吴恩达深度解读AI:并非万能 媒体过分夸大

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-11-11 09:15 我要评论(0)

吴恩达深度解读AI:并非万能 媒体过分夸大

科技讯11月10日消息,据《哈佛商业评论》网站报道,吴恩达表示,近来在有关人工智能的力量上,有时候媒体的描述是很不切实际的。令人惊讶的是,尽管AI的影响范围很广,但目前投入实际应用中的AI类型仍然极其有限。近来几乎AI的所有进展都是基于一种类型,即利用某些输入数据(A)来快速产生一些简单的回应(B)。A→B技术距离科幻小说中设想的拥有感知能力的机器人还很遥远。人类智能能做的事远胜过A→B这一水平。此外,吴恩达还指出,在这个开源的世界中,稀缺的资源有数据和人才。

当许多高管问及人工智能(AI)能够胜任什么工作、将如何颠覆行业以及如何利用人工智能为企业带来变革等问题,吴恩达表示,近来在有关人工智能的力量上,有时候媒体的描述是很不切实际的。AI已对网络搜索、广告、电子商务、金融、物流、媒体等领域发挥着变革作用。作为谷歌Google Brain团队的创始领导人、斯坦福大学AI实验室的前任负责人以及百度AI团队(大约拥有1200名成员)的现任总负责人,吴恩达培养了全球许多领先的AI团队并打造了许多正由数亿人使用的AI产品。他指出,AI将变革许多行业,但依靠的不是魔法。

令人惊讶的是,尽管AI的影响范围很广,但目前投入实际应用中的AI类型仍然极其有限。近来几乎AI的所有进展都是基于一种类型,即利用某些输入数据(A)来快速产生一些简单的回应(B)。以下表格提供了一些具体例子,让我们以一种简单易懂的方式来理解监督学习。

这种输入A以获得回应B的模式将转变许多行业。 构建这种A→B软件的技术术语是“监督学习”。 A→B技术距离科幻小说中设想的拥有感知能力的机器人还很遥远。人类智能能做的事远胜过A→B这一水平。不过这些 A→B系统已迅速获得提升。目前最优秀的 A→B系统融入了一种名为深度学习或深层神经网络的技术。这一技术从人脑构造中获得了灵感启发。但这些系统仍然远远未达到科幻小说中描述的前沿水平。许多研究人员正在探索其他形式的AI,经证明其中一些形式的AI在某些有限的情况下是具有实用性的。未来也很可能会出现某种重大突破以实现更高水平的智能,但实现这一突破的途径目前仍不明朗。

当前的监督学习软件拥有一个弱点:需要大量的数据。我们需要向系统输入许多有关A和B的例子。例如,要实现图片标记功能,研发者需要提供数万张至数十万张照片(A)以及告知AI其中是否有人的标签(B)。打造一个语音识别系统则需要数万小时的音频(A)以及转录文字(B)。

本站文章信息来源于网络以及网友投稿,本站只负责对文章进行整理、排版、编辑,是出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如果您有什么意见或建议,请联系QQ28-1688-302!

人工智能实验室
相关文章相关文章
  • Android Wear又难产!然后,开发者不干了

    Android Wear又难产!然后,开发者不干了

  • 担忧机器人威胁论?DeepMind教机器人

    担忧机器人威胁论?DeepMind教机器人

  • 华为iLab发布社交VR网络承载研究成果

    华为iLab发布社交VR网络承载研究成果

  • 疑京东用户12G数据泄露 京东:源于3年前安全漏洞

    疑京东用户12G数据泄露 京东:源于3年前安全漏洞

网友点评网友点评
阅读推荐阅读推荐

科技讯11月28日消息,据英国《独立报》网站报道,如今世界对科技和创新如此关注,是因为人们渴望找到能够解决当前经济、社会和政治问题的解...

上周,科大讯飞、搜狗、百度先后召开发布会,对外公布语音识别准确率均达到「97%」。 而一如阑夕所言「一旦语音识别的准确率达到99%,那将...

想象AI的未来是很有趣的:家庭服务机器人、亚马逊的智能家庭中枢(Echo)等设备将走进每家每户,还有无人机快递和更加精准的医学诊断。这些...

中国AI产业大会12月16日举行:这里有你要的未来,人工智能 中国人工智能学会 机器人 院士 智能机器人 深度学习 AI 报名 ...