你是怎么定义人工智能的?
人工智能
亿欧
吴亦
2016-11-02 23:20
[ 亿欧导读 ] 8位人工智能浪潮的旗手都是怎么定义AI的?
人工智能 图片来自“123rf.com.cn”

1、百度首席科学家吴恩达:

人工智能其实早已在我们日常生活中有了广泛的应用,不是只有科幻电影里的那些才叫人工智能。譬如最简单的数码相机的笑脸捕捉,那个就是人工智能。还有电子商务里的推荐引擎,那个也是人工智能。还有电子邮件,如果没有spam filter,估计电子邮件完全就成了垃圾信箱,这也是人工智能的功劳。这些都是让计算机变得更聪明,从而改变人类生活的例子。还有许多应用的现阶段瓶颈就是人工智能,譬如农业上的自动化收割,我要摘樱桃,怎么分辨好的和不好的?这个就是计算机视觉可以解决的问题。但是现在人工智能还有很长的路要走才能达到实现这些应用的高度。我早年花了很大的精力在解决人工智能硬件层面的架构问题,现在是时候进一步提高技术的可用性了。

2、香港科技大学教授杨强:

人工智能有很多领域,到现在为止最成功的一个领域就是机器学习,机器学习的一个基本概念就是从数据里面经常重复的现象汇总学出规律,从而把现实中简单重复烦琐的工作给替代掉。

人工智能在机器学习和深度学习方面已经有着很高的成就。此外,另外一种技术正在开始应用:强化学习。强化学习不仅仅能够学习人的行为,还能够更好的使用延迟反馈功能。而之后人们能否发明一种新的学习方法,能把大数据的模型在用于小数据身上,于是杨强提到了迁移学习。迁移学习是把深度学习和强化学习叠加在一起。

3、前微软亚研院首席研究员、现任旷视科技首席科学家孙剑:

视觉智能是人工智能的一个重要分支,目前人工智能的发展正在从感知智能向认知智能发展,而视觉是感知智能的一个重要方面。视觉理解核心问题是深度神经网络,神经网络模型目前已经从AlexNet发展到152层的ResNet,图像分类进展、人脸识别的进展、人脸识别的实际应用已经超越人眼,而无监督对抗学习和语义分割,将是视觉智能未来发展的关键。

4、新加坡南洋理工大学 电子电气工程学院副教授黄广斌:

人工智能本来是个比较广泛的概念,现在却有个狭义的发展趋势,要和人的智能和智慧比高低,这其实是个困惑和可怕的事情:1)许多事情是机器可以做的人不一定能做,也有许多事情人能做机器不一定能做;2)机器加上“可控”和“可预见”的智能本来是帮助和改善人类生活,现在一些研发的出发点或故事的卖点却是以挑战人类的智慧为目的。机器智能和人类智能/智慧是两个可以相交的函数f1和f2,但不必狭义成两个函数最终要相同或收敛到一起。

“深度学习”概念热度转折点已经到了,两年后将很少人再提深度学习术语:1)广泛意义上的“深度学习”(多层和/或多学习系统的组合)本身就是机器学习的必然,将来几乎每个人工智能机器学习系统都可以广泛说是“深度学习”;2)再提深度学习所能创造的效益有限,投资概念将跟上最后一班车;3)开源将使得深度学习不再高深莫测,但会使强者更强,弱者相对更弱;4)开源也预示着新的技术和术语在蕴酿积累,等待爆发点;5)世界科技巨头有分化,有的巨头其实很少提“深度学习”概念,却在另起炉灶;6)比传统深度学习快几万倍的芯片硬件将走入市场。

5、艾瑞观点:

人工智能(artificial intelligence):用机器去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。

狭义人工智能定义:指基于人工智能算法和技术进行研发及拓展应用的企业。

广义人工智能定义:指包括计算、数据资源、人工智能算法和计算研究、应用构建在内的产业。

6、易观观点:

人工智能(理想):理想的人工智能指的是通过技术创造“类人”的机器,使其具备人的感知能力、表达能力和思考能力。

人工智能(现实):现实的人工智能指的是技术能够训练机器掌握某项“近于人”的能力,将人从最基础最单一的繁杂事务中解放出来,作为工具提高人的生活和工作体验。

7、创新工场李开复:

感知(视觉、语音、语言)+决策(识别、推荐、预测)+反馈(生成、机器人、自动化)=人工智能。

8、搜狗ceo王小川:

人工智能是用计算机系统模仿人类的感知、推理等思维活动。人工智能分为两个流派:符号主义和联结主义。符号主义主张把智能处理的问题变成符号,是人的社会特有的东西;联结主义则提供基本思想和可能的部分神经网络运作机理。

本文作者吴亦,亿欧专栏作者;微信:flamingo92(添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注);转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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