道,就是看到宏观的变化。例如,过去企业只能关注花钱的客户。人工智能可以帮助找到潜在的消费者群体或者找出老客户的新兴趣,从而达到用户体验和消费者需求的反馈。

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  人工智能和大数据的结合也给精准医学带来了好消息。专家根据数据分析的医疗精度。对于许多疾病,特别是罕见疾病,寻找一个轻微的基因改变可能会找到解决办法,但这意味着大量的计算工作,没有深入的学习几乎是不可想象的。现在,类似于IBM人工智能屈臣氏,百度脑等深度学习计算处理系统的应用,可能是通过现有的数据培训来摸索法律,帮助诊断疾病,研发新药。

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  计算机可以像人一样听到和看到

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  通过神经学和生物学的结合,人工智能最终发展到理解人类的情感和文化

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  安徽普通话国语考场迎来新考官,考生完成阅读文本,考官就能马上打分。

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  口语发音判断标准考试人员是一种使用了“口头语言智能口语评估技术”的人工智能程序,该技术已被高精度地应用于全国各省份的国家汉语普通话水平测试。

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  人工智能在语音识别方面取得突破性进展,使机器可以像人一样听到。除了理解之外,还可以通过不断学习语音来准确地转换文本。目前,人工智能技术已经应用到一些语音助手,语音输入,管家等产品上。没有打字,人们说完成遥控。

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  随着计算机视觉,人工智能也学会了看,具有识别物体,场景和活动的能力。比如说一些大型会议,活动期间,这个地区的人口流动就会瞬间扩大,这就增加了安全监控的难度。基于深度学习训练的人脸识别技术可实时实时控制海量视频监控数据和图像数据,并能在突发情况下快速响应。国家信息技术标准化委员会生物识别小组委员会成员张昕表示,机器看的人越多,训练数据越多,理解的越深,判断人脸的准确性和速度越快。

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  脸谱识别也为人们的生活带来了很多方便,过去,要到银行账户上拿着身份证来验证身份,不仅浪费时间,而且还给一些有流动性问题的人。识别系统,人们可以在线完成实名验证。

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  张欣认为,今后商场要去银行取钱,搭乘高铁等飞机将受益于人工智能的应用。

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  另外,人工智能被认为是推动无人驾驶车辆商业化的关键技术。处理复杂的环境信息是无人驾驶汽车发展必须解决的问题。吴甘萨说,人工智能在环境感知,驾驶决策,路径规划,语音手势识别,眼动追踪,驾驶员监控和自然语言交互等方面的应用可以帮助汽车应对复杂的道路状况,从而实现安全和舒适的自动驾驶。

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  使人工智能更聪明是科学家正在努力的方向之一。例如,越来越多的研究将人工智能与脑科学联系起来。近年来,科学家们试图将生物智能和机器智能联系起来,以获得更高级的人工智能。通过神经学和生物学的结合,终于可以开发出能够理解人类情感和文化的人工智能。

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  林元庆说,帮助人类过上更好的生活是人工智能的根本出发点和落脚点。现在,人工智能虽然可以帮助人们做一些工作,但仍然有很大的创造空间。乐观的科学家估计,人工智能在不久的将来会变得更加智能化,并将像互联网一样成为我们生活中不可或缺的一部分。

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  参与药物研发,负责股票交易

  国外人工智能黑技术(延伸阅读)

  人民日报(2017年7月20日第20版)

  日本开发的人工智能可以将新药的开发周期缩短一半甚至三分之二,而成本预计将减半

  在全球制药公司“努力削减研发经费的背景下,日本京都大学和大约70家制药和IT相关公司共同组建了一个研究机构,计划开发专门用于新药研发的人工智能大幅度降低药物开发成本。

  据日本医药工业协会统计,目前每种新药研发需要10年左右,成本高达1200亿日元(约合10.9亿美元)。新组建的研究所计划使用20种人工智能,新药研发周期缩短至3年。京都大学项目负责人说,人工智能可以缩短新药开发周期一半甚至三分之二,成本预计将减半。

  新药RIA包括锁定致病蛋白,筛选在蛋白质上工作的药物成分,评估药物成分的安全性和决定合成方法,并制定临床试验计划以确定功效等等。只是筛选一个药物成分,过去由制药企业的研究人员调查大量的国内外医学论文和数据,费时费力,而人工智能可以更快地处理庞大的医学文献数据。

  美国的一家公司在整个过程中负责股票交易的人工智能程序,据说超过了公司设定的内部指标

  美国硅谷的一家公司对人工智能项目进行了全面的股票交易,据称其收益超过了公司设定的内部指标。

  该公司的共同创始人Babcockhout认为,人类在股票交易中过于情绪化。因此,他参与了大约10年前创立的Perception Technologies公司,致力于培训人工智能系统来研究海量数据,预测市场趋势和投资股票。

  与使用AI的其他一些AI公司不同,Perceptive Technologies Inc.将整个投资决策过程提供给机器。公司交易部门只有两名员工负责监控机器,以确保在不可控制的情况下关闭交易。

  感知型公司的人工智能投资系统可以通过经验学习独立发展,在全世界有数千台机器同时运行,其独特的算法创造了数以万亿计的虚拟交易者称为基因,系统使用历史数据来模拟交易,现在模拟1800天的交易经过检测,坏的基因被淘汰,好的基因得以保留,员工只需要设定好时间,回报率,风险指数等交易指标,剩下的就交给机器负责。

  该公司首席投资官杰夫•霍尔曼(Jeff Holman)透露,该机器现在持有大量股票,没有任何人为干预,每天完成数百笔交易,数天至数周,该公司表示,机器的性能超过了它们内部设定目标,但没有透露具体内容的指标。

  (来源:新华社记者顾烨凯整理)

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