人工智能领域的鸿沟在于何处?

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佚名
众人讨论着未来已来的时候,或许只有少数人能冷静的分析人工智能看似火热,实则早已陷入技术停滞期的现状。即使在众人看来,人工智能产品已经很厉害了,殊不知神奇的机器人还不懂推理。 提几个耳熟能详的&ldq...

众人讨论着未来已来的时候,或许只有少数人能冷静的分析人工智能看似火热,实则早已陷入技术停滞期的现状。即使在众人看来,人工智能产品已经很厉害了,殊不知神奇的机器人还不懂推理。

提几个耳熟能详的“神奇机器人”譬如:DeepMind、IBM Watson、AlphaGo。如果看英文不太懂,那么换成以下名字:深蓝象棋机器人,沃森问答机器人,阿尔法狗围棋机器人,大家是不是就能立即想起他们的辉煌战绩了呢?

众所周知,在它们出现之前,象棋玩不过电脑是件丢人的事情,在网上遇见的只是不知男女的网友,然而被少数评论家提及的人工智能瓶颈在何?

那就是无论企业还是个人,都不太会需要:会下棋的深蓝,问题回答高手沃森,和一直只会下围棋的狗。自然上述老牌世界高科企业也在花光了投资人的钱后才会幡然醒悟。

时代随来,智能尚需努力。

在人机大战前,DeepMind耗费了数年时间学习围棋。参加《危险边缘》问答的沃森,研发人员输入了数TB有关问答节目和自然语言实例的数据,来帮助它理解这一节目的问答模式。只有靠人类这样有针对性的密集“训练”,这些机器才能表现得如此出色。

而如果不建立在庞大数据和定量学习的基础之上,智能机器人还难以“开口”,更勿提仿真拟人化工作。因此在不忽略低智能时代的大前提下,智能行业的发展还是要一切从技术发展和垂直市场出发。

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