人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)從模擬到超越人類

1人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)你倆啥關(guān)系

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)兩項(xiàng)前端技術(shù)已經(jīng)成為了企業(yè)和消費(fèi)者中的熱詞，但兩者間的關(guān)系知道的人就要少很多。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)你倆啥關(guān)系

人工智能在很多行業(yè)都是個(gè)熱門話題， 其應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始深入到生活之中，我們每天都難免會(huì)和人工智能打交道。從機(jī)器人被用于各種工業(yè)制造、到Siri、Cortana等各類語(yǔ)音助手的興起，再到各種智能設(shè)備的使用，人工智能作為一種工具，對(duì)生活的影響以及開(kāi)始。

在過(guò)去，人工智能的形象并不好，無(wú)論是終結(jié)者還是霍金的警告，甚至是橫掃棋壇的AlphaGo，人工智能都在以會(huì)對(duì)人類產(chǎn)生威脅的形象存在。但是，人工智能的本質(zhì)真的如此嗎？機(jī)器學(xué)習(xí)是否也是如此呢？

AlphaGo擊敗柯潔的秘訣在于跟自己下棋

機(jī)器學(xué)習(xí)在一些平臺(tái)和解決方案之中，其表現(xiàn)往往超越了人類。而在廣泛領(lǐng)域中的概念，機(jī)器學(xué)習(xí)是使智能設(shè)備通過(guò)模擬人類的機(jī)械運(yùn)動(dòng)、推理方式和解決問(wèn)題的方法，來(lái)實(shí)現(xiàn)作業(yè)目標(biāo)。

而由于機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)秀表現(xiàn)，很多方面已經(jīng)開(kāi)始取代人類的表現(xiàn)。比如谷歌深度學(xué)習(xí)技術(shù)部門所推出的AlphaGo，已經(jīng)成功的擊敗了我國(guó)的圍棋世界排名世界第一的選手柯潔；而其他項(xiàng)目中，如無(wú)人駕駛和圖像識(shí)別平臺(tái)，其看待環(huán)境的可靠性和準(zhǔn)確性均已經(jīng)超越了人類在該領(lǐng)域的表現(xiàn)。

關(guān)系來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種應(yīng)用，即以統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式來(lái)創(chuàng)造人工智能，幫助計(jì)算機(jī)程序改善性能并且完成學(xué)習(xí)任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)非常依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量或者創(chuàng)建數(shù)據(jù)的過(guò)程對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的成敗至關(guān)重要。

2機(jī)器學(xué)習(xí)不簡(jiǎn)單

機(jī)器學(xué)習(xí)不簡(jiǎn)單

機(jī)器學(xué)習(xí)看起來(lái)簡(jiǎn)單，但是其并不容易。比如檢測(cè)一個(gè)圖形，在我們看來(lái)很容易，可是機(jī)器學(xué)習(xí)就要復(fù)雜很多。

舉例來(lái)看，當(dāng)創(chuàng)建了一個(gè)項(xiàng)目之后，需要其去尋找蘋(píng)果的圖片。通過(guò)將各種食物的照片進(jìn)行對(duì)比后，我們需要收集蘋(píng)果的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，例如顏色是綠色或紅色、圓的、有柄等。同樣重要的是，項(xiàng)目在進(jìn)行中還需要搜索區(qū)別開(kāi)蘋(píng)果的食物，比如香蕉是黃色狹長(zhǎng)的，梨可能是綠色的，但是形狀是瓢形，柄長(zhǎng)等，這樣可以避免選擇了錯(cuò)誤的水果。而如果數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤或誤差，那就會(huì)直接影響最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的老師

當(dāng)?shù)玫搅诵枰臄?shù)據(jù)之后，就可以對(duì)這些數(shù)據(jù)貼標(biāo)簽并且進(jìn)行分類，這就像進(jìn)行一個(gè)棋盤(pán)類游戲一樣。機(jī)器學(xué)習(xí)首先會(huì)在圖形分類中犯很多錯(cuò)誤，但是優(yōu)勢(shì)在于，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)像圣斗士一樣，不會(huì)被同一個(gè)錯(cuò)誤擊敗兩次，然后將其性能提高后再進(jìn)行下一次嘗試。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一種應(yīng)用，當(dāng)其被應(yīng)用于電腦上的時(shí)候，其學(xué)習(xí)任務(wù)的第一件事就是先對(duì)過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行檢閱。由此，其可以通過(guò)自己的不斷適應(yīng)和理解來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)的一個(gè)特定的場(chǎng)景。而當(dāng)電腦學(xué)會(huì)了以這種方式來(lái)處理歷史數(shù)據(jù)之后，其智能性會(huì)比此前更高，就可以當(dāng)做是一種智能產(chǎn)品。

機(jī)器學(xué)習(xí)依賴數(shù)據(jù)的正確性

從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的方式是目前最成功的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其也產(chǎn)生了許多不同類型的人工智能設(shè)備。但是這種方法的最大限制就在于其信息必須是已知的，而且必然是來(lái)自于人類。

3人工智能不智能

人工智能不智能

如果只是在模仿人類，那么采用了機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能機(jī)器人是不可能超越人類的。但是，真正的人工智能絕非僅僅如此。

模仿人類不能是真真的智能

我們目前的人工智能所能夠做到的效果有很多，比如在聽(tīng)音樂(lè)或者看視頻的時(shí)候，會(huì)被按照個(gè)人喜好來(lái)推薦節(jié)目；通過(guò)追蹤過(guò)去的購(gòu)物和瀏覽習(xí)慣，購(gòu)物網(wǎng)站推薦相應(yīng)的產(chǎn)品或者服務(wù)等。這些平臺(tái)中的應(yīng)用僅僅只是在進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的推送，其智能程度不過(guò)是在人類的教育之后形成的一種程序化進(jìn)行。

而人工智能設(shè)備并不一定是像電影里一樣，讓每個(gè)人都有專屬的機(jī)器人服務(wù)。事實(shí)上，我們需要的也不是機(jī)器，在服務(wù)中現(xiàn)如今已經(jīng)有Siri、Alexa、Cortana等多種產(chǎn)品被認(rèn)為很聰明，可是其依然不能算上真正的智能。

機(jī)器學(xué)習(xí)還能進(jìn)步

這些平臺(tái)或者應(yīng)用的基礎(chǔ)都是機(jī)器學(xué)習(xí)，借助機(jī)器學(xué)習(xí)，一些平臺(tái)可以對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集以毫秒為單位進(jìn)行識(shí)別，然后模擬人類迅速評(píng)估一個(gè)場(chǎng)景，但是這種計(jì)算任務(wù)在現(xiàn)如今的標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)之中可能會(huì)有難度。

而對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建預(yù)測(cè)規(guī)則集和模式識(shí)別的行為模式，其可以達(dá)到超越機(jī)器學(xué)習(xí)甚至不包括機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)路線規(guī)劃、系統(tǒng)調(diào)度、生產(chǎn)線掌握或者平臺(tái)掌控等。這就達(dá)到了另一種人工智能的模式。

4人工智能不做第二個(gè)誰(shuí)

回歸到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)正在逐漸的偏離原來(lái)模仿人類的方向，卻在趨向真正的人工智能方向。人類和人工智能之間的智力差距正在縮小，人工智能正在變得越來(lái)越聰明，甚至在特定領(lǐng)域超越人類，因此拒絕模仿人類對(duì)人工智能的發(fā)展是有利的。

人工智能的發(fā)展一定會(huì)超越人類

當(dāng)前有觀點(diǎn)認(rèn)為，人類甚至在高端的科研領(lǐng)域會(huì)被人工智能超越，因?yàn)橛?jì)算等任務(wù)顯然是人工智能更優(yōu)，讓人工智能脫離模仿人類的桎梏，讓其積累更多的知識(shí)，即數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，人工智能的創(chuàng)新能力不可忽視，因此如果未來(lái)在實(shí)驗(yàn)室之中是人工智能為主力，人類只是打下手也不要驚訝。

霍金的警告不能忽視

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)都是當(dāng)前十分熱門的技術(shù)，二者相伴相生。但是從模仿人類到超越人類，這一切的前提都需要有著如霍金一般的警覺(jué)，前提都是不能傷害人類，必須要以為人類服務(wù)為底線，這樣才能更好的發(fā)展技術(shù)。