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区块链、物联网、人工智能,如何主导下一波技术浪潮?

时间:2018-11-23 10:38  编辑:眼爆科技

[导读]过去几年,人工智能(AI)的火爆似乎掀起了新一波的互联网技术浪潮,无数技术人转移阵地、投身其中。但是随之而来的,是各种有关人工智能和机器学习技术的夸夸其谈。可以说,在计算机科学领域中,从来没有出现过如此众多且毫不专业的人对某一技术领域如此趋之若鹜——即便对于二十世纪八十年代从事尖端硬件的人来说,这也是匪夷所思的事情。

近期,备受瞩目的畅销书作家、《人类简史》和《未来简史》的作者尤瓦尔赫拉利就讲述了人工智能将对民主产生的影响。他的言论中充斥着对当前人工智能技术能力的极大信心,他说与Google同宗的DeepMind所开发的国际象棋软件具有“创造性”、“富有想象力”,甚至拥有“天才本能”。此外,在英国广播公司BBC的人工智能纪录片中,吉姆·阿尔哈利利(Jim Al-Khalili)和DeepMind的创始人丹米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)讲述了人工智能系统如何取得了“真正的发现”,而且还“真的提出了一个新的想法”,然后“凭自己的直觉”开发出了策略。

各种层出不穷的言论在使用夸张和拟人的手法来描述蠢笨机械化的系统,不一枚举。现在,则是时候回头仔细看看基础硬件的现实了。

过去30多年,人工智能没有任何重大进步

人们喜欢通过神话、比喻和借助计算机屏幕等人为形式来讨论有关计算机技术,比如“直觉”、“创造力”和神奇的“策略”。AI专家从AI的行为中找出特定的模式并将其称为“战略”,但神经网络并不知道“战略”是什么。如果真的有“创造力”,那也是DeepMind研究人员的创造力,他们设计、管理和训练了AI。

今天的AI系统是用大量的自动化试错训练出来的,每个阶段都需要通过一项称为反向传播的技术来反馈错误并调整系统,以减少将来的错误,从而逐步提高AI在特定任务(如国际象棋)上的表现。

目前可以大幅提升AI(“机器学习”和所谓的“深度学习”)系统效率的方法主要以这种反向传播技术为基础,而这项技术发明于二十世纪六十年代,并于二十世纪八十年代中期由Geoffrey Hinton应用到神经网络。

换句话说,在过去30多年中人工智能并没有任何重大的概念进步——目前我们在人工智能研究和媒体上看到的大部分内容都是通过大量昂贵的计算硬件和复杂的公关活动渲染的一个古老的想法。

这并不是说DeepMind的工作没有价值。协助开发者生成新策略和想法的机器非常有趣,特别是由于巨大的复杂性导致人们难以理解该机器的操作。在世俗文化中,技术的魔力和神秘非常诱人,而且在枯燥的工程领域出现一些非常神秘的东西是非常受欢迎的。

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