第74章 它不是強不強的問題

　　人工智能還是人工智障？

　　這是一個問題。

　　近二十年，人工智能技術(shù)逐漸與計算機技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)進行深入融合。

　　得益于大規(guī)模并行計算、大數(shù)據(jù)、深度學習算法和人腦芯片這四大催化劑的發(fā)展，以及計算成本的降低，使得人工智能技術(shù)突飛猛進。

　　它利用計算機和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展機遇，化名為商業(yè)智能、數(shù)據(jù)分析、信息化、自動化等等，滲透到社會發(fā)展的每個角落。

　　一方面，互聯(lián)網(wǎng)的推廣為人工智能創(chuàng)造了很多落地應(yīng)用的場景，體現(xiàn)出真正的價值。

　　另一方面，計算機軟硬件的升級為人工智能提供了強大的運算力，以前在理論上才能實現(xiàn)的算法得以落地，讓人工智能在越來越多賽事上創(chuàng)造奇跡，甚至超越人類。

　　但是到了實際應(yīng)用中，人工智能被人們詬病最多的地方是：人工智能體現(xiàn)不出智能。

　　很多人對人工智能的認知都是分裂的。

　　一方面媒體不斷報道人工智能又取得了什么樣的新成果、國外各路大咖讓人們要警惕人工智能的發(fā)展、人工智能被納入我國發(fā)展規(guī)劃等各種大新聞。

　　另一方面，新聞里也總是傳出自動駕駛發(fā)生事故、家里的智能家具表現(xiàn)地像個智障一樣、資訊平臺總是傻傻地推同樣類型的新聞……

　　這些現(xiàn)象都讓人們疑惑，人工智能到底智能在哪里？

　　就比如當初的無人駕駛汽車加速撞向翻到的大貨車事件。

　　因為貨車車頂反白光，讓無人車的攝像頭產(chǎn)生致盲反應(yīng)，在沒有任何信息的情況下AI是不會有什么反應(yīng)的，甚至可能給出錯誤結(jié)論，錯認成一片坦途，一個加速懟上去。

　　而且“反光”什么的也是交通事故發(fā)生后根據(jù)事故過程推斷的，而不是AI直接得出的結(jié)論。

　　AI可不會告訴你，“我之所以撞上去，是因為大意了，沒有閃。”

　　還有交通方面的人工智能，只能準確的識別到紅綠燈，但是無法識別公交車上的廣告海報，直接把海報上的明星框了起來，認為他們闖紅燈。

　　還有某網(wǎng)站的智能識別圖片直接把黑人識別成了大猩猩，被起訴了種族歧視，還差點引發(fā)零元購行動。

　　這種圖像識別技術(shù)，它的工作原理就是將圖案變成數(shù)字編碼，再從這些數(shù)字編碼中找到特征，查找“字典”，找到對應(yīng)的解釋然后顯示出來。

　　實際上，計算機壓根不知道自己識別的到底是黑人還是大猩猩，只是“字典”告訴它這個特征很大概率對應(yīng)的是“大猩猩”這個單詞。

　　絕大部分算法在本質(zhì)上都是在玩概率的游戲，不同的只是在模型訓練時需要的信息不同，以及計算出來對應(yīng)“大猩猩”的判定方式不同。

　　當前所有被廣泛應(yīng)用的知名模型，都是通過矩陣運算訓練數(shù)據(jù)來獲得某種概率分布。

　　復(fù)雜模型的概率分布通常是高維的，這里又會引申出各種數(shù)學方法，但本質(zhì)的思想依舊是想通過概率分布來描述訓練數(shù)據(jù)的特征。

　　有了這些，就可以使用相同的概率分布去描述同類的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)所謂的“識別”或“預(yù)測”。

　　實際上，并非模型真的像人類一樣理解了什么是“大猩猩”，只是通過這種方式，模型能夠大概率得把長得像某些特定目標的圖片識別出來。

　　現(xiàn)在很多人把人工智能分為強人工智能和弱人工智能。

　　其中強人工智能就是“傳說中”的人工智能，甚至不少人追求讓計算機擁有人類的心智與意識，具有自主選擇行為。

　　但是強人工智能的研究難度較大，市面上還沒有成熟的應(yīng)用。

　　而弱人工智能更像是一個解決特定問題的工具。

　　這類問題的特點是可以通過統(tǒng)計，歸納出經(jīng)驗并形成解決方案，而這種解決問題的實現(xiàn)方法被稱為“機器學習”。

　　并且數(shù)據(jù)越精確越好，越單一越好，一旦數(shù)據(jù)出現(xiàn)模糊和復(fù)雜程度增加，那它立刻就會從弱人工智能變成人工智障。

　　例如量化交易、人臉識別和阿爾法狗都是擅長于單個方面的機器學習模型。

　　在訓練模型時，技術(shù)人員只教會阿爾法狗下圍棋的技巧，所以它只能會下圍棋。

　　如果你把一道數(shù)學題丟給它，它立刻懵逼。

　　就像現(xiàn)在的訪問團成員，他們也有點懵。

　　訪問團里大多都是技術(shù)人員，不是技術(shù)人員也仔細了解過實用科技的資料，有些技術(shù)人員的研究領(lǐng)域還跟人工智能有些交叉，多多少少都知道一些人工智能方面的知識。

　　他們可從來沒見過這么牛批的人工智能。

　　智能苿來……它不是強不強的問題，而是很特別，反正一點也不弱，目前也沒聽說像智障。

　　李偉只是說了一聲備車，沒說他們有多少人，苿來竟然就準備好了這么精確的車輛，這個公司管理AI是怎么在走廊里確定他們的人數(shù)的？

　　怎么沒有把旁邊路過的員工也算進去？

　　不過這次相關(guān)專業(yè)的人不夠多，而且這還是下次合作的議題，所以他們就沒怎么說。

　　倒是車輛行進的時候，李偉稍微介紹了一下。

　　“公司級別的輔助管理AI功能不多，但它就像機器里的潤滑劑，能充分的潤滑龐大機器的各種關(guān)節(jié)，讓機器運行的更加順暢?！?p>　　“比如我們現(xiàn)在坐的車，它們原先只是普通的園區(qū)巡邏車，我們對它進行了改裝，但是它依舊是常規(guī)的無人車，甚至是比世面上的無人車還要簡陋一些?！?p>　　“不過不要緊，它自己能力不足，我們可以加上苿來的輔助，苿來掌控了公司所有的攝像頭，所以無人車不僅可以自己識別路線，苿來還可以利用公司的攝像頭幫它提供額外的信息?！?p>　　“你們看車上的屏幕，”李偉指著車上的屏幕說道：“這邊的畫面是車輛自己拍攝到的，旁邊則是苿來提供的?！?p>　　“前邊有個拐角，有不少員工在向著這里走過來，對于車輛來說，拐角處的員工是突然出現(xiàn)的，非?？简炣囕vAI的緊急情況處理能力，一個處理不好就會發(fā)生車禍?！?p>　　“但是有個苿來的輔助，車輛早就知道有人要過來，所以能提前一步做出正確的反應(yīng)，避免車禍的發(fā)生?！?p>　　“它對公司內(nèi)部的統(tǒng)籌合作非常有幫助……”

　　一邊說著，電動車就載著他們到了研發(fā)部，而他們剛進研發(fā)部就見李未來在指揮一個“鋼鐵戰(zhàn)士”走路。

　　“你什么也別動，就當是癱瘓了，讓機器帶著你走。”

　　“可我不由自主的就走了?。±铑檰?，我沒癱瘓，但我的腿就是不聽大腦指揮，它、他有自己的想法?！?p>　　“……”