无处不谈人工智能,AI被大量滥用,是时候来认识机器学习了

对于我们许多人来说,"人工智能"一词很久以前就不断出现在大家的视线中,都有点审美疲劳了。人工智能技术中无处不在,据说可以为从电视到牙刷的所有功能提供动力。

机器人

毫无疑问,虽然毫无疑问地滥用了"人工智能"一词,但这项技术的应用前景比以往任何时候都好。比如在头条上利用AI推荐文章,面部识别应用于刷脸支付,AI拍照用于完美美颜等等。简而言之,无论您是否喜欢,它都会影响您的生活。

AI概念无止境

科技公司和广告商讨论AI时可能会大肆宣传,但现实常常不能与之匹配。以Oral-B的Genius X牙刷为例,该牙刷是今年在CES上亮相的众多设备之一,吹捧所谓的" AI" 。但是,仔细研究一下新闻稿,这意味着它可以提供有关是否在正确的时间和正确的位置刷牙,的确是非常简单的反馈。有一些聪明的传感器可以弄清刷子在嘴里的位置,但是称它为人工智能是胡言乱语,仅此而已。

AI牙刷

当涉及炒作时,就会产生误解。新闻报道可能会夸大研究,在任何模糊的AI故事上随意发挥,这会导致对什么是人工智能产生混乱的认知。对于非专家而言,人们经常错误地将当代AI与他们最熟悉的版本相混淆:一种有意识的计算机科学构想,它比人类聪明很多。但是没有人通过夸大AI系统的智能或功能而得到帮助。

因此,最好谈论"机器学习"而不是人工智能。这是人工智能的一个子领域,几乎涵盖了目前对世界影响最大的所有智能处理方法(包括所谓的)。简而言之,它没有" AI"的奥秘,但在解释该技术的作用时更有用。

机器学习是什么

机器学习如何工作?在过去的几年中,出现了数十种不同的解释,这其中最简单明确的解释是:机器学习就是使计算机能够自行学习。但是,这意味着是一个更大的问题。

人工智能认识

让我们从一个问题开始。假设您要创建一个可以识别猫的程序。可以通过按照"猫有尖耳朵"和"猫有许多茸毛"之类的明确规则进行编程来尝试识别处理。但是,当向其显示老虎的图片时,该程序会做什么?用所需的每条规则进行编程将很耗时,并且您必须在此过程中定义各种困难的概念,例如"狂暴"和"尖锐性"。所以最好的方式是让机器自学。这种情况下,可以给它提供了大量的猫照片,它会通过观察猫的照片来寻找自己所看到的图案。首先,它几乎随机地选择识别点,但是您要反复测试它,并保持最佳版本。随着时间的流逝,机器变得非常擅长说什么是猫,什么不是猫。

到目前为止,如此得到的模型结果是可预测的。实际上,各位也可能已经阅读过这样的解释,通过这种方式,我们得到的是对机器学习正常的认识,但是又会出现另外的问题,像这样的决策系统学习会有什么副作用?

机器学习

这种机器学习方法的最大优点也是最明显的一点:无需任何实际编程。当然,需要做很多事情,改善系统处理数据的方式,并提出更智能的方式来吸收信息,但是并需要告诉机器要寻找什么。这意味着它首先可以发现人类可能会错过或从未想到的模式。而且由于程序的所有需求都是数据(1和0),所以有很多工作可以训练,因为现代世界中充斥着数据。手里拿着机器学习锤,数字世界里到处都是钉子,随时可以被钉牢。

但是,也要考虑一下机器学习的不足。如果没有明确的给机器识别方法,那么是如何知道它是通过什么方式做出决定的?由于计算机所知道的只是你提供的数据,因此它可能会不知道世界的一些基本认知,或者只局限当前看到的这些数据去判断,因此他们缺乏一些人类常识的认知数据。虽然可以建立世界上最好的猫识别程序,但是它永远也不会告诉你小猫不应该开摩托车,或者说猫比"不死的梅加洛斯"更可能被称为"小猎犬"。

AI的现实情况

教计算机自己学习是一个绝妙的捷径。那么,我们现在站在人工智能的什么位置?经过多年的头条新闻宣布了下一个重大突破(嗯,他们还没有完全停止),一些专家认为我们已经达到了顶峰。在研究方面,在我们现有的知识范围内有大量的途径可以探索,而在产品方面,我们只看到了算法冰山一角。

机器下棋

风险投资家和AI研究员称现在是"应用时代",即技术开始"从实验室扩散并进入世界的时刻。但是大量的行业人士却认为AI能做的很有限,更多的是一种概念,可能只看了这两个字就使眼前一亮,但是正向之前炒作的其他技术概念一样,最终大部分都无法实用。我们现在还远没有达到应用的阶段。

总结

在当前和现在,人工智能(机器学习)仍然是一种新事物,常常无法解释或未得到充分讨论。也没有各种应用展示一切现在如何发生,如何利用这项技术来改变事物。在将来,它会变得更加平常,甚至都不会注意到。

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