
深度学习+大数据? “人工智能”标准有待厘清
人工智能现在是一个大热的词儿,彭博信息研究公司的调查结果表明,最近两年,人工智能在很多公司的电话会议记录中出现的频率大幅上升,收购人工智能的意向也开始增多。不过,人们对人工智能的认识却莫衷一是,但凡和自动化沾边的软件、机器等,常常被放进人工智能这个大筐里。
当地时间2017年6月7日,瑞士日内瓦,在国际电信联盟(ITU)举办的“人工智能”全球峰会上,汉森机器人公司研发的类人机器人Sophia亮相。
目前人们对人工智能的认识,其实大多来自小说、电影中的艺术形象,从电影《异形》中的冷血仿真人大卫,到《星球大战》中萌感十足的机器人C—3PO。这些形象往往具有与人类相仿的外形、思维方式甚至感情,并且在力量等方面超过人类。基于这种认识,人工智能常常被等同于机器人;“阿尔法狗”则让一些人把人工智能与计算机程序画上了等号;甚至推特之前对内容进行简单的优化,也被一些人认为推特在努力“让人工智能变得更加智能”……
讨论人工智能的标准,得从计算机的诞生说起。上世纪50年代以来,“图灵测试”普遍被认为是判断机器能否称为人工智能的标准。但在很长一段时间里,人工智能仅停留在研究阶段,2006年开始的第三次人工智能热潮,将人工智能从实验室推向了实际应用,并创造出真正的价值,人工智能成为一个新的投资风口。
人工智能的核心在于三大技术汇流:一是以深度学习为核心的算法的演进;二是计算机处理能力和运算速度的提高,能高效识别文字,能听声辨图;三是互联网技术的发展,产生广泛、海量的数据。“机器”凭借卓越的计算能力、利用深度学习方法、以海量数据为素材进行训练,智能程度显著提高。就如美国佐治亚理工学院研究者查尔斯·伊斯贝尔所描述的:真正的人工智能要求计算机程序或机器展示出自我管理能力、表达情绪和创新性。因此,当前的人工智能=深度学习+大数据,这是一个最具时代精神、也最为普遍接受的认识。
人工智能并不总以机器人的形态出现,在很多情况下,它甚至是以不可视的形态存在的。苹果手机的语音助手“Siri”就是只闻其声、不见其形。相反,以机器人甚至人形机器人形态出现的机器,有许多并未达到人工智能的程度,而且,人工智能也不是超级人脑,因为它与人类大脑的工作原理存在巨大差别。
明确界定人工智能,为的是让人工智能更加有序地发展。我们既不能将人工智能泛神化,让产业失去起码的准入门槛,企业可以随便蹭“热点”,随心所欲为自己五花八门的产品贴上“人工智能”的标签;另一方面也无需将其妖魔化,至少在可见的未来,人工智能并不能凌驾于人类之上,更不会出现毁灭人类的可怕后果。在人工智能本性问题的讨论上,佐治亚理工学院交互计算教授伊恩·博戈斯特的观点或许更加接近真相:它们是人类制造的装置,运行人类编写的软件,充斥着二者的优缺点。当然,这样的观点并不能改变人工智能成为下一个技术前沿和产业风口的现实,也削弱不了其打破世界秩序的潜力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28