小牛黑科 2018-12-25 17:38:12
圖/文：心情很好的王炸
第一句：ai顧名思義就是英文單詞artificial intelligenc，即人工智慧。
當然，現在的主流搜尋引擎以及翻譯技術也都在嘗試 ，利用人工智慧來為廣大網友提供更為精準的搜尋服務。 至於以實物存在的人工智慧，當屬現在物流倉庫的小黃機械人了。 他們正代替人類完成繁重的商品擺放、整理，快速出庫、入庫等操作。
第二句：現在人工智慧並沒有發展到像電影中的機械人一樣，那麼高智慧型化的程度，今天的家庭機械人還遠無法像大家奢望的那樣， 以人形外貌出現在主人面前。現在的人工智慧分三個級別：弱人工智慧、強人工智慧、超人工智慧。
1、弱人工智慧
也稱限制領域人工智慧或應用型人工智慧，指的是專注於且只能解決特定領域問題的人工智慧。毫無疑問，今天我們看到的所有人工智慧演算法和應用都屬於弱人工智慧。alpha go其實也是乙個弱人工智慧。
2、強人工智慧
強人工智慧又稱通用人工智慧或完全人工智慧， 指的是可以勝任人類所有工作的人工智慧。乙個可以稱得上強人工智慧的程式， 大概需要具備以下幾方面的能力：存在不確定因素時進行推理，使用策略，解決問題，制定決策的能力；知識表示的能力，包括常識性知識的表示能力；規劃能力；學習能力；使用自然語言進行交流溝通的能力；將上述能力整合起來實現既定目標的能力。
3、超人工智慧
假設電腦程式通過不斷發展，可以比世界上最聰明、最有天賦的人類還聰明，那麼由此產生的人工智慧系統就可以被稱為超人工智慧。超人工智慧的定義最為模糊，因為沒人知道， 超越人類最高水平的智慧型到底會表現為何種能力。如果說對於強人工智慧，我們還存在從技術角度進行**的可能性的話，那麼，對於超人工智慧，今天的人類大多就只能從哲學或科幻的角度加以解析了。
第三句：人工智慧的主要技術：深度學習+大資料
簡單地說， 深度學習就是把計算機要學習的東西看成一大堆資料， 把這些資料丟進乙個複雜的、包含多個層級的資料處理網路，然後檢查經過這個網路處理得到的結果資料是不是符合要求 ——如果符合， 就保留這個網路作為目標模型，如果不符合，就一次次地、鍥而不捨地調整網路的引數設定，直到輸出滿足要求為止。
這就好比輸入一股水流，計算機只要調節中間層層閥門，如果可以在預期的管道出口看到水流，那麼就說明這個管道符合要求。而我們要做的，只是告訴計算機輸入和預期的結果，讓他自己找規律。當然，新的輸入進入時，我們也要保證已經調節好的管道不變化。
也就是說，深度學習演算法是有計算機自己湊出來的模型。這樣反倒更加實用，更能夠從本質上解決問題。
當然，搭建好的「管道」只有通過各種型別「水流」的檢驗，才能變得越來越接近真實的世界，值得一提的是，大資料正是為這些「管道」提供了源源不斷的「水流」。
我們知道深度學習、大規模計算、大資料都是在2023年前後逐漸步入成熟的。
第四句：人工智慧主要用在以下領域：自動駕駛、智慧型生活、智慧型醫療
一、自動駕駛：最大的應用場景
自動駕駛是現在逐漸發展成熟的一項智慧型應用。可以想象，自動駕駛一旦實現，可以帶來如下改變：
1、完全意義上的共享汽車成為可能。大多數汽車可以用共享經濟的模式，隨叫隨到。因為不需要司機，這些車輛可以保證24小時待命，可以在任何時間、任何地點提供高質量的租用服務。
2、汽車本身的形態也會發生根本性的變化。一輛不需要方向盤、不需要司機的汽車，可以被設計成前所未有的樣子。
3、未來的道路發生變化。它們也會按照自動駕駛汽車的要求來重新設計，專用於自動駕駛的車道可以變得更窄，交通訊號可以更容易被自動駕駛汽車識別。
二、智慧型生活
目前的機器翻譯水平， 大概相當於乙個剛學某種外語兩三年的中學生做出的翻譯作業。 對於多數非專業類的普通文字內容， 機器翻譯的結果已經可以做到基本表達原文語意， 不影響理解與溝通。但假以時日，不斷提高翻譯準確度的人工智慧系統，極有可能像下圍棋的alpha go那樣悄然越過了業餘譯員和職業譯員之間的技術鴻溝， 一躍而成為翻譯大師。
那時候，不只是手機會和人智慧型對話，我們每個家庭裡的每一件家用電器，都會擁有足夠強大的對話功能，為我們提供方便的服務。
三、智慧型醫療：ai將成為醫生的好幫手
大資料和基於大資料的人工智慧， 為醫生輔助診斷疾病提供了最好的支援。事實證明，就在今年2月，經過深度學習的神經網路在診斷某些**病方面的表現比大部分醫生還要好。在ai的幫助下， 我們看到的不會是醫生失業， 而是同樣數量的醫生可以服務幾倍、 數十倍甚至更多的人群。醫療資源分布不均衡的地區， 會因為ai的引入，讓絕大多數病人享受到一流的醫療服務。
我們是否已經開始等待這樣的未來到來了呢？
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