谷歌副总裁:我们距离真正的人工智能为时尚早

  次阅读 来源:互联网(转载协议) 2016-09-29 13:08 我要评论(0)

科技讯9月29日消息,据国外媒体报道,一百多年来,人工智能一直是计算机界的终极难题,对这种极其复杂的技术,我们目前了解的只是冰山一角。目前,科技界的所有领军企业都向人工智能系统的研发投入了重金,但目前看来,我们距离真正的人工智能依旧十分遥远。

对此,国外媒体对谷歌的搜索业务高级副总裁约翰-贾南德雷亚(John Giannandrea)展开了采访。他曾担任谷歌的机器智能业务高管。

以下为访问主要内容。

目前并非人工智能时代,而是机器学习时代

约翰先阐明了一个问题,即机器智能拥有三个不同的层次:机器学习、机器智能与人工智能机器学习是我们目前所处的研发阶段。在机器学习系统中,我们可编写某种算法并输入一些信息,用来训练机器以某种方式运行。

机器学习的较高层次是,机器能够吸收所学的内容,并适应新概念。而真正的人工智能能够自学新概念并实现自我进步,就像人类那样。我们目前已攻克的问题仅仅是编写人工学习算法。而且,约翰表示,要让系统吸纳所学内容并靠依赖自身的力量来适应新环境,为时尚早。

神经网络以及数字训练场

要让机器达到最简单的智能水平,核心在于“训练”。每台机器首先得接受“训练”,才能以某种方式处理信息。例如,向机器展示一张狗的照片,要它把照片正确标记为“狗”,谷歌需要向神经网络提供成千上万张狗的照片。本质上而言,神经网络是模拟人脑的多层数字感知器。

其中每一层都拥有某些“端口”,它们就像人脑中的神经元一样,可根据携带的刺激信号与对应端口相连接。因此,研究人员会向神经网络输入成千上万张仅含有狗的图像,并查看所有图片对应的输出信息是否是“狗”。一旦出现错误,错误的信息就会被反馈到神经网络中,这样神经网络就能从错误中“学习”,并调整识别模式。谷歌已取得一些显著的进展,这可在照片管理应用Google Photos中得到体现——该应用可基于内容对照片展开分类。

用户可以在Google Photos中输入“猫”,结果就会搜出图库中所有带猫的照片。这就属于机器学习的范畴,但仍然相当有限。约翰指出,虽然这种算法能够搜出所有带猫的照片,但无法根据猫的品种来细分照片。

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