人工智能-有关日本和世界各地的AI

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大家好,一切都好吗?本文将讨论人工智能领域技术领域中讨论最多的主题。缩写为AI,对于技术,电子,工程,计算机科学以及其他与机器人技术和计算相关的其他领域的大多数学者而言,它都是乌托邦。这是因为,这是一个巨大的挑战,但始终会带来进步,这与其他产生无关结果甚至根本没有结果的研究不同。

科学家的天性与任何好奇的人都一样。因此,当他发现一个秘密并鼓励他在调查中取得更大的进步时,就会感到鼓舞。当今世界的AI并非现实。以前已经对智能机器人进行了编程以执行功能,但是正如我们将在本文中看到的那样,AI意味着其他东西。

这篇文章非常完整,最后,如果您愿意,我们还建议您更深入地学习该主题。

IA或AI-软件

人工智能(AI)或智能人工智能是用于指代“智能机器”的术语。为了不让这个定义含糊不清,我们可以进行解释,但是将没有许多其他简单的方法来描述AI。更具体地说,人工智能是指具有对所发现的环境中的刺激做出反应的智能的机器,从而最大程度地提高了他们采取任何行动的成功机会。

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机械人机器的机械部分不是必须称为AI。对于重要的是控制机器的软件,这部分是智能本身。软件是计算机程序,无论是基本的还是一般的术语。但是,这只是一个模糊的术语,软件是一组“密钥”和“锁”,它们以相互通信的算法集的形式出现,每秒进行并重做数千次计算,每个锁相应地响应。激活它的钥匙。

完全解释此类事情既复杂又适得其反,但是这种解释以后将大有帮助,因为这是完全定义“人工智能”的术语。

智慧的意义

如果我们研究智能的含义,我们会发现类似于“学习能力或解决问题并适应情况的能力”。对此进行反思,可以看出这是一个模糊的术语,没有绝对的适用范围。

智力没有全局性和人际关系水平,每个人都可以以不同的方式学习事物,并可以以不同的方式解决问题。对于哪种态度明智,没有绝对的看法,只有普查,即对某些情况的多​​数看法。

还有一个事实,就是根据每个人积累的经验,人与人之间是相对的。普通普查在学习中占有很大的分量,它是经验的积累,也是智力的积累。为了更好地解释它,我们将举一个例子。

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普查中的智力示例

一场抢劫案正在发生,这里是一家小型咖啡壶,拥有大量顾客。我们不会引用日期,我们只会想象有一个具有人工智能的类人机器人,该机器人经过编程可对此类情况做出反应,使其有机会成为最佳方法,而且还具有致命武器,电击枪和警棍。他在这些情况下也有经验,在所有情况下他都能找到解决方案而不会伤害任何人。

但是,在这种情况下,袭击者将一名妇女劫为人质,并保护自己免受机器人视线的伤害。这种场合也由机器人的AI软件进行了编程和培训,但由于没有必要,因此从未使用过。机器人武器具有以下规格。

致命武器具有强大的穿刺能力,镇定武器则是使用电击枪的能力不大,足以扑灭人类的解决方案。机器人的软件及其中的智能功能能够使攻击者有很大的机会成为凶手,保护平民还意味着预防犯罪,而不仅仅是在犯罪发生后做出反应。对于机器人来说,让攻击者逃脱的知识是不可想象的。

在这种情况下,机器人无法使用电击枪,因为在所有情况下,机器人都会使袭击者逃脱。然后,他根据统计数据得出的结论是,牺牲人质将是最“明智”的态度。

由于这是普查,大多数人认为他们会支持这一行动,但是另一方不会同意,并将这种态度称为“野蛮的”并采取其他行动。这些其他观点不是间接称机器人的行为“愚蠢”吗?得出自己的结论。

人工智能作为一个学术分支

为了不使定义变化太多,我们将选择一些包含IA术语另一种含义的段落。我相信它的含义不会影响前者,因为它与其他事实有关,但是由于AI是一个非常模糊的概念,它也会有所不同,正如我们在前面的主题中可以确认的那样。

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但是在此之前,我们必须弄清一个事实,即AI主要是指计算机科学并包含在其中。其次仅涉及机器人技术或其他领域。因为这是一个学术研究主题,所以它特别有一个学术分支。

并且该分支被定义为计算机科学的分支,通常致力于研究和创建计算手段和设备,这些计算手段和设备能够拥有甚至使人类的理性能力得到提高,即具有“智能”能力。着重于能够增加人类智慧的部分。

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人工智能及其变体

如果我们去研究人工智能,我们会看到几种类型。好的,他们将能够做出反应并执行各种情况,但是它们只是预编程的软件。它们的反应基于软件中的内容,也就是说,环境中的每个刺激都是打开锁的钥匙,这就是机器人的反应。

是的,这些动作将被认为是明智的,但是仅仅编程的反应还不够。智能也是学习的能力,也就是说,尽管做出了智能动作,这些机器人仍不具备人工智能模型的资格。

这是一种情报,但与科学家的预期相去甚远。对他们来说,乌托邦是一种能够根据所考虑的成功率不断学习的智力。

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乌托邦人工智能

如果我们要比较这两种类型,我们将得出以下结论:在他计划的专业化领域中的第一个将采取正确的行动,但是如果他被置于另一种情况下(例如警察)则行不通机器人,他会处理犯罪,但不会做家务。

第二种类型对于所有类型的情况都是理想的模型,因为学习和对刺激做出反应的能力足以使他完全适应任何类型的情况。但是,当然,就像人的大脑一样,这种AI需要有关做什么的信息,因为我们拥有互联网,这将使各种可能情况的可用性和共享成为可能。

但是,如果我们没有互联网,人工智能将需要错误和成功的经验。这意味着他需要尝试多种方法,直到他达到理想的方法。您已经可以看到,这种AI非常模仿人的大脑,这是因为科学家的乌托邦情报恰恰是模仿我们大脑的情报。

强大的人工智能

因此,在某些问题上,IA可以分为两个不同的部分。第一个是强大的AI,另一个是强大的AI。为了更好地理解,我相信也要考虑该主题的先前示例。

正如我之前提到的那样,强大的AI是可以不断学习的软件,这对于该领域的科学家来说是乌托邦。强大的AI能够完成我们大脑的所有工作,从学习简单的事物到解决难题。此外,她将永远不会停止学习,不像人类会随着时间的流逝减少这种能力。

在这方面,实力雄厚的学校可以学习他们可以访问的所有内容,并通过互联网作为手段,他们将能够掌握网络上现有的所有知识。这是关于AI讨论的主要主题。但是,到目前为止,这当然是不可想象的。

为此,该软件将需要不可想象的内存量,因为一切都像我们的大脑一样受到限制。由于它被归类为自觉的,并且会变得有个性和感觉,因此该AI也参与了有关道德的讨论。后者仅仅是推测,毕竟它没有任何依据,因为即使人类也不知道确切的感受。

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弱人工智能

好吧,这个更容易解释。事实是,弱者是那些可以推理和解决问题的人。它们是用已经为其安排了钥匙和锁的机器。换句话说,它仅根据已编程的内容做出反应,而无法处理其权限范围之外的情况。

如果要将这种类型的AI与上一主题进行比较,则可以使用键和锁的示例。弱AI的数量有限,再也无法增加数量。即使数量巨大,也总是会受到限制。

对于强大的AI来说,这个限制因素并不存在,因为凭借其强大的功能,它能够在需要时“创建”新的钥匙和锁。每当她遇到新的锁时,强大的AI都会创建新的钥匙。而且她还将连续存储信息,始终搜索,搜索和选择当前锁以及将要找到的最佳锁。

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人工智能的历史

尽管今天已经广泛讨论了这个主题,但是AI的概念并不新鲜。伟大的哲学家亚里斯多德(Aristotle)的目标是用自治的物体代替奴隶劳动。因此,这是已知的人工智能的第一个想法。这个想法的发展完全发生在20世纪,主要集中在本世纪中叶。在有限的方式下,早年充满了成就。

一台计算机可以执行一些远程智能活动的事实引起了很大的意外,因为在计算机成为可以进行算术计算的机器之前,别无其他。从一开始,人工智能就借助了来自不同学科的若干思想,观点甚至技术的帮助,构成了该科学的基础。

哲学家通过使这种想法成为可能而做出了贡献,考虑了人类思维在某种程度上类似于机器的想法。经济学家提出了决策以提高预期结果的问题。心理学家接受了这样的想法,即我们可以成为信息处理机器,甚至动物也属于这一类。语言学家表明,语言的使用符合这种模式。计算机工程师通过提供必要的材料使AI应用成为可能。

人工智能与未来

IA主题极为混乱和分歧,研究人员彼此不同意,并且经常对此主题进行激烈的讨论。提出几个问题来质疑AI的使用和危险。以相同的强度返回响应,以捍卫AI可以提供的所有进步和便利。但是它们从未达成协议,就像一条蚁丘,有数条通往某个地方的道路,还有许多其他道路,仅使我们偏离了正确的路线。

但是今天,从这种科学中衍生出的实践和技术已被证明具有实用性和效率。其中我们可以重点介绍以下内容

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  • 自主控制:经过培训和打包才能驾驶车辆的软件时;
  • 诊断:能够在多个领域中由专科医生进行诊断的软件;
  • 物流计划:能够根据最佳逻辑进行计划的软件,例如货物运输,并考虑到极端情况,例如路线上的冲突和中断;
  • 医学机器人:用作显微外科医师的助手的机器人;
  • Chatterbots:能够以自然语言通过对话进行交互的软件,就好像它们真的是人类一样;

使用人工智能的优势

减少错误:作为机器,人工智能具有更强的抵抗力,并且具有更大的承受恶劣环境的能力,从而降低了实现目标失败的可能性。并且有可能达到更高的准确性。

探索:由于机器人的编程,他们可以承担更大的责任,执行更苛刻的工作。因此,他们能够执行克服人类限制的任务,例如探索海床或探索荒凉而危险的地雷。

日常应用:人工智能存在于我们日常生活的各种机制中,例如GPS(全球定位系统),纠正键入中的拼写错误等。

不间断:机器不需要像人类那样频繁地休息。他们能够按照自己的时间表连续工作,而不会感到疲倦,分心或无聊。

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使用人工智能的缺点

成本高:由于复杂性和维护难度,AI机器的生产成本巨大。例如,恢复丢失的代码的过程需要大量时间和资源。

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缺乏创造力:人工智能的发展还不足以发挥创造力来充当人脑。因此,无法实现类似于人脑的功能。这也是由于以下事实:大脑尚未完全被理解,因此无法复制。

大规模失业。由于它们能够以更优化和更有效的方式执行人类独有的任务,因此人工智能机制倾向于大规模取代人类活动。由于IA的工作会更好,更富生产力,这将导致这些机器即将取代最大人数。

人工智能研究人员

当前,世界各地的各种研究机构和公司都有数名AI研究人员。在做出了重要贡献的几个人中,我们可以提及以下内容,值得记住的是,这里仅提及这些名称的重要性。要查找有关它们的更多信息,建议进行更深入的搜索。

  • 艾伦·图灵(Alan Turing,1912-1954):他是有史以来最重要的人物之一。通过研究不仅是存在人工智能的基础,而且几乎是有史以来制造的所有电子设备的研究;
  • 乔恩·麦卡锡(1927-2011):数学家,科学家,“人工智能”一词的创建者,LISP编程语言之父。
  • 马文·明斯基(Marvin Minsky,1927-2016年):科学家探索了如何配备类似于人的感知和智能机器,创建具有操纵对象能力的机械手,开发了新的编程框架并撰写了与人工智能相关的哲学主题的文章;

经济中的人工智能

当前,人工智能是主要的研究主题之一,因为它的进步和发现是极其有利可图的并且是持续不断的。也就是说,即使您只向前迈出了一步,这一步本身也已经付出了所有付出的努力,并且仍在鼓舞和继续进行研究的信心。

这些功能以及从农业机械到太空旅行编程计算机的各种类型的应用在各个行业中的应用,其市场是巨大的,并且在新发现之后迅速增长。

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对人工智能市场的规模有许多估计。根据美银美林(Bank of America Merrill Lynch)的数据,到2020年,全球人工智能解决方案市场将增长到700亿美元,而2013年的$则为82亿美元。预计全球AI市场也将越来越受到政府资助和强大的技术基础。

人工智能市场

有几个大型的AI市场,例如美国,日本,欧洲和最近的中国。旨在尝试复制人脑中神经元层功能的深度学习是AI 50年历史上的一项突破。

美国市场研究公司Tractica预测,到2024年,用于企业范围学习应用程序的年度软件将达到111亿美元。

根据Frost&Sullivan的预测,到2021年,人工智能医疗保健收入将达到66.6亿美元,而2014年的$为6.338亿美元。美国研究咨询公司Strategy Analytics预测,由自动驾驶辅助的系统将从5个增长到5个。从2012年的50亿欧元增加到2019年的160亿欧元。

人工智能研究规则

当前没有关于AI研究的规则或条例。由每个公司决定将要研究什么和将不会研究什么。正如我们可以推断的那样,公司竭尽所能来获利。这通常导致可否认但富有成效的行动。

出于这样的原因,经常需要批准AI研究的规则和规范。基于这种思路,日本在2016年4月举行的G7技术会议上提议为AI技术的发展制定一套基本规则。在此提案中作为示例的一个规则是使AI人为控制的网络。

日本人工智能产业

由于该网站的重点是日本,因此我们无法在本文中谈论它。由于它也是世界上主要的AI市场之一,因此将在这里进行特别讨论。但是,仅修正一下,我将仅发布中小型信息,如果您有兴趣并想了解更多有关此主题的信息,我将离开获得本文基础的网站链接。

许多分析人士指出,当今的日本AI行业在全球范围内竞争并不十分激烈。例如,在2008年至2013年之间进行AI研究时,大多数来自西方国家和中国。日本大约只有2%,对于像日本这样的大国来说,这是一个非常低的数字。

在过去的10到20年中,日本已经失去了其在西方公司的技术领导地位,并且在很大程度上是由于软件缺陷。日本在机器人等硬件方面仍处于最前沿。但是,这座堡垒有被遗失的危险,因为软件对于使这些产品正常工作并在国际市场上竞争至关重要。

日本人工智能

在深度学习方面,它是当前最先进的AI形式。日本和美国之间有很大的差异。在硅谷,深度学习主要是使软件更好的一种方法。但是,许多日本公司倾向于以不同的方式看待深度学习,以改善硬件。

深度学习是机器学习的一个子领域,它研究在视觉识别,语音识别和自然语言处理等任务中模拟人脑行为的技术。深度学习算法旨在通过人工神经网络中的顺序处理层来生成输入数据的高级层次表示。

深度AI学习-第1部分

对于无法理解的人,我不能选择术语,但可以为他们树立榜样。我们将返回钥匙和锁,让大脑或多或少地按以下方式工作,来自环境的刺激像钥匙一样,反应像锁一样,对于每种刺激,大脑都会创建几个不同的钥匙,这些钥匙的选择与人对人。

很多时候,锁之后有锁,其顺序不像存储设备那样工作,它们需要打开钥匙,而当没有钥匙时,大脑会创建它们(这就是我所说的新经验),即使不是最好的情况是,他会记住该锁,而在其他时候,他将尝试创建其他密钥来打开此锁(对我们来说,是所谓的反复试验)。

深度AI学习-第2部分

好吧,如果我设法正确地解释了这一点,您一定已经了解,大脑不像是一个有几扇门直接通向不同出口的房间,它看起来像是一扇无数扇门的房间,这些门最终会出现在其他房间与其他几扇门一样,就像最初的一扇门一样,如果您在第二个房间进入另一个门,您将像以前的门一样最终进入另一个充满门的房间,这种现象将在大脑达到理想结果时结束。

为了进行数字解释,我们可以执行以下操作。想象一下,大脑将信息存储为数字1到4。它将特定的情况记录为数字3321。如果需要在另一时间重做这种情况,则它必须跟踪相同的数字路径。

我们退回了门,如果每个房间的门都用数字编号,则需要使用钥匙以相应的顺序打开数字锁,请记住,可能会完成此操作每个锁都有一个以上的钥匙。

日本的AI行业助手

长期以来,日本公司一直专注于制造机器人(硬件),而外国公司更专注于软件方面。日本制造商需要从面向客户的角度出发,开发出更能满足用户需求的AI机器人。政府的目标是利用配备了可以相互通信的人工智能的机器人,发动一场机器人革命。

2016年5月,工业竞争力内阁委员会宣布将开始在最多样化的行业和地区引入AI系统,这将提高日本的生产率,目标是到2020年将GDP从500的水平提高到600万亿日元。在2015年达到1万亿日元。一个子目标是为包括其他AI技术在内的新兴技术创造30万亿日元的市场。

日本的其他AI行业助手

随着时间的推移,将扩大AI市场的另一项发展是日本公司倾向于在美国建立AI研发基地的趋势。研发中心 研究所 日本的公共研究设施也已建立,这有望加速AI技术的新进展。

随着人口的不断老龄化和出生率的上升,人口的下降将开始破坏劳动力市场。统计数据显示,2015年65岁及以上的人口占人口的26%。日本计划通过广泛使用AI机器人来弥补劳动人口的不足。

日本人工智能面临的挑战

野村综合研究所试图量化人工智能对劳动力市场的潜在影响,并指出,未来10至20年内,日本有大约一半的劳动力将有可能被机器人或人工智能替代。

在正确的方向上引导AI的爆炸性增长,以实现AI可能性的全部价值,这一点很重要。在这方面,重要的是密切监测国外的发展。将AI技术集成到私营部门的活动中时,需要考虑隐私,安全性,法规和法律方面的许多考虑因素。

需要开发新的业务模型以应对新的现实 技术 新兴的AI也是一个重要问题。如果日本想发展并与世界其他主要AI市场平等竞争,则还需要解决其他几种特定类型的挑战。

日本人工智能内部市场

在日本,人工智能正日益进入商业化阶段,据日本政府称,到2045年,人工智能技术有望产生约121万亿日元的经济回报。

根据日本研究中心安永研究所的研究,人工智能市场的规模估计将从2015年的约3.7万亿日元增长到2020年的23万亿日元,增长六倍。到2030年,市场规模将达到约87万亿日元。

交通行业,包括无人驾驶出租车和卡车,在预测期内将显示最大的增长,预计到2030年将达到305亿日元。制造业,包括自动驾驶汽车,预计将增长到约JPY到2030年达到12.2万亿。

人工智能课程

下面我们将分享一些有趣的人工智能在线课程:

人工智能书籍

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人工智能结论

最后,我必须再次强调,人工智能是一门极为复杂的学科,涉及从哲学到工程学的各种类型的材料。为了简化理解并提高文本的流畅性,我牺牲了一些在其他情况下可能变得很重要的细节。但是在本文中,主要重点是讨论并尝试定义什么是AI及其重要性。

对我来说,这本书经过大量研究,看到了很多内容,选择并强调了主要内容,对于我来说,这本书有很多缺陷,但是对于那些试图消除对人工智能的好奇心的人来说,这是本书,我认为,令人满意。我还尝试不包括关于AI的首字母缩写词,因为首字母缩写词通常需要单独的解释才能理解,就像DL或深度学习一样。

另外,我只能指出一些具有AI内容的网站,这是本文的基础。

本文到此结束。亲爱的读者,谢谢您到目前为止阅读本文。如果您有任何疑问,建议,批评或任何其他种类的问题,请在下面评论。而且请不要忘记投票,它可以帮助我们为您提供最佳内容。

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