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AI技术给人们生活带来的便利以及它的局限性

2020-06-29 12:57 必威官网 昔又128°c
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人类认识了解世界的信息中大部分来自视觉,同样,计算机视觉也成了机器认知世界的基础,其终极目的就是让计算机能像人一样“看懂世界”。目前计算机视觉在人脸识别、图像识别、增强现实等方面有很好的应用,但也存在一定的挑战。我们就拿谷歌的无人驾驶来说,通过机器视觉识别的技术路径在现阶段,仍有完全无法逾越的技术难题。

五、人工智能算法

AI技术给人们生活带来的便利以及它的局限性

认知计算可以帮助我们更好的交流、决策和发现。但是人工智能依然有很多做不到的。例如:抽象能力,自我意识,审美,情感等。

自然语言处理这块相关落地的产品就很多啦。典型的代表就是聊天机器人,其中一类是以Siri、Amazon Echo、微软小娜、阿里天猫精灵、小米小AI音箱等为代表,偏向于工具性的服务型机器人。另一类则是以微软小冰为代表的娱乐型机器人。第一类聊天机器人,以完成任务或回答事实性问题为导向,譬如你问天猫精灵“今天的天气如何?”,或者给“小爱同学”下达“关闭卧室台灯”等指令。第二类则以闲聊为导向,并不需要给出某一个事实性问题的解答,只要交谈自如、博君一笑即可。比如:北京龙泉寺的贤二机器僧。

语音识别有两个技术方向,一个是语音的识别,另一个是语音的合成。

语音识别是指我们自然发出的声音需要机器转换成语言符号,通过识别和理解过程把语音信号转变为响应的文本或命令,然后再与我们交互。语音识别技术可以应用在电话销售上,例如:公司新人特别多,没有经验,拿到单子的可能性很低。怎么才能让新人也能有很优秀的销售能力呢?过去的做法是,把经验总结成册子,让新人去背,很容易就忘了。但如果有了高精度的语音识别能力,就能识别出客户在问什么,然后在屏幕上告诉新人,该怎么回答这个问题。

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息/数据而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”——用数据来描述人的行为和特征,而标签是通过对用户信息分析而来的高度简练的特征标识。

而认知计算可以完全模仿人类的认知,你可以把它当做一个孩子。就好像孩子周围有一群逗他玩的大人,有人告诉孩子1+1=2,也有人说1+1=3。但是随着孩子的成长,他自己会明白1+1=2才是对的。这就是非结构性问题。早期的人工智能只能学会别人教给他的知识,但是认知计算可以处理模糊的,甚至是自相矛盾的信息。

六、小结

讲了这么多的人工智能的能与不能。其实AI并不是魔法,它只是数学、统计学、以及使用大数据来进行模式识别,是对环境和物体的识别和相关性分析的智能。采用算法的方式来实现人的逻辑和数学思维,形成计算机思维,从而衍生出特殊算法系统,机器智慧。

AI技术给人们生活带来的便利以及它的局限性

举例来说,如果你经常购买一些纸尿裤,那么电商网站即可根据母婴购买的情况替你打上标签“有孩子”,甚至还可以判断出你孩子大概的年龄,贴上“有1-4岁的孩子”这样更为具体的标签,而这些所有给你贴的标签组,就成了你的用户画像,也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。但是今天的人工智能虽然能够找到相关性,但是却无法找到内在的逻辑,因此容易把前提和结论搞反了。比如根据大数据的统计,喝咖啡的人比不喝咖啡的人长寿。但大数据没告诉大家喝咖啡是不是原因,或许是生活水平高的人才有钱、有时间喝咖啡。所以真实的情况是长寿的人喝咖啡。

计算机视觉

另外一个人也是斯坦福的教授李飞飞,她建立了一个图像识别资料库。而且这个库里面的所有的图像都是标注过的,也就是说,如果图里有山就会标注出山,如果有树就标注出树。这样的话,你可以用这个图形库来训练人工智能系统,看它能不能识别出来这个图形库上面所标注的这些元素。经过这个图像库的训练,就可以训练出视觉能力超过人的人工智能系统。