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查看: 17409 | 回复: 1188   主题: 【有奖活动】最迫切的与最可能的,人工智能讨论火热进行中~        下一篇 
    本主题由 Administrator 于 2017-3-29 12:42:21 移动
accident
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-1 8:24:27 | [全部帖] [楼主帖] 441  楼

人工智能会取得很大的发展但是不会超越人类,最多是无限接近人类的智慧。

如今最需要的是研发一批机器人去做一些重复的需要大量计算的工作,省下人力资源去研究去改善机器人现存的不足。



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欢乐的小猪
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-1 13:51:51 | [全部帖] [楼主帖] 442  楼

哈哈今天收到私信第一反映觉得是不是骗人的(*◑㉨◑)☞☜(◐㉨◐*)



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demos
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-1 13:59:33 | [全部帖] [楼主帖] 443  楼

哈哈今天收到私信第一反映觉得是不是骗人的(*◑㉨◑)☞☜(◐㉨◐*)

博客园的吗,表示同感



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huang.wang
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-1 14:19:35 | [全部帖] [楼主帖] 444  楼

哈哈今天收到私信第一反映觉得是不是骗人的(*◑㉨◑)☞☜(◐㉨◐*)
博客园的吗,表示同感
哈哈今天收到私信第一反映觉得是不是骗人的(*◑㉨◑)☞☜(◐㉨◐*)

哪有!我明明很真诚的


我超级酷,但是如果你回复我的话我可以不酷那么一小会儿。


——来自logo.png


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vuvu
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-5 19:59:13 | [全部帖] [楼主帖] 445  楼

预测一百年之后人工智能将取代人类



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Yester
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-6 7:07:43 | [全部帖] [楼主帖] 446  楼

1 应该能超过,人工智能发展进程太快,前途不可限量

2 近期应该主要还是试错阶段,研发些什么无人汽车、功能单一的机器人等

3 在某个时间应该会有一个质的飞跃,直接从低智能到高智能,期待#



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快来是我
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-6 14:44:25 | [全部帖] [楼主帖] 447  楼

感谢博客园联动小北的邀请,我简单谈一下自己的看法,可能会有点跑题。

我认为人工智能的技术再怎么发达,机器人归根结底也只是个机器,不可能超越人类。

试想一千年前的人类能想象到高铁、飞机这种交通工具的存在吗?然而这些但现在已经很普及了。

以小观大,我认为人工智能的发展将会适应人类的发展同时终将为人类所用。




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人工智障
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-10 19:45:56 | [全部帖] [楼主帖] 448  楼

看了《机壳特攻队》对未来有丢丢担心,未来人工智能会和人类融合在一起吗?!这是另一种类型的取代吧



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LUAN
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-11 17:25:47 | [全部帖] [楼主帖] 449  楼

1.你认为人工智能能超越人类大脑吗?


超不超越这个是一个伪命题,当谷歌AlphaGo在围棋界战胜人类以前以为机器无法超越的领域后,人类智能的尊严又一次被挑战,诸如百度大脑的视觉识别能力和IBM的沃森的百科知识回答能力都开始全面超越人类。。。虽然人类大脑的学习能力是目前计算机无法超越的,创造性思维也是人类引以为傲的资本。但是目前科技发展很快,只要掌握了人类学习思考的一般规律,机器思维一定会像指数爆炸性的提升,更何况机器处理器的运算速度是生物大脑无法企及的,未来全面超越人脑并不是不可能的事情,强AI就是人造的神,我们现在做的AI工作就是造神运动。




2.你认为人工智能近期最有可能实现的是什么?


数据挖掘、指纹识别、识图搜图、语音助手、无人驾驶、语音翻译、视觉处理、排名、预测、医疗辅助。。。

这些空洞概念已经说烂了,不多说了。


说说一些技术启发:


人机交互的关键是自然语言理解,而中文分词后的上下文理解越来越重要。

NLP统计语言模型,用统计语言模型表征自然语言这种上下文相关的特性,通过词频辅助标记出对话的重点和主题也是大方向。

学习与训练模型的语料库的丰富,让一些大概率同时出现的词语关联,通过关联度(权值)的提升,进行机器学习。可以先在数据库中以词条作为一种知识单元,运用数据关联的机制,让不同词条之间形成知识网络,通过语料训练来反复激活一组组关联的知识网进行强化和巩固,当训练成熟后人机问答,先激活这个知识网络,而后得到关联的知识数据,再可以通过格式化的句式组合,把相应的回答反馈给用户。这样的效果比传统的数据化的一对一QA,更智能化,并且是可学习的。

比如“红色”是一个知识单元,在构建这个单元的数据结构就需要预留一个可保存可扩展的关联项(可以是保存其他知识单元数据指针或其他知识单元的ID),比如通过词频标记或语料学习,“红色”可以对应“热情”、“革命”、“鲜血”等等关联词语,把词频率高的储存在知识单元的关联项数据段里,当以后出现“红色”的时候,整个知识网络中与“红色”相关的单元也会活跃,这种结构和人脑的运行原理是一样的,如稍加利用这种关联结构,将会对AI智能起到显著性成果。概率处理和知识关联是机器思维提升的突破口




3.你认为人工智能近期最迫切需要实现的是什么? 


个人的几点建议:


1、个性化定制智能服务:

创造友好的社交机器人,帮助家庭管理他们每天的日常活动,以及方便与外部世界的连接,这个大多数开发AI的公司都或多或少的做到了,而带有情感反馈的交互,提供一种可以为用户量身定制的个性化智能服务的就比较少,定制情感,特殊记忆、癖好、故事等针对性强的用户体验,满足各个年龄层次的需求,无论是精神需求还是生理需求,这些个性化定制的前景很广阔,软硬件都需要跟进配合。



2、智能终端的配置提升与个体自主学习:

现在市面上的终端智能设备,无论是教学、娱乐机器人,都需要通过互联网处理人机交互的内容,比方说语音识别、语义处理、图像识别等都需要服务器支持后回传结果,这也造成了一种联网依赖,或者说智能核心在服务器那里,用户手里的却只是一个假AI,是一个动作执行器,当在没有联网环境的地方就是一个废物了。同时过多的联网也会给服务器带来过多的压力,不适应信息的即时处理。还有更重要的一点,这样的AI始终是一个伪AI,和服务器沟通的是JSON 数据文本,这种数据本身是无智能的无个性的,无法学习的,是一种依赖更是一种束缚。所以说提升本地化的、独立性的软硬件智能非常重要。人之所以神奇,因为我们的记忆是不同的,我们独立自主学习,通过自己的大脑思考做出个性的反应。如果我们的思想统一了,如果记忆统一了,或者人的一切听命与神的旨意,我们的智慧就不存在了。同样如果把智慧的处理都放到服务器上,与它联网的所有智能终端都是一个个傀儡,毫无个体智慧可言,更无法本地自主学习知识!这个是目前商业运用的交互机器人的通病!



该贴被LUAN编辑于2017-4-11 17:29:07


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a_way
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发表于: IP:您无权察看 2017-4-12 12:52:14 | [全部帖] [楼主帖] 450  楼

搭乘一下末班车

1、我不认为人工智能能超越人类。人工智能未来的静步是不可预估的,但是再精密的算法也只能让他们按照一个模式进行工作,没有什么创造力,这一点是人与人工智能的最大区别。

2、近期会出现的机器人应该会多用在工厂对机械的精密度高的人工劳动做一个替代。

3、希望会出现像电影里的机械强化人类的科技,太帅了



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