人工智能手抄报内容 素材-科技手抄报：人工智能即将进入新时代？

1、让创新的火花,点燃青春的激情。2、你因科技而精彩,科技因你而腾飞。3、走进青春的梦想,走进创新的未来。

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、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。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。2021年9月25日,为促进人工智能健康发展,《新一代人工智能伦理规范》发布。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

在英国皇家学会举办的图灵测试中,一台由俄罗斯工程师设计的机器(更准确的说是软件)成功通过测试,成为有史以来第一台通过图灵测试的机器。很多科技媒体高呼人工智能即将进入新时代,显然,他们太乐观了。

什么是图灵测试

图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱——阿兰图灵写于1965年的一篇论文《计算机器与智能》( ComputingMachinery and Intelligence),图灵认为:机器能否思考的重要标准就是是否可以模仿一个真正的人。于是图灵设计了一套测试规则:

“如果一个人A使用测试对象皆理解的语言去询问两个他不能看见的对象任意一串问题。对象为:一个是正常思维的人B、一个是机器C。”

图灵测试会有多个像A一样的测试者去轮番“轰炸”测试对象,图灵设定了30%的下限——即如果有30%的测试者认为无法分辨和他交流的到底是机器还是人,则该机器通过图灵测试。

在本次由英国皇家学会的测试中,共有5个参赛者。获胜者——“尤金”被33%的测试者认定为“人类”,且大多数的测试者相信它是一个“13岁的乌克兰男孩”。一位该机器(软件)的开发者弗拉基米尔·维西罗夫表示:“我们的主要设计理念是,它可以声称它什么都知道,但由于受年龄限制,实际上它并不是什么都知道,这是完全合理的。”

这条消息再次引发人类对于机器的恐惧,但机器通过图灵测试真的能宣布人功智能时代即将到来吗?

我看未必,至少短时间内不会。

自然语言制约机器的进步

参加图灵测试的计算机涉及到多个技术,其中就包括自然语言,自然语言包括自然语言生成系统和自然语言理解系统,前者是把计算机数据转化为自然语言,后者则是把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。总之一句话,自然语言是人类与机器交流的重要媒介。

在图灵测试中,人与机器交流方式就是自然语言理解和生成的过程,或者更准确的说,人与机器交互的方式都是自然语言实现的流程。这是人与机器交流的第一步,只有让机器先懂得人的看法,后面才会涉及大数据、云计算之类技术。而就在此次测试“成功通过之前”,Google产品经理Dave Orr坦言:自然语言还有待发展,目前只是处在“可以使用”的阶段,很多互联网公司都开始用自然语言开发一些看起来很酷的产品,比如siri、Google now,但如果你非要说机器可以“理解”你的意思,那的确有点勉为其难。

机器对语言的理解到底有多笨?有个经典案例说让机器分辨下面两句话:“我们把香蕉给猴子,因为它们饿了”和“我们把香蕉给猴子,因为它们熟透了”。这两句话的结构是一样的,虽然语义有所差别,正常人理解起来也没有太大问题。但机器就理解不了,两个“它们”就足够让机器们陷入“沉思”,也给不出正确的结果。

Dave Orr举了另外一个例子证明机器无法真正理解人类语言:“让机器试着用几句话总结一篇文章的要义”,至少到目前为止,还没有那个机器可以做到这一点。而本次通过图灵测试的机器(软件)则是历经十余年年的“精心培育”,也因此不具备大规模复制的能力。

从这个角度来说,即使有机器(计算机)通过图灵测试,倘若没有自然语言处理以及其他相关技术的快速跟进,人类在接下来很长一段时间内还无法实现所谓的人工智能。