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人工智能:它是什么?它的用途?应用示例.....

2022-01-13 09:05 性质:原创 作者:DDing 来源:中国叉车网-中叉网
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在没有任何先知先觉的前提下,让我们看看什么是人工智能(AI),它的历史、过去和现在在集体想象中是如何存在的?此外,我们将看到人工智能如何在一个单一的定义...

在没有任何先知先觉的前提下,让我们看看什么是人工智能(AI),它的历史、过去和现在在集体想象中是如何存在的?此外,我们将看到人工智能如何在一个单一的定义中汇集了彼此完全不同的方法,它的功能层次是什么?而且,目前在各个应用领域中使用的人工智能的主要技术是什么,这也是它的特点。

人工智能一直远不止是一门技术,它是一门融合了多门科学贡献的学科,其与人类智能的类比所产生的魅力令人无法抗拒。一方面,一个人本能地被其潜力以积极的方式拖累,但不利的一面是人工智能可以取代人类这一事实引起的恐惧,特别是在就业方面,这使得目前人类从事的那些任务变得过时了。

这种能够同时投射光和影的未来愿景必须在人工智能完全朝着投机方向发展之前得到规范,这与我们社会的福祉和发展几乎不相吻合,而最终总是加剧这些不平衡。在我们这个时代更常见的是,想想Covid-19 大流行的后果。

人工智能代表了一些有用的、必要的、已经广泛使用的、同时仍有待发现和应用的东西,以及案例的所有优点和缺点,这些都源于我们决定实施其技术的方式。。考虑人工智能的时机不能再推迟了。有必要关注它的发展,认识到它在创新中日益增长的作用已经在帮助改变我们永远的交流、工作和生活的方式。

什么是人工智能?

“AI”一词最早出现在1955 年,最引人注目的是当年8 月31 日,当时美国约翰·麦卡锡和其他一些著名的计算机先驱向洛克菲勒基金会提交了一份拨款申请,用于“在达茅斯进行一项夏季研究的拟议项目人工智能”。

在当时,13,500 美元无疑是一个可观的数额。并且,这只是一项持续研究的第一步。直到今天,人们花费了数十亿美元,人工智能在许多方面仍然被认为是一种新兴技术,永远注定要追求这种计算能力能够运行几十年前在许多情况下编写的一系列算法。

正如可以预料的那样,有无数的定义和分类试图解释什么是人工智能,部分原因是它非常受欢迎,部分原因是多学科方法,在综合的背景下,倾向于使人工智能的观点占上风视图或它发现最大兴趣的方面。因此,任何对全知定义的尝试都将被视为失败的事业。

为了采用一个完整且最近发布的定义,我们从欧盟委员会开展的工作中获得启示,该委员会于2018 年任命了一个独立研究小组,该小组确定了定义人工智能的一些基本点:

•这些由人类以软件(也可能是硬件)形式设计的系统在物理或数字维度上起作用,并且在给定复杂目标的情况下,通过获取结构化数据来感知其环境,属于人工智能或不是,解释它们并推理知识或处理从中获得的信息,决定为实现给定目标而采取的最佳行动

•人工智能系统可以使用逻辑规则或学习数值模型,还可以通过分析其先前行为对环境的影响来调整其行为。

•作为一门科学学科,人工智能包含多种方法和技术,例如机器学习(其中深度学习和强化学习是具体示例)、机械推理(包括规划、编程、知识表示和推理、研究和优化)和机器人技术(包括控制、感知、传感器和执行器,以及将所有其他技术集成到网络物理系统中)

虽然严谨,但不可否认的是,像刚刚描述的这样的科学衍生文本起初可能在形式上有点扭曲,但在实质上,它将人工智能表达为一组极其多样化的技术系统,能够独立行动以满足具体目标。

现在让我们退后一步,试图了解对人工智能的所有兴趣从何而来,从它的诞生和它的感知传播开始,甚至在技术之前。

作为一门科学学科,“人工智能”包括不同的方法和技术,例如“机器学习”——或机器学习——深度学习和强化学习是具体的例子。

作为一门科学学科,“人工智能”包括不同的方法和技术,例如“机器学习” ——或机器学习——深度学习和强化学习是具体的例子。

它是如何诞生的:人工智能的历史

人工智能与人类智能和机器人技术的频繁关联,创造了一种远远超出其技术表现和具体应用的现象,影响着各个层面的集体想象。

早在作为实用技术出现之前,从1950 年代开始,人工智能实际上是叙事和文学辩论的主角,媒体不断出现。除此之外,她作为女主角在数百万观众面前的无数电影经历证明了这一点。

人工智能本身就是一种无形的东西,需要通过物理表现来表示。这可以解释人工智能与机器之间的频繁关联,特别是人形机器人或由神秘而迷人的合成意识驱动的自动机。

人与机器之间的关系在我们的历史中是不变的。公元前三世纪,希腊科学家和作家拜占庭的菲洛发明了菲隆的自动仆人,这是一个人形机器人,通过当时极其复杂的机制,将酒倒入杯中。

它通过管子和弹簧工作,完全不知道电子和计算是什么,但它已经服务于实际用途。哲学紧随其后,开始质疑人造生命的可能性。

在17 世纪,托马斯霍布斯的《利维坦》设想了人类生命与机器的人工生命之间的类比,将器官与能够使自动机运动的设备进行了比较。在18 世纪,朱利安-奥夫雷-德-拉梅特里的文章家庭机器人将人定义为一种机制,只是比其他机制更复杂,其灵魂由身体本身决定,也是一种复杂性可以解释的机制随着科学研究的进步。

正是这种将人类智能同化为人工智能的愿景,具有在机器中复制人脑机制的可能性,例如,受到控制论和科幻小说图像的启发。这场辩论至今仍伴随着一系列启发性的灵感。

在艺术和文化方面,人工智能与科幻小说类型之间的关系一直非常密切,无论是在文学作品中,还是在经常改编菲利普K 迪克或艾萨克阿西莫夫等作家的剧本的电影中,他们都启发了标志性的我,机器人,由他职业生涯中最好的威尔史密斯之一扮演。

受人工智能启发的电影现在数以百计,具有里程碑意义,例如《大都会》(1927 年)、2001 年。《太空漫游》(1968 年)、《创》(1982 年)、《银翼杀手》(1982 年)、《终结者》(1984 年)、《黑客帝国》(1999 年)、 AI 人工智能 (2001)、少数派报告 (2002)、Her (2013) 和令人惊讶的 Ex Machina (2015)。

从技术的角度来看,人工智能的最初愿望可以在 19 世纪找到,当时英国数学家阿达-拉芙蕾丝开始研究查尔斯-巴贝奇的可编程机器。没有什么可以与我们现在所理解的计算机相媲美,而是旨在处理写在穿孔卡片上的算法的机械设备,读取为可执行指令。

巴贝奇本人透露了“[……]在机器程序的工作中,旨在计算伯努利数,洛夫莱斯还设法识别出我犯的一个非常严重的错误”。仅仅一百年后,也就是1953 年,当阿达-拉芙蕾丝关于巴贝奇分析引擎的笔记发表时,这一陈述的含义才得到证实和更加清晰,其中描述了计算伯努利数的算法,它仍然被认为是历史上第一个计算机程序。

Alan Turing(阿兰-图灵)被认为是计算机科学和人工智能之父,也是 1950 年发表在 Mind 上的同名测试的作者,该测试基于人类与计算机之间的对话。

因为这个算法,Lovelace,也被称为拜伦勋爵的女儿,被公认为计算机史上第一位程序员。而且它不是流派规范,以前没有人写过类似的东西。

同样引人入胜的是“模仿游戏”的故事,能够激发同名电影,获得八项奥斯卡奖提名,本尼迪克特康伯巴奇解释了数学家艾伦图灵,致力于解密纳粹用来生成他们的恶魔机器之谜秘密消息。为了完成这一惊人的壮举,图灵使用了一些机器,这些机器是他本人早在1936 年就设计的,在演变成我们现在所认为的计算机之前,这些机器会以他的名字命名。

图灵被许多人认为是计算机科学和人工智能之父,同时也是1950 年在Mind 上发表的基于人与计算机之间对话的同名测试的作者。当人无法成功地确定他的对话者是人还是计算机时,根据图灵的说法,我们就在一台具有智能行为的机器面前。

由于非常不幸的私人生活,拉夫莱斯和图灵联合起来,使两人都在年轻时就死亡,他们是计算机路径的主要发起者之一,在 20 世纪下半叶,人工智能将成为我们今天还是明白的。。

我们今天仍然理解的人工智能的进化路径在 1943 年奠定了基础,当时麦库洛赫和 皮特斯认为神经元的功能能够再现我们甚至在计算机中发现的一阶逻辑(AND 和 OR)的基本元素,甚至建立人工神经元模型的理论。

1949 年,当唐纳德·赫布发现神经元如何通过相互放电进行交流时,人们注意到了计算机和人脑之间的相似之处,学习和记忆由此产生。人和机器从未如此接近。

1958 年,我们见证了AI 历史上的另一个里程碑,当时弗兰克-罗森布拉特提出了感知器,实际上是神经网络的第一个示例,其输出是通过输入的加权生成的。

很快,包括马文·明斯基在内的其他研究人员的批评和进化建议的主题,感知器最重要的优点是激发和激发对真正神经网络的研究,以及产生强大的媒体回声,能够吸引全球对人工智能的兴趣。

当时的报纸惊呼起来,暗示着感知者有朝一日能说、看、写,到现在还很正常,甚至可以复制并完全意识到自己的行为。它运行得有点过头了,但对人工智能产生的期望是开始将必要的资金转移到它的账户的基础,以发展到下一个发展阶段。

1958 年对于编程语言来说也是人工智能的神奇之年,这对于开发应用程序至关重要。前面提到的John McCarthy 编写了Lisp,这是一种采用逻辑方法的AI 编程标准。次年轮到机器学习,由Arthur Samuel在与跳棋游戏的自动学习有关的出版物中提出。第一次有人谈论为算法提供数据,因此它可以学习并自动执行精确的操作。

自50 年代以来,出现了交替命运的阶段,定义了人工智能的夏季和冬季,因为随着重大发现的出现,计算限制导致了减速和幻想破灭,这项技术还没有准备好体现人类数学的天才。算法。

特别是,发生这种情况是因为人们的期望通常集中在能够模仿和复制人类智能的人工智能的发展上。我们将看到这个目标对资源的要求仍然非常高,而且远非最终的解决方案,在回忆起1969 年Shakey是如何建造的之前,我们将看到第一个能够独立移动的机器人,这要归功于Lisp 程序,尽管它可以执行微不足道的操作IT综合体,国内运营。

那是浪漫的70 年代的黎明,当时Robert Kowalski、Marten Van Emdem 和Alain Colmerauer(实施它)创建了Prolog(法语PROgrammation en LOGique 的缩写)一种新的AI编程语言,采用逻辑方法,能够提供计算机研究得到了相当大的推动,让人产生一种幻觉,即一个能够模仿人类推理的人工智能系统即将到来,一个新的时代终于来临了。

尽管今天仍在使用许多算法的承诺和编写,但事情与预期不同,导致幻想破灭,导致漫长的冬天,至少持续到2000 年代初,当时计算系统的发展开始使这些直觉成为可能五十年前注定要保持这样的状态。其余的是最近的历史。

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