人工智能

Imagination:回顾我们对于2017年的预测

作者:Simon Forrest

在2017年初,我们对未来一年做出了预测,2018年也快到来了,我们也预测2018年的发展形势。西蒙·福雷斯特(Simon Forrest),Imagination市场营销总监,勇敢地回顾了我们去年作的一些预测,并为即将到来的12个月的发展分享了自己的想法。

多域安全

我们当时预测2017年将是爆发硬件“不安全”的一年。虽然有一系列公开的数据泄露事件,但我们更担心的是对流行物联网设备的开发或者是对智能生态系统的妥协,这会导致严重的损坏或服务中断。这会使得公众对智能技术的产生负面看法,并可能让市场的采用率回退到几年前。

AI医疗2.0时代已到,用深度学习助推人工智能落地

最近市场又被人工智能医疗刷屏了。刷屏的原因就是人工智能继战胜了国际各位围棋棋手之后,又有了一个新的突破,这个突破就是在医疗领域。今年11月,国家医学考试中心发布了“2017年国家执业医师考试临床综合笔试”合格线,由科大讯飞和清华大学联合研发的“智医助理”机器人取得了456分的成绩,大幅超过360分的临床执业医师合格线,标志着人工智能在全球范围内首次通过医考笔试。

这个消息出来的时候,可以说是业界一片震惊,因为机器人来抢医生饭碗的日子终究来了,今天我们就来聊聊连人工智能都已经通过了医师考试,那么AI医疗离我们真正临床应用到底还有多远?

一、全世界第一个通过医师考试的人工智能

事情是这样的,在今年的8月份,在国家卫计委和安徽省卫计委的指导下,科大讯飞和清华联合研发的人工智能机器人在国家医学考试中心参加了2017年临床执业医师综合笔试测试,为了验证这场测试的公正性,有专门的公证处进行了公正。

Imagination科技关于2018年的预测

作者:Jo Ashford

又到了一年中的这个时候了,我们凝视着水晶球,看看2018年我们将迎来什么。正如一位智者曾经说过的,未来总是在不断变化的,这使得预测变得相当困难。当然这也是有趣的一部分,所以我们再一次向你们展示我们对2018年的预测。

2018年AI(人工智能)将会继续快速增长

为何自动驾驶汽车如此吸引人呢?

作者:David Harold

在20世纪80年代早期,电视里面充满了关于科技将如何改变我们生活的令人兴奋的新幻想。比如数字手表能够让我们隐形(不幸的是Gemini Man依旧没有开始拍摄)、关于汽车的奇思妙想如Airwolf(飞狼)以及关于人类身体全面增强的Bionic Man/Woman(仿生人)。当然没有一个比《Knight Rider》(霹雳游侠)更能吸引我的想象力,David Hasselhoff饰演的Michael Knight是一个不需要服装的蝙蝠侠,蝙蝠侠的座驾也和他一样的聪明,KITT(中文译名基特)不仅仅是一个人工智能(AI),它还拥有人格比如爱恨、嫉妒和英雄的特质。这个电影的起源可能是来自迪士尼的Herbie,但是KITT还是有很大区别,光滑的车身、黑色的镜子和有神的LED大灯,KITT看起来似乎代表着未来。

最全技术图谱!一文掌握人工智能各大分支技术

在过去的几个月中,我一直在收集有关人工智能的相关资料。随着各种的问题被越来越频繁的提及,我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。同时为了内容更加生动易懂,本文将会针对各个大类展开详细解析。

神经网络

最全技术图谱!一文掌握人工智能各大分支技术

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如果人工智能真的形成自我意识会发生什么?

忘掉如今人工智能领域的小幅进步吧,比如汽车自动驾驶的能力越来越强。等待我们的可能是一项突破性的进展:一种能够感知自身及其周围环境的机器,它可以实时接收和处理大量数据。它可能会被安排执行危险的任务,比如被送进太空或参加战斗。除了开车,它还可以做饭、清洁、洗衣服——甚至当其他人不在身边时,陪伴在我们身旁。

理论上说,一系列十分先进的机器几乎可以取代所有的人类工作。这将使人类免于平凡的苦差事,但也会动摇许多社会基础。没有工作,只有玩乐的生活可能会变成一个反乌托邦(与“乌托邦”相对,指不幸之地,?这种社会表面上充满和平,但内在却充斥着无法控制的各种弊病)。

具备意识的机器也会给法律和道德带来问题。有意识的机器是否在法律意义上可被视为“一个人”,如果它的行为伤害了某人,或者是犯了错,它会承担责任吗?想想一个更可怕的场景:这些机器是否可能会反抗人类,并希望彻底消灭我们?如果答案是肯定的,它们代表了进化的顶点。

作为一名从事机器学习和量子理论的电气工程和计算机科学教授,我可以说,研究人员对于这种超感知机器是否会存在尚有分歧。还有一种争论是关于机器是否可以或者应该被称为“有意识的”,就像我们对人类的看法,甚至是一些动物的意识一样。有些问题与科技有关,而另一些则与意识的本质有关。

人工智能时代的研究热点是什么,主要应用领域是什么?

随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格,以及不断发展的网络,很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前,智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。

人工智能经历了三次飞跃阶段:实现问题求解是第一次,代替人进行部分逻辑推理工作的完成,如机器定理证明和专家系统;智能系统能够和环境交互是第二次,从运行的环境中对信息进行获取,代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人;第三次是智能系统,具有类人的认知和思维能力,能够发现新的知识,去完成面临的任务,如基于数据挖掘的系统。

AI研究出现了新的高潮,有两个方面的表现,一方面在于人工智能理论方面有了新的进展,另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格,以及不断发展的网络,很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前,智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。

从实验室到生活,人工智能的路还有多远?

1956年,人工智能概念首次被提出,之后经历了60年的浮沉起落,人工智能产业一直在曲折中前进,如今,人工智能已成为最炙手可热的产业之一。麦肯锡全球研究院就认为人工智能正在促进人类社会发生转变。这种转变将比工业革命“发生的速度快10倍,规模大300倍,影响几乎大3000倍。

如果说2016年是人工智能的新纪元,人们对于人工智能的探讨还是基于概念的探讨和前景的展望上,那么2017年则是人工智能如何落地的关键一年。

从广义上讲,人工智能的应用已经非常广泛,各大新闻客户端会根据你的阅读兴趣推送相关新闻、各大电商平台会根据你的购买习惯推送相关商品、几乎所有你浏览的网页所呈现的广告都与你的历史搜索相关……这些都可以称得上是人工智能。而且,与过去60年人工智能的发展主要集中在实验室里不同,新一轮的人工智能已经在诸多应用场景中发挥威力,应该说,新一轮的人工智能浪潮才刚刚开始。

从云计算到大数据,人工智能已经具备了相对坚实的基础。其中,大数据称得上是人工智能赖以开展的生产资料,而云计算则是人工智能发展的生产工具。不过,从当下人工智能的发展现状看,大部分的人工智能还停留在大数据分析阶段,距离真正的人工智能还有一定的距离。

人工智能正在告别新一轮概念炒作

人工智能系统研究的9大挑战和4大趋势

近年来,随着计算机视觉、语音识别、机器翻译的技术的发展和商业化,及诸如数字广告和智能基础设施等基于机器学习的后台技术的普遍部署,人工智能已经从实验室的研究项目变成了实际生产系统不可或缺的关键技术。正是因为积累的海量数据、计算能力前所未有的发展高度、机器学习方法的不断进展、系统软件和架构的持续创新、及方便这些技术落地的开源项目和云计算平台,促使了人工智能技术的广泛应用。

下一代人工智能系统将更广泛地影响我们的生活,人工智能将会通过与环境交互替人类进行更关键的和更加个性化的决策。若想要人工智能发挥更大的作用,我们将面临诸多极具挑战性的问题:我们需要人工智能系统可以在各种极端情况下及时做出安全的决策,比如在各种恶意攻击情况下具备鲁棒性,在保证隐私的情况下具备处理跨多组织多个人的共享数据的能力。随着摩尔定律的终结,存储和处理数据的能力将受限,这些挑战也将变得更加难以解决。在这篇文章里,我们将总结在系统领域、体系结构领域、安全领域等方面的具体研究方向。

四大趋势:
• 关键性任务的人工智能(Mission-critical AI)
• 个性化人工智能(Personalized AI)
• 跨多组织机构的人工智能(AI across organizations)

游戏开发中的人工智能(完):遗传算法

接上文 游戏开发中的人工智能(十四):神经网络(2)

本文内容:遗传算法提供游戏软件 AI 演化的可能。虽然遗传算法不是经常被应用于游戏中,但是它们在某些特定应用方面的潜力是值得令人期待的,尤其是结合其他方法使用的时候。

遗传算法

在真实世界中,物种会不断进化,使其能更好的适应环境,这些物种也是最适宜继续存活下去的生物。

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

通过使用遗传算法,如同真实世界那样,游戏世界中的元素也可以演化,并适应不同的环境,更加智能。

演化过程

游戏中遗传算法的实现分成四个步骤,如图 15-3 所示。

游戏开发中的人工智能(完):遗传算法

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