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鸭脖官网|智能机器谈论的是什么?

本文摘要:如果大众文化能反映大众的态度,那么一个明显的事实就是人类对智能机器非常不安。

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如果大众文化能反映大众的态度,那么一个明显的事实就是人类对智能机器非常不安。比如去年开始的一系列涉及机器人和机器的电影,其中人类的地位变得岌岌可危。类似的情况经常出现在很多打着“经济学”旗号的畅销书中。不管这些书紧紧依附在什么角度,这些书的最终归宿往往是机器而不是人类。

但是,在麻省理工学院斯隆和许多美国企业家的对话中,发现这些企业家并不狂热于所谓的机器取代人类的主动性(或未来)。对他们来说,企业的发展必须利用人类的员工,尤其是知识工人和机器的合作。

但现在的情况是,各种公共媒体充斥着机器将取代人类的不切实际的想象,完全或明显没有媒体围绕着一个目前最迫切需要解决的问题:哪些领域或职业不会借助技术得到极大的强化。为了解决这个问题,麻省理工斯隆明确提出了一个非常简单的分析框架,将现有的人工智能、认知科学等技术分为两个维度来思考——,找出现有技术可以做和不可以做的领域(如下右图所示)。同时,为了更容易探索,这个分析框架不会把所有的智能技术和机器都称为“智能机器”,从而思考机器智能所面临的困难和挑战,以及创新者接下来必须希望的方向。当我们谈论智能机器时,我们在谈论什么?围绕这幅图,我们首先想到所谓“智力”的四个阶段。

总体来说,机器智能水平大大提高。过去,计算机可以处理高度结构化的数据,但现在,计算机对不同的数据类型具有良好的兼容性甚至“适应性”。第一阶段:人类的反对几十年来,人类对计算机智能的依恋一直基于计算机可以辅助人类决策的假设。

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因为人类在决策上天生缺乏理性和不稳定性。但是到现在为止,这个阶段还几乎建不起来。更多时候,理解包括IBM沃森在内的产品,都是为了人类工作者得到决策建议,最终人类完成了决策。

第二阶段:重复性自动化任务与前一阶段相比,这一阶段的机器可以在某些特定的场合做出“决策”。近年来,机器自动化的决策模式发展迅速,在保险销售、股票交易等领域取得了巨大的成就。但是这些领域都有一些共同的特点,比如确定的交易规则或者算法,所以人类只需要提前写好算法,然后监控算法继续执行即可。第三阶段:情境感知和自学目前,简单的理解技巧也许可以为简单的情境建立一种动态的感觉。

随着人类社会对互联网和物联网的依赖性越来越大,数据不断生成,拒绝海量数据的实时处理显得非常迫切。企业必须从这些数据中找到客户潜在的市场需求,比如大量的互联网公司,不仅包括电子商务,还包括很多内容网站,这些都不会根据用户的web习惯构成推荐机制。为了更准确地介绍内容,还必须包含用户的取向、时间等用户的不道德记录作为辅助信息。

目前理解计算的特点之一是享有自学的能力。这种自学过程大多是基于对动态数据和用户系统的不断分析。这个自学习系统对于类似股票交易的决策非常有帮助,需要大大提高决策的准确性。

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