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人工智能行業研究(2):如何分類?

52ai 百科大全 2019-08-27 2593 0 領域專業

按智能、應用水平分類,形成三層應用架構

由于人工智能本身尚未有統一的定義,因此在對于其基礎分類上也沒有明確的定義,但目前業內依然根據其“智能水平”和“應用水平”進行了一定程度上的歸類:

  • 按“智能水平”進行分類:

    • 強人工智能:又稱“通用人工智能”, 具備通用化的人類認知能力,具備足夠的智能解決不熟悉的問題。擁有“強人工智能”的機器不僅是一種工具,而且本身擁有思維。“強人工智能”有真正推理和解決問題的能力,這樣的機器將被認爲是有知覺,有自我意識。強人工智能又分爲:類人的人工智能,即機器的思考和推理就像人的思維一樣;非類人的人工智能,即機器産生了和人完全不一樣的知覺和意識,使用和人完全不一樣的推理方式。

    • 弱人工智能:又稱“窄人工智能”,是指不能制造出真正地推理和解決問題的智能機器,這些機器只不過看起來像是智能的,但是並不真正擁有智能,也不會有自主意識。弱人工智能是專門針對特定任務而設計和訓練的,比如蘋果的虛擬語音助手Siri。

當前人工智能産業的主流是弱人工智能,以計算與感知爲核心支撐技術,一般認爲這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智能則是該領域的長遠目標,人工智能中著名的“圖靈測試”( 由數學家阿蘭·圖靈于 1950 年開發,該方法具有一定爭議行)就是用來判斷計算機是否能真的覺得像一個人(是否是強人工智能?)的。

  • 按“應用水平”進行分類

    • 反應機器:一個例子是“深藍(Deep Blue)”,這是一個在20世紀90年代擊敗俄羅斯國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的IBM國際象棋程序。深藍可以識別棋盤上的棋子並進行預測、分析自己和對手可能的舉動,並選擇最具戰略性的舉措。但由于它沒有記憶,因此也無法使用過去的經驗來通知未來的棋子。谷歌的“阿爾法狗(AlphaGO)”和深藍一樣,是專爲狹隘目的而設計,不能輕易應用于其他情況;

    • 有限內存:此類人工智能系統可以使用過去的經驗來爲未來的決策提供信息,並可以通過觀察用于告知在不遠的將來發生的行動。同樣的,這些觀察結果並不會永久存儲。例如,自動駕駛車輛中改變車道等決策功能就是這樣設計的;

    • 意志理論:這種類型的AI尚不存在。這是一個心理學術語,是指的是其他人有自己的信念,欲望和意圖影響他們做出的決定的理解。即,能夠理解影響自身決策的觀點、欲求和目的,並最終做出決策;

    • 自我意識:這種類型的AI尚不存在。在這個類別中,人工智能系統具有自我意識,具有意識。具有自我意識的機器了解其當前狀態,並可以使用該信息來推斷其他人的感受;


以上分類方式時由密歇根州立大學綜合生物學和計算機科學與工程助理教授 Arend Hintze提出的,包括了現有的人工智能系統類型到尚不存在的有感知系統。

人工智能正在像嬰兒一樣成長,計算機不再只是通過特定的編程完成任務,而是通過不斷學習來掌握本領。數據、算力和算法是影響人工智能行業發展的三要素,依賴高效的模型算法進行大量數據訓練,其背後需要具備高性能計算能力的軟硬件作爲支撐,進而形成了最上層多樣化的應用場景。

人工智能應用框架

  • 基礎層:爲人工智能産業奠定網絡、算法、硬件鋪設、數據獲取等基礎,主要包括AI芯片、IoT傳感器、數據服務、雲計算等。其中:

    • AI芯片包括GPU、FPGA等加速硬件與神經網絡芯片,爲深度學習提供計算硬件,是重點底層硬件;

    • 傳感器主要對環境、動作、圖像等內容進行智能感知,是人工智能的重要數據輸入和交互硬件;

    • 數據服務包括數據挖掘、監測、交易等,爲人工智能産業提供數據的收集、處理、交易等服務;

    • 雲計算主要爲人工智能開發提供雲端計算資源和服務,以分布式網絡爲基礎,提高計算效率。

  • 技術層:模擬人的智能相關特征爲出發點構建技術路徑,主要包括圖像識別、語音識別、自然語言處理NLP、知識圖譜等。目前發展比較成熟的主要包括:

    • 計算機視覺包括靜態和動態圖像識別與處理等,對目標進行識別、測量和計算,有廣泛的應用場景;

    • 語音及自然語言處理包括語音識別和自然語言處理,基于數據化和框架化的處理模型,研究語言的手機、識別理解和處理等工作,設計計算機、語言學、邏輯學等學科。

  • 應用層: 集成一類或多類人工智能基礎應用技術,面向特定應用場景需求而形成的軟硬件産品或解決方案。主要包括:無人駕駛、智慧安防、智慧城市(城市大腦)、金融科技(Fintech)、智慧醫療、智慧物流等領域。


未來隨著技術不斷叠代更新,人工智能的應用場景將更加廣泛:“從社會角度來講,人工智能技術的發展一方面能使我們的生活更加便利,另一方面也能提高我們公共管理的服務水平。”

“人工智能不僅方便了人們的家庭生活,還在教育、醫療、養老、環境保護、城市運行、司法服務等領域廣泛應用,給智能制造、智慧政務、智慧城市帶來新氣象。越來越多的快遞分揀機器人、書店導購機器人、自助收銀機器人、兒童早教機器人等也走進了人們的生活。”

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