湖北省當(dāng)陽第一高級中學(xué) 李強(qiáng)威
淺析人工智能的發(fā)展及其對人類生活的影響
湖北省當(dāng)陽第一高級中學(xué) 李強(qiáng)威
近年來,人工智能的發(fā)展態(tài)勢十分迅猛,也越來越成為社會關(guān)注的熱點。特別是在如計算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)分析、無人駕駛、自動翻譯、垃圾郵件過濾等諸多領(lǐng)域已經(jīng)取得了革命性的突破進(jìn)展。本文首先對人工智能的發(fā)展歷程及主要應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行分析,并列舉目前應(yīng)用廣泛的熱點技術(shù),進(jìn)而就其對醫(yī)療領(lǐng)域可能產(chǎn)生的重大影響進(jìn)行詳細(xì)闡述。
人工智能;科學(xué)發(fā)展;醫(yī)療;發(fā)展前景
人工智能是一門涵蓋多學(xué)科知識,而又被當(dāng)今社會廣泛應(yīng)用于多領(lǐng)域,給人帶來便捷、高效的同時,又讓業(yè)界為其擔(dān)心的交叉學(xué)科知識的綜合產(chǎn)物。[1]真正的人工智能,必須能夠感知周圍環(huán)境的變化,并對此做出反應(yīng),適時改變和調(diào)整自己的行動,以出色完成任務(wù)。[2]
今年來,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在計算機(jī)視覺、圖像識別等領(lǐng)域的有效性大大提高,目前的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下有著極強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)與表達(dá)能力。特別是2016年3月谷歌公司開發(fā)的Alphago與人類頂尖棋手李世石的圍棋對戰(zhàn),更是標(biāo)志著人工智能達(dá)到了前所未有的新高度。因此,未來人工智能在人類生活的各個領(lǐng)域有著極高的應(yīng)用前景和廣闊的發(fā)展空間。
人工智能也就是人們經(jīng)常說的“AI”(Artificial Intelligence),是最近新興的一種科技名詞。人工智能最初興起于20世紀(jì)中期,最早的工作一般認(rèn)為是由美國神經(jīng)科學(xué)家和控制論學(xué)者Warren Mcculloch和Walter Pitts共同完成的,他們吸取了相關(guān)的研究資源后提出了一種人工神經(jīng)元模型。[3]
1977年,費(fèi)根鮑姆首次提出了知識工程這一概念,而后各類專家系統(tǒng)得到發(fā)展,大量的商品化專家系統(tǒng)和智能系統(tǒng)紛紛推出,廣泛地滲透到了人類生活中的方方面面,產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。[3]但而后的很長一段時間里,人們對它的認(rèn)識還始終比較膚淺,相關(guān)的理論和方法也都不夠成熟。直到二十一世紀(jì)以來,隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出,人工智能掀起了前所未有的高潮。2006年,由加拿大多倫多大學(xué)的Geoffery Hinton及其學(xué)生在《Science》雜志上發(fā)表文章,其中提到了深度學(xué)習(xí)這一思想,利用多個隱含層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入原始數(shù)據(jù)有更抽象和更本質(zhì)的表述,并通過“逐層初始化”這一方法,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分級表達(dá),有效地降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。
隨著研究和創(chuàng)新,人工智能取得了諸多重要的標(biāo)志性的成績。 在1997年的國際象棋比賽中,深藍(lán)戰(zhàn)勝了人類冠軍卡斯帕羅夫。在計算機(jī)之父去世60周年的那天,古斯特曼第一次通過了圖靈測試。 特別是2016年谷歌的Alpha Go戰(zhàn)勝了人類國際圍棋冠軍李世石,引發(fā)了人類對人工智能的前所未有的廣泛關(guān)注。
(1)專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一類具有專門知識和經(jīng)驗的計算機(jī)智能程序系統(tǒng),通過對人類專家的問題求解能力建模,采用人工智能中的只是表示和知識推理技術(shù)來模擬通常由專家才能解決的復(fù)雜問題,達(dá)到具有與專家同等解決問題能力的水平。[4]專家系統(tǒng)的研究是人工智能中開展較早,發(fā)展較多的領(lǐng)域,被廣泛地應(yīng)用在如醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘測、文化教育等方面。利用人工智能中的技術(shù),能夠在特定的應(yīng)用問題中模擬人類專家的求解思維,并利用計算機(jī)的數(shù)據(jù)和計算優(yōu)勢,取得超越人類的效果。
(2)自然語言理解
自然語言處理是人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向,它主要研究能實現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的理論及方法,也就是人們俗稱的人機(jī)對話。通過自然語言理解的技術(shù),能夠大大提高人們的工作效率,如查詢資料、解答問題、智能機(jī)器服務(wù)等等。目前自然語言理解的佼佼者當(dāng)屬IBM Watson。生活中我們用到的搜索引擎、中文輸入法、機(jī)器翻譯都和自然語言理解的發(fā)展息息相關(guān)。
(3)數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)處理也是近年來人工智能最為重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一。隨著信息時代互聯(lián)網(wǎng)的普及與發(fā)展,生活中大量的文字、語音、圖像、視頻等數(shù)據(jù)能夠被記錄和存儲。因此,如何利用海量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的聯(lián)系并得到有用的信息有著極高的應(yīng)用和商業(yè)價值。其中最具有代表性的是著名的Netflix公司因為長期做電影推薦,因而有著海量的用戶評價數(shù)據(jù),因此,基于大數(shù)據(jù)下進(jìn)行的電影推薦則更具有代表性。Netflix所制作的《紙牌屋》電視劇創(chuàng)下了歷史性的收視紀(jì)錄,其制作過程也正是吸納了用戶評價中最為重要的觀看標(biāo)準(zhǔn),這些都得益于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展。
(4)計算機(jī)視覺
計算機(jī)視覺是指利用計算機(jī)實現(xiàn)人的視覺功能,希望能根據(jù)感知到的圖像(視頻)對實際的目標(biāo)和場景內(nèi)容做出有意義的判斷。[5]其中涉及到的如經(jīng)典的人臉識別問題、圖像分類問題、手寫體文字識別、指紋識別、醫(yī)療圖像識別以及衍生的無人駕駛技術(shù)等問題是近年來研究的熱點。 利用人工智能中提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一系列方法,其圖像識別效果得到明顯的提升,甚至已經(jīng)超過人類的識別能力。計算機(jī)視覺中的核心應(yīng)用技術(shù)部分市場化的應(yīng)用已經(jīng)與普通大眾想接觸。
隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步,人工智能已經(jīng)開始走入我們的生活,不僅僅是教育、醫(yī)療、家庭、工作等方面,人工智能將會對人類生活的方方面面產(chǎn)生巨大的影響。
(1)起居生活
比如當(dāng)你撥通客服電話的時候,人工智能會為你解答一切難題,它們能夠“掌握”和“牢記”關(guān)于產(chǎn)品的所有信息,你需要做的就是對準(zhǔn)麥克風(fēng)說話就好。智能機(jī)器人技術(shù),它已經(jīng)出現(xiàn)在企業(yè)官網(wǎng)、微信公眾號、APP里,幾乎能幫助你解答所有關(guān)于產(chǎn)品和生活上的問題。
(2)工作學(xué)習(xí)
人工智能也必然會大大提高我們工作學(xué)習(xí)中的效率。比如其中的光學(xué)字符識別技術(shù)(Optical Character Recognition, ORC)的出現(xiàn)為人類做出了很大貢獻(xiàn),可以減少手工錄入的繁瑣,直接提取圖片文字的信息,節(jié)約時間,提高工作效率。又例如易道博識科技可以為互聯(lián)網(wǎng)金融、銀行、證券、保險業(yè)等行業(yè)提供票據(jù)、卡證、圖像等的ORC識別解決方案,不需要用戶再手工錄入,可以帶來更好的用戶體驗。
(3)健康醫(yī)療
在醫(yī)療健康領(lǐng)域,目前已經(jīng)有很多智能硬件公司推出了智能醫(yī)療硬件產(chǎn)品,能夠及時地反應(yīng)出人體的健康狀況。比如機(jī)器視覺系統(tǒng)自動完成乳房X光檢查和其他醫(yī)學(xué)影響的分析,通過模擬醫(yī)學(xué)專家診斷、治療疾病的思維過程能夠讓機(jī)器人自動診斷病人病情等。
(4)交通領(lǐng)域
在智能交通方面發(fā)展最為迅猛的當(dāng)屬無人駕駛技術(shù)。 最早將人工智能技術(shù)應(yīng)用到汽車領(lǐng)域的谷歌,以及當(dāng)下的Uber、百度和眾多汽車制造廠商也先后向無人駕駛技術(shù)發(fā)起了挑戰(zhàn)。未來百度自動駕駛計劃的核心方向就在百度大腦,它可實現(xiàn)人與汽車的語言互動,車輛定位,駕駛輔助甚至自動駕駛等功能。
未來人工智能隨著各項技術(shù)的不斷進(jìn)步,也將要不斷面對越來越多的挑戰(zhàn),包括觀念上的挑戰(zhàn)。現(xiàn)實生活中,社會大眾對人工智能技術(shù)的期望往往很高,但人工智能技術(shù)進(jìn)步不僅受限于軟件、硬件技術(shù)的制約,也受人類對自身理解與了解程度的制約,因此未來人工智能技術(shù)將在現(xiàn)有制約被不斷解決、新的制約又不斷形成的過程中,始終保持螺旋式發(fā)展進(jìn)步的趨勢。
而且我們必須要承認(rèn),目前的人工智能還處于較低的發(fā)展階段,總體上屬于低級別開發(fā),與真正的模擬人腦的思維方式還有很大的差距,在性能方面還有著很大的提升空間。但由于人工智能的發(fā)展而被大量開發(fā)的算法和應(yīng)用將必然對人類的生產(chǎn)生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。
[1]李玉環(huán).人工智能綜述[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報,2016,(16):77-78.
[2]張越.人工智能綜述:讓機(jī)器像人類一樣思考.
[3]張妮.人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用研究綜述.
[4]史忠植.高級人工智能(第二版)[M].科學(xué)出版社,2006.
[5]Kong B C, Associate Professor. Comparison Between Human Vision and Computer Vision[J]. Nature Magazine, 2002.