人工智能从1956年第一次提出来,人工智能已经发展了63年多,最初的第一代人工智能是用计算机来解决问题,第二代是以AlphaGo为标志的深度学习,但是深度学习是基于真正的大数据,在目前似乎也遇到了瓶颈,于是,科学家们提出了第三代人工智能,但是目前来看,还没有人真正明确第三代人工智能是什么,但是其趋势是清晰的 。
第一代、第二代人工智能
【什么是第三代人工智能,其发展趋势是什么?】下面是清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹在《迈向第三代人工智能的新征程》中对三代人工智能的诠释 。
第一代人工智能提出符号模型,以知识经验为基础的推理模型,这是人工智能的第一个重大突破 。这个突破后来产生了一个结果,就是这个理论提出时有个非常乐观的估计,1956年由西蒙提出,基于这种模型,十年之后机器可以打败所有棋手,二十年以后机器取代人类所有的工作 。实际并不是这样,六十年以后机器才打败棋手,机器究竟代替人类的所有工作是什么时间,可能还很遥远,这也是人工智能的另外一个特点,往往被高估 。
人工智能的第一代模型,有优点,但是也有很大局限性 。这个优点是显然的,因为它是模仿人类的,它可解释,鲁棒性很强,但是它的局限性也非常大 。因为最大的问题是人类的知识经验,很难准确表达,这就是产生的后来人工智能冬天的根本原因 。当时的应用很有限,几乎没有推广,但是,有了大数据以后,这个问题得到了很大改善,特别是机器的能力提高以后,可以把大量的数据作为知识放在机器里,这就是最典型的沃森系统 。
沃森系统可以做癌症的免疫治疗,这里面用多少知识呢?100万个医学杂志中抽取的2500个摘要,400万病人的数据,再加上1861年以前所有药物的专利,它有医学知识,并联的数据再加上药物知识,就可以做癌症的免疫治疗 。当然了,很多慢性病的治疗和管理,这个系统也做得很好,中国的国内也有大量这方面的工作在探索和研究 。
第二代人工智能,一个最重要的成果就是深度学习 。也就是说,第一代人工智能提出来,如果能够很好地利用人类的知识,就可以建立很好的人工智能系统,如果我们有充分数据,也有可能建立起有用的人工智能的系统 。
深度学习为什么这么受重视?一个很重要的原因,它有两个重大变化 。当网络层次增加以后,有两个重大变化:第一个变化,输入只要原始数据,不需要预处理 。第二个是性能提高很多,这就造成了深度学习的重大突破 。也就是说,它从一定意义上有通用工具,对领域的知识要求不高,同时能够处理大数据 。
最后一个,给大家印象最深就是AlphaGo,大家都知道了 。因此就有很多估计,十年之内代替40%以上人类的工作,三五年里面,智能驾驶车就可以量产,等等,刚刚李院士说到了这个问题,他分析得很深刻 。实际三五年里面不可能量产 。
技术已经完全成熟,我们现在的研究已不成熟,主要是应用问题 。为什么在人工智能上往往产生乐观估计?主要原因有两个:一个是对发展人工智能的困难性估计不足,对取得的成果估计过高 。一个估计不足,一个估计过高,就产生了问题 。另外一个很重要的原因,受历史事件的影响 。过去我们发现,有了蒸汽机以后就产生了工业革命,有了电动机发动机以后就产生了电气革命,有了计算机以后产生了信息革命,大家很希望有一个东西出来以后引起人工智能的革命 。
现在的问题是,有没有?至今为止,还没有发现人工智能里面的蒸汽机和计算机 。曾经最开始寄希望于符号模型,结果发现符号模型也没有那么管用 。第二次发现的是大数据+深度学习,以为大数据+深度学习就是人工智能的蒸汽机和计算机,为什么这样?
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