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人工智能vs传统软件vs人脑

人工智能 佰阅部落 3个月前 (07-21) 393次浏览
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最近被人工智能吸引,是因为生活中越来越多的人工智能出现,比如阿里云语音合成、微软的形色APP植物识别、一甜相机的照片变漫画、各种语音AI如小爱、siri、小娜等,探秘其背后的逻辑,就会越发的感兴趣。这也是本站学习Pytorch的真正原因,以前我靠代码实现本地博客文章的智能发布,后面我将尝试用AI解决更多现实问题。本篇概述经验漫谈,理清人工智能的边界和趋势。

0. 传统软件vs人工智能

传统软件是「if-then」的基本逻辑,人类通过自己的经验总结出一些有效的规则,然后让计算机自动的运行这些规则。传统软件永远不可能超越人类的知识边界,因为所有规则都是人类制定的。

也可以理解为传统软件基于规则,人类制定该规则;人工智能基于大量数据,然后归纳特征,输出规则,最后应用到现实场景中去。

1. 人工智能发展

以谷歌的AlphaGo masterAlphaGo zero为例,前者依赖海量历史围棋数据,而后者没有历史数据输入,从空白状态学起。
AlphaGo Zero仅拥有4个TPU,零人类经验,其自我训练的时间仅为3天,自我对弈的棋局数量为490万盘。但它以100:0的战绩击败前辈AlphaGo master

这里就是人工智能领域的核心,深度强化学习,而AlphaGo Zero进一步与树搜索的lookahead (类似一种派出侦察队预先到前面打探)机制相融合,产生了一种高效的深度强化学习新机制。这种自我对弈的过程,最终凌驾于人类经验之上,得出更高明的策略。

当前通用认可的AI历史如下:
– 20世纪50年代到60年代:非智能对话机器人
– 20世纪80年代到90年代:语音识别
– 21世纪初:深度学习+大数据

2. 人工智能的边界是什么?

这篇文章里介绍如下:
– 世界上有很多问题,只有一小部分是数学问题
– 在数学问题里,只有一小部分是有解的
– 在有解的问题中,只有一部分是理想状态的图灵机可以解决的
– 在后一部分(图灵机可解决的部分),又只有一部分是今天的计算机可以解决的
– 而 AI 可以解决的问题,又只是计算机可以解决问题的一部分。

简而言之,在一些特定的场景中,AI可以表现的很好,但是大部分场景中,AI并没有什么用。

3. 哪些工作会被人工智能替代?

满足以下特点,那么就会极易被取代:
1. 做决策所需要的信息量不大
2. 做决策的过程并不复杂,逻辑简单
3. 能独自完成,不需要协作
4. 重复性工作

这里面,有很多都是卡在第二条,也就是实现逻辑上,这部分涉及的算法知识是最多的,搞定这部分,则这个过程的AI化就基本没有阻碍了。

科学家总结出了3个人工智能很难替代的技能:
– 社交智慧(洞察力、谈判技巧、同理心…)
– 创造力(原创力、艺术审美…)
– 感知和操作能力(手指灵敏度、协调操作能力、应付复杂环境的能力…)

关于创造力,如果是旧知识的新产出,AI也是可以胜任的,比如OpenAI自助写游戏剧本,据说好评不断。原创力是比较难以替代的。

4. 如何当好吃瓜群众?

人工智能带来的变革,我们要学会拥抱这种变化,而不是逃避。要知道人工智能的基本原理,理解可能会发生很么,不可能发生什么,要清楚人工智能可以告诉你是什么,但是不能告诉你为什么。未来人工智能会像计算机一样渗透到各行各业,学会点编程知识,有助于解决生活中的一些问题。

5. 如何快速掌握并解决自己想要解决的问题?

这里推荐一种思路,查找与自己要解决的问题相近的项目,然后先深入学习,也就是模仿,然后再转移到自己要解决的问题框架里,逐个对比差异,就你更快的掌握一种知识。

6. 小结

佰阅博主最近专攻了一些深度学习的知识,想要成为数学家是不可能了,但是合理有效的使用现有数学模型还是非常容易的,搞清楚参数意义及适用范围、以及结果输出等,就可以愉快的用自己熟悉的编程知识来嵌入数学模型。在近期的图像分类训练上,基本理清了神经网络中的卷积层、池化层、安全连接层等的实际作用,学习的最大收益,还是在于学习笔记的总结,工具永远都是工具,只有用过,折腾过,才能更好的理解该领域的相关概念。

参考资料

AlphaGo Zero 为什么更厉害?

人工智能 – Artificial intelligence


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