AI成為人,需要這一塊"肋骨"|戴爾科技為全球用戶提供幫助
文章來自公眾號戴爾易安信解決方案
2017年,柯潔 vs. AlphaGO的
圍棋世紀大戰
徹底點燃了AI(人工智能)
在全球科技界的一把火,延燒至今
之后幾乎每一年
媒體或公司發布的科技預測
我們都能看到AI的身影
人們普遍認為
AI會對我們的生活帶來巨大變化
大到深空探測、科學研究
小到我們每個人的手機
以及手機里的應用
AI無處不在
不過,AI這把火燒了這么久
但到目前為止
很難說它給我們的生活
帶來了“真正”變化
它能畫畫,會編曲,還會寫作文
但它并不懂自己“創造”了什么
AI發展道路上
還缺少哪些關鍵步驟?
最近,科技媒體《麻省理工科技評論》發布的2021年“十大突破性技術”,也許可以告訴我們,AI在學習人類的道路上,還缺少了哪個關鍵步驟。
在這份清單里,“多技能AI”被選為了十大突破性技術之一。
多技能AI能處理多個任務——
2012年年底,人工智能科學家首次弄清了如何讓神經網絡學會 "看"。他們證明,松散地模仿人腦的軟件可以極大改善現有的計算機視覺系統。
此后,該領域已經學會了如何讓神經網絡模仿我們推理、聽覺、語言和寫作的方式。
不過,雖然人工智能在實現特定任務方面已經變得非常像人類,甚至比人類還厲害,但它仍然沒有抓住人類大腦的靈活性。
比如我們可以在一種情境中學習技能,并將其應用到另一種情境中。相比之下,雖然AlphaGo可以擊敗世界上最好的圍棋選手,但它無法將這種策略擴展到棋盤之外。換句話說,深度學習算法是拾取模式的高手,但它們無法理解和適應不斷變化的世界。
關于如何克服這個問題,研究人員有很多假設,但有一個特別的假設得到了廣泛關注——兒童通過感知和談論世界來了解世界。
當孩子們開始將詞語與景物、聲音和其他感官信息聯系起來時,他們能夠描述越來越復雜的現象和動態,分清什么是因果關系,什么只是相關性,并構建一個復雜的世界模型。然后,這個模型就能幫助他們駕馭陌生環境,并將新的知識經驗融入其中。
另一方面,人工智能系統被構建在眾多事情中,一次只能做其中一件事。
例如,計算機視覺和音頻識別算法可以感知事物,但無法使用語言來描述它們。自然語言模型可以操作文字,但文字是脫離任何感官現實的。如果將感官和語言結合起來,讓人工智能有更像人類的方式來收集和處理新的信息,它是否能最終發展出類似對世界的理解?
這些 "多模態 "系統能夠同時獲得人類智能的感官和語言 "模式",也許會產生一種更強大的人工智能,能夠更容易地適應新的情況或問題。這樣的算法就可以幫助我們解決更復雜的問題,或者被移植到機器人中,在日常生活中與我們進行交流和協作。
而關于AI能給人們生活帶來怎樣的變化,柯潔的這段話也許能給我們一些啟示,他說,“人類已經研究圍棋研究了幾千年了,然而人工智能卻告訴我們,我們甚至連其表皮都沒揭開。”
AI還沒有真正改變生活,但我們已經越來越近了。
學AI,現在還來得及嗎?
有小伙伴問了,雖然前景這么光明,但AI已經火了這么久了,現在學AI,還來得及嗎?
數據顯示,AI人才缺口依然緊缺。
去年,工信部人才交流中心發布的《人工智能產業人才發展報告(2019-2020年版)》顯示,在我國人工智能產業強勁的發展浪潮中,研究和應用人工智能技術的企業數量不斷增加,人才需求在短時間內激增,但人工智能人才儲備不足且培養機制不完善,人才供需比嚴重不平衡,預計當前我國人工智能產業內有效人才缺口達30萬,特定技術方向和崗位上供需失衡比例尤為突出。
例如機器學習和計算機視覺在現階段的人才需求在整體需求崗位中的占比分別為39.1%和33.4%,但相關技術方向的人才極度稀缺,人才供需比僅為0.23和0.09,有效供給嚴重不足。
從行業端來看,AI的發展也依然廣闊。根據IDC發布的全球人工智能支出指南預測,IDC認為未來四年全球人工智能(AI)相關支出將翻倍,從2020年的501億美元增長到2024年1100多億美元。
隨著企業組織將AI作為數字化轉型工作的一個組成部分,以及希望在數字經濟中保持競爭力,將促使未來幾年內人工智能系統加快增長,2019年到2024年的年復合增長率將達到20.1%。
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