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【網(wǎng)易智能訊1月20日消息】雖然人工智能這個詞是在20世紀(jì)50年代正式發(fā)明的，但是人工智能（AI）這個概念可以追溯到古埃及的自動機(jī)器和早期的希臘機(jī)器人神話。人工智能領(lǐng)域的名人們試圖通過1956年的達(dá)特茅斯會議和圖靈測試來定義人工智能，而熱情的人工智能倡導(dǎo)者們堅持用一種可區(qū)分和易于理解的方式向全世界解釋這一概念。

人工智能是一個神秘的、神奇的、似乎有著無窮無盡的可能性的主題。然而，對于普羅大眾來說，它仍然是一個難以捉摸的東西，在人們對未來的預(yù)測中，它常常被描繪成消極的形象。

為了對抗好萊塢電影中的人工智能所帶來的恐懼的惡性循環(huán)，我們需要清楚地明白，人工智能到底是什么。

如何辨別某個東西是不是AI

從最廣泛的意義上講，人工智能可能具備人類所有的認(rèn)知能力，包括學(xué)習(xí)的能力。一臺機(jī)器只需要有一分鐘的這些技能，就能算作人工智能。人工智能是機(jī)器的特點，它通常是表現(xiàn)出智能行為的計算機(jī)程序。在這種情況下，“智能”意味著在不同的環(huán)境或條件下實現(xiàn)目標(biāo)的能力。相應(yīng)地，在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，人工智能領(lǐng)域是指那些設(shè)計智能系統(tǒng)的研究。

基于這一技術(shù)定義，人工智能并不需要具備學(xué)習(xí)的能力。在最極端的情況下，機(jī)器中的所有智能行為都可以由程序員通過編寫硬代碼實現(xiàn)。只要預(yù)設(shè)的算法能夠?qū)崿F(xiàn)它的目標(biāo)，機(jī)器仍然可以符合人工智能的定義。許多當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)實際上都是基于規(guī)則的系統(tǒng)類型，在這種系統(tǒng)中，工程師可以向系統(tǒng)提供其需要的智能。

此外，機(jī)器學(xué)習(xí)是一門科學(xué)，它讓機(jī)器在沒有明確編程的情況下表現(xiàn)出智能行為。具體來說，它為系統(tǒng)提供了從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)的能力，并且在沒有工程師改變程序代碼的情況下進(jìn)行改進(jìn)。

拋開技術(shù)層面來談，你可以說人工智能是目標(biāo)，機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)這一目標(biāo)的途徑之一——讓機(jī)器自己解決問題。在許多情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到使用以前收集的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)模型。通過數(shù)據(jù)，機(jī)器可以做出經(jīng)驗驅(qū)動的預(yù)測或決策。通過不斷更新模型，機(jī)器將自主學(xué)習(xí)適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。

AI并不是天生就優(yōu)于人類

為了弄清人工智能的能力，我們需要解釋它能做什么。雖然工程師可以對人工智能進(jìn)行操作，并提供所有的智能，但機(jī)器學(xué)習(xí)在創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)時變得越來越重要。這是因為機(jī)器學(xué)習(xí)承諾在找到未知解決方案的同時，能夠減少人工工程的時間，即使是對領(lǐng)域?qū)＜襾碚f也是如此。然而，在很多情況下，工程時間只是從直接設(shè)計人工智能的時間變?yōu)樵O(shè)計一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來學(xué)習(xí)解決方案本身的時間。人類工程師仍然是不可或缺的。

乍一看，這是一個完美的解決方案：我們創(chuàng)造了一個能夠?qū)W習(xí)的人工智能，向我們展示如何學(xué)習(xí)解決一個任務(wù)，然后，它就能得出任何相關(guān)問題的解決方案，對吧？看起來，像谷歌、微軟和蘋果這樣的大公司是這么認(rèn)為的：他們利用這種直觀的期望來說服人們，他們的人工智能系統(tǒng)將解決許多客戶的問題。他們在人工智能領(lǐng)域投入巨資，并做出重大承諾。

在過去的十年中，學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)完美地解決了對象識別、語音識別、語音合成、語言翻譯、圖像創(chuàng)作和游戲玩法等方面的問題。這些算法的能力被宣傳為具有突破性的功能，確實是這樣。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，沒有深厚技術(shù)背景的人通常會認(rèn)為機(jī)器在執(zhí)行諸如此類的特殊任務(wù)方面的改進(jìn)，只需要組合不同的人工智能。這并非完全正確。

每一天，算法都是在學(xué)習(xí)如何解決新任務(wù)，并在其他方面變得更好。谷歌旗下DeepMind的AlphaGo打敗了李世石，后者是世界上最好的圍棋選手之一。了解到這一點后，一位有工程背景的客戶說，“我們現(xiàn)在有了一個通用人工智能，它已經(jīng)學(xué)會了在圍棋上超越人類——那么它肯定能優(yōu)化汽車排氣系統(tǒng)的設(shè)計。”然而，這種推理是基于這樣的假設(shè)：一旦機(jī)器學(xué)習(xí)算法被開發(fā)出來解決一個問題，同樣的算法就可以很容易地應(yīng)用于解決一個不同的問題。

但事實并非如此。

在現(xiàn)實中，上述的每一個突破都是通過高度專業(yè)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)的，這些算法是地球上那些最聰明的人花了很多年的時間開發(fā)出來的。他們的設(shè)計和調(diào)整都是為了解決他們的具體任務(wù)——只是這一個任務(wù)。

有一些基本的方法，比如深度學(xué)習(xí)，可以在不同的應(yīng)用領(lǐng)域重復(fù)應(yīng)用。然而，對于大多數(shù)應(yīng)用程序來說，需要結(jié)合不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。生成的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要根據(jù)特定應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，需要調(diào)整訓(xùn)練算法，以找到高性能的解決方案。每一步都需要一個機(jī)器學(xué)習(xí)專家（通常不止一個），輔之以軟件工程師和領(lǐng)域?qū)＜也拍芡瓿伞?/p>

它需要一支軍隊

AlphaGo是一項耗時多年的項目的成果，該項目至少有17人參與其中，其中有幾人在各自的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都處于領(lǐng)先地位。據(jù)第三方消息來源稱，AlphaGo在與Sedol的游戲中使用了1920個CPU和280個GPU。

大型人工智能公司都擁有數(shù)個世界知名的機(jī)器學(xué)習(xí)專家團(tuán)隊，并與軟件工程師進(jìn)行合作。在許多情況下，每個團(tuán)隊都專注于一個特定的應(yīng)用領(lǐng)域，目標(biāo)是研究增量方法，以改進(jìn)當(dāng)前最好的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

現(xiàn)代人工智能更像是一個軟體動物，而不是無所不能的機(jī)器，生物學(xué)為今天的人工智能提供了靈感。生物學(xué)家研究了一種機(jī)制，即動物在經(jīng)歷過一些能夠改變某種環(huán)境特定意義的事情后，會改變對特定環(huán)境的反應(yīng)方式。用一個詞來形容就是——學(xué)習(xí)。

常見的研究對象是海兔（即軟體動物或海蛞蝓）：具體來說，科學(xué)家研究的是決定神經(jīng)元如何燃燒的基因。根據(jù)他們的基因結(jié)構(gòu)，兩種海兔對相同的體驗（即數(shù)據(jù)）做出了不同的反應(yīng)。現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)的運行大致是這個水平——專家們修改了學(xué)習(xí)算法的程序代碼（類似于海兔的基因代碼），改變了它的能力和適應(yīng)各種體驗的傾向。

機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)可能更接近于無脊椎動物，比如海兔，而不是哺乳動物或人類的高級認(rèn)知能力。

在過去的兩年里，研究人員開始開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以適應(yīng)新的任務(wù)。然而，方法 論還只是剛剛起步。用一位DeepMind科學(xué)家的話說，“最近關(guān)于內(nèi)存、探索、組合表示和處理架構(gòu)的研究為我們提供了樂觀的理由。”換句話說，我們有理由相信，實現(xiàn)更廣泛的人工智能的目標(biāo)是可行的。

這里的核心信息是：你不能簡單地將原始數(shù)據(jù)倒進(jìn)通用的人工智能中，并期待有意義的東西出現(xiàn)——這種人工智能還不存在。此外，如果你提供一個堅如磐石的問題定義，機(jī)器只能學(xué)習(xí)合適的解決方案。對于一個成功的故事，你需要良好的計劃，一個數(shù)學(xué)上合理的問題陳述，足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，大量的機(jī)器學(xué)習(xí)知識和軟件開發(fā)能力。

（選自：CodeBurst編譯：網(wǎng)易智能 參與：李擎）