人工智能達到了什么程度

數字資產會成為人類最大的資產
智能硬件與可穿戴產品

實時跟進進度 這是未來的革命

強人工智能 弱人工智能

機器學習 自然語言等

機器學習現今的主要困難是難以正確限制和搜索復雜的函數空間。

簡單的機器學習算法,比如線性回歸,線性分類器,只能搜索簡單的函數空間(比如空間中的所有直線或超平面),且只有簡單的限制(比如l2 regularization)。但是現實生活中,feature的關系大都是非線性的,復雜的。這就需要我們的算法能優化復雜的目標函數。

近來機器學習的研究大都在朝這個方向努力。例如,深度學習可以搜索整個布爾函數空間(可以學習任何布爾函數),但是其訓練復雜度也極大,近來相關的研究(比如卷積神經網絡,分布式深度學習)都旨在增加限制條件,充分利用資源,使其可行。

另一個凸優化的重要研究問題,l1 和 l0 regularization,旨在發明新算法,搜索以前不可能搜索的函數空間(目標函數不可微甚至非凸)。而另一個熱點概率圖模型則致力于發現或限制feature之間的關系,簡化需要搜索的函數空間。



在計算機視覺上,未來的人工智能應更加注重效果的優化,加強計算機視覺在不同場景、問題上的應用。

在語音場景下,當前的語音識別雖然在特定的場景(安靜的環境)下,已經能夠得到和人類相似的水平。但在噪音情景下仍有挑戰,如原場識別、口語、方言等長尾內容。未來需增強計算能力、提高數據量和提升算法等來解決這個問題。

在自然語言處理中,機器的優勢在于擁有更多的記憶能力,但卻欠缺語意理解能力,包括對口語不規范的用語識別和認知等。人說話時,是與物理事件學相聯系的,比如一個人說電腦,人知道這個電腦意味著什么,或者它是能夠干些什么,而在自然語言里,它僅僅將"電腦"作為一個孤立的詞,不會去產生類似的聯想,自然語言的聯想只是通過在文本上和其他所共現的一些詞的聯想, 并不是物理事件里的聯想。所以如果要真的解決自然語言的問題,將來需要去建立從文本到物理事件的一個映射,但目前仍沒有很好的解決方法。因此,這是未來著重考慮的一個研究方向。

當下的決策規劃系統存在兩個問題,第一是不通用,即學習知識的不可遷移性,如用一個方法學了下圍棋,不能直接將該方法轉移到下象棋中,第二是大量模擬數據。所以它有兩個目標,一個是算法的提升,如何解決數據稀少或怎么自動能夠產生模擬數據的問題,另一個是自適應能力,當數據產生變化的時候,它能夠去適應變化,而不是能力有所下降。所有一系列這些問題,都是下一個五或十年我們希望很快解決的。

未來,我們需要去探討:

(1)創造力,對于創造力目前有一定的方法慢慢研究,從而使機器開始具有人的一些創造力。但它的通用性受限,特別是對物理事件的理解,只有把這些問題解決了,才有可能造出像人一樣的機器人,成為人的意義上的智能。

(2)學科交叉融合,未來需要探索更多的算法和交叉科學上等等的一些融合。所以人工智能在下一個階段既有非常廣闊的應用前景,也有很多挑戰。


2019年03月02日

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