大家都在聊的人工智慧,究竟是什麼?
人工智慧作為當下科技領域最熱門的技術之一,吸引了眾多行內和行外人士的關注。2020年人工智慧的熱度依然只增不減。該技術已成為活躍在科技領域的核心力量,融入社會的方方面面。但人工智慧究竟是什麼,可能並不是每個人都能講清楚。今天就來和大家聊聊人工智慧是什麼,會給大家的生活帶來怎樣的變化。
AI,全稱Artificial Intelligence。人工智慧,是研究讓機器完成那些讓人來做則需要智慧的科學,例如語言溝通、能夠獨立進行決策的能力等等。人工智慧從1956年被公認為電腦科學的一個分支之後,至今已經經歷了60多年的發展。
人工智慧,顧名思義是讓計算機擁有了人類的智慧,但如何來判斷這個機器是否具有智慧呢?這時候不得不提起電腦科學領域著名的圖靈測試。圖靈測試由艾倫·麥席森·圖靈發明,指測試者與被測試者(一個人和一臺機器)隔開的情況下,使用測試物件皆理解的語言去被測試者隨意提問。進行多次測試後,如果機器讓平均每個參與者做出超過30%的誤判,那麼這臺機器就透過了測試,並被認為具有人類智慧。
這就好比你玩王者榮耀匹配到一個陌生的隊友,你看對方操作不太對勁,然後你問了他一系列問題,結果你還是不知道這個隊友是真人還是機器人,這就說明這個機器人透過了圖靈測試。有人會說,有的問題機器很容易回答而人類則答不上來,難道機器還得故意裝“蠢”配合人類智力嗎?對於人工智慧技術來說,透過圖靈測試確實不是最終研究和發展目標。
那麼,人工智慧研究的目標是什麼?人工智慧目標大致可分為兩類:(1). 強人工智慧(general AI,有人簡稱為GAI或者AGI),其目的是研製出達到甚至超越人類智慧水平的機器,具有心智和意識、能根據自己的意圖開展行動。(2). 弱人工智慧(weak AI):借鑑人類的智慧行為,研製出更好的工具以減輕人類智力勞動,讓機器做事情時聰明一點。現在主流人工智慧研究的目標是弱人工智慧。
比如人臉識別,就是AI最廣泛的使用場景之一。人工智慧可提取、分析圖片影片中的面部特徵,實現精準的人臉檢測、對比搜尋,目前已廣泛應用於安防監控、照片美顏、相簿智慧分類等場景中。
今年夏天,國產網劇《隱秘的角落》刷屏,以其精良的製作和懸疑性劇情引起大範圍討論,其中對於劇集結局的討論最為熱烈,結局解析也成了網友們津津樂道的話題。在眾多解析中,程式設計師陳東澤的方法堪稱硬核:發現劇集中主人公的口型和臺詞對不上,他便透過人工智慧技術,還原了被修改的臺詞。
以AI識別劇中角色唇語,圖片來自程式設計師陳東澤
陳東澤使用了一種名為Facemash的模型,它可以獲取人物的面部表情特徵。在此基礎上,陳東澤進行了二次訓練,讓模型透過分析人物嘴唇的運動特徵來預測說話內容,從而得出演員的真實臺詞。
對產業發展和人們的日常生活來說,人工智慧究竟可以做些什麼?上至載人航天航空,下至微型機器人醫療,人工智慧可謂是無處不在。
2020年初,突如其來的新冠疫情使口罩需求量猛增,如何保證口罩又快又好地生產出來成為各大廠家關注的技術焦點。紫光雲引擎推出的品控雲,便是基於AI+雲的智慧檢測服務,針對口罩生產的應用場景,幫助廠家對口罩質量嚴控把關。在口罩生產質檢環節中,可透過AI+雲的智慧檢測服務實現自動化外觀檢測,透過AI檢測口罩正反面汙漬、焊點銜介面、尺寸、排齒、瑕疵等問題,剔除不良品。在這種緊急形勢下,人工智慧可以幫助廠家解決高強度生產下人工質檢效率、準確率波動導致的產品質量問題,從而減輕質檢工人不足帶來的產量負擔。同樣,人工智慧也可以適用於食品藥品瑕疵判斷、包裝外觀檢測、汽車零部件檢測等應用場景。
人工智慧應用於口罩生產與質檢
在疫情攻堅戰中,防控資訊收集與分析工作十分重要,全國各級部門、公司、學校、社群均透過不同形式的方式每天統計資訊收集並逐級向上彙總,帶來了大量的表格統計、彙總與錄入的重複勞動。紫光雲公司快速上線“疫情資訊統計機器人”平臺,平臺採用AI智慧文件識別技術以及OCR等相關技術,提供文件資訊關鍵內容的提取與彙總,完成各種型別表格資訊的彙總工作,大大減少了人工彙總與錄入的重複性工作。
人工智慧的誕生離不開大資料和雲端計算。物聯網產生、收集海量的資料儲存於雲平臺,再透過大資料技術對資料進行分析,人工智慧透過專門設計的演算法來理解、分析和學習資料,為人類的生產活動,生活所需提供更好的服務,而云計算為其提供高速執行的數字底座。今年3月,紫光集團旗下紫光雲公司正式釋出了自主研發的Unicloud 2.0架構——“紫鸞”平臺,覆蓋計算、儲存、網路、資料庫、安全、人工智慧六大類基礎產品,紫光雲AI開放中心(AOC)以雲上硬體資源環境為基礎,結合資源管理引擎,為企業和AI開發者提供AI中臺能力,在“新基建”成為重要議題的當下,為人工智慧在各種場景中的應用,提供更加高速的計算能力。
迄今為止,人工智慧已經歷了三次發展浪潮。1956年“人工智慧”概念被提出;20世紀80年代,Hopfield神經網路和 BT 訓練演算法被提出,解決特定領域問題的專家系統得到廣泛應用;2006 年,深度學習理論的突破帶動了人工智慧第三次浪潮的產生,同時,雲端計算、大資料等新興技術為人工智慧的發展提供了充足的算力支撐。60多年前提出的人工智慧這一概念,已逐漸深入我們的生活。隨著人工智慧技術發展日趨成熟,它將更廣泛地為人們的生產生活服務,進一步促進生產效率,為人們的生活帶來更多改變和驚喜。
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