人工智能未来发展方向(人工智能技术未来发展方向)

人工智能,未来发展趋势会怎样?随着深度学习技术的成熟,AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。AlphaGo和人类的对弈,并不是我们以往所理解的电子游戏,电子游戏的水平永远不会提升,而AlphaGo则具备了人工智能最关键的“深度学习”功能。AlphaGo中有两个深度神经网络,ValueNetworks(价值网络)和PolicyNetworks(策略网络)。其中ValueNetwo

人工智能,未来发展趋势会怎样?

随着深度学习技术的成熟,AI人工智能正在逐步从技术慢慢变得普及。AlphaGo和人类的对弈,并不是我们以往所理解的电子游戏,电子游戏的水平永远不会提升,而AlphaGo则具备了人工智能关键的“深度学习”功能。AlphaGo中有两个深度神经网络,Value Networks(价值网络)和 Policy Networks(策略网络)。其中Value Networks评估棋盘选点位置,Policy Networks选择落子。这些神经网络模型通过一种新的方法训练,结合人类专家比赛中学到的棋谱,以及在自己和自己下棋(Self-Play)中进行强化学习。也就是说,人工智能的存在,能够让AlphaGo的围棋水平在学习中不断上升。

人工智能的技术应用主要是在以下几个方面:

自然语言处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、自动推理(包括规划和决策)、机器学习和机器人学。按照技术类别来分,可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式,获得音视频的感知输入,然后从大数据中进行学习,得到一个有决策和创造能力的大脑。

从上世纪八九十年代的PC时代,进入到互联网时代后,给我们带来的是信息的爆炸和信息载体的去中心化。而网络信息获取渠道从PC转移到移动端后,万物互联成为趋势,但技术的限制导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式。而如今,人工智能已经成为这个时代激动人心、值得期待的技术,将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。

人工智能概念其实在上世纪80年代就已经炒得火热,但是软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间。而现在,大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片这四大催化剂的发展,以及计算成本的降低,使得人工智能技术突飞猛进。当科学家们通过探究人类的昨天,把从猿到人的进化史拼图归于原貌时,新的疑问又开始了:人类的未来将会怎样?对于大多数严谨的进化论学者来说,这是一个他们更希望能回避的推测。但人类作为一个自然物种,进化的脚步不会停止,追寻演进的足迹,我们能否看到自己的未来?

征服太空,适者生存

如果人类延续的时间足够长,那么一定就会向太空扩张,形成新的人种。这些新的繁衍地必须像达尔文的加拉帕戈斯群岛进化实验室一样,要与地球足够近,以便人类能够到达;同时又要足够远,使其居民不大可能与母系物种的基因混合。

诞生太空新人种的前提是人类能达到另一个恒星并定居下来。目前已知的具有行星的近星系是天苑四,它离地球有10.5光年。即使人类宇宙飞船速度能够达到光速的1%———每秒3千公里,也需要一千年才能达到近的星系。

不过即使不出宇宙,我们的邻居行星也可能就足够了。如果人类在火星上建设家园,由于火星同地球的极大差异,在那儿出生并长大的人类就不可能适应地球的环境———地球上的重力是火星的3倍。因此在火星殖民地上,新的人种“火星人”可能仅需要几代繁衍就能形成。

如果要走出宇宙,一种设想…当科学家们通过探究人类的昨天,把从猿到人的进化史拼图归于原貌时,新的疑问又开始了:人类的未来将会怎样?对于大多数严谨的进化论学者来说,这是一个他们更希望能回避的推测。但人类作为一个自然物种,进化的脚步不会停止,追寻演进的足迹,我们能否看到自己的未来?

征服太空,适者生存

如果人类延续的时间足够长,那么一定就会向太空扩张,形成新的人种。这些新的繁衍地必须像达尔文的加拉帕戈斯群岛进化实验室一样,要与地球足够近,以便人类能够到达;同时又要足够远,使其居民不大可能与母系物种的基因混合。

诞生太空新人种的前提是人类能达到另一个恒星并定居下来。目前已知的具有行星的近星系是天苑四,它离地球有10.5光年。即使人类宇宙飞船速度能够达到光速的1%———每秒3千公里,也需要一千年才能达到近的星系。

不过即使不出宇宙,我们的邻居行星也可能就足够了。如果人类在火星上建设家园,由于火星同地球的极大差异,在那儿出生并长大的人类就不可能适应地球的环境———地球上的重力是火星的3倍。因此在火星殖民地上,新的人种“火星人”可能仅需要几代繁衍就能形成。

如果要走出宇宙,一种设想是修建诺亚方舟式的巨型太空飞船,将人类送到遥远的星系,其间人类可能经历数代繁衍。低重力状态下四肢无需像在地球般发达。人类的毛发也不再有用。他们还可能让生命进入长期休眠状态,让机器人进行导航。当到了新的殖民地后,再重新苏醒,繁衍下一代,延续人类的存在。

但是由于太空探险的不确定性,作为地球生命的人类能否在太空极端的环境生存下来可能还是一个问题。因此,科学家还提出一种更极端的方法:把制造人的指令,而不是实体的人送到宇宙的另一个角落,机器人在某个行星上建设了基地之后,利用收到的人类指令制造出新的人类。半机械人

人工智能,人机合体

而除了改变人类自身的基因,同越来越先进的高科技机器结合也可能成为人类增强自身能力的另一种方法。

飞速发展的计算机技术创造的人工智能正在以前所未有的方式“进化”,半个世纪的时间里,人工智能在一些领域就已经超过了人类本身。因此有科学家预测,真正具有智能的机器人可能在2030年诞生。这就意味着新的机器人种族的诞生。

另一方面,人类已经推开了将自己“机械人化”的大门:从人工心脏、人工视网膜到越来越智能化的假肢。而在未来,技术的发展能允许在大脑植入智能芯片,让我们更加聪明。但问题是,在身体中加入了智能机器后,人类作为一个自然物种还会存在吗?

而当机器人进化到完全超出人类的层面时,人类又面临着新的挑战。高智慧的机器人会同人类共存,但与过去不同的是他们的地位会高于人类,成为新一代的地球主宰。

药理超人,抑或怪物?

用基因和药理学方法来强化人类事实上早已经出现———那些服用类固醇的好莱坞动作明星和运动健将就是鲜活的例子。

社会观察家乔尔·加罗在《激进的进化》一书中称这些领域的发展之快可以被视作一种新形式的进化。那么这种进化导致一个新的人种的诞生需要多长时间呢?加罗给出的答案是:20年。而类固醇药物制造的肌肉男仅仅是科学技术打造新人种的一个早期范例。

加罗认为,科技对人类身体上的强化作用初出现在运动场和战场上,但终将进入普通人生活的方方面面———学习、工作甚至求偶。

目前,科学家已经通过实验,找到了让老鼠更聪明和长寿的方法,设想一下,经过强化之后,一个人能在100岁的高龄保持状态,并且还希望他/她的后代也具有这些强化的优势,很可能出现的状况便是寻找将这些基因传到自己的后代的方法,终导致新的人种的产生。这让人联想到科幻影片《基因》中描绘的故事———社会等级以基因为划分标准,只有具备优等基因的人才能身居要职。但是要制造优等基因人,还需要跨技术和道义上的障碍。

目前,基因疗法只能在个人身上奏效,也就是说不能遗传给后代,要是其能够遗传,必须对种系干细胞进行修改,而这必将引发道德上的争议。同时,种系干细胞修改技术虽然能够制造新一代的超人,但由于其不确定性,也可能带来无法预料的后果,甚至将人变成怪物。

浩劫过后,人类分化

科幻小说《时间机器》为我们描述了浩劫对幸存的人类可能带来的巨大影响:地球文明被一场天外灾难毁灭后,幸存的人类演变成了两个种族———残忍的地下食人族和日渐衰微的地面文明种族。

事实上,劫后余生的故事从诺亚方舟时代就开始了。从超级洪水、瘟疫、核战争到小行星撞击地球,这些难以预料的灾难都可能将绝大部分人类建设的辉煌文明摧毁。之后浩劫的幸存者会走上自己的进化道路。

如果不同人群被分隔在不同的地方长达上千代,不同的种族就会自然产生。打个比方说:如果全球遭受致命生化恐怖袭击,对该生化病毒具有抵抗力的人将存活下来并在被污染的环境下繁衍具有免疫力的后代。而那些没有免疫力但在庇护所求生的人就在被隔离的区域形成自己的种族。这一理论的依据能在艾滋病病毒在人类的传播中找到。生物学家称,有一些人虽然经常暴露于易被艾滋病病毒感染的环境下,却不会显示hiv阳性。原因可能就是他们的祖先在500年前的一场瘟疫中幸存。

不过如果灾难真的发生,人类如果能幸存,会让自己长期处于互相隔离的状态吗?答案很可能是“不”,即使出现种族分化,也必会有一个种族完全取代或同化其竞争者。有说服力的例子就是人类的“兄弟”———尼安德特人的灭亡。很多古生物学家认为:虽然尼安德特人在体格上比我们的祖先智人健壮得多,也曾和智人部族有过接触,却由于智力上的劣势,终被能制造高级武器,掌握了艺术文明的智人所取代。以至于在现代人的基因中找不到任何尼安德特人血统的痕迹。

世界大同,人种融合

一百万年后,高度全球化的后果导致不同人种均被同化,不同肤色融合到一起,种族特征逐渐消失。做出这一推测的依据是人类社会发展的趋势,虽然进化论一直在起作用,但在过去的上万年内,人类的基因库不是在发散而是在收敛,而这一趋势的加剧会终导致单一人种的诞生。

人类进入现代社会后,随着全球化的飞速进程,不同人种文化上的差异正在逐渐消失,这在人类语种的变化上尤为明显。目前,全球人类拥有6500种语言。而能够流传到我们的下一代的语言仅剩600种。在通讯技术突飞猛进的今天,全球人类前所未有地联系起来,虽然有很多个人和组织都在尽力维持少数民族正在丢失的文化遗迹,但文化的单一化已成为不可逆转的趋势。

生物学家认为,一个物种的不同种群必须互相隔离才能导致这些种群朝不同的物种分化。这就是加拉帕戈斯群岛出现13种不同的“达尔文雀”的原因。但问题是,如果地球上人类之间的联系变得越来越密切,这是否会造成人类根本没有机会进行分化?

进化为单一人的好处显而易见———地球上会出现从未有过的和谐的社会,人类的政治经济发展将取得质的飞跃,实现所谓世界大同。

但是,像所有的单一物种一样,单一人也更容易受到传染性疾病的威胁。基因上的可变性能够在一些病毒来袭时保护基因多样化的物种不受大规模的伤害。因此就像培育出的超级水稻一样,虽然品种优良,同时也极易受到某种病害毁灭性的伤害。

同时,全球环境的急剧变化也会威胁到单一人种。由于工业污染等人类活动,地球环境的变化可能将超过人类的适应能力。因此,短时间内单一人种的辉煌背后很可能面临灭顶之灾的危险。

古生物学家认为,我们的祖先智人曾经有过两个“兄弟”———身材健壮的尼安德特人和弗洛里斯小矮人。虽然他们都在进化的历程中逐渐销声匿迹直至灭亡,但仍有科学家提出这样的疑问———人类进化中的“副产品”是否可能在未来重新出现?此外,有人还提出,迅速发展的基因技术能“催生”出新的人种;也有人认为,人类将与机器结合成一体,使纯粹的自然人成为濒危物种。

这样的想法听上去是在科幻片中无数次出现的场景,但事实上,人类现在已经面临着有关未来人类发展的选择———随着科技水平的进一步提高,从干细胞研究到人体内植入芯片的争论却变得越发激烈,其根源也和关于进化论的非议一样,涉及到宗教、政治和价值观的分歧。

科学无法准确预测出未来一千年直至上百万年间的环境变化,也无法知晓人类是否能适应这样的变化,但是人类的好奇心并不会因此而平息。华盛顿大学人类学家彼得·沃特在《未来进化》一书中提到,人类正在利用自然和科技的力量让自己永存,人类至少还能存在5亿年。在未来的演进过程中,人类也会像过去一样重现进化历程。人类究竟会走向何方,科学家和学者们做出了5种大胆的猜测:

人工智能未来发展方向

AI未来的的关键发展方向是什么?

理解视频中的动态行为是AI未来的关键发展方向。这对于AI用其软件理解世界至关重要,也有助于AI在医疗、娱乐和教育等领域的广泛应用。

理解图像 还要理解动作行为

解释视频的AI系统,包括自动驾驶汽车中的系统,常常依赖于识别静态框架中的对象,而非对行为进行解释。谷歌近发布了一种能识别视频中对象的工具,并纳为云平台的一部分,该平台包含用于处理图像、音频和文本的AI工具。

但对AI来说,能理解猫为何会骑着Roomba扫地机器人在厨房与鸭子追逐嬉戏,才是彰显其能力之处。

因此,科学家面临的下一个挑战可能是教会机器不仅理解视频包含了什么内容,还要理解镜头中发生了什么。这可能带来一些实际的好处,比如带来强大的搜索、注释和挖掘视频片段的新方法,也可以让机器人或自动驾驶汽车更好地理解周围的世界如何运转。

各出奇招 用视频训练计算机

目前,科学家使用一些视频数据集来训练机器,以使其更好地理解真实世界中的行为,麻省理工学院(MIT)和IBM目前正携手进行相关研究。

去年9月,IBM与MIT宣布组建“IBM—MIT脑启发多媒体机器理解实验室”,双方将合作开发具有高级视听能力的AI。

前不久,MIT和IBM发布了一个庞大的视频剪辑数据集,这个名为“时间数据集时刻”的视频数据集囊括了从钓鱼到霹雳舞在内的许多动作的3秒钟片段。该项目负责人、MIT首席研究科学家奥德·奥利瓦说,世界上许多事情瞬息万变。如果你想明白为什么有些事情会发生,运动会给你提供很多信息。

之所以把视频长度定成3秒,是因为大部分时候,人类需要3秒时间,去观察并理解一个动作意图,比如,风吹树动,或者一个物体从桌上掉落下来等。

无独有偶,谷歌去年也发布了一套由800万个做了标记的YouTube视频组成的视频集YouTube-8M;脸谱正在开发名为“场景“操作”和“对象”集的注释数据集。

普林斯顿大学助理教授奥尔加·鲁萨克维斯基专门从事计算机视觉工作。他表示,此前科学家认为,很难开发出有用的视频数据集,因为它们需要比静止图像更多的存储和计算能力。他说:“我很高兴能使用这些新的数据集,3秒的时长很棒——它提供了时间上下文,同时对存储和计算的要求也比较低。”

还有其他机构在研究更具创造性的方法。位于多伦多和柏林的创业公司“二十亿神经元(Twenty Billion Neurons)”创造了一个定制数据集。该公司联合创始人罗兰梅·尼塞维奇称,他们还使用了专门处理时间视觉信息的神经网络,“用其他数据集训练的AI可以告诉你,视频中显示的是足球比赛还是派对;用我们的定制数据集训练的神经网络可以告诉你,是否有人刚刚进入房间。

转移学习 人工智能的未来

按照IBM的解释,人类能够观看一段简短的视频并轻松地描绘出视频内容,甚至能预测后续事件的发生,而这样的能力对机器来说依然是可望而不可及的。因此,IBM和MIT要做的就是,解决机器在认知和预测上的技术难题,在这一基础上开发出一套认知系统。

IBM的丹尼·古特弗罗因德说,有效识别行为要求机器学习某个行动,并将获得的知识应用于正在进行同样行动的情境中,这一领域的进步,即转移学习,对于AI的未来非常重要;而且,这项技术在实际中大有用途,“你可以用它来帮助改善对老年人和残疾人的护理,比如告诉护理人员是否有老人跌倒,或者他们是否已经吃过药等等。”

MIT和IBM也表示,一旦机器能够看懂视频,具备视觉能力的高级计算机认知系统将能用于各种行业,不仅仅是医疗,还有教育、娱乐等领域,包括对复杂的机器进行保养和维修等。你说呢…

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