程序员@IT·互联网科技

用白话带你认识人工智能

2018-10-24  本文已影响0人  花培亮的怪圈

人工智能起源

说到人工智能外行人肯定认为这是近几年才诞生的,其实早在1943年来自不同领域的一批科学家就已经开始探讨制造人工大脑的可能性。1956年,人工智能被确立为一门学科。

如何区别机器是否具备智能呢

英国数学家、逻辑学家,被视为“计算机科学之父”的艾伦·麦席森·图灵在写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》中指出指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。这就是图灵测试。

如何进行图灵测试

1952年,在一场BBC广播中,图灵谈到了一个新的具体想法:让计算机来冒充人。如果不足70%的人判对,也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机,那就算作成功了。

举个简单的例子:

如果你和一个不知道是计算机还是人的家伙聊天。

你问:你好!请问你叫什么?
对方:你好!我叫花培亮。
你继续问:你好!请问你叫什么?
对方:你好!我叫花培亮。
你还是问:你好!请问你叫什么?
对方:你好!我叫花培亮。

你一直这么问下去得到的回复永远是“你好!我叫花培亮。”那么你肯定认为和你聊天的是一台笨笨的计算机。

如果重复上述的问题。

你问:你好!请问你叫什么?
对方:你好!我叫花培亮。
你继续问:你好!请问你叫什么?
对方:你不是已经问过了吗?
你还是问:你好!请问你叫什么?
对方:你烦不烦。

你再问就收不到对方的任何回复了,那么你可能会认为跟你聊天的是一个人。

图灵测试第一次被通过

从1950年提出,直到2014年6月8日图灵测试终于被计算机尤金·古斯特曼通过。在场有超过30%的人认为它是一个13岁男孩,这被认为是人工智能发展的一个里程碑事件。

但我们要因此认为机器已经具备了像人一样的思考能力了吗?其实不然,计算机尤金·古斯特曼并不是超级计算机,也不是电脑,而是一个聊天机器人,是一个电脑程序。它不能够像人类一样思考,也不具备情感,更不具备自主学习能力,它所做的就是尽力去误导人类。

人工智能三大棋:跳棋

1952年,阿瑟·萨缪尔(Arthur Samuel,1901—1990)在IBM公司研制了一个西洋跳棋程序,这个程序具有自学习能力,可通过对大量棋局的分析逐渐辨识出当前局面下的“好棋”和“坏棋”,从而不断提高弈棋水平,并很快就下赢了萨缪尔自己。

人工智能三大棋:国际象棋

1996 年 2 月 10 日,超级电脑 Deep Blue(深蓝) 首次挑战国际象棋世界冠军 Kasparov ,但以 2:4 落败。比赛在 2 月 17 日结束。其后研究小组把 Deep Blue 加以改良,1997 年 5 月再度挑战 Kasparov ,比赛在 5 月 11 日结束,最终 Deep Blue 电脑以 3.5:2.5 击败 Kasparov ,成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统。IBM 在比赛后宣布 Deep Blue 退役。

深蓝所运用的战术是“蛮算”。它运用并行计算系统,有32个微处理器,可同时执行多个指令,以提高计算速度来解决大型复杂的计算问题。

97年时深蓝已经可以预测到12步之后,而卡斯帕罗夫只能预测到10步之后,凭借快速而又复杂的运算,深蓝赢得了国际象棋世界第一的位置。

人工智能三大棋:围棋

2016 年 3 月,Google DeepMind 的 AlphaGo 在四场比赛中击败了围棋世界冠军李世乭。全世界有 6000 万观众观看了这场比赛。这是一个具有里程碑意义的事件,因为围棋中可能的落子位置数目比宇宙的原子总数还要多,把围棋所有的状态用穷举法全部列出大概需要 10¹⁷⁰(相比之下国际象棋只有 10⁴⁶),因此,围棋也被认为是人工智能攻克信息完全博弈游戏最后的堡垒。相比 1997 年 IBM Deep Blue 的暴力博弈树遍历而言, Deep Blue 的胜利只是硬件速度的胜利和计算机的胜利。AlphaGo 今天的胜利才真正是人工智能的胜利,它标志着真正人工智能时代的开启。

下完这三盘棋,AI的棋艺似乎已打遍天下无敌手,但这只能算是弱人工智能,毕竟AlphaGo目前还只会下围棋。

人工智能的演化过程

回顾过去的70年,人工智能的发展思路并不是一开始就像现在这样。在早期人们总是希望机器能够像人一样思考拥有想象和情感,所以那时的人工智能就是尽力的模仿人类。随之而来的就是长达10年的低谷期,人们认为这是一件不可能完成的事情。直到后来有人提出计算机就应该发挥计算机的特长。计算机的特长便是不知疲倦的计算。如今的人工智能其实就是基于大数据的统计学。

人工智能如何进行学习的

就以卷积神经网络(主要应用于图片、影像)而言。其学习过程可以简单理解为:

第一次人们输入一张数字1的图片给计算机,最终计算机输出为4。我们告诉计算机正确答案为1,计算机便会对算法和权重进行修改使其最终输出为1。

第二次人们输入一张斜的数字1图片给计算机,最终计算机输出为7。我们告诉计算机正确答案为1,计算机再一次进行修改使其最终输出为1。

由此往复输入各种各样的数字图片及答案使其最终识别正确率趋近于100%。当然实际过程远比这要复杂的多。

人工智能的未来

到目前为止,人工智能还没有达到真正的智能。它并不具备独立的思考。举个简单的例子:

在《人类简史》这本书中讲到。智人为什么能够成为地球的主宰,其实来源于三场革命。最主要的就是认知革命,比如你跟一只拿着香蕉的猴子说:你把香蕉给我吃,你死后会上天堂。对于猴子来说它根本无法理解,因为天堂是智人想象出来的而它无法理解天堂是什么。

同理,如果未来人工智能能够虚构出并不存在的东西并努力让人类信服。那么人工智能也许就成为正真的智能了,或许那时世界的主导权也已经不在人类手中了。

上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读