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人工智能:用“题海战术”深度学习

发布时间:2021-06-09 10:29:09    来源:湖南日报    

  4月9日,长沙无人驾驶巴士“阿波龙”亮相。“阿波龙”车身长4.3米、宽2米,共8个座位,核载14人,采用纯电动动力。它没有方向盘、制动踏板、驱动踏板,最高时速40公里,续航里程100公里。目前,无人驾驶已经成为人工智能最具前景的应用之一。

  人工智能已经悄无声息地渗透到人类活动的方方面面。人工智能是什么?是手机里听得懂指令的智能助手,是进出车库时的车牌自动识别系统,是不需要司机的自动驾驶汽车……

  人工智能,又称AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术科学,目的在于让机器通过模拟人的思维和意识,做出类人反应,从而能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能主要的应用在机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方面。

  其实,人工智能很早就有了。18世纪,莱布尼茨发明的手摇计算器就是最早的人工智能。但人工智能的发展一直很慢,既没有理论的突破,也没有算法的突破,更没有技术与机器的突破,直到计算机的出现,情况才有了变化,计算技术与速度有了本质的提升。尤其是近10年来,随着深度神经网络与深度学习理论与算法的发明与兴起,人工智能有了实质性的突破。

  深度神经网络与深度学习是一种算法,指的是通过模拟人类神经网络的结构和功能,用大量的数据来训练与学习。最早且最具代表性的案例便是AlphaGo与人的围棋大战。

  AlphaGo通过收集大量的围棋对战数据,让人工智能对这些数据进行整理与学习。当数据表明A步骤比B步骤更容易赢,人工智能便会将A步骤所对应的算法权重提高,等消化了这些数据中常见的套路与思路后,又在对战中不断总结新经验、算法,扩充自己的数据库。简单说,AlphaGo就像是个采取“题海战术”的学生,在不断“刷题”中学习应用。

  同理,无人驾驶汽车利用采集到的上百亿个参数,进行高效地数据处理,结合高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块,利用摄像机、雷达传感器和激光传感测距仪等来感知其他车辆,实现自动导航通行。

  人工智能一般被分为3种形态:不具备意识,擅长于单方面的人工智能叫做弱人工智能,例如AlphaGo,它除了下棋什么也不会;强人工智能则指在各方面都能和人类比肩的人工智能,意识等同于人类;超级人工智能是指远远超越人类的智能。

  现阶段的人工智能都还处于弱人工智能形态,还需在理论与算法上取得更大突破,这也正是各国政府大力推进与倡导的。我国“十四五”规划纲要强调应加强原创性、引领性科技攻关,特别指出要瞄准人工智能等前沿领域。未来,人工智能领域的细分化和专业化程度将进一步提高,大规模商业化应用阶段即将到来。



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