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人工智能可以模仿人类的智慧吗

2019年08月19日 10:27 次阅读

人类总是热衷于新发明,但又往往想象力有限。现如今可能普遍存在的事物,曾经都饱受嘲讽,并被认为绝不可能出现。这样的例子比比皆是。电灯泡的发明曾经被称为“一次显而易见的失败”;追溯到当年计算机体积还能占满整个房间时,著名数学家约翰·冯·诺依曼宣布这个体积最终已经到了计算机的极限。

人工智能也曾是一种似乎无法实现的奇妙事物。人工智能的诞生始于1950年,随之而来的是一个简单但令人难忘的问题——机器可以模仿人类的智慧吗?

当今,人工智能处于创新前沿,在未来将不断攀登新高峰。无数家像亚马逊这样的公司,以及如埃隆·马斯克 ( Elon Musk ) 、李飞飞 ( Fei-Fei Li ) 这样的人物,都致力于把人类文明推向数字时代,大力推动人工智能的发展。亚马逊首次推出Alexa作为音乐播放小工具时,目的在于制造一款能够成为每位用户家庭中心的统一产品。现在,超过12,000台机器启用了Alexa,让使用和集成变得十分容易。

今年,亚马逊报道称,他们已经出售了1亿个Alexa助手。扬声器和闪烁的信号灯不是Alexa激活的标志,声音被发送到Alexa Voice Services进行解释时是真正工作的开始。此过程将声音转换为一组可由系统理解的命令,再通过适当的响应反馈给用户。亚马逊允许开发人员每天都访问Alexa,以不断提高其智能性。通过不断的加班加点,Alexa掌握了更像人类的模式。

Alexa、Siri和YouTube上所有“推荐列表”的工具只有一个:数据。汇总和分析每秒生成的大量信息,以便更好地预测,并在人类模仿思维中不断摸索前进。以学习过去的数据为前提,算法使人工智能能够在没有人为干预的情况下找到模式和系统。人工智能正在与我们生活的方方面面都融合在一起。从自动驾驶汽车到交互式机器人,这一切都清楚地表明,基于人工智能的技术处于第四次工业革命的最前沿。

利用增强的性能,识别人工智能的强大功能不仅仅适用于大型的行业参与者,相反,也适用于很多不同领域。如今,基于人工智能的技术正在融入所有国家战略,成为任何一个国家进步的必要先决条件。人工智能的民主化在促进组织和人民平等以增强包容性方面发挥着重要作用。

人工智能可以模仿人类的智慧吗

人工智能的变革力量简直令人叹服。人工智能可以减少冗余的工作量;删除基于人类偏见而分析的特定语言,并关注根本问题。只有各国都投资其应用时,人工智能的规模才得以扩大,并广泛传播。非洲受到不利因素的影响,并落后于21世纪不断向前的技术进步。因此,探讨非洲人工智能研究需要考虑的变量,似乎很难面面俱到,但实际上可以以此进一步了解人工智能研究。

非洲拥有一个技术专业人士团体,他们都致力于为一些领先的技术领域做出贡献。尽管非洲大陆过去绝大多数时候都与全球科技舞台脱节,但现在非洲终于参与了数字时代的全球对话。人工智能在非洲找到了一个可最大化的领域,在其最初准备探索的领域使用最前沿的研究方法;利用独特的环境和广阔的探索领域解决根本性问题。

培养年轻人成为专业工程师,是为他们提供释放创新潜力的关键。尽管困难重重,但非洲的机器学习团体正在发展壮大,其中包括许多有远见卓识的人,他们希望运用人工智能来实现其最初的基本目标,应对影响人类福祉的全球挑战。

在人工智能领域国际参与者的关注下,非洲人工智能领域正朝着好的方向发展。2013年,当地一批行业从业者和研究人员创立了名为Data Science Africa的组织,这是一个非营利性的知识共享专业组织,旨在汇集从事与非洲相关的数据科学方法或实际应用的领先研究人员和从业人员。

IBM Research于2013年在肯尼亚内罗毕开设了第一家非洲办事处,并于2016年在南非约翰内斯堡开设了另一家办事处。在2019年4月,谷歌在加纳阿克拉开设了第一个人工智能实验室,2020年,第七届国际学习代表大会 ( ICLR ) ——一场重要的人工智能研究会议,将在埃塞俄比亚的亚的斯亚贝巴举办。

创新型企业家也加入了人工智能竞赛,给科技界了带来深远的影响。像Kudi和Aerobotics这样的初创公司(分别在人工智能领域投资59万美元和480万美元),现已成为非洲人工智能领域的游戏领导者。

人工智能是人类的反映,人类也希望自己可以变成这样。目前最重要的是放弃机器的工程潜力而转而训练机器的仿真能力,几个国家已经把大量资源投入到研究中。包括气候变化、医疗保健、人工智能分散(以实现更好的包容性、多样性和创新性)、深度学习、自然语言转型以及计算机视觉等在内的全球性挑战是当前正在应对的重中之重。

在正确的数据和激励措施之下,人工智可以提供很多援助,且效率很高。这是一个拥有无限可能的领域,也是经济和社会全面转型的潜力所在。人工智能的应用是最新的,在未来也充满活力。考虑到人工智能的所有小工具、机器人和研究,我们必须承认,最好的成果仍在未来

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