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AI科技在高速发展,但有一难点尚未攻克,做到才是人工智能

 

       这两年各种最新AI的科技概念,被越来越多的人所关注。从各种艺术作品中都可以看出人们对于人工智能的惧怕,担心未来人类被人工智能超越甚至取代。其实目前的人工智能在现实生活中的发展,一直存在着局限性。
AI不是这两年才开始发展的,其实在二战时期,图灵就通过图灵机做出过,人工智能的雏形。
当时为了解密德军的战报,一直以来盟军都是一份一份去解密的。
图灵被提出,就是从加密的机制入手,知道的加密的原理就可以把所有的战报都解密出来,这就是最早AI的概念。
人类感知外界主要靠视觉,听觉,触觉,嗅觉,通过这些渠道获得的信息,被汇总到大脑,在经过处理就能传达给我们正确的信号。
AI并不只是在模拟人类行为,扩展人类的某种感觉也能算是人工智能的一部分。
视觉上使用最普遍的科技手段,就是通过摄像头进行人脸识别。
在听觉上通过麦克风进行语音控制,触觉上通过压力传感器来进行压力感应。
嗅觉现在也是可以通过类似空气质量传感器这样的嗅觉传感器感来捕获外界的气味。
还有很多类似重力感应,气压感应这样的传感器来模拟人类的各种感官。
这些感应器可以模拟人类全身上下的器官,但真正重要的部位才是现在最需要攻克的,那就是大脑。
如何让计算机模拟出,人类大脑的思考方式才是AI技术的重中之重。
人工智能发展初期,运用到最多的就是大数据,这个概念就像我们经常使用的语音助手。
语音助手通过说的话,来匹配服务器上的大数据,并选择一个匹配一个答案。
这个机制就像当时盟军解密德军的战报一样,不知道加密原理,单靠时间和勤奋,来进行一个一个的匹配。
因此效率是很低的,而且会存在上限。
如果这个信息在服务器上没有,是不是就会返回搜索不到这样结果的信息呢?
这也是现在语音助手一直不被大家经常使用的重要原因所在:存在高失败率。
但图灵当时被提出来的时候,人类需要找到加密的方法,一次每个信息才能得以被解密。
现在人工智能的科学家正在致力于找寻出人类大脑的思考方式。
最新的结果是Alpha zero,和GO并不一样,GO是通过大数据来匹配棋谱。
而Zero是通过输入围棋的规则,让计算机自己跟自己下棋,并不断累积棋谱。
虽然到最后还是通过大数据分析来完成反应。
但这个大数据却是不用人类输入进去的,只是通过电脑慢慢积累生成,这也和人类的知识积累相类似。
这才是AI成为真正的人工智能,需要攻克的最后难关。

 
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