你想知道AI的未来是怎样的吗？
发布时间：2022-07-30 12:32:47 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：人工智能对世界的影响已经以各种方式体现出来，从国际象棋计算机到搜索引擎算法，再到聊天机器人，其说服力足以让 Google 的研究人员认为它是有感知力的。那么，人工智能的未来是什么? 显然，人工智能的未来无法预测，就像明天的彩票号码无法预测一样。但既
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人工智能对世界的影响已经以各种方式体现出来，从国际象棋计算机到搜索引擎算法，再到聊天机器人，其说服力足以让 Google 的研究人员认为它是有感知力的。那么，人工智能的未来是什么? 显然，人工智能的未来无法预测，就像明天的彩票号码无法预测一样。但既然该领域的研究推动了技术的发展，我们不妨戴上未来主义的帽子，推测人工智能驱动的未来世界会是什么样子。 为清楚起见，我们将专注于人工智能在商业领域的进步，但我们也会描绘整个世界的图景。 人工智能在流行文化中的未来 小说可以对现实世界的科学研究产生影响。IsaacAsimov在其短篇小说《Runaround》中阐述的机器人三定律，自人工智能领域开始以来就一直是关于道德讨论的一部分，尽管现代道德讨论倾向于将阿西莫夫的法律视为公平，但缺乏起点。 在这些虚构的描述中，人们对人工智能作为武器的使用感到非常焦虑。可以说，最著名的AI虚构例子是2001年的《HAL9000：太空漫游》，或同名系列游戏《终结者》。这两个属性都涉及人工智能试图以任何必要的方式杀死人类。 然而，人工智能经常被描绘成英雄和怪物，尽管它的武器地位往往仍处于最前沿。许多读者可能还记得《钢铁巨人》，电影中一个50英尺高的外星机器人与自己的身份和美国军方斗争，最后决定自己宁愿成为超人，而不是武器。 这些对人工智能作为武器的焦虑，无论是否有根据，都对现代人工智能相关政策产生了影响。就在2019年，联合国还在讨论禁止致命自主武器系统(LAWS)，这让人想起了小说中出现的那种“杀手机器人”焦虑。 当今的人工智能 人工智能已成为现代生活中普遍存在的一部分。当在Google上搜索某些内容时，将处理其的多任务统一模型(MUM)人工智能算法，这是Google搜索引擎核心的一系列AI中的最新算法。如果拥有亚马逊的Alexa或类似的家庭虚拟助手，那么，人工智能已进入家居生活。 专注于商业用途，人工智能基本上无处不在。世界各地大大小小的公司都在使用聊天机器人进行客户服务、自动欺诈检测和自动发票处理等技术。事实上，这篇文章就是使用GoogleDocs写的，其有一个由人工智能驱动的智能撰写功能，被许多人广泛使用。 世界上几乎所有大型科技公司都有一个部门在积极研究或实施人工智能，也有无数新的人工智能初创公司提供人工智能驱动的软件即服务平台，声称它们可以为公司节省资金。商业世界，尤其是科技行业，充斥着人工智能和机器学习。 推动未来的人工智能 那么，为什么这些公司如此频繁地使用人工智能?为什么会有如此多的初创公司涌现出来为消费者和高管提供这些人工智能驱动的服务呢?答案很简单，人工智能是一个有起有落的趋势，目前作为一种可行的商业技术，其在兴趣方面呈上升趋势。 事实上，GrandViewResearch预测，从2022年到2030年，人工智能将以每年38.1%的复合增长率增长。 除了趋势之外，人工智能还有一些可行的用例正在推动人工智能的未来。早在20世纪80年代，美国的主要公司就在使用专家系统来自动化某些任务，并取得了很大的效果。 例如，机器人过程自动化(RPA)使用人工智能或机器学习来自动化简单的重复性任务，如上述的发票处理。如果实施得当，其可以成为一种巨大的节省成本的工具，特别是对于那些无法支付人力来执行相同任务的中小型企业(SMB)。希望此用例在未来会大幅增长。 此外，许多公司使用算法来帮助优化用户体验，如客户服务聊天机器人或GooglePhotos的自动图像增强功能。对于前者，其提供24/7全天候服务，这是任何一个人都无法独自提供的。而对于后者，其可以消除Photos手动图像增强中存在的人为错误，从而使图片得到更一致的改进。 然而，面向客户的人工智能也有其缺点。GooglePhotos的照片标记算法在过去一直是以不准确而臭名昭著，任何一个不得不与聊天机器人交谈以获得IT支持的人都知道，如果你不知道与之交流的确切方式，它们是毫无用处。但这项技术的进步肯定会推动未来人工智能的发展。 人工智能向类人学习的方向发展 任何关于人工智能未来的讨论，都不可避免地会转向人工智能重建类似人类的学习和成长模式，或获得某种感知能力。自该领域在20世纪50年代首次兴起以来，这一概念一直主导着人工智能领域的讨论。 Meta公司屡获殊荣的计算机科学家和首席人工智能科学家YannLeCun于2022年6月下旬发表了一篇论文，，讨论了他自己对机器如何开始像人类一样思考的看法。在这篇文章中，LeCun提出使用世界模型的心理学概念，让人工智能复制人类凭直觉预测某些行为的后果的方式。 LeCun使用的一个例子是自动驾驶汽车和人类驾驶员之间的区别。一辆自动驾驶汽车可能需要多次失败的例子才能知道在转弯时超速驾驶会是个坏结果，但人类驾驶员本能的物理知识会告诉他们，在转弯时超速行驶可能不会有好结果。 在整篇论文中，LeCun阐述了如何将这一概念复制到人工智能中。他提出了人工智能的六模块架构，其中每个模块相互输入，以复制人类大脑的所有部分相互输入的方式，从而创建我们对世界的观察和模型。 虽然LeCun本人也承认其的提议有局限性和缺陷，但这篇论文是为那些只掌握少量技术或数学知识的读者撰写的，让任何行业的读者都能够理解具有类似人类思维模式的人工智能的潜力。 显然，LeCun并不是唯一一家展望人工智能未来的公司。事实上，Google子公司DeepMindAI的一些研究人员已经成功开发出PLATO，这是一种可以大致复制婴儿学习简单物理概念的人工智能。  （编辑：我爱故事小小网_铜陵站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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