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[導(dǎo)讀] 隨著互聯(lián)網(wǎng)推動數(shù)字化的普及以及計算能力的進一步提高,機器不僅能按照指令完成特定的工作,還能夠進行自主學(xué)習(xí)和設(shè)定整體目標(biāo)。鑒于此,真正的人工智能時代已經(jīng)來臨?,F(xiàn)將文章摘要如下: 沒有必要過

隨著互聯(lián)網(wǎng)推動數(shù)字化的普及以及計算能力的進一步提高,機器不僅能按照指令完成特定的工作,還能夠進行自主學(xué)習(xí)和設(shè)定整體目標(biāo)。鑒于此,真正的人工智能時代已經(jīng)來臨?,F(xiàn)將文章摘要如下:

沒有必要過分對人工智能這一概念追本溯源。早在1956年,以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批科學(xué)家聚首美國達特茅斯,共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題,首次提出了“人工智能”這一術(shù)語,它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。當(dāng)時就和現(xiàn)在一樣存在著對人工智能的狂熱情緒,但當(dāng)時對于下一個10年人工智能發(fā)展嚴重高估,最終并未實現(xiàn)。事實上,這一領(lǐng)域的知識經(jīng)歷過一個干涸期,直到幾十年前才重新振興。

真正的人工智能

在我們想象的世界里,我們已經(jīng)與人工智能共存了近一個世紀(jì)。過去10年,“智能”已經(jīng)成為了一個卓越的代名詞。一切都必須是智能的:手機、電視、打印機、汽車……甚至連家居也都推崇“智能型”。盡管如此,此前我們并未真正進入人工智能時代。那么,什么發(fā)生了變化?為什么現(xiàn)在是時候了?

在回答這個問題之前,有必要說清楚所謂的“人工智能”究竟是什么。電影和文學(xué)的巨大影響使我們先入為主地認為擬人機器人取代人類完成某些任務(wù)就是人工智能。然而這并不確切。更精確的定義還包括機器擁有自我意識、面對未知的任務(wù)能夠自主尋找并找到解決方案。也就是說,“人工智能”并不僅僅局限于受過訓(xùn)練的機器完成某項特定工作,它們還能夠進行自主學(xué)習(xí),還會設(shè)定一個整體的目標(biāo)。

數(shù)據(jù)是基本“食物”

人工智能的基本“食物”是什么?無疑是數(shù)據(jù)。不過,目前人類多數(shù)知識仍儲存在書本和聲音等媒介中,有超過80%的信息是計算機無法訪問的。

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,尤其是從90年代后期開始的發(fā)展,是數(shù)據(jù)生成的關(guān)鍵因素。過去10年間,隨著社交網(wǎng)絡(luò)的興起,數(shù)據(jù)的成長更是以驚人的速度發(fā)生著,并將隨著物聯(lián)網(wǎng)在社會的不斷擴張繼續(xù)飛躍。預(yù)計到2020年,全球聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將達到約500億。

網(wǎng)絡(luò)的起飛帶來的是我們目之所及范圍內(nèi)所有領(lǐng)域的數(shù)字化這一全球現(xiàn)象。根據(jù)美國國際數(shù)據(jù)公司的報告,預(yù)計到2020年全球數(shù)據(jù)總量將達到44個ZB,我們只能通過傳輸速度的極大改善才能駕馭如此驚人的數(shù)字。第四代移動通訊技術(shù)的普及和隨之而來的第五代移動通訊技術(shù)的發(fā)展將在其中扮演至關(guān)重要的角色。如果缺乏保障數(shù)據(jù)傳遞的必要能力和速度,那么未來將上述44個ZB的數(shù)據(jù)傳遞到對其進行分析的設(shè)備上就會十分艱難。

計算能力是支柱

另一大助推人工智能實現(xiàn)飛躍的支柱就是計算能力。計算機這一能力提高的步伐從未停歇。1965年英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾提出以自己名字命名的“摩爾定律”,意指集成電路上可容納的元器件的數(shù)量每隔18至24個月就會增加一倍,性能也將提升一倍。時至今日,這一定律的有效性已經(jīng)遠遠超過了摩爾當(dāng)時預(yù)測的20年,持續(xù)了超過半個世紀(jì),但很有可能這種計算能力的增長對于吸收和處理當(dāng)前生成的數(shù)據(jù)來說已經(jīng)不夠用,更不用說未來幾年海量增加的數(shù)據(jù)。

云計算、全球超級計算機網(wǎng)絡(luò)和圖形處理器共同推動了人工智能時代的來臨。根據(jù)專門搜集世界超級計算機前500強信息和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的網(wǎng)站TOP500.com發(fā)布的數(shù)據(jù),僅2010年至2015年期間世界超級計算機前500強的計算能力就提升了100倍。各種先進又復(fù)雜的指令和規(guī)則的集成使得深度知識正在推動人工智能在一些領(lǐng)域達到與人類相同的水平,例如圖像測試、聲音辨識和閱讀理解等。

盡管人工智能在我們眼中已經(jīng)是一個非常成熟的概念,但在現(xiàn)實中該領(lǐng)域幾乎所有發(fā)展都是在近20年實現(xiàn)的,而在我們目前身處的時代,它更是在以驚人的速度成長。我們將習(xí)慣于智能汽車、手機、洗衣機等產(chǎn)品頻繁的更新?lián)Q代,同時將伴隨著的是“機器學(xué)習(xí)”、“深度學(xué)習(xí)”等詞匯的不斷出現(xiàn)。人工智能時代的確已經(jīng)到來了。

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