人工智能也被应用于促进运动损伤恢复的领域,智能康复机器人的辅助可以确保以正确的运动模式促进运动能力的恢复,使运动员的健康得到保障和关怀。并且,我们可以通过人工智能模型了解、掌控并及时调节运动员的心理状况。
AI技术本身也存在一大隐忧。当前主流的深度神经网络等技术具有的“黑箱属性”,导致AI算法存在不可解释性。这也就意味着AI技术在算法安全性上存在着不确定因素,可能会在产业应用落地中出现各种安全隐患和风险。
人的大脑中会留下气味的记忆,而AI芯片则会留下人工智能模型。然后用这个AI模型,就可以去鉴别新的气体分子。这是对机器学习这一最重要的理论的又一最好体现。
人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
近年来,DeepMind一直在研究提高智能体在游戏环境下的智能性,通常情况下,智能体在游戏中能够应对的环境越复杂,它在真实环境中的适应能力也会越强。
半个世纪以来,人工智能一直是计算追求的目标,它们就像圣杯那样,总是遥不可及。不过,还是有许多方法可以部署一定程度的人工智能,并让它们产生实际的收益。