家里這些智能洗衣機(jī)、智能電飯煲、智能電燙斗，是人工智能嗎？
有人說(shuō)人工智能會(huì)拯救人類，還有人說(shuō)他們會(huì)毀滅人類，這主要取決于你問(wèn)的是誰(shuí)。同時(shí)，從家庭助手到洗衣機(jī)，人工智能似乎參與了生活的方方面面。
但是，人工智能到底是什么，為什么所有人都在談?wù)撍?/span>
如果吃晚飯的時(shí)候，你突然收到七大姑八大姨的詢問(wèn)：你幫我看看，我是不是已經(jīng)一不小心把人工智能帶回家了？該如何向他們解釋？
問(wèn)答開(kāi)始！
Q1
人工智能是啥？能吃嗎？？？（黑人問(wèn)號(hào)臉.jpg）
簡(jiǎn)單地說(shuō)，人工智能研究旨在創(chuàng)造能夠完成那些通常需要人類智能參與的任務(wù)的計(jì)算機(jī)。這些任務(wù)包括：語(yǔ)音和圖像識(shí)別、翻譯、復(fù)雜決策等。
迄今為止，上述任務(wù)仍然需要人類的參與。
Q2
所以，人工智能只是計(jì)算機(jī)的一種時(shí)髦叫法唄？
不能這么說(shuō)。
如今的計(jì)算機(jī)在執(zhí)行大多數(shù)任務(wù)的時(shí)候根本不會(huì)做任何與智能沾邊的事。只需要看看「計(jì)算機(jī)」這個(gè)詞你就明白了：計(jì)算機(jī)是用來(lái)「計(jì)算」的，基本上可以說(shuō)是一個(gè)大號(hào)計(jì)算器了。
計(jì)算機(jī)只是接受來(lái)自人類的輸入——無(wú)論是數(shù)字、圖像還是指令——執(zhí)行一系列預(yù)定義好的計(jì)算，并給出答案。
Q3
哦？所以人工智能有啥不一樣？
在談人工智能之前先來(lái)看看人是怎么完成任務(wù)的吧，看看我們?yōu)槭裁础概c眾不同」。
比如說(shuō)，我們?cè)诮稚嫌龅揭恢黄恋墓?。就算我們只看到狗的前半身，或者只?tīng)到犬吠，大部分人仍然可以立即辨認(rèn)出，這是一只狗。無(wú)論這些狗長(zhǎng)成什么樣——即使它們只是一個(gè)卡通形象或是一張潦草的素描，我們?nèi)匀荒軌蛞谎劬桶压氛J(rèn)出來(lái)。而且辨認(rèn)的過(guò)程中我們不需要其他人正襟危坐地逐一給我們展示所有不同種類的狗，卡通的和真實(shí)世界的都不能漏下，并且明確地告訴我們，「這是狗」，「這也是狗」。
但是，大多數(shù)的程序都做不到這一點(diǎn)。稍早一些的計(jì)算機(jī)識(shí)別軟件需要人類準(zhǔn)確地告訴計(jì)算機(jī)需要注意什么（邊、角、點(diǎn)、對(duì)稱性等），才能正確識(shí)別圖像。
Q4
我現(xiàn)在比一分鐘之前還要懵逼，狗和人工智能是怎么樣扯上關(guān)系的？
這只是一個(gè)例子。人工智能背后的基本思想就是看看我們能否讓計(jì)算機(jī)擁有一些類似人類的決策能力。即使沒(méi)有得到明確規(guī)則，且只擁有較少數(shù)據(jù)，人類仍然非常善于理解世界。僅僅通過(guò)看著、聽(tīng)著別人說(shuō)話，我們自己就能學(xué)會(huì)說(shuō)話。
但是，如果沒(méi)有明確的指示，任何機(jī)器都不具備這種人類生而有之的能力。
Q5
好吧，知道要整啥了，現(xiàn)在的問(wèn)題是，咋整呢？
人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有數(shù)十年歷史，但直到近期，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了巨大突破，它才變得火熱起來(lái)。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法有很多種，常見(jiàn)途徑之一就是將收集特別特別大量的數(shù)據(jù)，然后通過(guò)一種特殊的算法進(jìn)行訓(xùn)練，使其能逐步提取數(shù)據(jù)背后的含義。
回到上面提過(guò)的「狗」的例子，你可以將成千上萬(wàn)個(gè)被標(biāo)記為「狗」的照片展示給一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法——如果一切順利的話——最終算法應(yīng)該能在那些它從未看過(guò)的照片里找到含有狗的那些。
Q6
哦，醬嬸兒的嗎？（這一詞來(lái)源于東北方言，意思同“醬紫的”喔）
目前來(lái)說(shuō)，這項(xiàng)技術(shù)尚處于早期階段，但研究者們正努力在各種不同任務(wù)當(dāng)中重建這種方法。
如今，從亞馬遜的語(yǔ)音助手 Alexa 到谷歌的谷歌翻譯，其中都多多少少包含了上述技術(shù)。迄今為止，大部分機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用都針對(duì)特定任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)能很好地教會(huì)計(jì)算機(jī)執(zhí)行專門(mén)的任務(wù)，但是它們現(xiàn)在還沒(méi)辦法完成更廣泛的工作。
Q7
人工智能的未來(lái)長(zhǎng)啥樣？
研究者們真正感興趣的一個(gè)領(lǐng)域叫做通用人工智能（AGI）。人類不僅善于學(xué)習(xí)具體的任務(wù)，還善于在不同任務(wù)之間完成知識(shí)的遷移。例如，一旦我們學(xué)會(huì)如何拿起一個(gè)馬克杯，我們不用從零開(kāi)始學(xué)起就能拿起一本書(shū)。
通用人工智能的研究者們有志于創(chuàng)造能將知識(shí)從一個(gè)領(lǐng)域遷移到另一領(lǐng)域的機(jī)器。這就是為什么谷歌每次提起機(jī)器學(xué)習(xí)總要帶出來(lái)遛遛的 DeepMind 公司的研究者們實(shí)現(xiàn)了 AlphaGo 算法之后這么開(kāi)心：AlphaGo 既能擊敗頂級(jí)圍棋選手，也能學(xué)會(huì)下國(guó)際象棋。
Q8
那么，人工智能對(duì)于我們意味著什么？
有些人——特別是 Elon Musk——擔(dān)心我們正在走向一條超級(jí)人工智能的不歸路，最終，機(jī)器人可能會(huì)意識(shí)到，他們懂得比人類更多，并且會(huì)運(yùn)用這種優(yōu)勢(shì)把我們這些渣渣消滅掉之類的。
目前來(lái)說(shuō)，還沒(méi)有迫在眉睫的威脅，但是 Musk 的觀點(diǎn)或許有一定道理。如果我們堅(jiān)持要賦予機(jī)器類人的能力的花，許多人認(rèn)為我們應(yīng)該認(rèn)真考慮如何確保他們不會(huì)最終使用這種能力傷害人類。但是僅僅就目前來(lái)說(shuō)，你的洗衣機(jī)還不會(huì)秒變科學(xué)巨怪然后做掉你全家。
嗯，大概，不會(huì)吧。
編譯｜ 機(jī)器之能
作者｜MATTHEW REYNOLDS
來(lái)源｜WIRED
-- 歡迎調(diào)戲聊天機(jī)器人 --
向左滑動(dòng)
關(guān)注“樹(shù)根的萬(wàn)事屋”
分享一切美好的事物
人工智能 干貨 故事
想把美好的東西都給你們看
樹(shù)根精選原創(chuàng)TOP
【實(shí)戰(zhàn)】用kaggle大賽的Titanic數(shù)據(jù)集教你做到預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)90%！
【實(shí)踐】詳細(xì)的代碼解釋，教你用Tensorflow建立全連接層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去訓(xùn)練圖像集！
還在為電腦配置太低、不會(huì)安裝工具庫(kù)苦惱？教你怎么在云端玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)！
以下這些公眾號(hào)都是不錯(cuò)的喔，也可以逛逛看看~
聯(lián)系客服
