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大白話解釋:到底什么是人工智能(AI),小學生都能看懂

人工智能
人工智能這個詞大家都很熟悉,但是真正了解的人并不多。本文從普通人的角度來解釋清楚以下人工智能的3個問題。

 現在人工智能(AI)一詞滿天飛,上到國家和地方ZF的科技創新扶持政策,下到大小公司的各種智能XXX、智慧XXX產品或解決方案,似乎不加上人工智能,就顯得沒有技術含量、不夠高端。反正人工智能一詞有點泛濫成災的意思了,前幾天還看到一家“AI燒烤店”,也沒搞懂智能在哪里。

言歸正傳,到底什么是人工智能(AI)?

一提到“人工智能”(AI),對于普通人來說,腦海里可能首先浮現的就是高科技、腦袋里裝有芯片的機器人,以及科幻電影里機器人的各種超能力,把人類踏在腳底下磨擦的場景。對于普通IT人員來說,可能想到就是各種數學算法、模型、高數公式等等,總而言之,很復雜。

既然是大白話解釋,這里我準備盡可能繞開一些專業術語,嘗試從普通人的角度來解釋清楚以下3個問題??赡鼙硎錾蠜]有那么嚴謹,但普通人看了能理解個七七八八,文章目的就達到了。

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一、人工智能到底是啥意思,想要達到什么目的?

人工智能,其實是英文“Artificial Intelligence”(AI就是它的縮寫,顯然它來自于老外)的中文翻譯,意思就是“一種人造的智能”,所以個人覺得把它翻譯成“人造智能”或許更合適,更容易理解。那么什么又是人造智能呢?其實這里的人造一詞就跟人造皮革、人造衛星的人造是一個意思,指的是由人生產出來的,而不是自然形成的,唯一不同的是,這里生產出來的產品不是皮革和衛星,是人的聰明才智(可以簡單理解成人的大腦)而已。就像宅男們的最愛——c氣娃娃,也可以說它是人造女盆友!

搞明白人工智能一詞的含義后,接下來理解其目的就簡單多了。人工智能的目的就是,科學家們希望通過人造的方式,生產一種智能出來,來代替我們完成一些需要人類用腦才能完成的工作,或者人類肉身不太好去完成的工作。比如機器人客服,就是希望通過機器人來取代客服人員,降低企業的客服成本,因為大部份的客服問題都是常見的幾類問題,只是目前的技術還不夠先進,很多時候還需要人工客服。

二、人工智能是怎么實現的?

人工智能自誕生以來,科學家們想了很多種辦法試圖去實現它,最有影響力的就是“專家系統”方案和當前在用的“機器學習”方案(注意:深度學習是機器學習的一種)。不要被這兩個專業名詞嚇到,其實很簡單,很容易理解,聽我慢慢道來。

1.專家系統方案

是科學家們早期想出來的一個實現人工智能的辦法(其實我們普通人也能想到這個辦法)。這個辦法的思路很簡單,既然想讓機器具備智能,能夠代替人處理某一方面的思考和決策問題(比如打桌球),那我們就找一堆桌球高手(即專家,比如奧沙利文、丁俊輝以及最近的顏丙濤),把他們每個人的打法、某種球型下的解法都集中在一起,寫成一個牛逼的計算機程序,這個計算機程序列舉了所有高手在不同球型下的解法和打法,一但桌面上出現某種球型,通過這個程序,機器就知道接下來怎么打,這就是所謂的專家系統。

很明顯,專家系統就是一個寫死邏輯步驟和可能性的軟件而已,還算不上嚴格意義上的智能,有比較大的局陷。還以打桌球為例,專家系統不可能窮舉所有球型和打法,一旦遇到程序中沒有的球型,就不知道該怎么打了。而且打法技術在進步,專家系統程序一旦寫成就定型了,對新技術打法沒有學習能力。這也是普通計算機軟件程序也不能認為是人工智能的原因,因為它不智能,只是程序員已定死的幾種邏輯而已。

2.機器學習方案

既然專家系統沒有學習能力,科學家們又在想,能不能搞一個具備學習能力的方法出來,就像小孩子一樣,剛生下來啥也不懂,讓他讀幾十年的書,最后變成一個聰明的小孩?這個方法就“機器學習”,一種讓機器能夠具備學習能力的一種方法。

怎么才能夠做到呢?

我們以在APP上買東西時候的智能推介(APP自動給你推薦商品)為例,APP怎么知道哪些才是你可能喜歡的商品呢?方法思路很簡單,我們先給他整一個數學公式,這個數學公式有很多參與計算的因素(比如性別、年齡、顏色喜好、職業、收入等等,反正很多種),然后每個計算因素固定一個對結果的影響權重(這個權重就像小孩競選班干部,其他小朋友投1票就算1票,但老師投1票要算10票),最后確定出這樣一個計算公式:“0.1*性別+0.2*年齡+0.3*顏色喜好+0.4*職業+0.5*收入”,然后根據每個人的情況計算出一個結果來,根據結果的不同數值范圍,我們給他推薦不同的商品。

看到這里,可能有的網友會問了,沒看出來哪里體現了“學習”能力呀?莫慌,上面的公式中,還有一個問題沒有解決,那就是那些權重系數0.1、0.2、0.3是怎么來的?你憑什么說性別的權重就是0.1?顯然不能拍腦袋,這個權重就是要通過大量的現有案例數據讓機器自動學習出來的,這也是為什么互聯網公司APP要偷窺我們隱私數據的原因。也許通過大量案例數據的學習后發現,性別的權重不應該是0.1,可能0.52更合適,那么就0.52了。而且隨著案例數據越積越多,這個權重可能更準確,最后變成了0.523421之類的。

三、人工智能當前發展到什么階段了?

老實說,人工智能當前仍然處于初級階段,還遠不具備替代人類智慧的能力,所以大家不要過于擔心自己失業的問題,離那一天還有很遠的路要走。目前人工智能只能做一些點上局限的事情,比如通過人臉識別自動認人、自動將中文翻譯英文、自動將語音轉換成文字之類的。

責任編輯:梁菲 來源: 今日頭條
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