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AI智能:人工智能能否复制人脑引争论 美媒:目前AI仍存
作者:将良哲  发布日期:2018-08-30   浏览:197

人们应用人工智能技巧(AI)的所有领域,包含无人驾驶汽车、机器人医生、超过10亿中国国民的社会信用评分系统等

“深度学习”中的“深度”指的是人工神经网络中人工神经元的层数。与其生物等效物一样,带有更多层神经元的人工神经系统也能够进行更复杂的学习。

为了懂得人工神经网络,想象一下空间中的一串相互连接的点,就像大脑中的神经元一样。调整这些点之间的连接强度,就粗略模拟了大脑学习时发生了什么。其结果是一个带有实现期看结果最佳路径的神经接线图,例如正确辨认一个图像。

报道称,今天的深度学习系统与人们的大脑不同。充其量,它们看起来就像是视网膜的外层,在这里只有很少几层神经元对图像进行初步处理。

这样一个网络不太可能完成人类大脑有能力完成的所有任务。由于这些网络并不像一个真正智能的生物那样懂得这个世界,它们很脆弱,并且轻易混杂。在某种情况下,研究职员可以通过仅仅改变一个像素来“欺骗”一个风行的图像辨认算法。

报道称,尽管存在局限性,深度学习推动了图像和语音辨认以及机器翻译领域“金标”软件的发展,并且帮助其在棋类游戏中击败了人类。这也是谷歌的定制AI芯片和AI云服务以及英伟达公司的无人驾驶汽车技巧背后的重要推动力。

AI领域最具影响力的人物之一、谷歌大脑和百度公司AI部分前负责人吴恩达说,有了深度学习,计算机应当能够完成普通人在1秒钟或是更短时间内能够完成的任何脑力工作。自然,计算机应当能够甚至比人类完成得更快。

报道称,这场辩论的另一方,是包含优步科技公司AI部分前负责人、现任纽约大学教授的加里·马库斯在内的一些研究职员。他们以为深度学习远远不足以实现人们被承诺的结果。例如,其永远不可能夺走所有白领的饭碗,或是引领我们走向一个实现完全自动化的光辉未来。

马库斯说,获得“一般智力”(要求具有思维、自主学习和构建对世界心理模型的能力)超出了当今AI的能力范畴。

马库斯说,想要令AI更进一步,“我们需要从自然中汲取灵感”。这意味着需要提出其他类型的人工神经网络,以及在某些情况下,赋予它们内在的、预定程序的知识——就像所有生物与生俱来的本能一样。

多伦多大学机器学习专业助理教授戴维·杜弗诺说,很多研究职员都赞同这一点,并且正在致力于补充深度学习系统,以克服其局限性。一个集中研究的领域正在断定如何从一个现象的一些事例中学习——而不是深度学习系统通常要求的数百万个事例。

报道称,研究职员也试图赋予AI构建对世界的心理模型的能力,婴儿甚至在他们的第一年就能完成这样的事。因此,尽管一个曾经“看”到过100万辆校车的深度学习系统可能会在第一次看到一辆颠倒的校车时无法辨认,但是,一个对于校车构成(即车轮和黄色底盘等)有着心理模型的AI系统,将能够更轻易的辨认出一辆颠倒的校车。

【延伸阅读】日本借人工智能技巧辨认早期胃癌

东京7月27日,日本研究职员借助人工智能技巧开发出一种胃癌辨认方法,能以较高的正确率发明早期胃癌。

日本理化学研究所日前发布公报先容,分辨早期胃癌与胃炎并不轻易,专科医生也未必能通过内窥镜图像作出正确判定。为此,该机构研究职员和日本国立癌症研究中心的研究职员决定利用人工智能深度学习技巧来辨认早期胃癌图像。

计算机深度学习通常需要数十万至数百万张图像用作学习数据。由于大批收集早期胃癌的高质量图像较为困难,研究职员选取了早期胃癌图像和正常图像各大约100张,并对其进行随机截取和数据扩展处理,天生了大约36万张图像。

计算机深度学习大批图像数据后,研究职员用约1万张未用于学习的图像进行测试,检验计算性能否正确诊断早期胃癌。结果发明,在判定为胃癌的病例中,正确率为93.4%;在判定为正常的病例中,正确率也达到83.6%。此外,计算机在深度学习后除能判定是否患癌外,还能指出癌变部位。

研究职员说,这项研究成果将有助于早期胃癌的发明与治疗,他们接下来将研究如何进一步进步计算机辨认的正确率。

【延伸阅读】人工智能技巧可通过眼球运动判定性格

北京7月30日, 人们常说眼睛是心灵的窗户。一个国际研究团队日前利用人工智能技巧,实现通过观察眼球运动来判定性格。

德国斯图加特大学、澳大利亚弗林德斯大学和南澳大利亚大学等机构的研究职员使用了最先进的机器学习算法,用来证实性格和眼球运动之间的关系。他们跟踪调查了42名受试对象在日常生活中的眼球运动情况,并随后使用调查问卷来评估这些人的性格特征。

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