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人工智能在2019年的狀態(tài)

很多文章的報道都是由微觀而宏觀，今日小編講給大家?guī)淼年P于人工智能在2019年的狀態(tài)的資訊也不例外，希翼可以在一定的程度上開闊你們的視野！y有對人工智能在2019年的狀態(tài)這篇文章感興趣的小伙伴可以一起來看看
【人工智能在2019年的狀態(tài)】部分真實世界的AI問題，這是一種常見的心理現(xiàn)象：足夠重復任何一個詞，它最終會失去所故意義，像濕透的組織一樣分解為語音虛無 。對于我們許多人來說，“人工智能”這個詞在很久以前就已經(jīng)以這種方式崩潰了 。人工智能現(xiàn)在到處都是技術，據(jù)說是從電視到牙刷的所有功能，但從來沒有讓自己的意思更少 。
雖然毫無疑問 ， “人工智能”一詞毫無疑問地被濫用，但這項技術比以往任何時候都要好 - 無論好壞 。它被用于醫(yī)療保健和戰(zhàn)爭;它幫助人們制作音樂和書籍;它會仔細檢查您的簡歷，推斷您的信譽，并調(diào)整您在手機上拍攝的照片 。簡而言之，無論你喜歡與否，它都會做出影響你生活的決定 。
無論你喜歡與否，人工智能都被用來做出關于你生活的決定 。

人工智能在2019年的狀態(tài)


與科技公司和廣告商討論AI的炒作和咆哮可能很難對比 。以Oral-B的Genius X牙刷為例，這是今年在CES上推出的眾多設備之一，它們吹捧了所謂的“AI”能力 。但是，除了新聞稿的頂線之外，所有這些意味著它提供了非常簡單的反?。賾諛閌欠裨謖返氖奔浜偷氐闥⒀?。有一些聰慧的傳感器可以解決刷子在嘴里的位置，但稱之為人工智能就是胡言亂語，僅此而已 。
如果沒有涉及炒作，就會產(chǎn)生誤解 。新聞報道可以夸大研究，在任何含糊的AI故事上貼上終結(jié)者的照片 。通常這歸結(jié)為對人工智能甚至是什么的混淆 。對于非專家而言，這可能是一個棘手的主題，人們經(jīng)常錯誤地將當代人工智能與他們最熟悉的版本混為一談：故意識的計算機的科學視野比人類聰慧多倍 。專家指AI的特定實例的人工一般智力 ， 如果我們曾經(jīng)制造這樣的事情，它很可能是一個在未來很長的路要走 。在那之前 ， 沒有人通過夸大AI系統(tǒng)的智能或能力來幫助他們 。
無論如何，AI是什么?(從頂部順時針方向：電影Metropolis的模型 ， Oral-B的AI牙刷，自動送貨機器人 。)
那么，談論“機器學習”而不是AI更好 。這是人工智能的一個子領域 ， 它包含了幾乎所有對世界影響最大的方法(包括所謂的深度學習) 。作為一個短語，它沒有“AI”的奧秘感，但它更有助于解釋技術的作用 。
機器學習如何運作?在過去的幾年里 ， 我閱讀并觀看了數(shù)十種解釋，我發(fā)現(xiàn)最實用的區(qū)別就在于名稱：機器學習就是讓計算機能夠自己學習 。但是，這意味著是一個更大的問題 。
讓我們從一個問題開始吧 。假設您要創(chuàng)建一個可以識別貓的程序 。(它總是貓由于某些原因) 。你可以嘗試用老式的方式通過編程在明確的規(guī)則中編寫，比如“貓有尖耳朵”和“貓是毛茸茸的 。”但是當你向它展示一只老虎的照片時，程序會怎么做?在所有需要的規(guī)則中進行編程將是耗時的，并且您必須在此過程中定義各種困難的概念，例如“悶熱”和“輕微” 。更好地讓機器自學 。因此 ， 您可以為它提供大量的貓照片，并通過這些照片查看它所看到的自己的圖案 。它首先連接點幾乎隨機，但你反復測試它，保持最好的版本 。并且及時，它很好地說什么是貓而不是貓 。
到目前為止，如此可預測 。事實上，您之前可能已經(jīng)閱讀過這樣的解釋，我很抱歉 。但重要的不是閱讀光澤 ， 而是真正考慮光澤所暗示的含義 。讓決策系統(tǒng)像這樣學習有什么副作用?
嗯，這種方法的最大優(yōu)點是最明顯的：你永遠不必實際編程 。固然，你做了很多修補工作 ， 改進了系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的方式，并提出了更聰慧的方法來提取信息，但你并沒有告訴它要追尋什么 。這意味著它可以發(fā)現(xiàn)人類可能會錯過或從未想到的模式 。而且因為所有的程序需求都是數(shù)據(jù) - 1和0 - 所以有很多工作你可以訓練它，因為現(xiàn)代世界充滿了數(shù)據(jù) 。手中拿著機器學習錘，數(shù)字世界充滿了準備好被釘?shù)轿坏尼斪?。
與DeepMind的一系列Go-playing AI系統(tǒng)一樣 ， 自學的機器可以產(chǎn)生強大的效果 。由谷歌通過Getty Images拍攝的照片
但是，那么也要考慮它們的缺點 。如果您沒有明確地教授計算機，您如何知道它是如何做出決定的呢?機器學習系統(tǒng)無法解釋他們的想法 ， 這意味著您的算法可能因錯誤的原因而表現(xiàn)良好 。同樣地，因為所有計算機都知道你提供它的數(shù)據(jù)，它可能會獲得一個偏見的世界觀，或者它可能只擅長看起來類似于之前看到的數(shù)據(jù)的狹窄任務 。它沒有你對人類所期望的常識 。你可以建立世界上最好的貓識別器程序，它永遠不會告訴你小貓不應該駕駛摩托車，或者貓更可能被稱為“Tiddles”而不是“Megalorth the Ondying” 。
教電腦為自己學習是一個明智的捷徑 - 就像所有捷徑一樣 ， 它涉及到偷工減料
教電腦為自己學習是一條明智的捷徑 。和所有快捷方式一樣，它涉及到偷工減料 。AI系統(tǒng)中有智能 ， 如果你想稱之為 。但它不是有機智能，它不會遵循人類所做的相同規(guī)則 。你也可以問：一本書有多聰慧?在煎鍋中編碼了什么專業(yè)知識?
那么我們現(xiàn)在的人工智能在哪里?經(jīng)過多年的頭條宣布下一個大的突破(其中，好了 ， 他們還沒有完全停止還)的，也有專家認為我們已經(jīng)達到了一個東西高原 。但這并不是進步的障礙 。在研究方面，我們現(xiàn)有的知識中有大量的途徑需要探究 ， 而在產(chǎn)品方面 ， 我們只看到了算法冰山的一角 。
風險資本家，前人工智能研究員李開復將當前時刻描述為“實施時代” - 技術開始“從實驗室滲透到世界之外 。”另一位風險投資策略師本尼迪克特·埃文斯比較機器學習關系數(shù)據(jù)庫，這是一種企業(yè)軟件，它在90年代制造了財富并徹底改變了整個行業(yè) ， 但是你的眼睛看起來很平庸，可能只是閱讀這兩個詞 。這些人正在做的一點是，我們現(xiàn)在正處于人工智能正常快速進展的地步 。“最終，幾乎所有東西都會在[機器學習]的某個地方進行 ， 沒有人會關懷，”埃文斯說 。
他是對的，但我們還沒有 。
在這里和現(xiàn)在，人工智能 - 機器學習 - 仍然是新的 ， 往往是無法解釋或未經(jīng)檢查的 。因此，在本周特刊“The Verge，AI Week”中 ， 我們將向您展示它現(xiàn)在是如何發(fā)生的，這項技術如何用于改變事物 。因為在將來，你會發(fā)現(xiàn)它是如此正常，你甚至都不會注意到 。

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