斯坦福重磅報告:2030年的人工智能與生活
人工智能與生活,其實是指人工智能和人的相處模式、形成關(guān)系以及互動有無。
正如人與自然、人與動物一般,人與人工智能將在以后的每一年都會被預測,都會在爭議中尋找突破,在人工智能發(fā)展下尋找我們的價值。
2014年人工智能百年研究項目啟動,百年研究定期進行專家回顧的首要目標是:提供一個隨著人工智能領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)于人工智能及其影響的收集性的和連通的集合。
而最終選擇的“2030年的人工智能與生活”的主題,是以強調(diào)人工智能的各種用途與影響的發(fā)生不是獨立于彼此,也不獨立于其他許多社會和技術(shù)上的發(fā)展為基礎(chǔ)搭建而成的。
1、初瞰人工智能
人工智能是致力于讓機器變得智能的活動,而智能就是使實體在其環(huán)境中有遠見地、適當?shù)貙崿F(xiàn)功能性的能力。
人工智能的邊界已經(jīng)遠遠走在前面,而計算器可以實現(xiàn)的功能只是當下的智能手機的百萬分之一。目前人工智能開發(fā)人員正在改進、推廣和擴大從當下的智能手機中所建立起來的智能。事實上人工智能領(lǐng)域是一個不斷努力推動機器智能向前發(fā)展的過程。
機器學習的成熟,部分由云計算資源和廣泛普及的、基于Web的數(shù)據(jù)收集所支持。機器學習已經(jīng)被深度學習急劇地向前推進了,后者是一種利用被稱作反向傳播的方法所訓練的適應性人工神經(jīng)網(wǎng)絡的一種形式。
①大規(guī)模機器學習
②深度學習
③強化學習
④機器人
⑦協(xié)同系統(tǒng)
⑧眾包和人類計算
⑨物聯(lián)網(wǎng)(IoT)
⑩神經(jīng)形態(tài)計算
2、人工智能和人類思維的本質(zhì)區(qū)別
其一,機器人畢竟是機器,人工智能只是人腦的模擬物,它只是由一些電子管、晶體管、集成電路等電子元件和線路所組成的機械的、物理的裝置,人工智能純系無意識的機械的、物理的過程,而人類智能卻主要是生理的和心理的過程。
其二,人工智能沒有社會性。人工智能在解決問題時,并不探求任務本身的社會意義,它只是執(zhí)行命令而不顧后果。人類智慧卻具有社會性,人在行動時,一般都考慮到由此引起的社會效果。
其三,人工智能沒有人類的意識所特有的能動的創(chuàng)造能力。人工智能可以儲存巨大的“記憶”容量,但是它不會自動地提出問題,而且它對任務的解決是機械的,只有在逐一核對所有可能的途徑之后,最后才找到正確的答案。人類思維則能夠主動提出新問題,進行發(fā)明創(chuàng)造。
人類記憶也有一個不同于機械裝置的按意義去進行記憶納系統(tǒng),無需回憶全部信息就可以找出所需要的答案。
其四,人工智能以它驚人的“記憶力”、敏捷的運算速度、精確的邏輯判斷能力,可以代替甚至超過人類的部分思維能力。
但是,它只能接受人腦的“指令”,必須由人預先把思維過程加以形式化和符號化,以一定的信息輸入電腦,它才能工作。
二者的程序總是人腦的思維在前,電腦的功能在后。人類思維隨著社會實踐的發(fā)展而日新月異,每當人類把新的知識輸入電腦時新的思想會在人腦中萌發(fā)。可見,思維模擬并非思維本身,人工智能是本來意義的人的智能。
3、人工智能在各領(lǐng)域的應用
研究小組預測了一個有代表性的北美城市在未來15年的趨勢。
與人工智能的流行文化中的典型敘述不同,我們尋求提供一個平衡的觀點來分析,人工智能是如何開始影響我們?nèi)粘I畹,以及從現(xiàn)在到2030年,這些影響將如何發(fā)展。
①交通
大眾需要對人工智能系統(tǒng)在執(zhí)行危險任務中的可靠性和安全性加以信任。自動化交通會很快司空見慣,大多數(shù)人在嵌入人工智能系統(tǒng)的實體交通工作的首次體驗將強有力的影響公眾對人工智能的感知。
②家庭服務機器人
未來十五年,在典型的北美城市里,機械和人工智能技術(shù)的共同進步將有望增加家用機器人的使用和應用的安全性和可靠性。特定用途的機器人將被用于快遞、清潔辦公室和強化安全,但在可預見的未來內(nèi),技術(shù)限制和可靠機械設(shè)備的高成本將繼續(xù)限制狹窄領(lǐng)域內(nèi)應用的商業(yè)機會。至于自動駕駛汽車和其它新型的交通機器,創(chuàng)造可靠的、成熟的硬件的難度不應該被低估。
③醫(yī)療
基于人工智能的應用在接下來的幾年能夠為千百萬人改進健康結(jié)果和生活質(zhì)量,但這是在它們被醫(yī)生、護士、病人所信任,政策、條例和商業(yè)障礙被移除的情況下。主要的應用包括臨床決策支持、病人監(jiān)控、輔導、在外科手術(shù)或者病人看護中的自動化設(shè)備、醫(yī)療系統(tǒng)的管理。
④教育
一個典型美國北部城市的未來五十年,智能導師與其他人工智能技術(shù)幫助教師在課堂或家中工作的規(guī)模很有可能會顯著擴大,因為意愿學習是基于虛擬現(xiàn)實的應用。但是計算機為基礎(chǔ)的學習系統(tǒng)將無法完全替代學校里的教師們。
⑤公共安全與防護
到2030年,典型的北美城市將在很大程度上依賴它們。這些措施包括可以檢測到指向一個潛在犯罪的異,F(xiàn)象的監(jiān)控攝像機、無人機和預測警務應用。
對于人工智能分析學更成功的一個應用是檢測白領(lǐng)犯罪,比如信用卡詐騙罪。網(wǎng)絡安全是一個被廣泛關(guān)注的問題,而機器學習也對其有所影響。

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