导读:人工智能研究的目标是什么?
人工智能作为当下科技领域最热门的技术之一,吸引了众多行内和行外人士的关注。2020年人工智能的热度依然只增不减。该技术已成为活跃在科技领域的核心力量,融入社会的方方面面。但人工智能究竟是什么,可能并不是每个人都能讲清楚。今天就来和大家聊聊人工智能是什么,会给大家的生活带来怎样的变化。
AI,全称Artificial Intelligence。人工智能,是研究让机器完成那些让人来做则需要智能的科学,例如语言沟通、能够独立进行决策的能力等等。人工智能从1956年被公认为计算机科学的一个分支之后,至今已经经历了60多年的发展。
人工智能,顾名思义是让计算机拥有了人类的智能,但如何来判断这个机器是否具有智能呢?这时候不得不提起计算机科学领域著名的图灵测试。图灵测试由艾伦·麦席森·图灵发明,指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,使用测试对象皆理解的语言去被测试者随意提问。进行多次测试后,如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。
这就好比你玩王者荣耀匹配到一个陌生的队友,你看对方操作不太对劲,然后你问了他一系列问题,结果你还是不知道这个队友是真人还是机器人,这就说明这个机器人通过了图灵测试。有人会说,有的问题机器很容易回答而人类则答不上来,难道机器还得故意装“蠢”配合人类智力吗?对于人工智能技术来说,通过图灵测试确实不是最终研究和发展目标。
那么,人工智能研究的目标是什么?人工智能目标大致可分为两类:(1). 强人工智能(general AI,有人简称为GAI或者AGI),其目的是研制出达到甚至超越人类智慧水平的机器,具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动。(2). 弱人工智能(weak AI):借鉴人类的智能行为,研制出更好的工具以减轻人类智力劳动,让机器做事情时聪明一点。现在主流人工智能研究的目标是弱人工智能。
比如人脸识别,就是AI最广泛的使用场景之一。人工智能可提取、分析图片视频中的面部特征,实现精准的人脸检测、对比搜索,目前已广泛应用于安防监控、照片美颜、相册智能分类等场景中。
今年夏天,国产网剧《隐秘的角落》刷屏,以其精良的制作和悬疑性剧情引起大范围讨论,其中对于剧集结局的讨论最为热烈,结局解析也成了网友们津津乐道的话题。在众多解析中,程序员陈东泽的方法堪称硬核:发现剧集中主人公的口型和台词对不上,他便通过人工智能技术,还原了被修改的台词。
以AI识别剧中角色唇语,图片来自程序员陈东泽
陈东泽使用了一种名为Facemash的模型,它可以获取人物的面部表情特征。在此基础上,陈东泽进行了二次训练,让模型通过分析人物嘴唇的运动特征来预测说话内容,从而得出演员的真实台词。
对产业发展和人们的日常生活来说,人工智能究竟可以做些什么?上至载人航天航空,下至微型机器人医疗,人工智能可谓是无处不在。
2020年初,突如其来的新冠疫情使口罩需求量猛增,如何保证口罩又快又好地生产出来成为各大厂家关注的技术焦点。紫光云引擎推出的品控云,便是基于AI+云的智能检测服务,针对口罩生产的应用场景,帮助厂家对口罩质量严控把关。在口罩生产质检环节中,可通过AI+云的智能检测服务实现自动化外观检测,通过AI检测口罩正反面污渍、焊点衔接口、尺寸、排齿、瑕疵等问题,剔除不良品。在这种紧急形势下,人工智能可以帮助厂家解决高强度生产下人工质检效率、准确率波动导致的产品质量问题,从而减轻质检工人不足带来的产量负担。同样,人工智能也可以适用于食品药品瑕疵判断、包装外观检测、汽车零部件检测等应用场景。
人工智能应用于口罩生产与质检
在疫情攻坚战中,防控信息收集与分析工作十分重要,全国各级部门、公司、学校、社区均通过不同形式的方式每天统计信息收集并逐级向上汇总,带来了大量的表格统计、汇总与录入的重复劳动。紫光云公司快速上线“疫情信息统计机器人”平台,平台采用AI智能文档识别技术以及OCR等相关技术,提供文档信息关键内容的提取与汇总,完成各种类型表格信息的汇总工作,大大减少了人工汇总与录入的重复性工作。
人工智能的诞生离不开大数据和云计算。物联网产生、收集海量的数据存储于云平台,再通过大数据技术对数据进行分析,人工智能通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据,为人类的生产活动,生活所需提供更好的服务,而云计算为其提供高速运行的数字底座。今年3月,紫光集团旗下紫光云公司正式发布了自主研发的Unicloud 2.0架构——“紫鸾”平台,覆盖计算、存储、网络、数据库、安全、人工智能六大类基础产品,紫光云AI开放中心(AOC)以云上硬件资源环境为基础,结合资源管理引擎,为企业和AI开发者提供AI中台能力,在“新基建”成为重要议题的当下,为人工智能在各种场景中的应用,提供更加高速的计算能力。
迄今为止,人工智能已经历了三次发展浪潮。1956年“人工智能”概念被提出;20世纪80年代,Hopfield神经网络和 BT 训练算法被提出,解决特定领域问题的专家系统得到广泛应用;2006 年,深度学习理论的突破带动了人工智能第三次浪潮的产生,同时,云计算、大数据等新兴技术为人工智能的发展提供了充足的算力支撑。60多年前提出的人工智能这一概念,已逐渐深入我们的生活。随着人工智能技术发展日趋成熟,它将更广泛地为人们的生产生活服务,进一步促进生产效率,为人们的生活带来更多改变和惊喜。