第四代人工智能離我們還有多遠(yuǎn)?

我們需要能夠反映人類本能的AI

人工智能是一項(xiàng)正在改變所有社會(huì)地位的創(chuàng)新。它是一個(gè)范圍廣泛的工具，使個(gè)人能夠重新評(píng)估我們?nèi)绾握蠑?shù)據(jù)、分析信息，并利用隨后的見(jiàn)解改進(jìn)決策。人工智能正在進(jìn)入決策者，輿論領(lǐng)袖和感興趣的觀察者的領(lǐng)域，并展示到目前為止人工智能是如何改變世界并為社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和治理帶來(lái)重大問(wèn)題的。

人工智能算法旨在經(jīng)常利用實(shí)時(shí)信息進(jìn)行決策。它們不同于僅能進(jìn)行機(jī)械或預(yù)定反應(yīng)的被動(dòng)式機(jī)器。它們利用傳感器、數(shù)字信息或遠(yuǎn)程輸入來(lái)合并來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，在一秒鐘內(nèi)檢查材料，并跟蹤從這些數(shù)據(jù)中獲得的見(jiàn)解。隨著存儲(chǔ)系統(tǒng)、處理速度和分析過(guò)程的巨大改進(jìn)，它們非常適合分析和決策制定的巨大進(jìn)步。

第一代人工智能是“描述性分析”，它回應(yīng)了“發(fā)生了什么？”這一詢問(wèn)。第二個(gè)是“診斷分析”，指出“它是由于什么原因發(fā)生的？”當(dāng)前的第三個(gè)時(shí)代是“預(yù)測(cè)分析”，它指出：“鑒于剛剛發(fā)生的事情，以后可能會(huì)發(fā)生什么？”

人工智能的想法僅在五年前就被人們所理解。無(wú)論如何，例如Google、Amazon和IBM等組織都在有效地考慮各種選擇，其他各種公司也同樣想出了使之可用的方法。計(jì)算本能可能是一個(gè)更精確的術(shù)語(yǔ)，因?yàn)樗惴〞?huì)評(píng)估數(shù)據(jù)關(guān)系而不是數(shù)據(jù)屬性，這實(shí)際上就是AI的工作方式。明確地說(shuō)，這些算法可以識(shí)別新的和仍然未被檢測(cè)到的現(xiàn)象，例如，網(wǎng)絡(luò)犯罪，而所有帳戶都是無(wú)辜的交易。

人工智能幾乎可以滲透到每一個(gè)領(lǐng)域，但金融服務(wù)業(yè)目前正在取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。全球各大銀行都在不斷地利用它來(lái)識(shí)別復(fù)雜的新興網(wǎng)絡(luò)犯罪技術(shù)，包括賄賂、ATM黑客和避稅?？梢傻慕鹑谑录ǔ１浑[藏在成堆的交易中，這些交易都有自己收集的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。

雖然預(yù)測(cè)分析可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家節(jié)省時(shí)間，但它仍然完全受制于歷史數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家在面對(duì)新的、晦澀難懂的情況時(shí)會(huì)束手無(wú)策。為了擁有真正的“人工智能”，我們需要能夠獨(dú)立“思考”的機(jī)器，尤其是在面對(duì)新環(huán)境時(shí)。我們需要人工智能，它可以檢查顯示的數(shù)據(jù)，但當(dāng)某些東西沒(méi)有任何意義時(shí)，它也能表達(dá)一種“預(yù)感”。所以，我們需要能反映人類本能的人工智能。幸運(yùn)的是，我們有。

“我預(yù)測(cè)人工智能最終將走向第四代，在這一代中，計(jì)算機(jī)將被訓(xùn)練成歷史上只有人類才能做的事情。他們將展示常識(shí)、直覺(jué)和人工直覺(jué)：根據(jù)非常片面的信息進(jìn)行推斷的能力。ThetaRay的首席執(zhí)行官馬克？加齊特（MarkGazit）表示：“我們ThetaRay走在了這一新發(fā)展的前沿?！?/p>

“我相信人工智能最有前途的領(lǐng)域之一將是金融科技應(yīng)用，尤其是在當(dāng)前全球健康危機(jī)期間。金融機(jī)構(gòu)認(rèn)識(shí)和識(shí)別客戶的能力變得更加困難。當(dāng)客戶行為發(fā)生巨大變化時(shí)，創(chuàng)建規(guī)則和構(gòu)建基于自動(dòng)化的系統(tǒng)變得非常具有挑戰(zhàn)性。銀行現(xiàn)在需要的計(jì)算機(jī)可以代替非常資深、經(jīng)驗(yàn)豐富的銀行家和調(diào)查人員。犯罪分子越來(lái)越多地利用人工智能進(jìn)行金融網(wǎng)絡(luò)犯罪，因此銀行需要先進(jìn)的人工智能和直覺(jué)來(lái)發(fā)現(xiàn)和擊敗他們?！?/p>

他進(jìn)一步補(bǔ)充說(shuō)，在歷史上，算法更多的是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們現(xiàn)在看到越來(lái)越多的機(jī)器是自給自足的，能夠以一種非常類似人腦潛意識(shí)部分的方式自我教學(xué)和訓(xùn)練。換言之，用于模擬大腦分析部分的算法；現(xiàn)在它們正在模擬人腦最大、最強(qiáng)大、最有趣的部分，我們稱之為常識(shí)、直覺(jué)。今天的無(wú)監(jiān)督機(jī)器算法不再依賴于人類來(lái)訓(xùn)練和教導(dǎo)它們，而是能夠收集大量的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建世界的圖片，并做出與人類所做的非常相似的推斷。我們正在進(jìn)入一個(gè)計(jì)算機(jī)可以自我訓(xùn)練的世界。

第四代人工智能是“人工直覺(jué)”，它使計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別威脅和機(jī)遇，而不必決定要搜索什么，類似地，人類的本能允許我們決定選擇，而不必明確地被告知最佳方式。這就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的偵探，他可以進(jìn)入犯罪現(xiàn)場(chǎng)，并立即意識(shí)到事情似乎不對(duì)勁，或者是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的投資者，他可以先于任何人發(fā)現(xiàn)即將到來(lái)的模式。人工直覺(jué)的概念僅僅在五年前被認(rèn)為是不可想象的。不管怎樣，目前像Google、Amazon和IBM這樣的組織都在嘗試創(chuàng)建解決方案，而且一些組織剛剛找到了如何實(shí)現(xiàn)它的方法。
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