人工智能論文

重慶理工大學(xué)專業(yè)選修課課程考查報(bào)告《AI的發(fā)展與未來》成績評閱教師課程名稱:《人工智能及應(yīng)用》專業(yè):軟件工程學(xué)號：學(xué)生姓名：提交時(shí)間：2017年5月5日進(jìn)入人工智能人工智能的話題，在近年尤其火熱，很多人是因?yàn)樵?016年看到AlphaGo打敗了世界圍棋冠軍李世石。這使得大家對人工智能非常感興趣，同時(shí)也有很多人思考人工智能是否應(yīng)該繼續(xù)無節(jié)制地發(fā)展下去？人們會(huì)擔(dān)憂將來人工智能發(fā)展到一定的高度可能會(huì)取代人類。包括霍金、比爾?蓋茨這樣偉大的人物也懷疑人工智能。我們誰都無法下結(jié)論說到底該不該發(fā)展人工智能，所以我們先來了解一下什么是人工智能，否則我們只會(huì)在對人工智能的恐懼中無法獲得理性認(rèn)知。人工智能似乎沒有明確的定義。人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作［1］，這是美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為的人工智能。人工智能大概來說可能是有幾個(gè)部分，首先是感知，感知是包括視覺、語音、語言；然后是決策，做一些預(yù)測，做一些判斷；那當(dāng)然如果你要做一套完整的系統(tǒng)，就像機(jī)器人或是自動(dòng)駕駛，它會(huì)需要一個(gè)反饋［2］。人工智能的發(fā)展通過了解人工智能發(fā)展的主要里程碑，可能會(huì)更加直觀的了解人工智能。在感知方面，比如我國的科大訊飛。該企業(yè)使命是讓機(jī)器能聽會(huì)說，能理解會(huì)思考；用人工智能建設(shè)美好世界［3］。正如他們的企業(yè)使命，訊飛語音識別軟件現(xiàn)在已經(jīng)能聽懂人們所說的，而且正確率相當(dāng)高，如果要打很多字完全可以不動(dòng)手，直接念一遍就都以文字的形式輸出來。以前電視里播的現(xiàn)場直播都是沒有字幕的，現(xiàn)在已經(jīng)可以在直播的時(shí)候也可以看到實(shí)時(shí)字幕?？梢娬Z音識別給我們帶來了巨大的便利。還如微軟的小冰，你可以在微信關(guān)注她，并且同她聊天，還可以和她語音聊天，她甚至可以為你唱歌?，F(xiàn)在小冰會(huì)的東西越來越多，也越來越智能。決策方面，從早期MicrosoftOffice里的工具到Google廣告的推薦，然后到金融行業(yè)的很多智能決策公司的出現(xiàn)，進(jìn)步迅速?，F(xiàn)在的gamil，有時(shí)候收到email，Google會(huì)跳出來問要不要發(fā)回復(fù)，有時(shí)候它連回復(fù)都幫你寫好了，而且寫的很精確。這也是人工智能的體現(xiàn)?？赡芤院笪覀冎v話都不用，助理能幫我們搞定。最后是反饋，比如無人駕駛汽車，它通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，自動(dòng)規(guī)劃行車路線并控制車輛到達(dá)預(yù)定目標(biāo)的。從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。深度學(xué)習(xí)及其應(yīng)用領(lǐng)域提到人工智能就不得不提深度學(xué)習(xí)，它是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的特點(diǎn)是使用了多層網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)W習(xí)抽象概念，同時(shí)融入自我學(xué)習(xí)，而且收斂相對快速。收斂快速可能是一種技巧，不見得是一個(gè)理論，但是有一批人通過它解決了很多重要的問題。簡單的來說，如果我們有很多笑臉，然后我們把笑臉的像素輸入到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面去，最后你那兒希望讓機(jī)器能識別這是姚明，那是馬云，但是因?yàn)槟氵@個(gè)深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)很深，要一次性學(xué)會(huì)這么多也會(huì)比較困難，所以就需要用到一個(gè)比較快速收斂的技巧一一自我學(xué)習(xí)。通過自我學(xué)習(xí)，機(jī)器會(huì)逐步從大量的樣本中逐層抽象出相關(guān)的概念，然后做出理解，最終做出判斷和決策。深度學(xué)習(xí)或者是任何的機(jī)器學(xué)習(xí)，它是不是超越人類的能力表現(xiàn)，如果超越的話，可能很多應(yīng)用就會(huì)產(chǎn)生。比如在機(jī)場，如果機(jī)器識別人臉的準(zhǔn)確度超過人，那么那些邊防的人就可能不需要那么多。這并不是說機(jī)器不會(huì)犯錯(cuò)，而是說既然人不能比機(jī)器做的更好，那不妨就用機(jī)器取代。關(guān)于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域，在過去的五年，深度學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度從75%多提升到了97%左右，而人的表現(xiàn)準(zhǔn)確率大概是95%。從95%到97%聽起來只進(jìn)步了2%，但實(shí)際上是把錯(cuò)誤率降低了40%，這是很大的進(jìn)步。如果這種進(jìn)步持續(xù)，未來人工智能必然會(huì)超過人類的表現(xiàn)，同時(shí)也將可以進(jìn)入一些可應(yīng)用的領(lǐng)域。在很多領(lǐng)域，包括人臉識別、科大訊飛的語音識別，它們的認(rèn)知水平將在未來幾年的時(shí)間內(nèi)超過人類，而一旦超過人類，應(yīng)用就會(huì)快速的增加。銀行保險(xiǎn)方面，比如說貸款該不該審批，則無論是銀行的貸款，還是P2P的貸款，都可以通過機(jī)器來判斷，而且數(shù)據(jù)未必要來自銀行內(nèi)部。醫(yī)學(xué)方面，今天的醫(yī)生的判斷真的不是最完善的。一方面醫(yī)生有好有壞，頂尖的醫(yī)生非常少；第二方面比如在癌癥方面，它每一年都有新的藥出來，那每個(gè)醫(yī)生每天忙著看病人，就不見得有時(shí)間去研究這些藥物，那些藥物也不是每個(gè)國家都可以使用的。還有就是每一個(gè)人，他的各種特質(zhì)，不見得就適合用這個(gè)藥。這些其實(shí)都是可以用機(jī)器學(xué)習(xí)來做出來的。在教育方面。在學(xué)習(xí)的過程中，如果基礎(chǔ)沒有打好，下一個(gè)層次根本學(xué)不下去。智能化的教育系統(tǒng)會(huì)識別你的學(xué)習(xí)水平，然后根據(jù)你的水平確定學(xué)習(xí)內(nèi)容。比如，你的乘法沒有學(xué)好，機(jī)器就不可能讓你去學(xué)除法。學(xué)習(xí)外語也是很好的例子，我們今天的語音識別，學(xué)外語就不一定要找外教，所以，當(dāng)你的技術(shù)一提高了，語音識別應(yīng)用就不會(huì)只是我的講話進(jìn)去然后文字出來，它還有可能用在教育領(lǐng)域。人工智能的商業(yè)化第一，不要用人工智能去取代人。機(jī)器不一定要取代人，很多情況之下他只要能輔助人就可以了。未來也許很多工作會(huì)消失，但醫(yī)生會(huì)全部失業(yè)嗎？一定不會(huì)，應(yīng)該是最高明的醫(yī)生創(chuàng)造很多機(jī)器人給他人使用。記者呢？寫深度文章還是需要的，但簡單拼拼湊湊的文字就不需要了。所以這些工具一定程度上是在輔助人而不是取代人。第二，要聰明的找到容錯(cuò)的用戶界面。比如搜索引擎，當(dāng)你去百度搜索的時(shí)候，它們給出的第一條就是你要的答案的情況有多少？應(yīng)該不會(huì)超過50%，但是為什么我們都說搜索引擎聰明，不說他笨呢？第一個(gè)理由當(dāng)然是因?yàn)樗W(xué)，第二個(gè)則是因?yàn)樗慕缑孀龅姆浅５穆斆鳎核o用戶提供很多結(jié)果，而用戶只要能找到他滿意的那個(gè)，就會(huì)認(rèn)為搜索引擎很棒，因?yàn)闆]有它的話，用戶可能什么也找不到。這一類的容錯(cuò)的界面，即便它的識別率很低，給你很多結(jié)果，讓你在一定時(shí)間里得到滿足，其實(shí)還是達(dá)到了一定的可用度。第三，讓用戶提供自然的大數(shù)據(jù)。當(dāng)Siri推出的時(shí)候很多人都說“這就是個(gè)玩具而已”，認(rèn)為它沒有真實(shí)的用處，但是蘋果靠Siri收集了很多人的真實(shí)語音，收集了大量數(shù)據(jù)。彳艮多人把Siri當(dāng)成一個(gè)搞笑工具，會(huì)問它諸如“你是男是女”這種無聊問題，蘋果就把這些無聊的問題深度分析了一下，去了解人們最常問的都是什么問題，然后他們就考慮能不能優(yōu)化Siri，讓它對正常問題的解答能讓人們在一定程度上得到滿足。人們滿足了以后，就會(huì)繼續(xù)的問，如此問題越問越多，蘋果也就可以得到更多的數(shù)據(jù)。蘋果的這種數(shù)據(jù)收集方法非常聰明。這一種有趣的方式，你就可以像草船借箭一樣，去“借”到幾億個(gè)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)哪怕不精確也無妨，因?yàn)檎w來說深度學(xué)習(xí)非常聰明，能把那些不精確不精準(zhǔn)的東西忽略掉。第四，關(guān)注局限領(lǐng)域。Google很偉大，它要做全天候全路況的無人駕駛，GoogleCar能在高速公路上比99%以上的人都開的更好，但是它碰到一些極端的情況，比如大風(fēng)大雨的漆黑天，它就沒轍了，因?yàn)樗恢涝撛趺崔k，從來沒看到過這種情況。這種情況下只有把車子停下來，那就可能會(huì)追尾了。但是其實(shí)我們完全可以先做一個(gè)用于局限領(lǐng)域的無人車，把這樣的一個(gè)產(chǎn)品先做起來，然后我們通過它獲取數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)教訓(xùn)，不斷改進(jìn)。比如無人駕駛叉車。這個(gè)叉車是產(chǎn)生價(jià)值的，因?yàn)樗〈艘粋€(gè)叉車工人去開叉車；它技術(shù)難度相對低，因?yàn)樗灰缽腁走到B；它不上路，不用擔(dān)心政府的法律法規(guī)，不需要考慮撞到人怎么辦，是不是要停下?，F(xiàn)在實(shí)際應(yīng)用起來還非常難，那我們是否應(yīng)該考慮換一個(gè)角度去發(fā)展一個(gè)過渡期的局限領(lǐng)域。個(gè)人見解文章開頭講的人們擔(dān)憂將來人工智能發(fā)展到一定的高度可能會(huì)取代人類這樣的問題。雖然不排除這件事情發(fā)生的可能性，但是我們應(yīng)該先要應(yīng)對下一階段50%的人可能失業(yè)的問題。這可能是一個(gè)最大的問題，畢竟在過去的工業(yè)時(shí)代也好，信息時(shí)代也好，失業(yè)率從來沒有這么高過，今天的政治經(jīng)濟(jì)體系也不能承擔(dān)這么高的失業(yè)率。所以我覺得聰明的人應(yīng)該趕快解決這個(gè)問題，這個(gè)問題可能十年后就要到來了，當(dāng)這個(gè)問題解決完了之后，我們再去想下一個(gè)問題。未來人工智能會(huì)在所有的領(lǐng)域徹底改變?nèi)祟?，產(chǎn)生更多的價(jià)值，取代更多人的工作，也會(huì)讓很多現(xiàn)在重復(fù)性的工作被取代，然后讓人去做人真正應(yīng)該去做的事情，讓我們每個(gè)人能夠找到自己的更高目標(biāo)，有實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的機(jī)會(huì)。這樣全人類就會(huì)有更多的時(shí)間和精力去發(fā)展那些人工智能無法涉及的領(lǐng)域。所以我認(rèn)為我們無需過于擔(dān)憂人工智能可能潛在的危險(xiǎn)，大膽發(fā)展人工智能及其應(yīng)用，讓我們的未來更加方便和豐富，使我們?nèi)祟愖呦蛞粋€(gè)新的智能時(shí)代。參考文獻(xiàn)：