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每人在下一個(gè)拐角處都會(huì)遇到人工智能

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IBMWatson團(tuán)隊(duì)的AI專家StephenGold分享過(guò)去五年的AI的一些技術(shù)突破(2018-2018):

1、IBMWatson

2018年,IBMWatson系統(tǒng)在智力問(wèn)答節(jié)目《危機(jī)邊緣》中戰(zhàn)勝了非常優(yōu)秀的人類選手。這是AI歷史性的一刻,實(shí)質(zhì)上是一次商業(yè)demo,證明了自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)、分析和數(shù)據(jù),在理想的情況下可商業(yè)化。假如將Watson應(yīng)用在虛擬世界,可以幫助虛擬角色帶來(lái)深度互動(dòng),甚至包括自然語(yǔ)言的交流。

2、Siri/GoogleNow

蘋(píng)果的Siri和谷歌GoogleNow為我們打開(kāi)了如何與機(jī)器交互的新方式,我們不再依賴電腦鍵盤(pán)輸入,而是以自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)交互。在這種模式下,計(jì)算機(jī)從語(yǔ)音辨認(rèn)走向自然語(yǔ)言交互,再到電腦輸出自然語(yǔ)言。

3、深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是系統(tǒng)開(kāi)始自我學(xué)習(xí),自我適應(yīng)和調(diào)整。當(dāng)然系統(tǒng)應(yīng)該是先被練習(xí)過(guò),但是隨時(shí)時(shí)間推移,編程語(yǔ)言會(huì)發(fā)生變化。我們可能超越FORTRAN和BASIC語(yǔ)言,之前被限制在邏輯和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)輸入。

4、圖像辨認(rèn)

圖像辨認(rèn)技術(shù)最近幾年爆發(fā)式發(fā)展,F(xiàn)acebook和GooglePhotos平臺(tái)上有數(shù)百億張圖片。通過(guò)練習(xí),AI系統(tǒng)可以辨認(rèn)圖像里的特征:船、飛機(jī)、汽車、貓等。您可以想象AI系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)X-ray或者核磁共振影像中的異常比專家還要厲害。

未來(lái)三年(2018-2018)是AI發(fā)展的黃金時(shí)期,StephenGold預(yù)測(cè)AI可能的技術(shù)突破:

1、下一代AI系統(tǒng)會(huì)通過(guò)圖靈測(cè)試

1950年,圖靈發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代的論文,文中預(yù)言了創(chuàng)造出具有真正智能的機(jī)器的可能性。由于“智能”這一概念難以確切定義,他提出了著名的圖靈測(cè)試:假如一臺(tái)機(jī)器能夠與人類展開(kāi)對(duì)話而不能被辨別出其機(jī)器身份,那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能。

未來(lái)三年,具有實(shí)際用途的AI系統(tǒng)都能通過(guò)圖靈測(cè)試。

2、AI能解決一些社會(huì)問(wèn)題,好比預(yù)警恐怖襲擊

AI會(huì)在一些棘手的社會(huì)問(wèn)題上發(fā)揮作用,好比預(yù)警恐怖襲擊、應(yīng)對(duì)氣候變化、教育均衡發(fā)展等。

3、AI解決醫(yī)療難題

目前AI/深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)是檢測(cè)癌癥的方法之一,遠(yuǎn)不止此,未來(lái)還將用到分析基因序列、外科機(jī)器人手術(shù)和分析影像報(bào)告等。

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