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當前位置:人工智能行業動態 → 正文

從感知到無感知的全面滲透,如何領略人工智能的“尖端智慧”?

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-11-26 18:05:22 本文摘自:億歐網

你還在忙著每天跟自己的“Siri”對話嗎?除了我們日常最為熟悉的智能語音助手之外,今時今日全球人工智能的發展,已經開始應用于解決世界上最棘手、最危險的問題。尖端AI技術和自動化技術的崛起,或許讓我們的未來,再度充滿了無數的“可能性”。

人工智能科技發展新趨勢:著眼全球“最棘手”的問題

只要你說出命令,“它”就會幫助你找到有用的信息。一直以來對于AI(人工智能),我們最為熟悉的,就是我們手機里的“Siri”。這個看似神通廣大的個人語音助手,實際上有著人工智能的介入——收集我們的指令信息,利用該信息進一步識別你的語音,并為我們提供個性化的結果。

生活中各種智能化電子應用,也無不隱藏著人工智能的“智慧”。隨著我們所使用的機器變得越來越智能,周圍的世界無時無刻不在發生著變化,智能手表、智能溫度調節器、智能照明……對有些人來說,人工智能和機器人技術的普及,將會對個人隱私、工作甚至人身安全構成威脅。然而隨著科技的日新月異,我們不得不承認,人工智能和自動化系統確實為人類帶來了諸多潛在好處,而且這些好處并不僅限于提高我們的生活質量——

為了對抗蚊子為人類帶來的瘧疾,來自多米尼加共和國的計算機工程師雷尼爾·馬洛爾,與來自馬來西亞的醫學博士達西·拉賈一起,針對登革熱、黃熱病、寨卡以及基孔肯雅熱等病毒,開發出一套AI算法,能夠預測疫情最有可能發生的地方;

為了解決持續不斷的槍擊和槍械犯罪問題,美國許多城市正試圖通過科技尋找解決辦法,例如開發和使用“ShotSpotter系統”。這種自動化系統可以用傳感器陣列監聽槍聲,來精確定位槍聲所在的位置,并在45秒內向相關機構發出警報;

為了解決木本灌木極易受到疾病和害蟲侵害的問題,來自烏干達坎帕拉馬凱雷大學的研究人員與植物病專家,合作開發了一套旨在打擊木薯疾病的自動化系統。當地農民只需要使用便宜的智能手機拍攝植物,系統內經過訓練的計算機視覺,就能發現造成木薯作物損害的四種主要疾病的跡象。

你所未知的人工智能應用領域,或許比人們想象中還要涉及得更深、更遠。

尖端科技也有“軟肋”:從認錯“道路牌”到錯操“手術刀”

隨著“無人駕駛”概念的普及,無人駕駛汽車可以說是萬眾期待。這位聰明的輪式智能機器人,以探測器作為“精確的眼睛”、以深度學習為基礎的人工智能作為“果斷的大腦”,無需任何人工操作也能快速移動。然而不久前卻有研究者發現,這種看似智能的汽車其實也有點“笨”——只需要將交通標示貼上任意貼紙,AI立馬就會判斷錯誤,因為它們所“看到”的,無論是“停止標志”還是“慢行標志”,都與“記憶”中的圖像不大一樣。

雖然聽起來令人匪夷所思,但就目前來說,尖端人工智能技術確實還存在著技術弱點。不久前,外媒報道了一則英國首例機器人手術失敗案例,由于機械故障和人為不遵守規范操作等原因,最終導致了手術失敗。消息一出,讓不少人意識到依賴機器可能存在的風險。

“說到AI系統的弱點,‘專一性’是個問題。比如說AlphaGo只能下圍棋,其他的棋類運動或者其他智力游戲,則需要另外設計一套系統。”華南理工大學軟件工程教授、博士生導師黃翰教授告訴記者。此外,大量AI系統不存在自我學習的功能,即只能使用當前已經學習到的知識來解決當前問題,并不能從這些失敗的歷史教訓中,訓練得到更好的解決方案。“就像AlphaGo的AI技術,依賴于設計人員對于問題的了解,但需要解決問題的‘出現規則’其實很難定義。當人類自己都面對沒有辦法解決的問題時,如何期盼設計出的AI算法能夠解決問題呢?”

無論是在馬路上,抑或在手術臺上,如果機器人不聽從“命令”,就很容易造成惡果。若想要克服弱點,黃教授表示,AI應該不僅僅只是計算機視覺技術。“以無人駕駛車為例,AI相關的計算機視覺技術可以檢測出交通標識的變化,但提示系統也可以參考其他信息來指導駕駛,例如獲取GPS實時路況,甚至查閱經過相同路段其他車輛的行為,來輔助系統決策。

關鍵字:智能

本文摘自:億歐網

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從感知到無感知的全面滲透,如何領略人工智能的“尖端智慧”?

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-11-26 18:05:22 本文摘自:億歐網

你還在忙著每天跟自己的“Siri”對話嗎?除了我們日常最為熟悉的智能語音助手之外,今時今日全球人工智能的發展,已經開始應用于解決世界上最棘手、最危險的問題。尖端AI技術和自動化技術的崛起,或許讓我們的未來,再度充滿了無數的“可能性”。

人工智能科技發展新趨勢:著眼全球“最棘手”的問題

只要你說出命令,“它”就會幫助你找到有用的信息。一直以來對于AI(人工智能),我們最為熟悉的,就是我們手機里的“Siri”。這個看似神通廣大的個人語音助手,實際上有著人工智能的介入——收集我們的指令信息,利用該信息進一步識別你的語音,并為我們提供個性化的結果。

生活中各種智能化電子應用,也無不隱藏著人工智能的“智慧”。隨著我們所使用的機器變得越來越智能,周圍的世界無時無刻不在發生著變化,智能手表、智能溫度調節器、智能照明……對有些人來說,人工智能和機器人技術的普及,將會對個人隱私、工作甚至人身安全構成威脅。然而隨著科技的日新月異,我們不得不承認,人工智能和自動化系統確實為人類帶來了諸多潛在好處,而且這些好處并不僅限于提高我們的生活質量——

為了對抗蚊子為人類帶來的瘧疾,來自多米尼加共和國的計算機工程師雷尼爾·馬洛爾,與來自馬來西亞的醫學博士達西·拉賈一起,針對登革熱、黃熱病、寨卡以及基孔肯雅熱等病毒,開發出一套AI算法,能夠預測疫情最有可能發生的地方;

為了解決持續不斷的槍擊和槍械犯罪問題,美國許多城市正試圖通過科技尋找解決辦法,例如開發和使用“ShotSpotter系統”。這種自動化系統可以用傳感器陣列監聽槍聲,來精確定位槍聲所在的位置,并在45秒內向相關機構發出警報;

為了解決木本灌木極易受到疾病和害蟲侵害的問題,來自烏干達坎帕拉馬凱雷大學的研究人員與植物病專家,合作開發了一套旨在打擊木薯疾病的自動化系統。當地農民只需要使用便宜的智能手機拍攝植物,系統內經過訓練的計算機視覺,就能發現造成木薯作物損害的四種主要疾病的跡象。

你所未知的人工智能應用領域,或許比人們想象中還要涉及得更深、更遠。

尖端科技也有“軟肋”:從認錯“道路牌”到錯操“手術刀”

隨著“無人駕駛”概念的普及,無人駕駛汽車可以說是萬眾期待。這位聰明的輪式智能機器人,以探測器作為“精確的眼睛”、以深度學習為基礎的人工智能作為“果斷的大腦”,無需任何人工操作也能快速移動。然而不久前卻有研究者發現,這種看似智能的汽車其實也有點“笨”——只需要將交通標示貼上任意貼紙,AI立馬就會判斷錯誤,因為它們所“看到”的,無論是“停止標志”還是“慢行標志”,都與“記憶”中的圖像不大一樣。

雖然聽起來令人匪夷所思,但就目前來說,尖端人工智能技術確實還存在著技術弱點。不久前,外媒報道了一則英國首例機器人手術失敗案例,由于機械故障和人為不遵守規范操作等原因,最終導致了手術失敗。消息一出,讓不少人意識到依賴機器可能存在的風險。

“說到AI系統的弱點,‘專一性’是個問題。比如說AlphaGo只能下圍棋,其他的棋類運動或者其他智力游戲,則需要另外設計一套系統。”華南理工大學軟件工程教授、博士生導師黃翰教授告訴記者。此外,大量AI系統不存在自我學習的功能,即只能使用當前已經學習到的知識來解決當前問題,并不能從這些失敗的歷史教訓中,訓練得到更好的解決方案。“就像AlphaGo的AI技術,依賴于設計人員對于問題的了解,但需要解決問題的‘出現規則’其實很難定義。當人類自己都面對沒有辦法解決的問題時,如何期盼設計出的AI算法能夠解決問題呢?”

無論是在馬路上,抑或在手術臺上,如果機器人不聽從“命令”,就很容易造成惡果。若想要克服弱點,黃教授表示,AI應該不僅僅只是計算機視覺技術。“以無人駕駛車為例,AI相關的計算機視覺技術可以檢測出交通標識的變化,但提示系統也可以參考其他信息來指導駕駛,例如獲取GPS實時路況,甚至查閱經過相同路段其他車輛的行為,來輔助系統決策。

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