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制約人工智能進步的門檻,是計算能力
發布時間:2019-03-11 分類:趨勢研究
人工智能權威謝諾夫斯基(Terrence Sejnowski)是推動深度學習技術成為主流應用的人之一。正是深度學習技術,讓人工智能走出寒冬,重新成為熱門技術領域。
在他看來,深度學習的價值是,它可以讓人類通過自然語言和視覺同人工智能溝通。此前,人工智能一直缺少同人類和現實世界交互的方式?,F在,包括語音識別、圖像識別等技術可以讓人工智能做到這一點。
2016年,AlphaGo戰勝韓國圍棋國手李世石非常轟動,一下子讓全世界見識到了人工智能的威力。但在他看來,AlphaGo使用的,其實是上世紀80年代就已經開發出的神經網絡學習算法。谷歌真正做到的是,有能力提供足夠的計算能力和計算資源給這個圍棋人工智能,讓它學習到足以戰勝人類選手。
在這個邏輯下,“只要計算能力繼續擴大,就會解決越來越復雜的問題。每個問題都有一個計算閾值,低于這個閾值,解決方案就不可行,高于這個閾值,奇跡就會發生?!币虼?,基于深度學習的人工智能,制約它進步的門檻,其實是計算能力的不斷提升程度。
對于大家普遍擔心的工作問題,謝諾夫斯基也有自己的看法。他把數據比喻成礦井。工業革命期間,需要有大量的人去開采煤礦,提供煤炭給蒸汽機?,F在,數據礦井就是新的煤礦。只不過,“這里要比真正的煤礦干凈,適宜于工作”。他說,這是一場類似的工作革命。蒸汽機革命提供了新的就業機會,人工智能革命也會同樣。
總之,人工智能權威謝諾夫斯基認為,深度學習的價值,就是讓人工智能找到了可以同人類和世界溝通的手段。而制約人工智能進步的門檻,是計算能力。
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