人工智能学科

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人工智能学科的定义 What

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领先的人工智能教科书将该领域定义为“智能体”的研究:一种能够感知其环境并采取行动以最大限度地实现其目标的系统。[a]
Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any system that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of achieving its goals.[a]


人工智能学科问世 When &Who & Where

作为一门学科,人工智能于 1956 年问世,是由约翰·麦卡锡(McCarthy)及一批科学家在美国东部的达特茅斯(Dartmouth)大学召开的会议上,首次提出

1956 年,美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院,约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、克劳德·香农等学者聚在一起,共同讨论着机器模拟智能的一系列问题。他们讨论了很久,始终没有达成共识,却为讨论内容起了一个名字:人工智能。自此,人工智能(AI,Artificial Intelligence)开始出现在人们的视野,1956 年也就成为了人工智能元年。


为什么现在各个人工智能学科并不太一样?Why

制造一个具有人工智能的机器,是一个非常大的挑战。

人们对人工智能也有不同的等级之分,而这是以人类的智能为标准的:

  • 弱人工智能:没有人类聪明的,我们叫他弱人工智能 (weak AI/Narrow AI )—is AI trained and focused to perform specific tasks.
  • 强人工智能: 和人类一样聪明的,我们叫他强人工智能 (strong AI) ( Artificial general intelligence (AGI), or general AI, is a theoretical form of AI where a machine would have an intelligence equaled to humans)
  • 超级人工智能:特别特别厉害的,我们叫它超级人工智能(super AI) Artificial Super Intelligence (ASI)—also known as superintelligence—would surpass the intelligence and ability of the human brain.

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我们在电影中看到的人工智能 ,往往是以强人工智能或者超级人工智能为原型

譬如 科幻小说家艾萨克·阿西莫夫(英语:Isaac Asimov)就提出了著名的机器人三定律。

三大定律是:

  • 第一定律:机器人不得伤害人类个体,或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管。
  • 第二定律:机器人必须服从人给予它的命令,当该命令与第一定律冲突时例外。
  • 第三定律:机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。

1950 年代初期,人工智能聚焦在所谓的强人工智能,希望机器可以像人一样完成任何智力任务。强人工智能的发展止步不前,导致了弱人工智能的出现,即把人工智能技术应用于更窄领域的问题。之后我们聊到的人工智能,一般都泛指弱人工智能。

专家认为,打造人工智能往往有两个方向一个硬件 ,一个软件,软件方向着重于用编程和算法来模拟人工智能。 而硬件方向通过对机械的控制来模拟人工智能。

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历史上人工智能有三大学派,其中两个着重在软件,一个着重在硬件。

软件方面,主要是:

  • 符号主义(symbolicism)(又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)或计算机学派(computerism)),具体来讲,符号主义认为人类思维的基本单元是符号,而基于符号的一系列运算就构成了认知的过程,所以人和计算机都可以被看成具备逻辑推理能力的符号系统,也就是说,计算机可以通过各种符号运算来模拟人类推理的“智能”。 也是符号主义的代表人物约翰·麦卡锡(McCarthy)等,选择了 Artificial Intelligence 这个名称。
  • 连接主义(connectionism),又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism),其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。也就是说,计算机可以模拟人类对环境的认知。

硬件方面 主要是 :

  • 行为主义(actionism),又称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism),其原理为控制论及感知-动作型控制系统。具体表现在机器人学方面的研究。

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近期还有 强化学习和 GAN 的出现,能够模拟人类的创新和学习能力,而且取得了卓越的成效。

与人工智能息息相关的 还有数据科学,大数据相关的进展。

怎样进行人工智能学科的学习? How

想要开展人工智能学科的学习,首先明白不同学派不同方向都在做什么?

第一个,学派是行为主义(actionism)/控制论学派(cyberneticsism),聚焦在机器人,机器狗等方向。涉及到的学科知识,包括机器人操作系统,控制论,路径规划等。关键词 机器人 Robotics

第二个学派是 符号主义(symbolicism) ,聚焦在搜索,推荐,图神经网络 ,专家系统等,关键词 机器学习。 机器学习的定义广泛的来说,是

第三个学派是 连接主义(connectionism),聚焦在神经网络,深度学习 机器视觉等方向,关键词 深度学习,GAN 等

第四个方向是最近兴起的强化学习等。

第五个方向是数据科学方向的 数据挖掘等,也和 AI 息息相关。

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以后工作了,每一个方向 也都有不同的职位偏好,偏向工程,算法,应用或者产品 。就像是在一个游戏队伍里,有战士,法师,弓箭手,或者飞侠。

所以当你想要进行人工智能学习的时候,首先明白自己要选择什么职业,然后要选择什么方向的技能。

最终商业产品的应用 往往会是不同学派的知识交叉,譬如无人驾驶,就包含底层硬件,视觉方向的深度学习算法,机器学习中的推理等多个算法的融合。
以后有空 ,我再和你聊聊怎样去选择一个人工智能的专业,怎样做一款人工智能的产品等等。

总结

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