天极传媒:
天极网
比特网
IT专家网
52PK游戏网
极客修
全国分站

北京上海广州深港南京福建沈阳成都杭州西安长春重庆大庆合肥惠州青岛郑州泰州厦门淄博天津无锡哈尔滨

产品
  • 网页
  • 产品
  • 图片
  • 报价
  • 下载
全高清投影机 净化器 4K电视曲面电视小家电滚筒洗衣机
您现在的位置: 天极网 > 网络 > 互联网>新闻>人工智能的局限性究竟在哪?

人工智能发展遭遇瓶颈,它的局限性究竟在哪?

Yesky天极新闻 2018. 11. 16 作者:yu 责编:于欣靓
我要吐槽

责任编辑

  【天极网网络频道】前言:就在近日召开的2018 Techonomy会议上,李开复在讲话中表示,机器学习最大的突破是在9年前取得的,之后再没有重大突破。人工智能(AI)的发展势头正如日中天,在众多领域显示出了其巨大的应用前景。但是它并不是万能的,现实中的人工智能与影视剧中的科幻场景相去甚远,在若干年后可能也未必能够成为现实。实际上,随着人工智能技术的不断发展,它的缺陷也逐渐被暴露出来,这也导致了人工智能在发展过程中遭遇到了瓶颈。

  人工智能的所谓突破,其实只是一个假象?

  当前,科技行业正处于高速发展之中,人工智能作为计算机科学技术的前沿领域,它的价值也被无限地放大,甚至还出现了取代人类工作的论调。人工智能作为当下最火热的话题,自然也少不了国内外大佬巨头的关注。

  就在最近,创新工场CEO(前微软、谷歌高管)李开复在2018 Techonomy会议上表示:“人工智能在创意和常识的战略性使用上仍存在着局限,更别提缺少同情心了。即便如此,人工智能仍可帮助创意人员发挥更大的创造力、让战略决策者更具战略性、让核心人员将更多精力放在人性化上。”同时,他还指出:“机器学习领域最大的突破是在9年前取得的,之后再没有重大突破。事实上,我们只是在扩大使用相同的技术。”

创新工场CEO(前微软、谷歌高管)李开复在2018 Techonomy大会上发表讲话

  机器学习到底是什么?

  说到机器学习与人工智能的关系,简单概括就是:将海量数据通过机器学习进行处理后形成一个模型,最终适用于场景的过程就是人工智能。可以说,机器学习是人工智能背后的重要推动力量。

  当然,机器学习作为人工智能的核心,是使计算机具有智能的必要条件,其应用已遍布人工智能的各个领域。当前的人工智能机器学习算法主要有三大类:监督学习、无监督学习、半监督学习。

  监督学习是指,用正确答案已知的例子来训练神经网络,也就是用标记过的数据。简单来说,就是我们将已经知道的知识教给机器,让机器设计出一个模型。这里提到的数据标注的含义是:为数据打上说明其属性的标签。

  与监督学习相对应的是无监督学习,在无监督学习中,使用过的数据是没有标记过的,即不知道输入的数据对应的输出结果是什么,只能自己尝试寻找数据中的模型和规律。

  半监督学习介于有监督学习与非监督学习之间,半监督学习是利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习。

  监督学习方式是制约人工智能发展的重要因素?

  半监督学习暂且不提,在这里,主要讲解一下监督学习和无监督学习。目前,我们接触到的人工智能还处于机器学习的初级阶段,基本上都是监督学习阶段。这就需要人类去告诉计算机许多问题的答案。例如:在大量图像数据中,人类需要告诉计算机这是苹果图片、这是香蕉的图片,以及电视、汽车等。当然,这是一个相当费时而又痛苦的过程。同时,又非常强大,人类已经能通过它解决了很多问题。

  但是,在自动驾驶领域,对于如何避免危险发生的问题上,如果我们用的是监督学习,我们就必须告诉计算机:汽车可能遭遇的所有情形以及人类在那些情形中会做出的反应。这就暴露出监督学习的薄弱的一面。

无监督学习可以帮助人类解决自动驾驶汽车的问题

  如果,换做是无监督学习算法,就可以帮助我们解决自动驾驶汽车的问题。因为,无监督学习允许计算机投射未来的状况,即基于当前状况生成可能的未来,并且可以允许计算机为它们之前从未训练过的情形进行提前规划。

  写在最后:

  据统计,全球每天都会产生接近百亿次的搜索记录,同时社交媒体上的日常行为也促进了数据的大量产出。尽管,我们的世界每天都会产生大量的数据,但是,有很大一部分是未经过整理、未经过标注的数据。这就意味着这些大数据,对于目前监督学习的人工智能产品来说是不可用的。所以,打破人工智能发展局限的关键就要改变机器学习算法。

  现在,人工智能技术的发展即将进入瓶颈期,如果机器能够提升算法,将会对人工智能的发展带来很大的帮助。无监督学习实际上是人类学习的方式,这也会让强人工智能成为可能。目前,无监督学习具有非常大的潜力,因为我们拥有的非标记数据比标记数据多得多,只是我们还没有找到很合适的非监督学习算法,非监督学习在未来存在着巨大的研究空间。

  未来,随着科技的进步,当无监督学习技术越来越成熟时,人类将能够借助人工智能解决越来越多的难题。毫无疑问,今后,人工智能的进步将有赖于在无监督学习上取得突破!

作者:yu责任编辑:于欣靓)
请关注天极网天极新媒体 最酷科技资讯
扫码赢大奖
评论
* 网友发言均非本站立场,本站不在评论栏推荐任何网店、经销商,谨防上当受骗!
DIY整机企业级软件