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机器智能化不断提升 智能机器核心何在?

2018-03-30 09:40:37.0 来源:中国机器人高端智能装备产业网

中国机器人高端智能装备产业网了解到,各种公共媒体上充满了机器即将代替人类的不切实际的想象,几乎或者根本没有媒体围绕一个当下最急迫解决的问题:究竟哪些领域或职业会在技术的辅助下得到大幅增强。

 

如果流行文化能在某种程度上反映公众的态度,那么一个显而易见的事实是:人类非常恐惧智能机器。比如去年以来的一系列涉及到机器人、机器的电影,人类在其中的地位显得岌岌可危。类似的情况还出现在很多打着“经济学”名义的畅销书里,这些图书不管从什么角度切入,其最后的落脚地往往都是机器取代人类。

然而在 MIT Sloan 与美国众多企业家的对话中发现,这些企业家对于所谓机器取代人类的倡议(或者未来)并不感冒,对他们而言,企业的发展需要借助人类员工,尤其是知识型员工以及机器的通力合作。但现状是,各种公共媒体上充满了机器即将代替人类的不切实际的想象 ,几乎或者根本没有媒体围绕一个当下最急迫解决的问题:究竟哪些领域或职业会在技术的辅助下得到大幅增强。

为了解决这个难题,MIT Sloan 提出了一个简单的分析框架,将现有的人工智能、认知科学等技术分成两个维度来思考——找出现有技术可以做和不能做的领域。同时为了更便于探索,这个分析框架会把所有的智能技术、机器统称为“智能机器”,以此来思考机器智能面临的困境、挑战以及创新者接下来需要努力的方向。

当我们在谈论智能机器时,我们在谈论什么?

机器智能的四个阶段

总体上看,机器人品牌的水准正在不断提升,过去,计算机可能**高度结构化的数据,而现在,计算机对不同数据类型都有很好的兼容甚至“适应”能力。

阶段1:人类支持

数十年来,人类对于计算机智能的追求都建立在一个假设之上:计算机可以辅助人类决策。因为人类在决策方面天然缺乏理性、不稳定。但到目前为止,这个阶段还无法完全实现,更多时候,包括 IBM Wats** <*pan style="font-family:宋体">在内的认知产品,都是为人类工作者**决策建议,最终由人类完成决策。

阶段2:重复性的自动化任务

较上一阶段而言,这个阶段的机器可以在某些特定场合做出“决策”。机器自动化的决策方式最近几年发展迅速,并在某些领域,如保险销售与股票交易方面取得很不错的成绩。但这些领域都有一些共同的特点,比如确定的交易规则或算法,所以人类只需要提前写好算法,然后监控算法执行就可以了。

阶段3:情景感知和学习

目前复杂的认知技术能在某种程度实现对于复杂情景的实时感知。随着人类社会对于互联网、物联网的依赖性增强,数据也在源源不断地产生,海量数据的实时**要求变得非常急迫,企业需要从这些数据中发现客户的潜在需求,比如大量机器人采购公司,不仅包括电商,甚至很多内容网站,也会根据用户的浏览习惯来形成推荐机制,为了更精确地推荐内容,还需要包括用户位置、时间以及用户其他行为记录作为辅助信息。

目前认知计算的一个特点就是其拥有学习的能力。这种学习过程绝大多数是利用对实时数据、用户反馈的持续分析。这种可学习的系统对于类似股票交易的决策非常有帮助,能够不断提升决策的准确度。

阶段4:自我意识

截止到现在,中国机器人高端智能装备产业网发现拥有自我意识的机器有且仅存在于科幻小说中。如果计算机具有自我意识,计算机需要像人类或超越人类智能水准,才能够应对纷繁复杂的现实生活环境。即便是最乐观的专家也认为,出现能够具有自我意识的机器,至少还需要 30 40 年。

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