人工智能的发展前景及挑战

2022-09-10

一、人工智能的定义及发展阶段

(一) 人工智能的定义

人工智能 (英文缩写为AI) 是计算机科学中的一个分支, 它试图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器, 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

(二) 人工智能的发展阶段

20世纪50年代到60年代第一次热潮:理论的革新

1950年10月, 艾伦图灵发表了一篇论文名为《计算机械和智能》, 该论文中提出的图灵测试, 其影响深远, 直到今天仍被计算机科学家乃至普罗大众所重视。以图灵测试为标志, 数学证明系统, 知识推理系统, 专家系统等里程碑式的技术和应用在研究者中掀起了第一次热潮。

20世纪80年代到90年代第二次热潮:思维的转变

在第二次AI热潮中, 语音识别是其中最具有代表性的突破性进展之一, 而这个突破依赖的是思维的转变。过去的语音识别更多的是专家系统, 而新的方法是基于数据的统计建模, 抛弃了模仿人类思维方式总结思维规则的老路, 研发过程中没有或极少语言学家的参与, 更多的是计算机科学家与数学家的合作。

2006年至今, 第三次热潮:技术的融合

从比较知名的Alpha Go到不那么知名但在2014年Image Net竞赛中第一次超越人眼的图像识别算法, 都是深度学习的产物。从根本上说, 深度学习是用数学模型对现实世界中的具体问题进行建模, 以解决该领域内相似问题的过程。但人们所不知的是, 深度学习的历史差不多和人工智能一样长, 一直默默无闻直到它等到了时代带来的机遇。

二、人工智能的应用

(一) AI运算

通过定义人类世界的相关规则来使AI达到具有智能的水平运算, 让使用者觉得它能够很快的运算和记忆。比如曾经震惊全世界的阿尔法围棋 (Alpha Go) , 其实它就是在基于人类已有的规则进行强大的运算处理, 并对海量围棋数据的深度学习来进行运算决策。

(二) AI感知

使得机器可以像人一样对要接触的世物以及环境做到听读说, 一直是智能机器人研究的大热门, 训练机器使其具有更准确的视觉、听觉、触觉等感知能力是机器仿生的一大课题和难题。生物能够通过天生的感知能力与自然界进行交互生活于其中, 人类现在要探寻这个奥秘。最近大火的智能驾驶汽车, 就是通过激光雷达等感知设备辅以人工智能算法实现的, 能够做到及时的主动探知以及必要的正确接收其它事物的反馈。最终在机器感知方面, 有些能够做到比人类还更准确。

(三) AI学习

就是让机器能够像人一样能理解, 会思考, 能听懂人说的话, 能理解人们真正的需要, 做出正确的反馈, 并自主学习构建新的知识图谱, 像人一样去表达且正确表达, 是AI学习最受关注的研究内容且拥有着巨大的应用领域。假若让人工智能也能做到这一点, 在可控的范围内让其承担不太适合人又需要人手工完成的工作, 或许是目前人工智能能带给我们的最大益处。

三、人工智能的发展前景

在生产方面, 随着我国城镇化建设的不断推进, 未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如, 通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况, 由人工智能可自动决定最合适的种植方案, 并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行, 从而在最大限度上解放农业生产力。同时, 通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据, 人工智能还可望推动资源的优化配置, 提升企业效率。在理想情况下, 企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持, 推动我国制造业转型和升级。

在生活服务方面, 人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。对金融而言, 人工智能将能协助银行建立更全面的征信和审核制度, 从全局角度监测金融系统状态, 抑制各类金融欺诈行为, 同时为贷款等金融业务提供科学依据, 为维护机构与个人的金融安全提供保障。在出行方面, 无人驾驶 (或自动驾驶) 已经取得了相当进展。

四、人工智能面临的挑战

挑战一:字词关系的处理

汉语往往通过一个词语表达一个基本概念。但是让计算机做到理解字词之间的关系很困难, 甚至理解其中的逻辑。计算机需要挖掘字词之间的关系来构建和识别可能存在的各种关系。难点在于识别比如近义词, 同义词, 甚至反语。进一步还要做同义词、反义词、近义词的关系和挖掘, 还可能跨语言, 分析简称等。

挑战二:歧义语义的理解

理解复杂的中文, 正确感知并处理歧义, 让计算机像人一样能够阅读一段文字甚至感知出作者的感情, 观点, 主旨, 文艺内涵等。现实生活中许多文字文章都需要结合上下文才能正确理解其内容含义。AI要使得计算机能够自主识别和处理词语歧义, 这当然需要更加精确的算法来解决文章字词规则构成, 并要解决上下文的“理解”之类的分析思考甚至情感等类型的难题。