人工智能:尚未发生的革命

正人工智能(AI)是当今时代的流行语,技术专家、学者、记者和风险投资家都在使用这个词。就像许多从学术领域进入大众领域的词汇一样,在这个词语的使用中也存在着严重的误解。但这并非是公众对科学家不甚了解的经典案例,科学家常常也会像公众一样误解人工智能(AI)。我们     

AI时代的蜕变

<正>AI会带来许多奇迹,它也可能打破从核缓和到人类友谊的所有一切的稳定。我们需要更用心思考如何适应AI时代。人类濒临一场由人工智能驱动的革命。它有可能成为历史上最重大和深远的革命之一,但其发展是人类为解决具体实际难题的不同努力,而不是出自于周详的计划。讽刺的是,这种逐个解决问题的终极努力也许是人类推理和决策的转变。这场革命不可阻挡。企图停止这场革命意味着:把未来交给面对革命的创造性的意义时更勇敢的人。相反,我们应该接受:AI一定会变得越来越复杂和普遍,并且我们应该自问:AI的进化会如何影响人     

AI开始"扫荡"各个行业

<正>早在1956年,几位世界级的科学家曾经召开了一场讨论模拟人类意识的会议,在那次会议中他们提出了一个全新的领域,并赋予该领域一个神圣的名字——人工智能(简称AI)。AI是一项极富挑战性的科技,它所涉及的学科十分复杂和广泛,包含哲学、数学、认知科学、神经生理学、计算机科学以及信息论、控制论、不定性论等。同时,AI也是一门边缘学科,属于自然科学和社会科学     

AI早期试验场:寻找新粒子

<正>20世纪80年代末,正值"神经网络"一词极大地激发了公众的想象力之时,粒子物理学家就开始了对人工智能(AI)的研究。粒子物理学家的研究领域导致他们要向人工智能和机器学习算法发展,高能物理学家要利用机器学习的能力筛选粒子碰撞产生的碎片,因为几乎每一个实验中心都致力于在粒子探测器产生的数不尽的相似数据中发现微妙     

人工智能组曲(一):定义未来

正读者朋友,我是小e。很高兴又与大家相聚在《硅谷新视野》。在这期,甘老师要奏一组新的乐章——《人工智能组曲》,请大家欣赏。定义未来智能革命妙,AI来开道。Alpha Go胜李柯,Alpha Zero更俏。算法是引擎,数据是燃料。待到奇点到来时,人机携手笑。世事真奇妙,越想越觉俏,仅仅两年多,全球都知道。知道什么?"人工智能"这个词!不是吗?试想想,在2016年以前,也就是在阿尔法狗大胜围棋     

人工智能的过去与未来

<正>有办法摆脱人工智能的兴衰周期吗?1956年夏天,一群数学家和计算机科学家占用了达特茅斯学院数学系所在大楼的顶层。在大约八周的时间里,他们想象着是否存在对一个全新领域进行研究的可能性。当时作为达特茅斯学院的一名年轻教授,约翰·麦卡锡(John McCarthy)在为研讨会写提案时创造了"人工智能"(AI)一词。他说,研讨会将要探索这样的假设:"从原则上来讲,     

AI距离人脑还有多远

<正>从20世纪40年代诞生至今,人工智能经历了一次又一次的潮起潮落。1956年8月的达特茅斯会议奠定了AI发展的开端。在早期主推用逻辑、概率推导数学定理来研究AI的科学家被誉为符号学派。但在逐步研究的过程中,科学家发现人类自身就不全是靠逻辑解决问题的,于是符号学派慢慢地被主推模拟人脑的连接派取代。     

如何利用AI技术拯救地球

<正>2016年是当之无愧的人工智能(AI)年。大数据方面的创新、机器学习和计算能力的进步、超出人类精度的视觉和听觉的算法等,这些技术使AI对人们的日常生活产生影响。和机器一起工作可以事半功倍。AI能处理一般日常家务事以外的更大挑战,AI能帮助人们处理某些世界上最紧急和最困难的问题。其中的最基本问题之一就是如何阻止生物多样性持续下降的问题。     

关于智能系统的综合集成

1 引言人工智能(AI)三十余年的历史,从研制自主系统(Autonomous system)到对人类思维的探索,均是以“还原论”作为其研究方法论的。近几年,AI研究者,特别是一些在AI界令人尊敬的著名学者已离开或准备离开传统AI研究的方法论——“还原论”之路,他们已经在考虑为AI开凿一条基于“进化论”的新路,我们强烈地感到变革前夜的气氛。Minsky认为,“我们应该从生物学而不是物理学受到启示,……”。进而他提出了“从上到下”与“自下而     

神经科学引入AI得到的启示

<正>深度思维(DeepMind)创始人丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)曾经指出,对于构建智能水平与人类相当的人工智能(AI)来说,人类大脑就是一个至高无上的灵感来源。持这种观点的不止他一个。深度学习的成功向人们展示了如何把来自神经科学的启迪(记忆、学习、决策、视觉)转换成各类算法,并以此把我们人类强大认知能力赋予人工智能的硅大脑。不过,人工智能又会对神经科学的发展有何启示呢?2019     

本期专题简介

正人工智能(Artifical Intelegence, AI),是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年人类历史上第一次关于人工智能的研讨会的召开,标志着人工智能学科的诞生。经过60多年的发展,随着深度学习技术瓶颈的突破,人工智能的研究浪潮汹涌澎湃。人工智能与大数据、云平台、机器人、移动互联网及物联网等的深度融合,使得人工智能技术与产业开始扮演基础性、关键性和前沿性的核心     

黑客可以轻松愚弄人工智能算法

正2018年6月,在国际机器学习大会(ICML)上,一组研究人员展示了他们用3D打印出来的海龟。大多数人都说它看起来就像一只海龟,但人工智能(AI)却不这么认为。很多时候,人工智能把海龟当成步枪。类似的,它将3D打印的棒球视为浓缩咖啡。这些是"对抗性攻击"的例子——巧妙地改变图像、物体或声音,愚弄人工智能,却没有引起人类的警觉。人工智能领域一些重大进步——尤其是机器学习算法,它可以在消化训练数据集以后     

人工智能还遥远吗

机器的主人让机器思考AI,这只是一个很简单的缩写,但却包含了人类智慧中最雄心勃勃的一个目标:让机器模仿人类最感到自豪的行为——思考。人工智能并不是一种科学冒险,它实际上是技术的创新、生理上的认知和哲学上的担忧的集合体     

奇点先生

<正>在人工智能研究突飞猛进的年代里,我们不得不开始考虑人工智能是否会匹敌人类,乃至超越人类的问题。人工智能要怎样才能被认为是个独立的意识实体呢?科幻作家诺曼·史宾拉德在以下这篇作品中抛出了这个问题。"就45分钟,不能更多了。"自从最初的能够自我迭代的奇点先生2.0版本诞生起,我就在     

生成式AI如何帮助想象更好的机器人模样

<正>AI没有给出图解,但它确实激发了创造力。2023年大概会被铭记为生成式人工智能（GAI）之年。生成式AI是否会把我们的生活改变得更好,这依然是个未知的问题。然而,有一点是确定的：最新的AI工具正在被迅速推出,而且在未来的一段时间里都会继续这种势头。工程师用AI做实验,将AI融入设计过程,能从中收益良多。     

人工智能正在改变科学的运作方式

<正>科学教育必须反映这种变化。人们对于在科学教育中使用人工智能（AI）的兴趣正在日益增长。有关人工智能在科学教育中的作用,人们主要针对科学学习的目标提出了许多问题。它们涉及人工智能生成教学工具、学习工具和评估工具的能力,以及使用这些工具的优缺点。但是,在有关科学教育的讨论中,另一个重要问题是人工智能如何改变科学本质（NOS）,以及这种改变对于幼儿教育的意义,而这个问题还远未得到足够的关注。对教育而言,关键在于究明以人工智能为基础的科学本质是什么,它对学习者提出了怎样的技能要求,以及学校如何才能实现这些要求。     

人工智能、人与社会

<正>艾萨克·阿西莫夫在一篇关于他的科幻小说的文章中表示:将机器人描述为一种危险的设备是很常见的,并总是以摧毁它们的创造者为结局。但他反对这一观点,并制定了确保机器人系统安全且不会伤害人类的"机器人三定律"。1955年在建议使用计算机解决人类面临的各种问题时首次使用了"人工智能"一词,这离阿西莫夫"人与机器人"关系的问世仅几年时间。半个多世纪以来,人工智能研究已日趋成熟并发展了多个分支学     

驯服明天的怪物

正一群研究人员正在研究科学可能会如何毁灭世界,以及如何阻止这种灾难发生。1958年,一颗原子弹在美国的太平洋试验场爆炸。据我们所知,全球核战争是可能结束人类文明的"生存风险"(existential risks)之一。哲学家尼克·博斯特罗姆(Nick Bostrom)相信,人工智能(AI)完全有可能导致人类灭绝。在2014年的畅销书《超级     

人工智能新纪元(上)

正"机器能思考吗?"能够模仿人类智慧的计算机曾经只是一个遥远的梦想,人工智能研究几经跌宕起伏,最终取得了意料之外的成功。如今,人工智能已神奇地进入我们生活的各个方面,但却是以与当年预言者所想象不到的方式……60年前科学家的预想1956年夏天,一群科学家和工程师在美国达特茅斯学院聚集一堂,其中包括计算机科学家马文·明斯基,信息理论家克劳德·香农,以及后来的两位诺贝尔得主赫伯特·西蒙和约翰·纳什。他们聚在一起的任务是要创建一个被称为"人工智能(AI)"的新     

微观妙论

正李彦宏:AI时代需要AI新思维需要众多公司共同推动——2017年6月29日,在2017世界智能大会上,百度公司创始人、董事长李彦宏指出,人工智能已经从下一幕变为"现在进行时"。而在人工智能时代来临之际,相关参与者需要从移动互联网时代的固有思维转变为AI新思维。李彦宏强调,人工智能时代并非某一家或几家科技巨头的专利,而是众多参与者共同推动的事情。