人工智能感想的論文范文參考
人工智能是誕生于20世紀(jì)中葉的一門年輕的學(xué)科，它對人類的生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)生了重大的影響，也引發(fā)了激烈的哲學(xué)爭論。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享人工智能感想的論文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!
人工智能感想的論文
人工智能的哲學(xué)問題
摘 要：人工智能是誕生于20世紀(jì)中葉的一門年輕的學(xué)科，它對人類的生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)生了重大的影響，也引發(fā)了激烈的哲學(xué)爭論。通過概述人工智能的歷史發(fā)展及其最新研究探討了其研究出現(xiàn)中的哲學(xué)問題。
關(guān)鍵詞：人工智能;哲學(xué);意識;思維
二十世紀(jì)五十年代，隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能從科學(xué)幻想變成了現(xiàn)實(shí)。在短短的不到五十年的時(shí)間中，人工智能理論的研究不斷深入，實(shí)際的應(yīng)用也不斷擴(kuò)展，至今為止它已經(jīng)被應(yīng)用于幾乎所有的學(xué)科。人工智能不僅在技術(shù)的層面上，而且在哲學(xué)的層面上正深刻地影響著人類，它的發(fā)展將會(huì)對人類產(chǎn)生極其深遠(yuǎn)的影響。
一、人工智能概述
人工智能到目前為止還沒有一個(gè)統(tǒng)一的，明確的定義，其原因大致有以下兩點(diǎn)：(一)人工智能不是一種單純屬于某一個(gè)學(xué)科的知識而是眾多學(xué)科相互滲透，融合的復(fù)雜綜合體，它涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、信息科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等諸多學(xué)科。這些學(xué)科從不同的角度來看待人工智能自然就會(huì)得出不同的定義;(二)人工智能還是一個(gè)不斷發(fā)展的學(xué)科，隨著研究的深入，人們不斷地補(bǔ)充、修正以前的認(rèn)識，其定義也就無法確定。
雖然人工智能沒有一個(gè)確切的定義，但我們還是可以從不同的方面來描述其面貌。在電子學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)中，它是“研究怎樣讓計(jì)算機(jī)做一些通常認(rèn)為需要智能才能做的事情，又稱機(jī)器智能”;在心理學(xué)中，它是“計(jì)算機(jī)科學(xué)與心理學(xué)相結(jié)合而產(chǎn)生的研究用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的智能行為和功能的一門邊緣學(xué)科”;在哲學(xué)中，它是“研究用機(jī)器模擬和擴(kuò)展人的智能的科學(xué)，它可用來指導(dǎo)智能機(jī)器的設(shè)計(jì)，也可闡明人類的智能”。[1]結(jié)合這些定義我們可以嘗試為人工智能定義如下：人工智能(Artificial Intelligence)是相對于人類智能(Human Intelligence)而言的，它是建立在計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、生命科學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科基礎(chǔ)之上，研究如何制造具有模擬人類智能活動(dòng)能力的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，其目的是擴(kuò)展人類智能的一門科學(xué)。
二、人工智能的產(chǎn)生和歷史發(fā)展
人工智能從誕生、發(fā)展到今天走過了一條并非漫長而異常艱難的道路。1950年10月，英國的阿蘭?圖靈(A.Turing)發(fā)表了一篇著名的論文——《機(jī)器能思考嗎?》，在此文中他首次提出“機(jī)器思維”概念，認(rèn)為機(jī)器能夠思維，并設(shè)計(jì)了著名的“圖靈試驗(yàn)”，由此他被人們尊為“人工智能之父”。1956年美國的麥卡錫(J.McCarthy)，明斯基(M.Minsky)，申農(nóng)(C.Z.Shannon)以及羅切斯特(N.Rochester)等在達(dá)特茅斯(Dartmouth)大學(xué)發(fā)起一個(gè)學(xué)術(shù)討論會(huì)，在這次會(huì)議上發(fā)表了許多關(guān)于人工智能的重要論文，從此宣告了人工智能的誕生。人工智能在其后的發(fā)展中形成了幾個(gè)主要學(xué)派，根據(jù)各自的思想和研究方法，可分為“符號主義”學(xué)派、“聯(lián)結(jié)主義”學(xué)派和“行為主義”學(xué)派。
(一)“符號主義”學(xué)派主要思想是符號操作系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理。其研究方法主要是功能模擬方法，即用計(jì)算機(jī)模擬人類認(rèn)知系統(tǒng)所具備的功能來實(shí)現(xiàn)人工智能。它的研究方法是人工智能研究中一個(gè)基本的方法，曾取得多項(xiàng)重大的成果。
(二)“聯(lián)結(jié)主義”學(xué)派主要思想是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。它認(rèn)為人工智能應(yīng)著重于結(jié)構(gòu)模擬，即模擬人的生理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在聲音識別和圖象處理方面取得了很大的成功。
(三)“行為主義”學(xué)派主要思想是控制論及感知—動(dòng)作型控制系統(tǒng)。認(rèn)為智能取決于感知和行動(dòng)，“智能”可以不需要“知識”(Intelligence without Knowledge)[2]。在機(jī)器昆蟲的研究方面取得了令人矚目的成就。
在早期階段人工智能研究的主要是博弈、難題求解、定理證明和字符識別，二十世紀(jì)70年代末至今，人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、知識工程、智能信息檢索、人工生命等多方面展開研究取得了諸多進(jìn)展[3]，成功建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，并在科學(xué)試驗(yàn)，醫(yī)療診斷和軍事方面得到了實(shí)際的應(yīng)用。
三、人工智能與哲學(xué)的關(guān)系
在描述人工智能研究困難程度的時(shí)候，麥卡錫曾經(jīng)說過“如果想在人工智能領(lǐng)域有所成就，我們需要1.7個(gè)愛因斯坦，兩個(gè)麥克斯韋爾，五個(gè)法拉第再加上三項(xiàng)曼哈頓計(jì)劃。”[4]其實(shí)，麥卡錫的名單上還缺少一種人——哲學(xué)家。對于人工智能這樣一個(gè)極端復(fù)雜，又與人類自身發(fā)展密切相關(guān)的科學(xué)研究，哲學(xué)的缺席是不可想象的。人工智能具有深厚的哲學(xué)意義，它是科學(xué)發(fā)展的一項(xiàng)極其艱巨的任務(wù)，也是人類認(rèn)識自身的重要方式。人工智能與哲學(xué)可謂密不可分，以致斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)系的學(xué)生都要學(xué)習(xí)海德格爾哲學(xué)[5]。人工智能不僅是人類科學(xué)史一場劃時(shí)代的革命，而且還是對人類精神世界的一次重大挑戰(zhàn)。同時(shí)，哲學(xué)作為人類對自我的認(rèn)識、理解和關(guān)懷，面對人工智能這一全新的科學(xué)研究，從人類的生存、發(fā)展這一終極利益出發(fā)，對人工智能最新成果加以重新審視和評價(jià)，從而為人工智能研究提供最大程度的理論支持。
四、人工智能的哲學(xué)問題
由于人工智能研究對象——人類思維——的特殊性，它從誕生之日起就對哲學(xué)提出了尖銳的挑戰(zhàn)。比如，人工智能與人類智能有無本質(zhì)區(qū)別?機(jī)器會(huì)不會(huì)思維?機(jī)器會(huì)超越人類，替代人類嗎?人工智能對人類自身的發(fā)展有什么推動(dòng)作用?這些問題的核心就是意識和思維問題。其實(shí)這并不是什么全新的東西，哲學(xué)家們早就對意識問題展開過激烈的爭論，其中最著名的一句話莫過于法國哲學(xué)家笛卡兒的“我思故我在”。人類有意識、能思維、能感受情緒、能對世界產(chǎn)生主觀的經(jīng)驗(yàn)，但是機(jī)器能否具有意識呢?對此科學(xué)家和哲學(xué)家們的立場觀點(diǎn)大致分為四類。第一，意識無法通過物質(zhì)過程來描述，科學(xué)再先進(jìn)也無法制造意識。第二，意識是人類大腦產(chǎn)生的物質(zhì)化過程，由于其極其復(fù)雜，科學(xué)無法理解以致不可能制造。第三，意識是由過程產(chǎn)生的可能性，可以被理解并復(fù)制，盡管極端困難。第四，意識并不是特別的東西，可以由機(jī)器自動(dòng)產(chǎn)生[6]。這四種觀點(diǎn)其實(shí)也可以看作人工智能研究中的樂觀主義和悲觀主義觀點(diǎn)，有趣的是樂觀主義陣營中的大多是科學(xué)家，如麥卡錫，布魯克斯(R.Brooks);而持悲觀主義的主要人物都是哲學(xué)家，如塞爾(J.R.Searle)，德雷福斯(H.L.Dreyfus)。塞爾還針對“圖靈試驗(yàn)”提出著名的“中文房間”(Chinese Room)模型來說明“計(jì)算機(jī)程序永不可能替代人心”。
人工智能的意義
我們所說的「智能」是一個(gè)根本性的問題。在 Radar 2014 年的一篇文章中，Beau Cronin 出色地總結(jié)了許多人工智能的定義。我們對人工智能的期待嚴(yán)重依賴于我們希望用人工智能做什么。對人工智能的討論幾乎總是開始于圖靈測試。
圖靈假設(shè)人們可以通過聊天的方式與計(jì)算機(jī)交互：他假設(shè)了一種與計(jì)算機(jī)的溝通方式。這個(gè)假設(shè)限制了我們期望計(jì)算機(jī)做的事：比如，我們不能期望它能駕駛汽車或組裝電路。這也是一個(gè)故意的模棱兩可的測試。計(jì)算機(jī)的答案可能是閃爍其詞的或完全不正確的，正確無誤不是重點(diǎn)。人類智能也可能會(huì)是閃爍其側(cè)或不正確的。我們不大可能將正確無誤的人工智能誤解為人類。
如果我們假設(shè)人工智能必須被嵌入到能夠運(yùn)動(dòng)的硬件中，比如機(jī)器人或自動(dòng)駕駛汽車，我們會(huì)得到一組不同的標(biāo)準(zhǔn)。我們會(huì)要求計(jì)算機(jī)在它自己的控制下執(zhí)行一個(gè)定義不清的任務(wù)(比如開車到一家商店)。我們已經(jīng)打造出了在路線規(guī)劃和駕駛上比大多數(shù)人類都做得更好的人工智能系統(tǒng)。
谷歌的自動(dòng)駕駛汽車負(fù)有責(zé)任的那次事故的原因是該算法被修改得更像人類一樣駕駛，并由此帶來了人工智能系統(tǒng)通常不會(huì)具備的風(fēng)險(xiǎn)。
自動(dòng)駕駛汽車還有很多沒能解決的困難問題：比如在暴風(fēng)雪的山路上行進(jìn)。不管人工智能系統(tǒng)是嵌入在汽車?yán)?，還是無人飛行器或人形機(jī)器人里，其所面臨的問題本質(zhì)上是類似的：在安全、舒適的環(huán)境中執(zhí)行是很容易的;而在高風(fēng)險(xiǎn)、危險(xiǎn)的情形中則艱難得多。
人類也不擅長這些任務(wù)，盡管圖靈所期望的對話中人工智能是回避式的或甚至?xí)e(cuò)誤地回答問題，但在高速路上駕駛時(shí)，模糊或不正確的方案卻是不能接受的。
我們所說的「智能」嚴(yán)重依賴于我們想要該智能所做的事，并不存在一個(gè)能夠滿足我們所有目標(biāo)的單個(gè)定義。如果沒有良好定義的目標(biāo)來說明我們想要實(shí)現(xiàn)的東西或讓我們衡量我們是否已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了它的標(biāo)準(zhǔn)，由范圍狹窄的人工智能向通用人工智能的轉(zhuǎn)變就不會(huì)是一件容易的事。
人工智能未來的趨勢
趨勢1 較大的公司將贏得未來
亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM將引領(lǐng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。作為大型公司，他們擁有更多的資源來收集數(shù)據(jù)，從而擁有更多的數(shù)據(jù)可供使用。
在為應(yīng)用程序和產(chǎn)品開發(fā)服務(wù)部署機(jī)器學(xué)習(xí)方面，谷歌可能是處于最前沿的。他不僅是第一家開展人工智能研究的公司，而且還擁有7萬多名員工。谷歌是一家很大的公司。此外，谷歌大腦是一個(gè)深度學(xué)習(xí)人工智能研究項(xiàng)目，谷歌擁有其整個(gè)團(tuán)隊(duì)。谷歌大腦的研究涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)以及機(jī)器人技術(shù)等領(lǐng)域。
全球100家最有前途的人工智能公司名單
趨勢2 算法和技術(shù)將會(huì)進(jìn)行整合
所有已經(jīng)對人工智能進(jìn)行投資的第二梯隊(duì)公司(比如英特爾、Salesforce和Twitter)都緊跟在擁有大數(shù)據(jù)的公司后面，并開始使用他們的數(shù)據(jù)算法和人工智能技術(shù)。數(shù)據(jù)交易將存在于行業(yè)用戶之間，而算法和技術(shù)很有可能會(huì)進(jìn)行整合。數(shù)據(jù)交易以及算法和技術(shù)的整合將使人工智能發(fā)揮更強(qiáng)大的作用。
隨著像谷歌和Facebook這樣的大公司不斷地收購小公司，小公司手中的算法將被集成到大公司的核心平臺或解決方案之中。谷歌收購了DeepMind這家構(gòu)建了通用學(xué)習(xí)算法位于倫敦的人工智能公司，目的就是為了獲得比其他科技公司更大的商業(yè)優(yōu)勢。另一方面，F(xiàn)acebook收購Wit.ai是為自己的語音識別和語音接口提供幫助。它還收購了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Ozlo，以改進(jìn)其M虛擬助理的技術(shù)。
趨勢3 數(shù)據(jù)眾包市場將非常巨大
所有的人工智能公司都渴望獲得龐大的數(shù)據(jù)集，以便實(shí)現(xiàn)他們對人工智能的野心。這些公司將采用眾包的方式來獲取大量的數(shù)據(jù)。目前已經(jīng)有多種不同的方式來評估眾包數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，不僅企業(yè)可以從這些數(shù)據(jù)中獲得收益，而且也能給消費(fèi)者一個(gè)保證。
OpenDataNow.com的創(chuàng)始人兼編輯Joel Gurin表示：“我們生活在眾包文化中，越來越多的人愿意并且樂于通過社交媒體分享他們的知識。”
谷歌正通過眾包的方式獲取大量的圖像來構(gòu)建成像算法。它還使用眾包來協(xié)助改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量，如翻譯、轉(zhuǎn)錄、手寫識別和地圖。亞馬遜還使用眾包人工智能來改進(jìn)Alexa超過15000個(gè)的現(xiàn)有功能。
趨勢4 企業(yè)并購，以及更多的并購
根據(jù)CBInsights的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，收購人工智能公司的競爭已經(jīng)開始。在2018年，我們將看到更多為了智力資本和人才而并購企業(yè)的行為。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域中的所有小公司都將可能被大型企業(yè)收購，這主要有兩個(gè)原因：
人工智能不能在沒有數(shù)據(jù)集的情況下獨(dú)立工作。由于大公司擁有大量的數(shù)據(jù)集，所以對于小公司而言，自己并沒有太大的競爭優(yōu)勢。
沒有數(shù)據(jù)的算法沒有任何用處。沒有算法，數(shù)據(jù)幾乎沒有用。數(shù)據(jù)是算法的核心，獲取大量的數(shù)據(jù)非常重要。
哥倫比亞大學(xué)創(chuàng)意機(jī)器實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人工程師和總監(jiān)Hod Lipson指出，“如果說數(shù)據(jù)是燃料，那么算法則是引擎。”
趨勢5 用工具的民主化換取更大的市場份額
大公司將會(huì)把自己的算法和工具集開源出來以獲得更大的市場份額。基于市場的數(shù)據(jù)和算法獲取壁壘將大大降低，而人工智能的新應(yīng)用將會(huì)增加。通過對工具的民主化，原本有限制或無法獲得人工智能工具的小公司將可以獲得大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和啟動(dòng)復(fù)雜的人工智能算法。
谷歌的首席執(zhí)行官Sundar Pichai談到了人工智能的民主化問題：“我們大家可以做的最令人興奮的一件事就是揭開機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的神秘面紗，讓所有人都可以一睹芳澤。”
此外，框架、SDK和API將成為所有主要企業(yè)引導(dǎo)消費(fèi)者使用習(xí)慣的標(biāo)準(zhǔn)?；赟aaS和PaaS的模型將成為所有這些公司遵循的商業(yè)模式。
趨勢6 人機(jī)交互技術(shù)將得到改進(jìn)
Siri和Alexa可能是兩個(gè)最受歡迎的人機(jī)交互工具了。更多與它們類似的基于機(jī)器人的解決方案將成為人工智能公司的入門級產(chǎn)品。例如，計(jì)算機(jī)目前可用于語音分析和面部識別，而以后，計(jì)算機(jī)將能夠根據(jù)用戶的語調(diào)來識別他的心情，這稱為情感分析。
制造自動(dòng)化和非消費(fèi)者關(guān)注領(lǐng)域的解決方案將第一個(gè)得到改進(jìn)。制造自動(dòng)化的改進(jìn)主要?dú)w因于采用自動(dòng)化、機(jī)器人和先進(jìn)制造在內(nèi)的復(fù)雜技術(shù)而節(jié)省下來的勞動(dòng)成本。在2018年，非消費(fèi)者解決方案的改進(jìn)將普遍存在，比如農(nóng)業(yè)和醫(yī)藥領(lǐng)域的人機(jī)交互技術(shù)。
猜你喜歡：
1.人工智能感想論文