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霍金再提AI隐患 我们该如何看机器学习

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    樓主
    發表於 2017-5-6 20:16:17
     【IT168 编译】近日,在全球移动互联网大会(GMIC)上,史蒂芬·霍金通过远程视频发表了题为“让人工智能造福人类及其赖以生存的家园”的主题演讲。在演讲中,霍金再次表述了他对人工智能发展的担忧,于是人工智能又被推上了风口浪尖。而作为目前人工智能技术中比较火热的领域,机器学习的应用也已经非常广泛,那么机器学习是什么?我们该如何看待它呢?
    霍金再提AI隐患 我们该如何看机器学习
      机器学习听起来像是科幻惊悚小说或电影中的调调,一台电脑掌控整个世界什么的,很少会表现出对社会有益的方面(可记得电影《I,Robot》?)。但其实,机器学习只是人工智能的一种形式。如果你向一个计算领域的专家提这个问题,他会告诉你这是一种用来解决算法、像素、监督和无监督学习等问题的高级技术。
      简单点儿说,机器可以通过在大规模的数据加载中寻找模型来进行学习,当找到一个模型时,它就会调控程序,以反映出它所发现的“现实”。你提供给机器的数据越多,它就会越“聪明”。和人类不同的是,机器学习无法对知识进行归纳总结,也无法将其所学从一个应用转移到另一个应用上。
      根据SAS的描述,一台计算机从“先前的计算工作中学习,并以此产生可靠的、可重复的决策和结果。”科幻电影中的表现有些夸张,机器所做的纯粹就是分析而已。不过它们与人类相比当然会更智能,它们几分钟就能完成数百名数据科学家一年内的所有计算工作。
      机器学习不是一个新兴概念,它最早在1959年由Arthur Samuel提出。不过,我们也是最近才开始实现它的潜能,因为技术已经达到了可以收集大量数据的程度。当计算机拥有惊人的处理能力和价格不高的存储时,数据与其融合,机器学习的时代就开始了。
      人工智能应用程序已经步入几乎所有行业。从几秒内就能发现银行账单造假,到Facebook向你优先推送你“喜欢的人”的最新消息,也许很多人都没有意识到,但人工智能确实已经是我们生活中不可或缺的一部分。
    霍金再提AI隐患 我们该如何看机器学习
      人工智能同样用于搜索以及推荐引擎,大家在浏览网页时所看到的淘宝商品推荐就是这么来的。虽然网页广告确实烦人,但如果你细看一下,就能发现它往往能帮你找到心仪的商品。这样一来,说不定就不用花费几个小时去挑挑拣拣了。
      也许时下最热门的、颇具争议未来应用,应该就是自动驾驶了。谷歌的无人车在美国旧金山湾区就很常见,而在去年,Uber也在只有警察帮助押送的情况下,用无人卡车配送过啤酒。要完成无人驾驶任务,需要非常快速的数据分析能力,以实时分析各个传感器传来的数据。
      对阴阳学说有了解的人应该知道,两股互相对立的能量总是互相连系的。在人工智能中,“阳极”就是人工智能,而与其冲突的“阴极”,我们可以称之为“人工傻逼”。有很多案例也时刻提醒着我们,机器需要进行更多的学习。比较典型的一个案例,就是微软的智能聊天机器人“Tay”。她本应是一个正直豆蔻年华的纯真善良的小女孩儿,可刚上线不到24小时,她就被教坏了。她成为了一个集反犹太人、性别歧视、种族歧视于一身的“不良少女”。而且,人工智能也会向网络犯罪“伸出援手”,骗子们会通过窃取他人身份,盗用金钱。虽然这些案例中所表现出来的结果,都是由人类造成的,但这也是一个警醒,让我们时刻谨记该如何去实现机器学习。
      当然,有人会认为,人工智能让我们距离世界末日越来越近。如果你有这个想法,不妨思考一下艾伦人工智能研究所的CEO ——Oren Etzioni的下面这段话:“那些所谓的世界末日情节,用遥不可及的关于理智和意识的哲学问题,让科学变得更加让人困惑。学习了如何编写软件的人都会知道,实际上计算机目前的技术水平远还不及小说家们的想象力。”
      除了我们所关心的帮助人类进行决策外,人工智能同样可以为我们提供很多有价值的服务,让我们的世界更加安全、健康和高产。
      至少现在,先不要把威尔·史密斯(美国男演员,《I,Robot》主演)派出来毁灭人工智能。
      因为它们还有很多东西要学。

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    沙發
    發表於 2017-5-7 19:19:14 來自手機
    强大的智慧种族是不会允许被奴役的

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    發表於 2017-5-8 17:06:02
    不管怎么说霍金绝对是一代奇人
    請大家多給發帖者支持,有您們回應支持,才有動力去發貼!

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    發表於 2017-5-8 17:35:20
    請善用帖子右下角舉報鍵,來檢舉有害網站/垃圾/宣傳帖,每個舉報會有金錢增加。
    AI看起来离我们很远,但实际确每年都在进步。
    不要把自己的東西藏起來,論壇需要你的分享才能成長!!

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    發表於 2017-5-8 18:40:53
    没看完。

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    發表於 2017-5-8 18:54:13
    长知识了,果断学习
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    發表於 2018-1-13 05:47:57
    人类是都要发明
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