人工智能的研究目标是开发能使计算机以智能化方式运行的程序(软件)。创造出能智能运行多种任务的机器,是20世纪下半叶计算机科学研究者的主要关注点。如今,人工智能的研究集中在专家系统、一些领域的翻译系统、人类语音和文本识别和定理自动识别,以及创建智能自主代理。
广义上的人工智能意味着人工创造拥有实现人类思考这一特性的能力。随着现代科学的出现,人工智能研究正朝两个基本的方向发展:对人类心智本质的心理和生理研究,以及日趋复杂的信息系统的技术发展。
从这层意义上来讲,人工智能这一术语最初是指具有处理复杂任务能力和模拟人类思考的系统和计算机程序,而即使在今天,人工智能的发展程度仍与这一目标相距甚远。在该范围内,最重要的研究领域是处理信息——识别来自不同知识、游戏和应用领域的模型,例如医学领域等。
如今某些信息处理研究关注的是一些程序,这些程序试图训练计算机理解书面和口头信息,创建、总结、回答具体问题,或为对部分感兴趣的特定用户重新分配数据。在这些程序中,重要的是系统能够有创建语法正确的句子,以及建立词和义间的联系或识别意义。研究表明,当编制合适的算法程序能够解决语言结构逻辑或句法上的问题时,意义或语义上的问题就会变得更深层次,并朝着真正的人工智能方向发展。
如今人工智能系统的主要发展趋势是专家系统和神经网络的发展。专家系统试图重现人类对符号的思考。神经网络则更多从生物学的视角处理事情(通过遗传算法重塑人类大脑的结构)。尽管两个系统都十分复杂,但结果还是与真正的智能思考相距甚远。许多科学家都对开发真正人工智能的可能性持怀疑态度。人类思维的功能仍不为人所知,不论出于什么原因,智能系统的信息设计在更长的时间内基本上无法呈现这些未知且复杂的过程。
的确,如今这个平凡的世界对一个悲剧事件最细微细节的了解超越任何时代——恐怖袭击、交通事故、战乱冲突,以及体育赛事、公众人物的丑闻和政治事件。人工智能会不会代替人类——这是在全球范围内广泛议论的重要话题。因为从逻辑上讲,人们对未来是恐惧的。一些大公司致力于在人工智能领域取得突破性进展。许多信息技术大公司多年来一直积极地在人工智能领域投资。
IBM似乎已经更进了一步。IBM开发了IBM Watson这一可应用于各个领域的认知计算系统——从做最繁杂的商务决定到广大群众的日常活动。这一系统已经存在并持续发展很长时间了,并在2011年风靡美国的游戏节目Jeopardy中胜出。如此“可怕”的人工智能系统可以应用在很多商业领域,从像烹饪这样的传统行业到许多先进的领域,如时间分析预测和飞行指挥。在上世纪80和90年代,计算机的处理器能力和内存容量快速增长,日益缩小了顶级系统和顶级棋手间的差距。1997年5月,IBM 研发的国际象棋计算机Deep Blue击败了当时的世界冠军加里·卡斯帕罗夫。比赛分6场,Deep Blue以3平2胜赢得胜利。
在超13个领域实施的人工智能应用测试显示,86%的银行业领军人物已经从AI技术中获益。大多数人认为,到2020年,从全球范围到地区,他们将把人工智能技术嵌入整个金融系统的各种 *** 作中。该项技术改变银行业的主要方式是提高自动化程度。有预测指出,自动化将使企业成本降低15%,人工智能在这方面发挥着主导作用。
当谈及到技术进步和自动化时,就会出现一个问题,即对流通中的工作岗位数量造成的影响。尽管人们普遍认为自动化意味着许多工作岗位的流失,但在业务中使用人工智能的公司很大程度上创造了新的工作岗位。预计到2025年,与人工智能系统开发和管理有关的新业务数量将增加16%。
然而,和任何科技创新一样,其成功取决于它能在多大程度上促进业务的开展,完善顾客体验。人工智能系统能将顾客引导至真正的金融产品而节约时间,如果银行的顾客对此满意的话,即表明先进科技在这项业务中的应用是成功的。如果新服务让用户失望或使其更加困惑,那么就不会有好的结果。在金融产业中,只有改善银行客户体验,提升工作人员服务的客户能力,才能看出人工智能应用程序在金融部门长期应用的效率。值得庆幸的是,人工智能系统具备这一能力。
全球最大的超市沃尔玛已经将15辆无人驾驶的特斯拉的电动汽车投入使用,它们由人工智能自动驾驶仪控制。快速消费品行业的大公司长期以来一直使用人工智能软件进行定向和私人广告。人工智能使得这些公司能够预测哪种广告最能“从情绪上影响受众”并影响受众的消费习惯。算法和智能机器也已经在股票交易所上进行交易。
全球科技变革或许发生的太快了,因为很有可能的是,发达和富裕的社会无法适当地监测数字化转型。有关越来越多使用新数字技术所带来的社会后果的激烈辩论已经充斥了所有媒体和专业门户网站。对人工智能的恐惧已经充斥了世界。越来越多的人在寻求“负责任地使用人工智能”的保障和机制。首当其冲的是体力劳动者,而后就是企业管理者、医生、教授。机器人很快就会接受大量的工作。
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