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人工智能的臆测和希望

2019-01-06 05:15:01 

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本月早些时候,John Oliver在他的HBO电视节目“Last Week Tonight”中,为媒体公司拼命搜寻点击量而与其他许多人一样,成为一种病毒现象,在YouTube上观看近600万次观看节目

Oliver将自己的口头蝙蝠带到了Tronc(Tribune Publishing Company的新名称)和其拙劣模仿的宣传视频中,其中一位机器人发言人描述了人工智能的新闻优势,因为Tronc下方的弦乐部分膨胀并不是唯一热衷拥抱“人工智能”这个词的公司,而且每个值得股价的公司都在讨论这种魔药如何改变一切

即使梅西最近宣布它正在测试一种IBM人工智能工具它的十个百货公司,为了把那些抛弃传统零售的顾客带回网上购物,就像“云”,“大数据“和”机器学习“之前,”人工智能“一词已被营销人员和广告撰稿人劫持了很多人称之为”人工智能“的东西实际上就是数据分析 - 换句话说,业务往往如果炒作让你问“AI是什么,真的吗

”不用担心,你并不孤单我问各位专家来定义这个术语并得到不同的答案他们似乎都同意的唯一的事情就是人工智能是一种试图模仿或增强人类智能的一套技术对我而言,重点是增强,其中智能软件帮助我们互动并处理我们生活中日益增长的数字世界

三十年前,我读了报纸,用电动打字机,并观看了一些电视频道今天,我有来自Netflix,亚马逊,HBO和其他地方的流媒体视频,而且我有时会被选择瘫痪

对我们来说,变得越来越难以保持o电子邮件,消息,约会,警报的顶部增强型智能提供了以一种人类无法亲手管理的方式识别越来越多的输入和选项的可能性一般而言,计算机和特定软件,对于大多数人来说,要比其他技术困难得多,而且他们以一种神秘感来压倒我们

曾经有一段时间,你会在录音机上录制一封信或一份文件,并且有人会为你录制一个人

在机器的帮助下进行语音到文本的转换今天,您可以对iPhone进行讲话,并将自己录制信息如果人们可以在五十年前看到我们当前的语音到文本功能,看起来好像科技已经变得有感觉现在它只是一种常规方式来增强我们与世界的互动方式Kevin Kelly,作家和未来学家,他的最新着作是“不可避免的:理解12科技能够塑造我们未来的各种力量“,”我们现在可以做的就是五十年前的人工智能我们在五十年内可以做的不会被称为人工智能“您不必从Facebook上查询以获得他的观点在我们上网之前,我们要么一次一个地打电话,要么写信给我们的朋友,并跟上他们的生活这是一个缓慢的过程,需要花费大量的精力和时间来了解彼此

结果,我们交互的次数减少 - 进行长途电话的费用增加,写信的时间也随之增加随着互联网的出现,电子邮件成为促进和加速这些交互的一种方式,Facebook做得更好了 - 将您的地址簿变成了一个集线器,让您可以同时与数百甚至数千的朋友保持联系该算法使我们能够以几乎不花钱的方式保持更多的关系,几乎不花钱Michelle Zhou花费了十五年半的时间在IBM Research和IBM Watso n集团离开之前成为情感分析初创公司Juji的共同创始人在人工智能和人机交互相交的领域中,周将AI分解为三个阶段:第一个是识别智能,其中运行的算法在更强大的计算机上可以识别模式并从文本块中收集主题,或者甚至可以从几个句子中获取整个文档的含义 第二阶段是认知智能**,其中机器可以超越模式识别并开始从数据中进行推断

第三阶段只有当我们能够创造出虚拟的人时才能够达到,虚拟的人可以思考,行为和行为如同人类做我们距离创造虚拟人类还有很长的一段路尽管你在媒体上看过什么,但没有技术是完美的,人工智能最宝贵的功能在于增强人的智能为了达到这一点,我们需要训练计算机来模仿人类2016年4月,彭博商业的故事提供了一个很好的例子它描述了提供自动化AI个人助理(安排时间表或帮助网上购物)的公司如何聘请人员“培训师”来检查和评估AI助理的“在他们被发出之前的回应“我们定义人工智能的能力来复制人类智慧是讽刺的,”Pri创始人Sean Gourley说道, mer是一家数据分析公司,并且是一位在算法的帮助下从大型数据集中获取情报的专家

无论是Spotify还是Netflix还是新一代的AI聊天机器人,所有这些工具都依靠人类自身来提供数据当我们听歌曲,将它们放在播放列表中,并与其他人分享时,我们向Spotify发送重要信号,以训练其算法,不仅可以发现我们可能喜欢的内容,还可以预测点击率甚至可以提供更多讨论的“计算机视觉“仅仅因为人们已经上传了数十亿张照片并用元数据标记这些照片来为这些照片添加上下文,这种功能才有效

日益强大的计算机可以扫描这些照片并找出模式和含义

同样,Google可以使用多年来收集的数十亿个语音样本建立一个能够理解口音和细微差别的智能系统,这使得基于语音的搜索功能成为可能

以周的三个阶段作为衡量标准,我们只在识别智能“阶段 - 今天的计算机使用深度学习来更快更好地发现模式然而,有些公司正在研究可用于推断意义的技术,这将是下一步

”无论我们是否愿意最后在第三阶段“,周在一封电子邮件中写道:”我仍然是人机共生的忠实粉丝,计算机尽力而为(这是一致的,客观的,精确的),人类尽我们所能(创造性,不精确但适应性强)“至少还有几十年,至少,人类将继续训练计算机来模拟我们

同时,我们将不得不应对AI周围的夸张