<small id='efK2R1LhQY'></small> <noframes id='b72Yt'>

  • <tfoot id='ZB1VATGWmN'></tfoot>

      <legend id='RH0h5Yg'><style id='SvKrR8q'><dir id='nmRjYWD'><q id='pK1Q'></q></dir></style></legend>
      <i id='GqblI'><tr id='IHboqQELvP'><dt id='zb5y'><q id='KJ7DEh'><span id='olY1ej'><b id='ERH4gn7SdC'><form id='DQJGvI'><ins id='WOuAFnDhqX'></ins><ul id='gzandU5'></ul><sub id='UElZF'></sub></form><legend id='ZtFbXm2'></legend><bdo id='vpeXG'><pre id='izdR'><center id='LhWx4cs'></center></pre></bdo></b><th id='3kugi'></th></span></q></dt></tr></i><div id='DoRxWAv8d'><tfoot id='1RHCOs'></tfoot><dl id='tX61Nvq'><fieldset id='KPeFQ38VL'></fieldset></dl></div>

          <bdo id='S6IjD2C'></bdo><ul id='QVeIyMf7N'></ul>

          1. <li id='9guvOxJA'></li>
            登陆

            人工智能有多智能?

            admin 2019-05-15 273人围观 ,发现0个评论



            美剧《西部世界》,叙述了人工智能机器人自主觉悟的故事。

            科学家中总有一类奇特的集体,将先进的技能用来完成各种脑洞。比方把便便转换成石油,又比方给螳螂造一款3d眼人工智能有多智能?镜……看得人目不暇接。

            而最让人捉摸不透的便是人工智能专业了。究竟,大多数人了解的人工智能,便是具有比人类还聪明的大脑和海量常识的智能体。所以,“人工智能要替代人类?”“AI来了,XXX职业首战之地被筛选!”这样揄扬乃至惊悚的新闻标题不乏其人地呈现了。总算,一些务实的科学家不由得发声了:莫慌!你忧虑的AI,现在尚处于“弱拳王智”阶段,至少不会让你像《西部世界》里的主角相同日子变得一团糟,乃至开端置疑人生。



            这群科学家规划了一套检测人工智能的体系——它能够辨别AI的真伪及智人工智能有多智能?能等级。

            人工智能和机器学习算法(例如深度学习)现已成为日常日子中必不可少的一部分:它们能够供给数字语音助理或翻译服务、改进医疗确诊、自动驾驶等等。现在强壮的学习算法好像现已能够迫临人类的才能,乃至有时还能逾越人类。但事实上,现在的AI仍处于弱人工智能阶段。弱人工智能并不能自主地推理和处理问题,仅仅一种东西性的存在。在其技能比重中,“人工”远远大于“智能”。

            来自柏林工业大学、弗劳恩霍夫-海因里希赫兹研讨所和新加坡科技规划大学的研讨人员发明晰一套体系,可调查到的各种“智能”规模,尤其是用具有自动化剖析和量化的新技能来剖析人工智能体系。

            这项新技能的先决条件依据一种分层相关传达(LRP)算法。它使人工智能的输入变量可视化,而人工智能体系正是依据这些变量来做出决议计划的。新式的频谱相关剖析(SpRAy)作为分层相关传达算法的扩展,能够辨认和量化广泛的学习决议计划行为。经过这种办法,即便在很大的数据会集,人们也能够检测到其间不抱负的决议计划。

            柏林工业大学机器学习教授K人工智能有多智能?laus-Robert Mller博士称,这种所谓的“可解释性”人工智能是迈向人工智能实践运用的重要一步。他表明:“假如一个人工智能体系触及不可靠的或许欺骗性的问题处理议计划略,那么它决不能被投入运用,尤其是在医疗确诊和安全问题至关重要的范畴中。”

            经过运用新开发的算法,研讨人员总算能够测验现有的人工智能体系并取得相关的定量信息:从运用简略的办法处理问题到运用欺骗性战略,再到运用高度杂乱的“智能”战略,一整个人工智能体系人工智能有多智能?的“智能”规模都被调查到了。

            弗劳恩霍夫-海因里希赫兹研讨所小组负责人Wojciech Samek博士表明:“看到人工智能包括了如此广泛的问题处理议计划略,咱们非常惊奇。”即便是现代人工智能体系,也不能总是发现被人类视为有意义的处理办法,但有时也会运用所谓的“聪明的汉斯”战略。



            “聪明汉斯”正在用蹄踏地板的办法给出了以下几个数学题的答案:8-4=4、8+4=12、8/4=2和84=32。

            “聪明的汉斯”是一匹会管用的马,这在20世纪初曾引起科学界的巨大颤动。随后人们发现,汉斯并不会数学,可是90%的情况下,它都能依据发问者的反响得出正确答案。

            Klaus-Robert Mller和Wojciech Samek的团队发现各式各样的人工智能体系也会采纳类似的“聪明的汉斯”战略。例如,一个人工智能体系几年前在多个世界图画分类比赛中取胜,而它采纳的战略在人类眼中是天真的。它会依据布景对图画进行分类:当图片中有很多的水时,图画就会被分配到“船”类别;假如存在铁轨,则图画会被归类为“火车”。除此之外,该人工智能体系还能经过版权水印将图片进行分类。尽管它确实将绝大多数图画正确分类了,可是并没有处理实在的使命,即辨认图画中船和火车的概念。

            研讨人员在一些最先进的人工智能算法(即深度神经网络)中也找到了这些“貌同实异”的问题处理议计划略,迄今为止,人们都以为这些算法彻底能够防止这类缺点。而实践上,这些网络的分类决议计划部分依据预备图画时所发生的信息,与图片实践的内容一点联系也没有。

            “在实践运用,这类人工智能体系没什么用。”Klaus-Robert Mller宣称,“它们假如运用于医疗确诊或许安全问题至关重要的范畴,乃至可能会发生巨大的危险。能够幻想,现在运用的大约一半的人工智能体系都部分或彻底选用这种‘聪明的汉斯’战略。所以现在咱们需求人工智能有多智能?对这个问题进行体系地查看,以保证人工智能体系的可靠性。”

            凭借新的技能,研讨人员一起还检测出那些无意中学到“小聪明”战略的人工智能体系。例如学会玩仿真乒乓球游戏(Atar人工智能有多智能?i公司出品的一款游戏)的人工智能体系。“在这个比如中,人工智能明显理解这款游戏的概念而且找到了一种智能办法,经过针对性和低危险的办法取得更多分数。”Wojciech Samek说,“这个体系有时乃至会用实在玩家做不到的办法来干涉游戏。”

            新加坡科技规划大学助理教授Alexander Binder表明:“除了了解人工智能的战略外,咱们也为迭代数据集的规划供给了‘可解释性’人工智能的可用性,即移除数据会集可能会导致人工智能学习过错战略的信息,一起协助研讨人员决议哪些未符号的比如需求注释或增加进来以削减人工智能的失误。”

            Klaus-Robert Mller表明:“咱们的自动化技能是开放性资源,一切科学家都能够运用。咱们以为这项技能是使人工智能在未来更强壮、更具解释性和更安全的重要一步,一起更多的研讨还需求跟进。这是让人工智能得到广泛运用的重要条件。

            请关注微信公众号
            微信二维码
            不容错过
            Powered By Z-BlogPHP