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    跌宕起伏60年,AI还有多少可以想象

    上观新闻 2018-09-17 10:39

    目前人工智能总体发展水平仍处于起步阶段,仍存在一些局限性,比如缺乏综合决策能力、对人的情感理解与交流仍处于起步阶段等。但展望未来,人工智能有望引领新一轮科技革命,推动从信息化向智能化的变革。

    起起伏伏,人工智能(AI)概念从提出到现在已经过去60多年,但对整个未来AI进程而言,它刚刚开始。如今,在算法、大数据、算力三大因素的驱动下,AI发展迎来第三次浪潮。人们不禁要问,这一次浪潮究竟会是昙花一现,还是会持续改变生活?

    专家认为,人工智能已经成为不可逆转的趋势。

    诞生与初兴

    1956年的夏天,在美国达特茅斯学院举行的研讨会上,计算机专家约翰·麦卡锡(John McCarthy)首次提出“人工智能”一词,被广泛认为是人工智能诞生的标志。在这次会议上,厄尔和西蒙还展示了他们编写的逻辑理论机器(Logic Theorist),可以证明《数学原理》中的很多定理。而在当时,这种具有逻辑推理能力的机器就被认为是人工智能。

    会议后不久,作为达特茅斯会议重要发起人的麦卡锡和明斯基就共同创建了世界上第一个人工智能实验室——MIT AI LAB实验室,人工智能也就此迎来了它的第一次浪潮。

    在这一时期,基于符号知识表示、通过演绎推理技术取得了很大的成就,人们可以利用计算机来解决代数、几何问题,当时就有一台叫做STUDENT的机器可以证明应用题。首台人工智能的移动机器人Shakey,由美国斯坦福国际研究所(SRI)研制,可以根据人的指令发现并抓取积木,不过它的运行速度很慢,需要很长时间才能完成一个指令。

    当时的人工智能领域充斥着强烈的乐观主义情绪,美国的很多大学都建立起了人工智能实验室,APRA(美国国防高级研究计划署)等政府机构也投入了大批资金在人工智能的研发上,当时很多学者认为,二十年内,机器将能完成人能做到的一切。

    然而,事实的发展却未能如人们所愿,人工智能的研究逐渐进入了瓶颈期,计算的复杂度和难度呈指数级上升,计算能力却力不能支。此外,当时的数学模型和手段也存在局限,这使得很多人工智能项目停滞不前,实际应用变得遥遥无期,相关的研究资助也逐渐流失,人工智能遭遇了发展中的第一次低谷。

    又逢生机

    进入20世纪80年代,人工智能相关的数学模型取得了重大突破,如多层神经网络和BP反向传播算法等,专家系统得到了大量的开发。

    专家系统主要通过学习已经总结好的专业知识进行工作,科学家们需要先找相应领域的专家总结出规律和知识,再让机器进行学习,而这是一项工作量十分巨大的工作。第一套有效进行工作的专家系统是由美国科学家爱德华·费根鲍姆等人于1965年成功研制,这是一个名为DENDRAL的化学分析专家系统,能够进行实验数据的分析。

    专家系统为人工智能带来了第二次生机,很多国家包括日本、美国都再次投入巨资开发所谓第5代计算机,当时叫做人工智能计算机。然而,专家系统就像是一台执行知识库的自动化工具,仍旧无法达到真正意义上的智能水平,并进而取代人力工作。而20世纪80年代末到90年代初第一代台式机的出现和推广,更是给人工智能的这次复兴带来了毁灭性的打击。

    随着性能不断提升和销售价格的不断降低,这些个人电脑逐渐在消费市场上占据了优势,价格昂贵的Lisp计算机由于古老陈旧且难以维护逐渐被市场淘汰,专家系统逐渐也淡出人们的视野,人工智能硬件市场出现明显萎缩。同时,政府经费开始下降,人工智能又一次步入低谷。

    再启新程

    进入21世纪,人工智能的发展迎来第三次浪潮。

    移动互联网、传感器等的发展普及使得在全球范围内产生并存储的数据急剧增加,成为人工智能持续快速发展的基石,为人工智能算法模型提供源源不断的素材。与此同时,数据处理技术和运算能力也得到了大幅发展进步,人工智能芯片的出现加速了深层神经网络的训练迭代速度,让大规模的数据处理效率显著提升,极大地促进了人工智能行业的发展。

    2006年,加拿大多伦多大学教授杰弗里·辛顿提出了深度学习的概念,极大地发展了人工神经网络算法,提高了机器自学习的能力。目前,深度学习等算法已经广泛应用在自然语言处理、语音处理以及计算机视觉等领域。

    除了技术的突破,新时代也为人工智能技术的应用提供了丰富的应用场景,应用需求也因此成为人工智能发展的重要驱动力。在这个阶段,人工智能走出实验室,加速向各个产业领域渗透,其所蕴藏的经济潜力吸引了大量资本的涌入,成为人工智能领域发展的加速器。据美国技术研究公司Venture Scanner的调查报告显示,截至2017年12月,全球范围内总计2075家与人工智能技术有关公司的融资总额达到65亿美元。

    2017年,谷歌围棋人工智能AlphaGo在5局比赛中以4:1的优势战胜韩国围棋选手李世石,引发了全球范围内人工智能热潮。

    AlphaGo之所以被称为人工智能领域承上启下的一个标志,是因为其算法触及了前60年人工智能研究都很少触及的领域:增强学习,即无监督的深度学习,而前60年的主流算法为有监督的深度学习,需要通过大量已标注的数据来进行训练。AlphaGo这种增强学习算法更接近生物学习的行为特征,具有探索未知世界的能力,可以说,AlphaGo对增强学习算法的探索,打开了“无穷大”的大门。人工智能已在智能机器人、无人机、金融、医疗、安防、驾驶、搜索、教育等领域得到广泛应用,计算机图像识别、语音识别和自然语言处理技术在准确率和效率方面取得了明显进步。

    虽然,目前人工智能总体发展水平仍处于起步阶段,仍存在一些局限性,比如缺乏综合决策能力、对人的情感理解与交流仍处于起步阶段等。但展望未来,人工智能有望引领新一轮科技革命,推动从信息化向智能化的变革。

    来源:上观新闻 作者:刘锟 任旭丽

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