充分利用人工智能

芬兰人正在开采人工智能(AI)的巨大矿藏。终有一天,智能机器将能够像人一样思考、学习,对周遭世界作出反应。

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作为计算机科学的一个分支,人工智能在人类的指导和训练下已经能够执行一些高难度任务了。

作为计算机科学的一个分支,人工智能在人类的指导和训练下已经能够执行一些高难度任务了。未来智能机器将能够像人一样学习,像人一样行动,像人一样思考。它们将把我们从单调枯燥的工作中解放出来,让我们得以集中精力于更创造性的任务,创造更大的价值。

AI的三波浪潮

“六十年代AI的第一波浪潮要求的是编码与规则编程,让软件和算法具备解决具体问题的能力。”哈里·瓦尔波拉(Harri Valpola)介绍道。他是一位卓有建树的计算机科学家,The Curious AI公司的CEO。

“这就让如路由规划等自动化流程的创建成为可能。这些已经成为今日技术的组成部分。”他继续说道。

“今天我们讲的AI,指的是第二波,即以人监督下的机器学习为基础的AI。语言和图像识别、机器翻译、数据挖掘和其他现有的AI 应用都是建立在第二波人工智能的基础上的。”

瓦尔波拉说,第三波AI,即自主人工智能,如今正在成型过程中。目前的AI产品中尚不存在第三波技术,但是在研究实验室里,工作原型的问世已经有些时日了。

机器的智能全面超越人类,可能还需要再过几十年的时间。

“但是像‘数字同事’之类较简单的AI形式很快就将成为现实了。”瓦尔波拉言之凿凿。

解决复杂问题

“我们已经能够利用以往不可能获得的知识。”玛利亚·里托拉(Maria Ritola)说。图片: Samuli Skantsi

“这些能够从海量数据中识别出规律的AI系统,将具备解决复杂问题的能力。我们已经能够利用以往不可能获得的知识。”Iris AI公司的芬兰联合创始人兼CMO玛利亚·里托拉(Maria Ritola)说。该公司新近完成了一轮2百万欧元的筹资。这家初创公司推出了一款基于AI的科学研发助理,可帮助研究人员在不知道正确关键词的情况下搜索到相关的研究文献。

“但是AI系统的风险之一是,他们会因为人类给予它们的训练数据中所带有的偏见而学会人类的偏见,然后将这种人为偏见用在决策制定上。”她提醒道。

AI的社会影响

“另一个风险是,在AI系统的开发过程中政府参与不足。”里托拉补充道。

她说:“结果是,我们未能理解越来越聪明的机器将对社会产生的影响。其中一个需要理解和管理的领域便是与自动化有关的就业市场的巨大变化。”

芬兰人着眼大局。

“芬兰政府已经敏锐地意识到了AI将改变我们的工作和职业生涯,希望理解个人和社会将会因此受到的影响。”佩卡·阿拉 – 比埃蒂拉(Pekka Ala-Pietilä)表示。他是芬兰AI发展计划指导小组的负责人。

“芬兰拥有巨大的潜力,有望成为率先挖掘AI收益的领先国家之一。关键是要让企业能更方便地利用AI,支持公共部门根据人们生活中的重大事件构建可预测的、基于AI的数字服务。我们希望保持国家富强、企业有竞争力、公共部门高效率、社会良好运转的局面。”阿拉 – 比埃蒂拉列举道。

AI里程碑

  • 1941
    德国工程师、发明家康拉德·楚泽(Konrad Zuse)打造了世界上第一台可编程的商用计算机。
  • 1950
    英国数学家、逻辑学家艾伦·图灵(Alan Turing)设计了“图灵测试”,用来测试机器能否思考。假若你能够与它交谈却没注意到它是机器,这台机器就是智能机器。
  • 1956
    美国达特茅斯学院(Dartmouth College)的研究人员在一个研讨班上建立了一门新的学科:人工智能研究。
  • 1961
    第一台工业机器人Unimate开始在美国新泽西州通用汽车生产厂“上班”。
  • 1982
    芬兰神经网络领域的先驱者戴沃·科霍宁(Teuvo Kohonen)提出了自组织映射的概念。
  • 1986
    美国研究人员卢默哈特(Rumelhart)、辛腾(Hinton)和威廉姆斯(Williams)发表了关于MLP网络和反向传播的论文,这种新的学习流程构成了当今深度学习AI的基础。
  • 1997
    国际象棋计算机“深蓝”(Deep Blue)击败了世界最强人类棋手卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。
  • 2000
    美国麻省理工学院的学者辛西亚·布莉齐尔(Cynthia Breazeal)开发了能够识别并模仿情感的机器人,名叫“Kismet”。
  • 2009
    Google开始秘密研发无人驾驶自动车辆。
  • 2011
    IBM开发的能回答问题的AI“Watson”能理解自然语言。它与知识问答节目“Jeopardy!”的两名获胜者比赛,打败了对手。
  • 2012
    在ImageNet大赛中,深度学习技术击败了所有其他电脑视觉方法。比赛的目标是在大约120万个图像组成的巨量图像组中进行识别。
  • 2012
    芬兰机器人公司ZenRobotics开发了学会自主挑选目标的机器人,开始执行从工业废弃物中拣选有用的原材料进行回收的任务。
  • 2016
    Google开发的人工智能“AlphaGo”在围棋比赛中击败了顶尖职业棋手、18次世界冠军获得者李世石九段。围棋是一种十分复杂的游戏,对棋手有创造性的要求,对于机器而言比国际象棋难得多。

撰稿: Leena Koskenlaakso,《这就是芬兰》2018

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