如果早在20世纪50年代这些定律就已经被制定出来,为何我们还如此惧怕机器人呢?是什么促使埃隆·马斯克(Elon Musk)甚至斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)将AI视为人类“最大的生存威胁”?长话短说,这是因为阿西莫夫的三大定律不起作用。
人工智能的核心是知识表示、不确定性推理这些,因为人类智慧的源泉在哪?在知识、经验、推理能力,这是人类理性的根本。大数据、互联网和强大的计算资源,这些都会支撑人工智能继续走下去,尽管有的时候还只是表面上的繁荣。张钹院士正在提倡第三代人工智能,按照目前的设想,新的技术路线应该要解决目前存在的不可理
庞大在于数据量会更大,以传感器为例,随着传感器成本下降,并被大量应用,将有更多大量的数据需要被标记;更多样指的是更丰富的数据维度。而之前,疲劳检测只是通过摄像头捕捉人脸。将来,更多维度的数据将被收集,不单单是2D的图象、声音,3D的激光雷达以及心跳数据等也将被纳入到采标的范围内。
智能企业若按技术发展阶段划分,可以分为运算智能(计算+判断)、感知智能(能说会看会认)、认知智能(理解+思考)三个阶段;若按出身则可以分为原生型和转基因型。
2018年,未来学博士伊恩·皮尔逊在一篇博客文章中提出了人类终将长生不老的理论。皮尔逊指出,这不是通过人类的自身躯体实现的,而是通过把大脑与人形机器人结合实现的。
开源算法唯一好处在于人人都可获得,门槛非常低。所以大量公司从网上下载了开源算法,然后以其为核心研发出一套AI应用,再披上华丽的面纱,唬的普通用户奉若神明。这也在突然间中国出现了如此多的人工智能公司的原因之一吧。
如今,现实中使用的人工耳蜗,就是脑机接口的一个现实例子。人工耳蜗是一种电子装置,由体外言语处理器将声音转换为一定编码形式的电信号,通过植入体内的电极系统直接兴奋听神经来恢复、提高及重建聋人的听觉功能。
从根本上来说,AI 是一个技术领域。它的最终目标是赋予机器以智能。但是由于人类的智能与这个领域有如此紧密的关联,因此拥有神经科学和认知科学的背景和合作者非常有帮助......致力于开发能够使计算机和机器人会看、会思考的智能算法。在本次采访中,她谈到了计算机视觉和神经科学,以及如何增加这一领域的多
软硬结合最早可以追溯到图灵奖获得者艾伦·凯伊(Alan Curtis Kay)的观点,但是产业界中真正跟进的企业只有苹果,苹果创始人乔布斯非常推崇软硬件结合。人工智能要推动大规模的应用落地一定要从软件到硬件,真正去提升人工智能计算的效率。在人工智能时代,软硬件结合将更为紧密。
“很多技术都是为了进行预测。”艾伦说,“但从来没有返回过‘我不知道’或者‘我没有发现任何东西’这样的结论,因为它们设计过程中就没有考虑这种情况。”
在今天,很多的知识可以上网查到。在未来,可能有更多的知识机器会帮你查到。所以爱因斯坦的这句话在当前和未来更值得我们深思。我们知道,人工智能就是通过机器进行深度学习来工作,而这种学习过程就是大量地识别和记忆已有的知识积累。这样的话,它可以替代甚至超越那些通过死记硬背、大量做题而掌握知识的人脑
汽车是继PC、手机之后的第三个计算终端。AIoT重要,但不足够重要,万物智能是边缘智能,摩尔定律的延续需要有一个主流计算终端疯狂吃算力、吃带宽、吃存储,那就是汽车。汽车,或者广义上的交通运输工具,是这些年IT业上游科技革命略显疲态之后的一剂强心针,是未来计算的主场景,是能源与通信的新一代要素组合,是下一轮