下载客户端
下载客户端
关于我们 寻求报道 加入我们
公司 2014-10-28 11:45

人工智能专家:媒体高估了计算机领域的进步

作为科技爱好者们,我们经常听到人工智能、大数据、计算机视觉等东西。据说,这些领域正在取得突破性的进展。似乎我们很快就要看到,操作系统像电影《Her》一样智能,机器人开始拥有自己的思维,天网也指日可待了。不可否认,计算机是越来越进步了,但是,在交互更友好、运算速度更快之外,它的智能有多大的进步呢?

在接受 IEEE 采访时候,加州大学教授、机器学习专家 Michael I. Jorden 认为,如今的一些报道包含了许多错误信息,过度渲染了我们在计算机领域取得的进步。

很大程度上,深度学习是神经网络的重新包装

神经网络的想法可以追溯到 80 年代,甚至是 60 年代。正如以前的风潮,谈论深度学习时,人们总要提到技术背后的神经科学,认为深度学习是基于我们对大脑工作原理的理解。其实,这种想法是错误的。

在神经科学方面,对深层原理的理解,需要几十年甚至是几百年的时间。目前,我们在神经科学非常底层的部分取得了一些进步,但在更高的认知层面上,我们几乎一无所知。神经元是如此储存信息的,如何运算的,有什么规则存在,有什么算法等等,我们都不了解。在现在这个阶段,我们还无法通过对大脑的理解,引导一个智力系统的构建。

机器视觉方面没有革命性的进步

人类能够识别复杂的场景,并做出相应的举动,而机器还远做不到这一点。在某些方面,深度学习能够很好地辨识出物品,但是,计算机视觉方面的难题还有很多。从苹果跌落中,我们对力量和加速度有了更多了解。这并不意味着我们理解了全部物理学。计算机视觉方面的研究也是一样。如何理解一个场景中的不同物品,以及它们之间的关系,还有,机器人如何与这个场景进行交互?许多的问题都远未得到解决。

大数据中推导的结论,很可能是错误的

在经典的数据库中,或许会存储几千人的信息。我们把名字放在行上,然后在列上标出特性,包括年龄、身高、重量、收入等等。随着列数增加,这些列的组合会呈现指数级的增长。在现代的数据库中,我们拥有的列太多了。每个人的特性都是数以百万计的。在这种情况下,我们得到的许多推论可能是错误的。可以说,从任何一个数据库中,我们可以随意找出一些列的组合,然后预测出任何结果。这就像是数以亿计的猴子打字,其中一个人会写出莎士比亚的作品。

奇点不是一个学术问题

奇点理论就像是科幻一样,很有趣,但是没有什么学术上的意义。它是一种哲学,探讨的是社会和个人的改变,同时,它又是一种文学,思考的是科技进步的后果。但是它本身不会催生技术上的想法,也不能告诉我们如何推进技术进步。

图片来自 ieee

有好的产品或者项目希望我们报道,猛戳这里 寻求报道

文章评论(-)
后参与讨论
正在加载中

Synaptics 大举开拓中国市场,认识下这个交互技术大牛

2014-10-28 12:40下一篇

Fitbit 发布三款健康手表,一款瞄准 Apple Watch

2014-10-28 09:22上一篇