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周达方并没有注意到最后一排徐利民怀疑的眼神,而是继续讲课,他开始从人工智能是什么讲起,并且在后面举了以人工智能为基础的无人驾驶技术为例子。
不少学生对站在人工智能前段的周达方报以仰慕的眼神,而徐利民则很快抓住了周达方刻意隐藏的,人工智能发展过程中的瓶颈和薄弱点。
人工智能是什么?
几十年前,当计算机问世时,就有人提出这个问题。
最初对人工智能的定义还是机器能够帮助人从事简单的工作——例如产品的制造、加工、组装等的。
初步人工智能的设想其实和机械设备之间没有明显的界限。
后来,当网络是时代来临,人们对人工智能有了更多的要求,例如运算、识别、逻辑分析等等。
这个时代迎来了人工智能的大爆发,出现了许多和生活、工作相关的人工智能产品。
面部识别技术、无人驾驶技术,包括云计算技术都是人工智能的体现。
这些技术的使用范围非常广,例如手机的面部识别解锁,例如你在浏览器上搜索的一些关键词,浏览器和某购物软件会自动为你推荐相关的产品等等。
这样的人工智能强调的是运算、逻辑和数字化推理。
以无人驾驶技术为例,它技术的原理就是通过车载多方位摄像机拍摄道路情况,将道路情况通过算法转化为数字,然后通过对数字的分析,让无人驾驶系统对数据进行判断,最后通过量化的数据决定行车方是否有障碍,如果拥有障碍那么就会及时回避。
在这种无人驾驶技术追求的是数据处理的速度和准确性,要求摄像机接收到画面数据后尽快传递给相应的程序,由程序将其转化为数据然后进行判断。
那么问题来了,道路的情况是复杂多变的,除了隔离带、开往行车以外,还有突然出现的行人和未知的路况,数据相当复杂。
这些数据全部交给程序处理然后在短时间进行反馈,最后的反馈将作用在汽车的速度和方向上。
但依靠现在人类的技术,无人驾驶技术无法达到这些要求。
所以现有的无人驾驶技术应用场景一定是路况单一的高速路,一定不是路况复杂的城市道路。
二进制计算机和人类思维反应之间的差距就显示了出来。
周教授一直解说的都是弱人工智能。
从无人驾驶技术向外延伸,人工智能的和更多的劣势展现了出来,例如情绪、感情、思维、感觉、理解力、学习能力等等,这些东西并不是能够全部用数据去展现,这里也来到了强人工智能的领域。
强人工智能领域,能加拟人化的设计,也是人类在人工智能发展上最薄弱的地方,目前人类在该点的技术水平和十年前二十年前相差无几。
造成人工智能短板的根本原因还是在目前计算机的芯片和算法上,二进制计算机的能力只有这么一点,不是“是”
就是“非”
,是是而非的在计算机上不存在的。
不要说“或”
运算,“或”
运算的本质也就是“0”
和“1”
的选择而已。
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