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人工智能科技发展迎来新趋势 涉及的领域将不断延伸

来源 : 电子发烧友网 2018-11-28 14:44

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人工智能科技发展迎来新趋势 涉及的领域将不断延伸

你还在忙着每天跟自己的"Siri"对话吗?除了我们日常最为熟悉的智能语音助手之外,今时今日全球人工智能的发展,已经开始应用于解决世界上最棘手、最危险的问题。尖端AI技术和自动化技术的崛起,或许让我们的未来,再度充满了无数的"可能性"。

人工智能科技发展新趋势:着眼全球"最棘手"的问题

只要你说出命令,"它"就会帮助你找到有用的信息。一直以来对于AI(人工智能),我们最为熟悉的,就是我们手机里的"Siri"。这个看似神通广大的个人语音助手,实际上有着人工智能的介入——收集我们的指令信息,利用该信息进一步识别你的语音,并为我们提供个性化的结果。

生活中各种智能化电子应用,也无不隐藏着人工智能的"智慧"。随着我们所使用的机器变得越来越智能,周围的世界无时无刻不在发生着变化,智能手表、智能温度调节器、智能照明……对有些人来说,人工智能和机器人技术的普及,将会对个人隐私、工作甚至人身安全构成威胁。然而随着科技的日新月异,我们不得不承认,人工智能和自动化系统确实为人类带来了诸多潜在好处,而且这些好处并不仅限于提高我们的生活质量——

为了对抗蚊子为人类带来的疟疾,来自多米尼加共和国的计算机工程师雷尼尔·马洛尔,与来自马来西亚的医学博士达西·拉贾一起,针对登革热、黄热病、寨卡以及基孔肯雅热等病毒,开发出一套AI算法,能够预测疫情最有可能发生的地方;

为了解决持续不断的枪击和枪械犯罪问题,美国许多城市正试图通过科技寻找解决办法,例如开发和使用"ShotSpotter系统"。这种自动化系统可以用传感器阵列监听枪声,来精确定位枪声所在的位置,并在45秒内向相关机构发出警报;

为了解决木本灌木极易受到疾病和害虫侵害的问题,来自乌干达坎帕拉马凯雷大学的研究人员与植物病专家,合作开发了一套旨在打击木薯疾病的自动化系统。当地农民只需要使用便宜的智能手机拍摄植物,系统内经过训练的计算机视觉,就能发现造成木薯作物损害的四种主要疾病的迹象。

你所未知的人工智能应用领域,或许比人们想象中还要涉及得更深、更远。

尖端科技也有"软肋":从认错"道路牌"到错操"手术刀"

随着"无人驾驶"概念的普及,无人驾驶汽车可以说是万众期待。这位聪明的轮式智能机器人,以探测器作为"精确的眼睛"、以深度学习为基础的人工智能作为"果断的大脑",无需任何人工操作也能快速移动。然而不久前却有研究者发现,这种看似智能的汽车其实也有点"笨"——只需要将交通标示贴上任意贴纸,AI立马就会判断错误,因为它们所"看到"的,无论是"停止标志"还是"慢行标志",都与"记忆"中的图像不大一样。

虽然听起来令人匪夷所思,但就目前来说,尖端人工智能技术确实还存在着技术弱点。不久前,外媒报道了一则英国首例机器人手术失败案例,由于机械故障和人为不遵守规范操作等原因,最终导致了手术失败。消息一出,让不少人意识到依赖机器可能存在的风险。

"说到AI系统的弱点,‘专一性’是个问题。比如说AlphaGo只能下围棋,其他的棋类运动或者其他智力游戏,则需要另外设计一套系统。"华南理工大学软件工程教授、博士生导师黄翰教授告诉记者。此外,大量AI系统不存在自我学习的功能,即只能使用当前已经学习到的知识来解决当前问题,并不能从这些失败的历史教训中,训练得到更好的解决方案。"就像AlphaGo的AI技术,依赖于设计人员对于问题的了解,但需要解决问题的‘出现规则’其实很难定义。当人类自己都面对没有办法解决的问题时,如何期盼设计出的AI算法能够解决问题呢?"

无论是在马路上,抑或在手术台上,如果机器人不听从"命令",就很容易造成恶果。若想要克服弱点,黄教授表示,AI应该不仅仅只是计算机视觉技术。"以无人驾驶车为例,AI相关的计算机视觉技术可以检测出交通标识的变化,但提示系统也可以参考其他信息来指导驾驶,例如获取GPS实时路况,甚至查阅经过相同路段其他车辆的行为,来辅助系统决策。

"交叉学科"的成立有利于AI技术发展

人工智能如今随处可见,它已经扎根于我们的生活,触及我们生活的方方面面,从我们在网上决定购买什么书籍或机票,到保险申请是否成功,甚至罹患癌症后要接受何种治疗方法,都离不开它。

然而除了技术这个"硬件"之外,就目前而言,人工智能还需要面对其他问题。机器学习领域的先驱彼得·诺维格曾提出——人工智能面临的最大挑战不是技术,而是要想出新的办法,来监控或者审核人工智能目前正在发挥重大作用的众多领域。

黄教授告诉记者,人工智能应用技术发展的另外一个瓶颈,是交叉学科带来领域知识鸿沟,这一点在我们国内尤为明显。

简单来说,科学研究体系很多以单一学科进行划分,这样会造成交叉学科的应用技术研究进展困难。"例如,当人工智能应用在金融或者医疗时,AI科学家需要研究金融与医疗领域知识的‘数字化表示’,这必然需要相关领域专家比如说银行家、医生等支持。"他说,"然而,目前这种‘跨领域合作研究’的方式,还没有得到业界重视。所以部分人可能会误认为,AI的问题仅靠某个单一学科就可以解决,如此一来,便为AI技术产业化过程中的投资和运营带来了高风险。"

黄教授表示,所幸我国目前非常重视"交叉学科"的发展,不少知名高校和研究所都设立了交叉学科研究院,并且在科研经费资助上,也鼓励交叉学科的融合发展。

人工智能涉及领域,未来将继续延伸

AI并非神人利器,也有软肋;AI也并非洪水猛兽,很多方面均有建树。虽然AI技术的崛起,将来可能会令一些人面临失业问题,但我们不得不承认,在某些方面,AI的能力甚至远远超过了人类。

即使如此,卡内基梅隆大学机器人教授金出武雄仍认为,我们不应该把AI视为与人类竞争的东西,而应该看作是可以增强我们自身能力的武器或工具,因为AI不仅能做好单调乏味的工作,还能够识别出模式。

据黄教授介绍,相对于以往的固有模式来说,AI科技近年来有了不少新的突破,比如说神经网络技术、生物特征识别技术、对话式人工智能系统以及智能资源调配技术:

神经网络技术:尤其是深度学习技术通过GPU(图形处理器)并行,使得其在许多工业应用上出现了大量的应用,包括智能翻译系统、语音识别系统以及图像处理等多个领域;

生物特征识别技术:包括人脸识别、生物动作分析、轨迹追踪等多个方面的研究;

对话式人工智能系统:包括语音识别、人机交互、自然语言处理分析等多个方面的内容;

智能资源调配技术:主要应用于货物运输频繁行业,对于资源的调度运输有着严格的要求,根据现实交通运输和产品库存情况,实现产品的实时高效的调度。

"以上提到的只是一些应用技术层面的概念,从科学本质上看,AI的研究进展主要是‘知识表示’的研究进展。换句话说,当出现新的计算载体,例如量子计算、类脑计算和DNA计算等,AI的研究进展就会以不同的形式,在我们眼前闪亮登场。"黄教授补充道。

在未来,人工智能可以涉及的领域,还将继续延伸。

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