之所以第三次浪潮会来主要是2个条件已经成熟:
2000年后互联网行业飞速发展形成了海量数据 。同时数据存储的成本也快速下降 。使得海量数据的存储和分析成为了可能 。
GPU 的不断成熟提供了必要的算力支持,提高了算法的可用性,降低了算力的成本 。
在各种条件成熟后,深度学习发挥出了强大的能力 。在语音识别、图像识别、NLP等领域不断刷新纪录 。让 AI 产品真正达到了可用(例如语音识别的错误率只有6%,人脸识别的准确率超过人类,BERT在11项表现中超过人类…)的阶段 。
第三次浪潮来袭,主要是因为大数据和算力条件具备,这样深度学习可以发挥出巨大的威力,并且 AI 的表现已经超越人类,可以达到“可用”的阶段,而不只是科学研究 。
人工智能3次浪潮的不同之处
前两次热潮是学术研究主导的,第三次热潮是现实商业需求主导的 。前两次热潮多是市场宣传层面的,而第三次热潮是商业模式层面的 。前两次热潮多是学术界在劝说政府和投资人投钱,第三次热潮多是投资人主动向热点领域的学术项目和创业项目投钱 。前两次热潮更多时提出问题,第三次热潮更多时解决问题 。想进一步了解 AI 的历史,推荐阅读李开复的《人工智能》,上面关于3次浪潮的内容都摘抄自这本书 。
三、人工智能不能做什么3.1 人工智能的3个级别
在探寻 AI 的边界时,我们可以先简单粗暴的把 AI 分为3个级别:
弱人工智能强人工智能超人工智能弱人工智能
弱人工智能也称限制领域人工智能(Narrow AI)或应用型人工智能(Applied AI),指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能 。
例如:AlphaGo、Siri、FaceID……
强人工智能
又称通用人工智能(Artificial General Intelligence)或完全人工智能(Full AI),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能 。
强人工智能具备以下能力:
存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的能力知识表示的能力,包括常识性知识的表示能力规划能力学习能力使用自然语言进行交流沟通的能力将上述能力整合起来实现既定目标的能力超人工智能
假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的人类还聪明,那么,由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能 。
我们当前所处的阶段是弱人工智能,强人工智能还没有实现(甚至差距较远),而超人工智能更是连影子都看不到 。所以“特定领域”目前还是 AI 无法逾越的边界 。
3.2 人工智能的能力边界是什么?
【「人工智能」或许这是最通俗易懂的人工智能科普文章 人工智能如何看懂世界之最】如果再深入一点,从理论层面来解释 AI 的能力边界,就要把图灵大师搬出来了 。图灵在上世纪30年代中期,就在思考3个问题:
世界上是否所有数学问题都有明确的答案?如果有明确的答案,是否可以通过有限的步骤计算出答案?对于那些有可能在有限步骤计算出来的数学问题,能否有一种假象的机械,让他不断运动,最后当机器停下来的时候,那个数学问题就解决了?图灵还真设计出来一套方法,后人称它为图灵机 。今天所有的计算机,包括全世界正在设计的新的计算机,从解决问题的能力来讲,都没有超出图灵机的范畴 。
(大家都是地球人,差距怎么就这么大呢???)
通过上面的3个问题,图灵已经划出了界限,这个界限不但适用于今天的 AI,也适用于未来的 AI。
下面我们再进一步把边界清晰的描述一下:
世界上有很多问题,只有一小部分是数学问题在数学问题里,只有一小部分是有解的在有解的问题中,只有一部分是理想状态的图灵机可以解决的在后一部分(图灵机可解决的部分),又只有一部分是今天的计算机可以解决的而 AI 可以解决的问题,又只是计算机可以解决问题的一部分 。担心人工智能太强大?你想多了!
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