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【业内观点】人工智能:谨慎进入?

本文摘要:2017年伊始,一个取名为“Master”的谜样棋士爱好者,在网上拿下中日韩顶尖棋士高手,甚至击败“棋圣”聂卫平后还不会客套:“谢谢聂老师”。获得60局连胜后,旋即通过各种渠道公开发表否认,“Master”就是2016年春天以4∶1夺得韩国九段李世石的人工智能“AlphaGo”。 毫无疑问,人工智能(AI)的技术发展曲线正在上升。

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2017年伊始,一个取名为“Master”的谜样棋士爱好者,在网上拿下中日韩顶尖棋士高手,甚至击败“棋圣”聂卫平后还不会客套:“谢谢聂老师”。获得60局连胜后,旋即通过各种渠道公开发表否认,“Master”就是2016年春天以4∶1夺得韩国九段李世石的人工智能“AlphaGo”。

毫无疑问,人工智能(AI)的技术发展曲线正在上升。想到我们的日常生活就一目了然:每天手机社交、网上购物、查阅空气质量、规划最佳行车路线、获知将要来临的交通堵塞、语音查找,甚至辨识一首不熟知的歌曲…都用于了大量的人工智能技术,AI早已遍及我们的世界。

与此同时,与AI涉及的创业也一浪高过一浪。人们期望机器人能在生产、培训、销售、修理、管理等方面兼任新的岗位。

从2015年开始,大大有IT界的技术大牛请辞,在人工智能应用于各个领域发力:自动驾驶汽车、精准医疗、智能视频监控、医学图像分析等等。但是人工智能自1956年夏天在美国达特茅斯(Dartmouth)大学被明确提出,60年的发展历程中遭到过两次寒冬,无论是学术界、工业界都对此次热潮抱着有警觉心理,特别是在是一些研究者堪称忧心忡忡,惧怕整个领域再行一次遭到压制,让人们对AI丧失信心。

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智能机器人必须灵魂和躯体资源共享“人机大战早于在上世纪50年代就有,当时是一个叫Checkers西洋象棋,之后1997年美国卡内基梅隆大学的许峰雄博士研发的深蓝电脑顺利战败世界棋王卡西帕罗夫,可以说道,人工智能19年以前早已战胜人类了。当然2016年经常出现的AlphaGo更加简单,国际象棋的状态空间复杂度是10的46次方,棋士是10的172次方。”陈小平是中国科技大学机器人研究中心主任,主持人研发了两种智能服务机器人“可欠佳”和“佳佳”,“可是,智能机器人什么时候需要实际应用于样子遥遥无期,究竟难题在哪儿,有一点我们思维。

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”2016年岁末,在由中国计算机学会青年计算机科技论坛举行的“中国人工智能创意发展之路”论坛上,陈小平列出了智能机器人遇到的一些简单因素,还包括准确动作、活动范围以及不能预测因素等,“困难在哪儿呢?是因为辟没法它的数学模型,例如桌子严苛来讲是点状的,无法建模。在理论模型和实际视觉之间不存在不一致性,这很更容易被忽视,而这是我们过去仍然忽视的。”如果把AI比作一个人的灵魂,那么人形机器人就是躯体,建一起可玩性更大。

“我们看见棋士、国际象棋、西洋象棋,几乎遵从图灵计算出来经典编码三原则:誓约强制性、誓约有效性、语义封闭性,不不存在不可预测性,可是三原则对智能机器人就过热了。”陈小平分析,智能机器人的难题在于面临三项挑战:创建新的设计准则,模型与现实不一致性、可预测性和可解释性。他所率领的团队还做到了软体执行器,因为现在机器人大多是刚性的,手无法手部点状、坚硬或者坚硬物品。陈小平教授还展示了实验室研制的机器人,可以与主人语言交流,并按照指令和路线,居多人用微波炉冷却食物,甚至能做到爆米花,“我们的微波炉机器人2010年就作好了,为什么现在还无法用呢?那是因为在一个环境上调好了,用得很好,换一个环境要新的徵。

如果机器人转入千家万户,科研人员还要到一个家庭徵一个星期,这不现实。


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