主要观点总结
本文回顾了人工智能的发展历史,介绍了早期的人工智能、第一波浪潮的人工智能、第二波浪潮的人工智能以及第三波浪潮的人工智能的特点和区别。文章还讨论了深度学习的历史以及人工智能商业时代所需要的资源和挑战。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能的发展历史
从古希腊传说到现代应用,人工智能经历了多个阶段,包括早期发展、第一波浪潮、第二波浪潮和第三波浪潮的不同阶段。
关键观点2: 早期的人工智能
早期的人工智能主要解决可以用一系列数学规则所描述的问题,但面临理解现实世界的挑战。
关键观点3: 第一波浪潮的人工智能
基于人类专家知识的规则输入和逻辑推理,第一波人工智能可用于日程安排、棋类游戏等具体任务,但对现实世界的认知存在短板。
关键观点4: 第二波浪潮的人工智能
第二波人工智能主要运用统计学习方法处理识别问题,如语音识别、人脸识别等,但在个体精度上有所欠缺。
关键观点5: 第三波浪潮的人工智能
第三波人工智能追求语境适应系统,具备初步的认知能力,能够解释为何做出某种判断,但技术实现和成本方面仍有大量挑战需要克服。
关键观点6: 深度学习的历史
深度学习经历了漫长而丰富的历史,从人工神经网络到现代深度学习技术体系的确立,大数据和廉价计算能力推动了其发展。
关键观点7: 人工智能商业时代的挑战
企业需要重视数据作为防御堡垒的重要性,并寻找顶尖的人工智能团队和人才来量身定制商业环境和数据。同时,要认识到人工智能对一部分人力工种的潜在威胁。
文章预览
撰 文 | 黑爪 人类自古就在梦想,要制造出会思考的机器。这个愿望至少可以追溯到古希腊时代,传说中的皮格马利翁、代达洛斯、赫菲斯托斯都被赋予了传奇发明家的形象,经他们之手而诞生的葛拉蒂雅、塔罗斯、潘多拉,也许便是出现在人类叙述中最早的人工智能。 今天,人工智能已经真实地活跃在众多的应用和研究领域。但它不是魔术,也不创造奇迹。让我们透过喧嚣,回顾一下人工智能的前世今生,借此看清它究竟是什么,现在能作什么,未来能作什么。 早期的人工智能,迅捷地攻占了一些对人类大脑而言相对困难,而对计算机来说则显得直截了当的问题,换句话说,那些可以用一系列数学规则所描述的问题。 但人工智能所面临的真正挑战却恰恰相反。我们希望它能替代我们的,有更多的是人类很容易执行,却非常难以用规则来
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