Al开篇-从图灵测试到AL算法应用方向

作者: 阳春柏樰 | 来源:发表于2018-12-07 13:45 被阅读42次

    不登高山,不知天之高也,不临深溪,不知地之厚也,不读经典,不知学问只大也!嗨,我是阳春柏樰,爱读书爱生活的互联网Al PM一枚,每周我都会分享近期学习的点点滴滴,希望能和大家一起进步,越变越好!

    本文作为人工智能的开篇,介绍了人工智能科学的起源、定义,列举了哪些问题适合用人工智能求解,以及技术的应用方向。

     本文脑图

     

    一、由图灵测试到人工智能

    图灵在1950发表的论文《机器能思考吗》中提出“一个人在不接触对方的情况下,通过一种特殊的方式,和对方进行一系列的问答,如果在相当长时间内,他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机,那么,就可以认为这个计算机具有同人相当的智力,即这台计算机是能思维的。” 这一划时代的作品,开启了人工智能研究的大门。

    1.什么是人工智能

    人工智能的一个比较流行的定义,也是该领域较早的定义,是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的 达特矛斯会议上提出的:人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲,目前对人工智能的定义大多可划分为四类,即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动,或制定行动的决策,而不是肢体动作。

    随着历史的发展,人工智能概念也有了更现代的解释,目前主流的三种定义:

    定义一:人工智能就是与人类行为相似的的计算机程序

    无论计算机以何种方式实现某一功能,只要该功能表现的与人类在类似环境下的行为相似,就可以说,这个计算机程序拥有了在该领域内的人工智能。这一定义从近似于人类行为的最终结果出发,忽视达到这一结果的手段。

    定义二:人工智能就是会学习的计算机程序

    人工智能的典型应用大多都拥有深度学习的技术基础,是计算机从大量数据资料中通过自我学习掌握经验模型的结果。

    定义三:人工智能就是根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。

    人工智能是有关“智能主体的研究与设计”的学问,而“智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统”。


    2.强人工智能和弱人工智能

     强人工智能和弱人工智能是图灵测试

     强人工智能:强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。

    弱人工智能:不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。

    二、从启发法到人工智能

    说到al技术,我们得先从启发法讲起,启发法是人工智能初期的基础技术,早期人工智能应用经常依赖于启发法。使用启发法,我们可以得出一个很有利但不能得到保证的结果。在20世纪50年代和60年代,启发法大受欢迎。

     

    1.什么是启发法

    启发法是针对模型求解方法而言的,是一种逐次通近最优解的方法。这种方法对所求得的解进行反复判断实践修正直至满意为止

    启发法的特点是模型简单,需要进行方案组合的个数少,因此便于找出最终答案。此方法虽不能保证得到最优解,但只要处理得当,可获得决策者满意的近似最优解。


     2.启发法应用详例

     生活中的例子

    例如日常生活中,很多人开车时讨厌问路,然而在夜间离开高速公路时,他们有时很难找到回到主要通道的路。一种被证明有效的策略是,每当来到道路的岔口时,他们一般会朝着更多路灯的方向行进。

    启发法之先解决一个相对简单问题

    例如:长方体对角线求解,如图,先用勾股定理计算BD长度,这样DB`的计算就会迎刃而解了。

    启发发之向后倒推

    许多智力游戏都会用到倒推法求解,数30 推箱子 九连环等等,从正向去解这些游戏很难,但是在倒推法面前它们都成了纸老虎,倒推法是智力游戏的克星。

    启发法之爬山法

    采用一定的方法逐步降低初始状态和目标状态的距离,以达到问题解决的一种方法,把过程形象地比喻为爬山。

    三、适合人工智能求解的问题

    1、复杂的、大型的问题;

    2、计算非常复杂,并不能通过简单的算法来解决;

    3、储存收录海量专业知识,通过制定一些规则搜寻知识给出答案。

    例:为什么人工智能在医疗诊断是一种非常典型且合适的领域

    医疗诊断是人们的刚需,关系到人们的生老病死,是人们迫切想要提高的领域,医疗诊断领域是热门的领域,不缺资金支持。医疗诊断需要人类记忆大量的规则、医学知识及过往经验然后再做出判别,是一个复杂的过程,而专家系统更擅长记忆和计算,现有技术人工智能的诊断表现往往会好过人类。

    人工智能专家系统能记忆的专业知识及规则比任何人类大脑都多,可以得到更全面有效的结果,专家系统还可以开发成为储存若干专家知识的知识库,允许领域知识遵循某一种分层次序。

    四、Al在算法中的应用

    Al在算法中的应用方向包含搜索算法和拼图、二人博弈、自动推理、产生式系统和专家系统、细胞自动机、神经计算、进化计算、知识表示、不确定性推理等。本文做为这些应用的引言,后续文章我会详细介绍每个方向中的Al技术应用。


    问题

    1.建议一个启发法,帮助在高峰时段出租车稀缺时,乘坐出租车访问纽约市。

    2.设计一个用于帮助家庭选择合适的狗的专家系统,提出可能规则的建议。

    3.请为人工智能制定一个与时俱进的新图灵测试。


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