自远古以来,人类对机器能做什么或不能做什么着迷。创造能够超越人类智能的智能的追求持续增长,并且它被称为人工智能。
人工智能一词是由约翰麦卡锡先生于1955年创造的,他是计算机远见者,我相信他的莎士比亚作品会引起世界各地研究人员的关注,因为它在Scopus学术数据库中排名第四。知道它没有出现在前一年的前十大搜索中,这甚至令人着迷; 一场精彩的表演。人们可以把它与一部新的大片开幕周末联系起来,它将超越褪色的荣耀。但就人工智能而言,可以说它是一部续集故事。由于显而易见的原因,续集故事仅仅落后于癌症。(由于大多数研究人员/科学家属于医学学科,治愈癌症仍然是该领域最后未被发现的埃尔多拉多)。列表中的另外两个单词是两个相当新创造的术语:区块链和大数据。
人工智能是最新的营销术语,可以在各种可能的用例中找到自己的位置 – 从无人驾驶汽车到智能聊天机器人,从索菲亚机器人到解决癌症问题,从赢得游戏到提供类似人类的智能。但这是当前的炒作真实还是我们刚刚开始掠过智力的表面?
为了区分炒作与现实,让我们进入AI技术的一些基本技术细节。
AI代表人工智能。它是一个人工组合的智能系统,用于学习和提供输出。学习可以通过向AI系统提供数据来完成。数据可以是大数据,客户数据,非结构化文本,音频,视觉效果,环境细节等。基于提供的数据,AI系统将学习和识别隐藏的模式并提供输出。
例如,如果AI系统推荐要订购的食物,它必须知道您的食物偏好,您之前订购的食物,您通常在哪里订购,您通常订购特定菜肴的日期,以及许多其他细节来推荐适合你的美食。输出可以是今天前五大食品订单的列表。
同样,如果AI系统正在协助医生提供癌症治疗方案,系统必须具有完整的患者病史,必须了解完整的癌症领域(或相应的专业化),并定期从中学习任何新的治疗方法或发现医学期刊。了解完整的癌症领域是一个非常复杂的过程,您需要培训系统,以了解医学术语和广泛,不断增长的癌症文献,识别现有患者的模式和相关性,了解他们的暗示治疗和结果,最后,建议治疗方案。可以有更多的数据点,这是一个连续的过程,系统将根据反馈及其结果进行训练。虽然我们一直听说AI正在帮助解决癌症病例,
为了让生活更简单,请记住以下区别:
“ 人工智能可以学习但无法思考。”
人们将如何使用AI系统的输出来思考。人工智能系统及其知识将始终与所学知识相结合,但它永远不会被推广(如人类)在其训练的领域之外进行思考。理解这种区别非常重要。人类智能只需要几组观察,就可以很容易地在不同领域学习,思考和应用他们的学习。一个简单的例子是治疗癌症患者的医生可以为您提供普通感冒的建议,但专门针对癌症数据进行过培训的AI系统可能甚至不了解普通感冒是什么,更不用说治疗方案了。建立一个广义的人工智能系统可能会或可能不会在未来发生。目前的重点应该是建立特定领域的情报并使其正确。
人工智能永远无法替代人类智慧。虽然AI的简单到中等输出可以自动跳过人类专家,但大多数决策和关键智能总是需要人工智能。
虽然人工智能已被预测为可以改变我们世界的下一个重大技术,但我们远未发布这一愿景。您可能会听到许多成功的人工智能营销策略,但人工智能尚未实现其真正的价值。仅AI就不会导致转型,但各种技术的组合能力和计算能力的进步将使其更接近其真正的潜力。
为了更真实地了解人工智能系统在当今环境中可以实现的目标,以及未来的预期,您可以参考我的书“真人工智能”了解更多详情。
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