人工智能下,人工智能的狂喜与失望(下)

发布时间:2020-11-15 11:00:00
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作者:猎维人工智能培训
人类在人工智能行业经历过从狂喜、平静,再到失望,直到如今,仍为放弃探索更多的领域。

幸运的是,科学家并没有停止探索。寒冬中播下的种子,在暖风之下,开始生根发芽。

跨学科研究:概率论、统计学、控制理论、工程学、神经学等等,越来越多学科跨界进入AI研究,交叉体系打破了先行设定规则的思路,神经网络、深度学习技术开始发展。

硬件大提速:在摩尔定律的促使下,芯片集成度指数型发展,CPU、GPU、MPU等等功能芯片层出不穷。而云的诞生,也使得算力可以近乎无限扩大。光学镜头、红外等传感器也性能提升,对外界环境的辨别、关键信息的捕捉也更加高效。

软件爆发潮:在互联网、移动互联网时代,产生的数据量爆炸性增加,每年产生的量就等于过去人类上千年积累的百万倍,真实世界的活动得到了前所未有的记录,为建立模型提供了充分的素材。在互联网大潮中,码农数量也随之增加,如今全球达到了3000万人左右。

AI产业再次昂首阔步

在这些因素的促使下,AI产业再次昂首阔步:“深蓝”战胜国际象棋冠军,AlphaGo完虐人类围棋高手,无人驾驶车也行驶在路上,AI甚至出现在了美国禁令清单中。技术爆发性“奇点”似乎就要到来,以至于比尔盖茨、霍金等大佬纷纷劝阻,别搞太快了,很危险;AI会取代人类。

实际情况是,机器学习、深度学习、强化学习技术支撑的这一轮AI热潮,也根本快不起来,纯粹深度学习的算法演进,已走入绝境。OpenAI的GPT-3模型训练成本高昂,其智商却无法理解“冰箱里的奶酪是否会融化”这样的常识。

人机协同,成为人工智能进化的必然方向,同时,也是人类合理使用AI的必然要求。

AI产业再次昂首阔步

2008年金融危机后,为避免再次发生世界性危机,全球最顶级的金融人才开始修订《巴塞尔协议》,而如果交给GPT-3,起码要经历千百次金融危机它才能学会。

周曦认为,“这个时候我们需要另外一条路,我们叫专家知识。我们要相信人的力量,把人工智能和人结合。人能够在很复杂的环境,很小样本的情况下,作出创造性的决定。”

如此一来,人机协同,成为人工智能进化的必然方向,同时,也是人类合理使用AI的必然要求。

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