人工智能的革命性发展

目录

🧠 人工智能的起源和发展
🔍 人工智能的定义和概念
🔬 生物神经网络与人工神经网络
💻 深度学习和人工智能
📈 人工智能的现状和发展趋势
🚗 人工智能在现实生活中的应用
💼 人工智能对就业和社会的影响
💡 未来展望和社会应对策略
📚 资源

人工智能的起源和发展

人工智能这个术语最早是在1956年的一个研究提案中首次提出的，当时人们想象如果机器能够解决那些可能是人类专属领域的问题，那么将会取得重大进展。然而，随后的细节揭示，人工智能作为一门学科并没有真正取得突破性进展，它有些支离破碎地前进，取得了一些成果，但并没有成为令人满意的东西。事实上，从事人工智能领域的科学家开始回避使用“人工智能”这个术语，因为它充满了诺言但实际上提供了很少的成果。然而，在过去的几年里，人工智能系统突然发生了革命性的变化，以一种令人难以置信的速度解决问题，这在以前是难以想象的，甚至是在我们的有生之年内不可能解决的问题。

人工智能的定义和概念

人工智能系统正在以前所未有的速度解决问题，这是由深度学习这一概念的出现所推动的。深度学习是基于人工神经网络的，而人工神经网络又是基于生物神经网络的模型。生物大脑由数以亿计的神经元相互连接而组成，对外部刺激产生反应，这些神经元互相激发，形成一个又一个环路，数以亿计的次数。每个神经元的激发略有不同，它比前一个神经元稍微不同，这意味着每个神经元对外部刺激的解释略有不同，而这些神经元的累积效应帮助大脑学习，适应并随之演化，这种演化就是智能。人工神经网络试图模仿生物大脑的这种行为，通过输入层和输出层之间的多个隐藏层来学习和发展。

生物神经网络与人工神经网络

人工神经网络通过示例学习，因此需要进行训练。与人类儿童相似，人工神经网络需要在环境中接收示例，从而学会事物的概念和区分。这些隐藏层通过训练来学习，他们的错误告诉他们什么是对的，什么是错的。所以，这是一种通过例子和自由训练的组合来提高的过程，这也是这些人工神经网络学习的方式。就像一张飞鱼的图片，网络可能会将其错误地识别为一只小白鸟在水面上飞翔，因为在互联网上更多的图片是鸟而不是飞鱼。这就是智能通过得到更多的训练和例子而增长的概念。

深度学习和人工智能

深度学习的兴起与新的训练技术的发展密切相关，现在有一些技术可以帮助人们将更多的层级组合到这些隐藏层中，而以前这些层级只有几层。更多的层级意味着更多的抽取，更多的学习，以及更广泛的适用性。第二个重要因素是互联网的显著崛起，我们突然拥有了数十亿的文档、图片和视频，它们每一个都可以作为这些人工网络的示例。但是，所有这些都需要强大的计算能力，传统的CPU不足以支持这样的计算，这就引入了GPU，这些图形处理单元对于建模这些人工智能系统非常适用，并且它们的一个重大优势是可以将学习速度提高100倍以上。

人工智能的现状和发展趋势

由于这三个重要因素的魔法组合，人工智能领域出现了一场革命，新术语“深度学习”因此应运而生。深度学习因其更广泛的适用性而变得更加抽象，比过去更加普遍，而且更容易于人类理解。让我们用一个例子来说明这一点：1997年，机器第一次通过下棋击败了人类，那时候人们认为至少需要一个世纪，如果不是更多的时间，机器才能在更复杂的游戏如围棋中击败人类。