人工智能在2019年:一个终结者或没有?

日期:

2019-01-30 00:40:25

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<有一个有趣的心理现象:重复的任何文字足够的时间,并最终就会失去所有的意义,变成一个潮湿的抹布,发音什么都没有。 对我们许多短语"人工智能"已经失去了其意义。 AI是无处不在的技术,它的权力的一切都从电视到的牙刷,但并不真正意味着什么,它应。 它不应该的。

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的人工智能:良或邪恶

<同时"一语的人工智能",无疑是正确使用,这种技术不会比任何时候都更-有好有坏。 这是用在医疗保健和军事行动;可以帮助人们写的音乐和书籍;评估了你的信用,并提高了图片的你的电话。 总之,她做出的决定,会影响你的生活中,你是否喜欢还是不喜欢。

<它可能难以同意的宣传,大肆与其AI讨论technomania和广告商。 举个例子,一个牙刷天才X口头-B,其中的许多设备所示,在CES今年,兜售据称的技能。 但经仔细检查它变得清楚的是刷只是给你的反馈,关于如何做你刷牙的需要量的时间和正确的地方。 有几个精密传感器,以确定在你的嘴刷,但是它叫做人工智能是无稽之谈,没有更多。

<炒作产生误解。 新闻可以夸大和夸张的任何研究的终结者在任何困扰的历史与大赦国际的。 这往往会导致混乱,关于什么是人工智能。 这可能是一个困难的主题对于非专家,和人们往往错误地将现代AI的版本,与他们最熟悉的:科幻的想法一个发现的计算机多次聪明得多的人。 专家呼吁这个特别的图像艾人工智能的,如果我们将永远能够建立类似的东西,它将很快。 直到那时,夸张的情报或能力的人工智能系统将不会帮助该进程。

<这是更好的交谈有关"学习机器",而不是人工智能。 这是一个子的人工智能,其中包括几乎所有的方法,具有最大影响的世界在现在的时间(包括所谓的深入学习的)。 在这个短语没有谜,"爱",但它更有用的解释是什么让这种技术。

<如何学习机吗? 在过去几年来,我们曾有机会阅读几十个解释,并且最重要的区别,我已经发现,就在于在名称:机械学习的是,允许计算机学习他们自己。 但它真正的意思是更大的问题。

<让我们开始这个问题。 让我们说你想要建立一个程序,可以识别的猫科动物。 你可以写她的老式的方法,通过编程明显的规则,比如"猫有尖耳朵"或"猫毛茸茸的"。 但是,该应用程序将做的时候,你告诉她的图片一只老虎吗? 各规则将需要很长的时间,你将要解释的许多不同的概念,如"毛毛"和"点"。 最好让机器教自己。 所以你给她一个很大的猫的照片,她看起来通过他们找到你自己的模式在什么他看见了。 第一,她连接点,主要是通过事故,但是你检查了一遍又一遍,保持最好的版本。 随着时间的推移,它开始了很好的定义什么是猫什么一只猫。

<迄今为止,一切都是可以预见的。 事实上,你可能读这一解释之前—对不起。 什么是更重要。 有什么副作用的教育系统,使决策这样吗?

<最大的利用这一方法是最显而易见的:你从来没有计划这一系统。 当然,你将是一个很大的工作精炼的原则,数据处理系统的同时,她寻找更聪明的方法,提取信息,但是你不会告诉系统,它的需要。 这意味着,它可以找到的模式,在一般人可以忽视或甚至不想想他们。 和因为该程序的数据—1和0—它可以接受培训,以执行各种任务,因为世界是完整的数据。 锤子学习机在你的手中,数字世界充满了钉子,准备将变为行动。

<但现在想想的缺点。 如果你不教授的计算机你怎么知道他做决定吗? 机学习系统可以解释他们的思想,这意味着你的算法可以工作以及为错误的原因。 同样地,为所有知道计算机,数据提供的,它可以发展有偏见的态度对待的事情或可以很好只在狭窄的任务,类似于数据说他以前见过的。 没有共同的感觉,你可能期望从该名男子。 你可以创建世界上最好的面部识别的猫,但她将永远不会告诉你的小猫可不会骑摩托车或猫都会被称为"Koschei的不死"或"阿列克谢*托尔斯泰".

<培训计算机学习自己是一个辉煌的欺骗。 像所有的技巧,这包括技巧。 在人工智能系统是记住,如果你想称呼它。 但这不是有机的头脑,以及他没有遵循相同的规则作为的人。 同样的成功很可能要问:如何聪明的书? 什么样的经历进行编码的锅吗?

<我们是现在,我们的人工智能吗? 经过多年的头条新闻trezvosti约的下一个重大突破性的(它还没有发生,并对标题并未停止),一些专家得出的结论,我们已经达成了一些高原。 但是,这并不妨碍取得进展。 在研究方面,有很多机会探索与已经提供的知识,并作为对该产品,我们已经看到的只是冰山一角算法的。

<凯福利,风险投资前研究员的人工智能,描述了当前的时刻,因为"执行的时代"—当技术的开始,以"外溢从实验室走向世界。" 本尼迪克特*埃文斯进行比较机学习有关系数据库,它在90年代有了一个财富,并改变了整个行业,但这将是如此司空见惯,你会感到无聊,如果你认为蒙上阴影的伟大的电影的人工智能。 我们现在在舞台上那里的AI应正常,通常的。 很快学习机会在我们每个人和我们将不再注意他。

<但直到出现这种情况。

<目前,人工智能、学习机仍然是新事,是常常不明原因或不甚了解。 但在未来将变得那么熟悉并共同点,你会停止的通知。

<与此同时,我们为您提供参阅和订阅

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