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jubeat瓶颈期 重捡亚12攻略鬼9中
作者：八云猫车
作者：楚楠
作者：北方凛大风号出品
人工智能还是人工智障？全在于有没有它！
提到人工智能，不少人还是会先想到好莱坞大片。在大多数人觉得它遥不可及的时候，它早已渗透到我们日常生活。它一直在学习、模仿人类，但我们对它的了解却少之又少，这一点在“威胁论”盛行的今天是非常可怕的，所以赶紧一起来补补课!人工智能技术大火的同时也带火了一批专业术语，比如深度学习、自然语言处理。深度学习是年度最火的老大哥，一直被人们挂在嘴边。但我们今天要说的是知识图谱——队伍中最默默无闻的那个。知识图谱是什么知识图谱，也称科学知识图谱，它是一个宏大的数据模型，可以构建庞大的“知识”网络，包含世间万物构成的“实体”以及它们之间的“关系”，图文并茂地展现知识方方面面的“属性”，让人们更便捷地获取信息、找到所求。如下图，在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。它将复杂的知识通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制等一系列方式表现出来，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。作为人工智能技术一个分支的知识图谱，与深度学习、自然语言处理等技术有着复杂的关系。如图，知识图谱就像是人工智能的一个不起眼的小弟，同时还被机器学习、深度学习和自然语言处理各位更有名气大哥的挤到角落里的受气包？但事实不是这样的，知识图谱是人工智能的重要技术基石。人类最擅长的思考方式就是将点和线关联起来并由点及面，然后抽丝剥茧，慢慢理清其中的逻辑推理关系。而知识图谱就能帮助人工智能去实现这样的功能，即像人类大脑一样思考！知识图谱技术的应用1.搜索引擎知识图谱于2012年5月正式被提出，最早应用于搜索引擎领域。引入知识图谱的搜索引擎，能大幅提升和优化搜索体验，可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。当你在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。对于稍微复杂的搜索语句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确呈现出他妻子Melinda Gates。2.智搜科技在国国内的人工智能初创公司中，也有一些掌握知识图谱这一AI核心科技的公司，智搜（Giiso）就是其中一家。智搜（Giiso）是国内首家专注于“人工智能+资讯”领域的公司，知识图谱是由智搜团队完全自主研发的Giiso资讯机器人的核心技术之一。拥有知识图谱技术的Giiso资讯机器人，能够将分散在全网的资讯串连起成线、或者面。作为国内首个资讯机器人的Giiso资讯机器人，具备着写作、采编、审核、个性化推荐、和智能大数据追踪等特长。当你用它来写作或是追踪资讯时，就能深刻感受到知识图谱的魅力。3.聊天机器人知识图谱也被广泛的应用于聊天机器人中，用于辅助深度理解人类的语言和支持推理，并提升人机问答的用户体验等。比如苹果的Siri、百度度秘等。拥有知识图谱技术的聊天机器人，能轻松地回答你“谢霆锋的前妻是谁”、“刘德华的老婆是谁”这种问题，也能高效地表示和使用上下文，能识别你多样化的表达和意图。知识图谱越强大，就越好地回答你的问题，你也会越发觉得它智能、聪明。知识图谱是人工智能背后的关键功臣，它就像新型的大百科全书一样，以关联的形式把人类的各种信息组合起来。在未来，知识图谱一定会被用在更广泛的领域，它的发展也会助推人工智能更好地实现质的飞跃。
本文来自大风号，仅代表大风号自媒体观点。
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做的 AI都是弱智吗
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你未必是，只要你在日常生活和其他人没太大的差距。连智商低都算不上。其实做智力测试时，我一上来就不想用脑子 。
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为什么我们身边的人工智能都宛如一个智障？
对我们人类而言，常识是很难定义但很容易识别的概念。排队要排在队尾是常识，出门前要锁好门也是常识。但机器或人工智能无法识别常识，它们通常只能执行经过多次训练的、特定的任务，一旦任务条件超出它的掌握范围，人工智能就会瞬间论为“人工智障”。所以对于人工智能来说，掌握人类常识是下一阶段的重要目标。
那么我们如何教会人工智能(AI)去识别这种定义模糊的常识呢?许多研究人员都曾试图这样做，但都失败了。
最近，微软的联合创始人保罗·艾伦也加入了这一研究行列。
据《纽约时报》报道，艾伦正在为他的非营利性计算机实验室——艾伦人工智能研究所(AI2)投资1.25亿美元，且未来三年预算将翻倍。这笔资金的流入将用于现有的项目以及“亚历山大项目”，这是一项旨在将“常识”传授给机器人的新举措。
艾伦在一份新闻稿中说:“当我创立AI2的时候，我想通过高影响力的研究来扩展人工智能的能力。在人工智能研究的早期，人们对常识有很多关注，但这一工作停滞不前。人工智能仍然缺乏大多数10岁孩子所拥有的:基本常识。我们希望启动这项研究，以在该领域取得重大突破。”
如果条件足够具体，机器可以模拟人工任务。他们可以定位和识别物体、攀爬、出售房屋，提供灾难救援等等。
然而，即使是这些高级机器，也只能执行这些简单的命令。他们如何处理一个不熟悉的情况?如何使用“常识”来校准适当的行动和反应?现在还不能。
AI2的CEO 奥伦·埃齐奥尼(Oren Etzioni)在新闻发布会上说:“尽管最近的人工智能取得了成功，但对于人工智能来说，了解常识是非常困难的。目前没有一个人工智能系统能够可靠地回答一系列简单的问题，比如‘如果我把袜子放在抽屉里，它们明天还会在那里吗?’”或者‘你怎么知道一个牛奶盒已经满了?’”
“又例如，在2016年AlphaGo击败围棋世界冠军时，该程序并不知道围棋是一种棋盘游戏。” 埃齐奥尼补充道。
关于我们没能教AI理解常识的原因，很简单：这真的非常非常难。
几何智能公司的创始人Gary Marcus从儿童发展常识和抽象思维的方式中获得灵感;伦敦帝国理工学院的研究人员专注于符号人工智能，一种人类为人工智能标记一切的技术。
但迄今为止，这两种策略都没有导致我们可以将机器人定义为“常识”。
亚历山大项目将采取更加强硬的方法来解决这个问题。根据新闻稿，它将整合研究机器推理和计算机视觉，并找出一种估量常识的方法。研究人员还计划以众包(群众外包)的方式搜集人类的常识。
任务是艰巨的。但是，如果我们希望人工智能迅速达到下一阶段的应用，并融入到人类生活的更多方面，我们就必须克服它。亚历山大项目可能是一次很好的尝试。AI到底是人工智能还是人工智障？这事儿还得看语言学得如何|界面新闻 · 歪楼扫一扫下载界面新闻APP在今年上映的科幻电影《降临》(Arrival) 中，&七肢桶&外星人通过圆形的文字和地球人交流，女主角语言学博士露易丝解构这种文字，领悟了一种能够忽略时间的能力，学会了预知未来。
我的同事盛威曾指出，支撑这一逻辑的理论主要是在语言学颇受争议的&语言相对论&(Linguistic relativity)，也叫&萨丕尔-沃夫假说& (Sapir&Whorf Hypothesis)。
它只是一个基于观察和并不缜密的逻辑论证而提出的假说，未经证实，但它做了两件重要的事：
1）让文科生在科幻电影里有了立足之地&&
2）提出了一个非常重要的观点：人类的思考模式受其使用语言的影响，使用不同语言的人会对同一概念有不同的理解看法。
尽管在语言学界，萨丕尔-沃夫假说仍未得到证实，它的部分设想却备受另一个领域研究者的推崇。这个领域就是人工智能。
微软全球执行副总裁沈向洋 20 多年加入公司，今年刚获选成为美国工程院院士。他在研究上的方向主要是计算机视觉，是这个方向的世界级专家，但最近几年，他开始更多关注人工智能领域的另一个方向：自然语言。
这是因为现在的人工智能研究和应用高度发达，却离通用人工智能 (General AI)，还差的太远。在沈向洋看来，最强大的人工智能还不如一个四五岁的孩子。
沈向洋接受 PingWest品玩专访
强大的人工智能系统，比如 AlphaGo，仍需要巨量的棋局、棋谱数据以及运算才能够成为现在的样子。
AlphaGo 不止可以下围棋，对一些其他游戏（比如红白机游戏或星际争霸）也很擅长，但它仍然不是一个通用的人工智能。本质上，人们对通用人工智能的期待其实就是它像个人类那样思考和做事，它下围棋可以不用很厉害，只要能跟业余选手来一场就可以了。
在现实中，绝大多数人更期待发生的，是一个系统能够比较靠谱地解决所有问题，或者至少能够解决大多数、最常见的问题，而非在某个特定场景下表现异于常人。
一个婴孩，为什么他哭过几次就能很快明白，哭了之后妈妈就会来照顾他？或者莱特兄弟以及人类航空的先驱者们，他们造出的固定翼飞机和扇动翅膀的鸟完全不同，如果人类想要飞翔，单纯模仿鸟类的话，造出的飞机恐怕不是现在的样子&&快速学习和解决问题，以及举一反三、随机应变等这些能力&&目前的人工智能都无法做到。
而沈向洋倾向于认为，人类作为一个生物种群在通用智能上优异的表现，可能和我们所使用的语言有关。在实现通用人工智能的路径上，必有自然语言。
要解释清楚他的看法，并不难。我们先来看一张图，来自 Hackernoon：
这是一座人工智能的金字塔，最下层的是机器学习，早在上世纪 80、90 年代就已实现，最近几年来广泛应用在各行各业应用，比如苹果的 Siri、微软的小娜 (Cortana)，或者今日头条基于算法的内容推荐；第二层是机器智能，使用更复杂的机器学习算法，让计算机能够处理一些更复杂的任务，比如使用深度神经网络训练的 AlphaGo 能够击败世界排名前列的职业围棋棋手。
第三层叫做机器意识，解释为计算机能够从经验中进行自学，自己获取新的知识，而不需要研究人员或者用户提供更多的外部数据喂给它。
需要明确的是达到了第三层的人工智能仍然不是通用人工智能，但它已经具有了基本的意识，就像已经上完小学的少年一样，他获得了一定的学习能力，并且明白还有更多自己没有学到的知识和能力。
自然语言之于人工智能的重要性，并不仅仅体现在取代我们记者和编辑的职业，以及写诗上&&显然，人类从数千甚至上万年前所积累到今天的知识，绝大部分是以文字的形式，被保存在史书、技术丛书、论文、朋友圈、微博和网站里。
在沈向洋看来，文字和语言是人类至今最伟大的发明：
我们都看过《人类简史》、《未来简史》，我看过很多遍，思考为什么人类脱颖而出，变成了主宰地球的群体？到底发生了什么事情，我们获得了什么能力？
实际上，原因是我们发明了语言，进而产生了非常了不起的事情。通过语言，我们可以组织，成立公司&&语言的力量非常了不起。
而想要让计算机理解人类，发展出通用人工智能，最重要的毫无疑问是让它掌握一种方式，能够高效地吸收和利用人类的知识。
语言对于人类智能发展的重要性不仅体现在知识上，还有情感。知识是理性的，情感是感性的，但它们都可以通过语言呈现。
一句话不同的遣词造句方式都可以表达同一种意思，但表达的效果却能有很大不同。
我们憧憬人工智能是希望它成为一个人类的伴侣，能为人类所用，而作为理性和感性兼具的高等物种，我们自然也会期待人工智能具有一定的感性，就像科幻电影《她》(She) 里的萨曼莎以及千千万万个 OS1 人工智能操作系统，甚至具有让爱人和让人爱上的能力。
巧合的是，萨曼莎并没有一个视觉交互界面，她和西奥多的交流完全通过语音对话发生，能够听懂西奥多的情绪，甚至西奥多不说话萨曼莎也能体会出他的感伤&&二&人&从未真正见面，却可以发展出难以割舍的情愫。
综上，吸收人类的知识、理解人类的情感，在理性和感性两个方向上同步前进，都对自然语言处理技术提出了很高要求。这也是为什么沈向洋认为自然语言可能成为打开通用人工智能这扇大门的钥匙。
他负责的微软人工智能部门，正投入很大的科研和研发力量尝试让计算机掌握更好的自然语言处理能力。
该公司推出过一套包含视觉、语音、知识图谱、搜索方向的人工智能 API，叫做&认知服务& (Cognitive Services)，其中一个技术名叫语言理解智能服务 (Language Understanding Intelligent Service, LUIS)。
LUIS 想要实现的就是，&你讲一句话，机器可以拆解你这句话，动词和名词，&沈向洋说。这样，机器可以通过一轮或者多轮对话来理解用户语句的上下文背景、说话的心情和意图，进而机器可以用用户熟悉的说话方式来交流。LUIS 技术可以被用来开发更具有亲和力的聊天机器人。
LUIS-Language Understanding Intelligent Service
以聊天机器人小冰为例，尽管它只会聊天打屁，偶尔唱歌，还能写诗，倒是做不了什么正事，微软仍对它非常满意。
因为它取得了一个其他智能语音助理和聊天机器人难以取得的成就，在平均对话轮数 (conversations per session, CPS) 这个指标上达到了 23，远超 Siri、Alexa 甚至自家的小娜。
通过越来越多的聊天机器人对话，微软希望能够训练出一个基于对话的人工智能系统 (Conversational AI)。沈向洋再次明确，微软已经决定用对话的路径去实现通用人工智能，而理由正如前述，因为语言无比重要。
在电影《降临》中，虚构的外星人种族所使用的语言中没有时间的概念，这使得它们能够在新的维度审视时间，而当女主角学会这种语言后，成功预知了未来并免除了两个星球注定灭亡的命运。
在现实中，我们不用为了活命必须学会新的语言，但在未来，我们创造出的究竟是一个能够理解人类，具备自学能力的通用人工智能，还是一个无法对人类产生同情，极度理性和自私的杀手人工智能，关键可能也在语言上。
来源：PingWest品玩原标题：最新更新时间：09/24 13:59您至少需输入5个字评论 相关文章推荐阅读