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AI,你从哪里来?
2019-03-15 01:22 解放军新闻传播中心

来源:解放军报·解放军新闻传播中心融媒体

AI,你从哪里来?

■谢啸天 胡益鸣

从出生到经历“寒冬”

1956年夏,群山环抱的达特茅斯学院掩映在一片葱绿之中,夕阳在康涅狄格河上涂画着自己的模样。此刻,约翰·麦卡锡正站在学院计算机机房的窗边,望着波光粼粼的水面,大口地呼吸着新鲜空气,以平复激动的心情。我在一旁听到了他拨给克劳德·香农的电话——决定开展一次关于人工智能的研究。

约翰·麦卡锡、克劳德·香农和另外8位计算机科学领域内的大咖,在达特茅斯讨论了两个月,制定了一个极其宏大的目标——在机器上搭建人工智能。因此,1956年被称为人工智能元年。约翰·麦卡锡也被后人冠以“人工智能之父”的称号。

人工智能的“出生”吸引了全世界的目光。兴奋之余,科学家们也在思考如何“养育”它。随即,分成了两个主要阵营:其一主张规则式方法,其二选择人工神经网络方法。

规则式方法即用一系列写好的逻辑规则教人工智能如何思考。比如,通过教授机器语法规则,解决机器翻译问题;通过向机器描述物体的特征,解决图像识别问题。

选择人工神经网络方法的科学家则另辟蹊径,模仿人脑结构,构建类似大脑的神经元网络。他们不给机器构建逻辑规则,而是把大量数据“喂”给人工神经元网络,让它从实例中学习、找规律。

让机器具备人类智能,这个命题本身就足以引人注目。人工智能的“童年”是在聚光灯下度过的。随着人工神经网络研究的深入和计算机技术的发展,人工智能领域取得了让人振奋的成果。

人工智能离不开算法,在计算机上编写的算法都要用到我小白,这也让我可以近距离陪伴人工智能的成长。

“童年”的人工智能进步非常快,IBM公司的内森尼尔设计的几何定理证明程序,在一些定理的证明上甚至超过了数学专业的学生。1962年,阿瑟·萨缪尔(参加达特茅斯会议的10位科学家之一)制作的西洋跳棋程序,经过屡次改进后,终于战胜了州冠军。机器在智力的角逐中战胜人类,这还是第一次。

然而人工智能的发展不像计算机那样一帆风顺。在人工智能13岁那年,正值茁壮成长之时却遇到了它人生中的第一道坎儿。

1969年,一系列研究结果差点浇灭了人们对人工神经网络的热情。这些研究显示,当时的人工神经网络难以解决基本逻辑问题。随即,一些机构停止了对人工智能项目的资助。没有了资本,也就没有了发展动力。

与此同时,规则式方法也遇到了瓶颈。面对纷繁复杂的文字世界,只学习了基本语法规则、掌握基本词汇量的机器根本招架不住,难以再向纵深挺进。

标签: 人工智能 数据 算法 神经网络
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