陳信
(江西省贛州中學,江西贛州,341000)
人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度幾乎呈指數(shù)型增長,大量基于人工智能的產(chǎn)品也正在不斷涌出,手機語音助手、無人駕駛汽車、智能家電等產(chǎn)品已經(jīng)從用、行、住等方面滲透進了我們的日常生活。本文將會對人工智能的概念和發(fā)展歷史、人工智能的分類、人工智能的應用進行簡要概述,并展望人工智能的發(fā)展趨勢。
人工智能是計算機科學的一個分支,被稱為世界三大尖端技術(shù)之一。人工智能通過研究人類智能活動的規(guī)律,讓計算機通過人工設(shè)定的系統(tǒng)去模擬人類智能,進而具備和人類智能相似的思考能力,從而能夠完成以往只有人類才能完成的工作。人工智能利用機器計算迅速與準確的特點,進而達到提高工作效率的目的[1]。
人工智能的歷史要追溯到1956年的一場學術(shù)研討會上,在1950年圖靈提出圖靈測試之后,一些人開始對“智能”產(chǎn)生了興趣,但他們對智能的概念仍然較為模糊。但在這次會議中,麥卡錫首次提出了人工智能的概念,這也標志著人工智能的研究正式開始。
二十世紀五十至七十年代被譽為人工智能的黃金年代。在此期間,科學家首次研發(fā)出了名為Shakey的人工智能機器人;1966年,世界上第一個聊天機器人ELIZA誕生;1968年計算機鼠標出現(xiàn),使人機交互模式上升到了一個新的高度。但進入二十世紀七十至八十年代,人工智能的發(fā)展進入了低谷時期。人工智能領(lǐng)域的投資者對人工智能的發(fā)展期望過高。直到二十世紀八十年代后期,人工智能才漸漸繁榮復蘇,尤其是1997年IBM“深藍”超級計算機的出現(xiàn),震驚了全球,也引發(fā)了人們對人工智能的又一次關(guān)注。“深藍”超級計算機以3.5:2.5的比分擊敗了當時的國際象棋世界冠軍,標志著人工智能的發(fā)展達到了新的高度。2011年,IBM公司開發(fā)出了能使用自然語言回答問題的Watson系統(tǒng),并在問答競賽中打敗了兩個人類冠軍;2014年,計算機首次通過圖靈測試,這標志著人工智能上升到了新的臺階,已逐步接近人類的智慧;2016年,Google開發(fā)的AlphaGo擊敗中日韓各大圍棋高手,轟動了整個世界,從而使得人們對人工智能市場的關(guān)注迅速上升。
認知人工智能指的是機器能夠有一定的“思維”能力,擁有像人類智能一樣理解、分析、推理和學習事物的能力。認知人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了從計算能力到感知能力再到認知能力的過程,是人工智能研究的一個突出進步。認知人工智能的最大特點是能夠主動在數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理和智能自動化的經(jīng)驗中進行學習。目前業(yè)界越來越傾向于認知人工智能,因為它綜合了人工智能做出決策和人類做出決定的優(yōu)勢,進而擴大了人工智能的適用性,能夠更快地生成最可靠的答案。
機器學習是人工智能的前沿,其主要思想為在海量數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)的“模式”,在沒有過多人為因素干預的情況下運用所尋找的模式來預測結(jié)果。機器學習是人工智能技術(shù)的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,該領(lǐng)域的研究重點在于如何在已有經(jīng)驗中改善具體算法的性能。機器學習的應用主要有數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺和自然語言處理等。
深度學習是當下人工智能的尖端技術(shù),因其靈感來源于人類大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡,故深度學習又稱為“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”。深度學習以機器學習為背景,在機器學習的基礎(chǔ)上建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡,通過模擬人腦的機制來解釋數(shù)據(jù),從而提高計算的準確性。例如:AlphaGo就是一個運用深度學習技術(shù)的例子。
隨著人工智能在金融領(lǐng)域的普及和推廣,指紋驗證、人臉識別、智能化客服服務、智能投資等成為了金融界的熱詞。通過對大數(shù)據(jù)的精確分析,計算機能夠在短時間計算出最適宜的投資方案,節(jié)省了大量的時間,同時提高了準確度,往常復雜而細致的工作被精力永遠充沛的機器逐漸取代。例如:近期在上海開辦的中國銀行業(yè)首家無人銀行,這個無需職員參與的全新銀行結(jié)合了生物識別、語音識別和數(shù)據(jù)處理等智能金融科技領(lǐng)域碩果,從而使客戶辦理業(yè)務的程序更加快捷,滿足現(xiàn)代經(jīng)濟的需求[3]。
人工智能對數(shù)據(jù)的儲備和快速處理能力在醫(yī)療界被廣泛應用,大部分醫(yī)療機構(gòu)已開始對用于醫(yī)療輔助的人工智能進行研發(fā),讓機器學習醫(yī)療領(lǐng)域先進的知識,學習醫(yī)生診斷的思維推理,進而模擬得出診斷,既節(jié)省了醫(yī)務人員的工資成本,又使得診斷結(jié)果正確可靠。
借助人工智能的優(yōu)勢,智能藥物研發(fā)也廣泛普及,通過對大數(shù)據(jù)的分析進而預測藥物的活性、安全性及副作用,并利用深度學習的方法計算出最佳的制藥方法,縮短了藥物研發(fā)的周期,避免了人力資源的浪費。例如:美國硅谷公司Atomwise利用IBM超級計算機的智能算法,在一天內(nèi)就找到了兩種控制埃博拉病毒的候選藥物。據(jù)美國Berg生物醫(yī)藥公司的數(shù)據(jù)顯示,運用人工智能大數(shù)據(jù)計算人體自身分子潛在的藥物化合物及通過發(fā)掘人體中的分子來治療疾病,要比人工研制新藥的時間和成本節(jié)省一半[4]。
中國物聯(lián)網(wǎng)校企聯(lián)盟曾形象的把語音識別比作為“機器的聽覺系統(tǒng)”。語音識別是以大量的語音為研究對象、利用信號處理和模式識別,使機器自動識別和理解人口述語言的模式識別系統(tǒng)。有關(guān)人士曾指出,語音識別是人工智能落地最成功的領(lǐng)域,語音識別本屬于感知智能,要把語音的識別能力轉(zhuǎn)變?yōu)閷φZ音的理解能力,那就上升到了認知智能的高度,機器對自然語言理解能力的高低已然成為了判斷一個機器是否擁有智能的標準。對于讓機器學會理解自然語言的難題,業(yè)界應用了深度學習技術(shù),模擬人腦對聲音信號處理的方式,把語音信號這種非平穩(wěn)的隨機信號以層次化的方式處理,相比于傳統(tǒng)的處理方式大大提高了語音識別的準確度。語音識別的應用主要在以下2個方面:(1)智能語音交互。語音識別領(lǐng)域中的智能語音交互運用了人工智能中的自然語言處理技術(shù),實現(xiàn)了實時反饋的效果,例如蘋果Siri、Google Assistant和微軟小娜通過智能對話和即時問答的交互,高效地幫助用戶解決問題;(2)語音文字轉(zhuǎn)化。近年來,由于大量信息的涌現(xiàn),手動輸入的方式已難以滿足大量的文字輸入工作,語音文字轉(zhuǎn)化可以將連續(xù)的語音識別成大段的文字,并將文字儲存起來,大大地提高了手動輸入的效率,為工作節(jié)省了寶貴的時間。
據(jù)2017年Gartner發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線預測,人工智能在未來10年內(nèi)將成為最具顛覆性的技術(shù)。人工智能的崛起勢必會影響到大部分行業(yè)的結(jié)構(gòu),對醫(yī)療,金融,制造業(yè),法律等領(lǐng)域?qū)且淮沃匾淖兏?。手術(shù)操作智能輔助、機器人金融顧問等人工智能逐漸登上行業(yè)舞臺。目前,人工智能技術(shù)已能夠完成語音識別和人臉識別等任務,但人工智能的發(fā)展遠不止于此,它還應進一步向人類智能靠近,例如機器要做到可以根據(jù)用戶的聲音或表情來識別用戶的情緒,實現(xiàn)情緒識別。
人工智能的發(fā)展也離不開大數(shù)據(jù)的支持,人工智能公司將會通過眾包等方式獲取大量的數(shù)據(jù),進而使人工智能算法達到最優(yōu)的效果。同時,基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的人工智能也引發(fā)了信息安全和個人隱私等關(guān)鍵性問題,數(shù)據(jù)隱私保護的工作迫在眉睫。人工智能的發(fā)展也引發(fā)了人們對機器人是否會控制人類的種種擔心。
當前,人工智能尚沒有真正具備自主意識,它只是對人工設(shè)定好的程序進行規(guī)律性的應答,我們現(xiàn)在僅僅處于弱人工智能階段,但參照摩爾定律,人工智能的水平一旦達到某個點,它的發(fā)展將會是指數(shù)爆炸型,到那個時候,人類的智慧將遠遠落后于人工智能。因此,人類需要制定一個嚴格的檢查系統(tǒng),對其進行實時監(jiān)控,提高計算機運行的透明度,以防止失控現(xiàn)象的發(fā)生。
目前,人工智能已經(jīng)影響著社會的方方面面,AI時代的到來,必將使現(xiàn)有的社會結(jié)構(gòu)發(fā)生一次重大變革,眾多工作崗位會逐漸被智能機器所取代。此外,人工智能技術(shù)逐漸成為基礎(chǔ)教育的一部分,人民文化素質(zhì)水平也會隨之提高,投身于科技工作的人也會逐漸增加。人工智能將會成為一個不可或缺的技術(shù),幫助人們擺脫繁重的工作,使人們的工作生活得到更好的發(fā)展。