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AI算法還比較初級 并不能解決所有問題

8gVR_D1Net08 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-11-22 16:36 ? 次閱讀

AI技術(shù)這兩年非常高調(diào),吸引了大批投資者的青睞。但實(shí)際AI技術(shù)發(fā)展還比較初級,還未和很多行業(yè)結(jié)合起來。

AI人工智能概念2018年繼續(xù)火爆,各大企業(yè)也紛紛發(fā)布了自己的AI戰(zhàn)略,包含推出一些AI產(chǎn)品,一切現(xiàn)象都表明AI要大干一場,再次要改變?nèi)藗兊纳罘绞剑膊粩嗟挠腥碎_始討論AI的道德問題,擔(dān)心AI機(jī)器人是否會(huì)取代人類,最終人類被AI機(jī)器人消滅,之所以這樣都緣于AI實(shí)在太火了,關(guān)于AI的各種話題不斷。AI發(fā)展如此繁榮,到處顯示一片欣欣向榮的景象,然而繁榮背后,深入思考就會(huì)發(fā)現(xiàn)AI 發(fā)展的隱憂。

AI帶來失業(yè)問題

人工智能會(huì)取代重復(fù)性、機(jī)械性的工作,那些從事簡單勞動(dòng)的人們將會(huì)失業(yè),復(fù)雜勞動(dòng)這些人又不會(huì),這將造成失業(yè)率的持續(xù)上升,這是社會(huì)進(jìn)步的必然趨勢。失業(yè)率上升會(huì)帶來很多問題,比如社會(huì)穩(wěn)定性降低,犯罪率上升,貧富差距拉大等等,當(dāng)失業(yè)者發(fā)現(xiàn)連自己和家人都無法養(yǎng)活,那么很可能會(huì)用暴力手段表達(dá)他們的不滿。在西方發(fā)達(dá)國家,因?yàn)楹唵喂ぷ鞯臋C(jī)會(huì)越來越少,所以那些沒有技能的人們均將面臨失業(yè),而國家不會(huì)養(yǎng)著這些整天無所事事的人,必然將更多的資源提供給那些擁有技能,工作的人們。有時(shí)候技術(shù)進(jìn)步能解決生產(chǎn)力的問題,但也同時(shí)會(huì)帶來更多的社會(huì)問題,AI技術(shù)也是如此,好在目前AI技術(shù)還不是那么成熟與發(fā)達(dá),很多工作還不能用AI來替代,隨著AI的發(fā)展,可替代的工作會(huì)越來越多。有一句話對AI技術(shù)的看法說的非常有道理:“AI不會(huì)代替人類,但是會(huì)廢掉人類?!保褪钦f不用擔(dān)心AI會(huì)取代人類,那些擔(dān)心AI機(jī)器人會(huì)取代人類的想法是幼稚的,但AI的確會(huì)廢掉人類,讓人們不用再努力工作,絕大部分的工作都將由AI來完成,社會(huì)只需要一小撮懂得AI算法的人,其它大部門人都將失業(yè),無法找到工作,成為“無用”的人,廢掉人類。

AI還缺少數(shù)據(jù)樣本

AI技術(shù)這兩年非常高調(diào),吸引了大批投資者的青睞。但實(shí)際AI技術(shù)發(fā)展還比較初級,還未和很多行業(yè)結(jié)合起來。就像已經(jīng)發(fā)展了多年的AI自動(dòng)駕駛汽車,智能眼鏡,機(jī)器視覺等技術(shù),還未開花結(jié)果,不能夠?qū)嵱?,還需要不斷研究。以自動(dòng)駕駛來說,單純靠算法,車輛上路百分百會(huì)出事故,AI能解決的交通實(shí)際問題只有不到40%。我們知道,AI要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),才能夠比較準(zhǔn)確的獨(dú)立完成工作,就像我們?nèi)祟?,從小嬰兒長到成人,不斷在接收各種知識,不斷去學(xué)習(xí),才能在成人后去自己完成一些工作,工作的過程中也是需要不斷學(xué)習(xí),這需要大量的數(shù)據(jù)輸入,接觸的數(shù)據(jù)多少直接決定了這個(gè)人所能完成的工作難度。AI也是這樣的過程,所以需要大量的輸入數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)樣本是極多的,要覆蓋到很多方面,這樣才能使得AI看起來很智能。現(xiàn)在的AI缺乏的就是這些數(shù)據(jù)樣本,海量的學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)才能讓AI發(fā)揮作用,所以要不斷地采集數(shù)據(jù),這使得AI看起來更像是數(shù)據(jù)采集技術(shù),AI技術(shù)完全依托于這些數(shù)據(jù),過少的數(shù)據(jù)樣本將使AI失去意義,AI的準(zhǔn)確率將大大降低。現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)每天產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),但大部分是無用的垃圾數(shù)據(jù),并不能都為AI所用,有效的數(shù)據(jù)太少,也是AI走向成熟的絆腳石。

AI算法還比較初級

AI需要算法,通過大量的復(fù)雜計(jì)算讓機(jī)器可以模仿人類工作。從1956年開始,AI專家們就野心勃勃,試圖創(chuàng)造出不遜于人類智力水平的機(jī)器,但隨后AI的每一個(gè)新浪潮都經(jīng)歷了從盲目樂觀到徹底淪喪的輪回,從一開始通用問題的求解器,到后來的感知機(jī)技術(shù)、基于規(guī)則的專家系統(tǒng),以及遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率圖模型、支持向量機(jī)等,沒有人能夠統(tǒng)計(jì)出這個(gè)世界到底有多少種算法,而這些算法最大的問題是僅限于理論研究層面,AI的算法從理論走向?qū)嵺`,不僅要跨越各種復(fù)雜應(yīng)用場景,還有CPUGPU的問題,對應(yīng)用場景的理解問題,AI要在更多的應(yīng)用中落地還需要不斷完善,那些永遠(yuǎn)走不出實(shí)驗(yàn)室的理論算法最終都將被拋棄,真正的算法是需要和應(yīng)用緊密結(jié)合的,當(dāng)前的AI算法還都比較初級,偏理論多一些,并不實(shí)用。

AI不能解決所有問題

AI現(xiàn)在不能解決所有問題,未來也不能。機(jī)器是沒有情感的,只能根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí),然后按照既定設(shè)計(jì)完成相應(yīng)功能,AI需要大量數(shù)據(jù)來運(yùn)作,但通常沒有合適的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施來支持AI學(xué)習(xí),最終AI會(huì)學(xué)的四不像,無法真正有效地完成功能,更多的是從事一些指令性的工作,這些還稱不上是AI,就像生產(chǎn)線上的機(jī)器手一樣,都是提前輸入指令,由機(jī)器手臂按照固定的步驟操作完成而已,非常初級的AI。大腦對人類還是未知的,我們并不清楚大腦是如何進(jìn)行學(xué)習(xí)和工作的,AI其實(shí)就是模仿人腦去思考和工作,但我們對大腦的機(jī)理并不清楚,就無法通過AI完全模擬人腦,AI無法完全代替人腦去學(xué)習(xí)和工作,AI更多時(shí)候是根據(jù)輸入的數(shù)據(jù),將見到的問題錄入與已輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,有重疊度比較高的就認(rèn)為匹配成功,執(zhí)行相應(yīng)的預(yù)設(shè)動(dòng)作,當(dāng)已有的樣本庫里沒有匹配到,那AI也不知道該怎么辦。在很多人類活動(dòng)中,摻雜著很多復(fù)雜的社會(huì)問題,比如說種族歧視、國家競爭、疾病傳染等問題,AI顯然還意識不到這些問題的存在,這些數(shù)據(jù)不好采集和錄入,AI算法也沒有考慮這些社會(huì)因素,這些都是AI無法解決的問題。

關(guān)于AI的話題很多,AI技術(shù)繁榮的背后隱含著很多問題,AI的發(fā)展也必定不會(huì)一帆風(fēng)順。在這幾十年AI發(fā)展歷程中,AI已經(jīng)經(jīng)歷了起伏數(shù)次,這一次AI也是來勢洶洶,最終是否會(huì)剎羽而歸,還不得而知。

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原文標(biāo)題:人工智能繁榮的背后

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