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人工智能的崛起

2021-09-15 12:42:39 字号:

Google的Peter Norvig去年曾写到:

40年前,尼克松向宣战,许诺倾全国之力来征服它;50年前,肯尼迪向太空宣战,承诺十年内将人类送上月球;54年前,先驱Herbert Simon也更是大呼“十年内机器中间将产生世界象棋冠军”。

如今,唏嘘感叹有成有败。虽然我们将人类送上了月球,但是攻克和的宏图愿景却未能实现。

道路曲折,但终在进步。

由于问题复杂交错,我们未能实现一药包治,但是仍然在不断进步。也和研究一样,不是一箭送上月球了事。中的HAL 9000等等虽未出现,但是技术现在已经能一天影响我们的生活数次。

这些例子包括:Jeopardy中出现的力克象棋大师的机器,微软研制的能识别人类动作的Kinect,Google开发的能从一路开往洛杉矶的等等。此外智能系统甚至还能执行需要作出判断的行为,比如MIT数学家开发的基金系统、Siri对语音指令的执行等。这些事情在过去几年以前都几乎是不可能的。

成功的系统基于案例而非逻辑规则。也就是说我们实际上是在让依据过去的问题和解决方案来做出决定。在不确定条件下进行推理也是我们最近在进步的主要领域。

那么这些进步将在下个10年把我们引向何方呢?以下还有一些来源值得参考:

1.Bionic software——即结合和机械系统来创建一个比独立采用或者机械都要强大的加强系统。通俗来说就是将人和结合增强并放大双方的理解和行为。

2.一项最近的Forrester评估指出iPad2若生在1993年,那么它会是那时最为强大的30部之一,类似1986年的超级。

3.今天一个专为视频设计的Nvidia图形能够被整合到一个低于25000美元售价的5teraflop机器中去而且轻松的运行很强大的新(如对/错诊断系统)。

4.最后,VC对的追捧为、概率和统计系统、、自我组织系统以及其他许多从未曝光的系统(如股票交易系统和Google垃圾过滤算法)注入了新的能量。数据,尤其是能够很好的避免普通医生的偏见对“真实和可能的关系”进行优秀的处理。

事实上,这些都是很惊人的成就。但是现在我们面临的主要挑战是如何为其在思想的碰撞中找到符合逻辑的整合。换句话说,下一步该怎么办?

在此,我还想再引用一个作者的话:

你也许讨厌看到人类的判断会被机器改善或者取代,你可能也会讨厌飓风和地震。但是讨厌归讨厌,就像飓风和地震一样,机器的崛起也仍会该来就来。

我个人对的两点预测是和行业。这个问题我会在接下来的文章中作详细阐述。

注:文章作者为Sun Microsystems创始人Vinod Khosla


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