AI 能帮人类做什么

来源：南京童程童美少儿编程学校时间：2022/1/10 16:36:10

AI 已成为营销昂贵计算机程序的诱人说词;然而，有些计算机是真的具有学习能力。其中复杂的目前仅适用于股市、科研领域，以及日渐复杂的电玩世界。你可能会认为，预测公司净值、用遗传密码建构模型，以及称霸游戏世界得采用完全不同的 AI 才行，但它们其实都能以相同的基本架构来实现。

　　真正的 AI 仰赖机器学习原理来运行;本专题将进一步探讨不同的机器学习类型。透过机器学习来运行的计算机程序与其他多数程序差别甚巨，因为你毋须告诉程序该如何做事──而是展示给它看。假设你想要一个能从脑部扫描中发现异常的计算机程序，若使用传统程序，你得编写极为严密详实的规则供程序使用;如使用机器学习程序，你只须给程序各看数千张正常与异常的脑部扫描图，然后让程序教会自己识别异常。

　　比起传统程序，机器学习法显然更占优势，因在执行指定任务的成效上，计算机很可能比程序工程师更优异。而令人兴奋的是，科学家正着手打造这样的程序。

　　不过，这些能帮助我们打理日常生活的 AI 并非全是明日科技。事实上，我们已能享受它们所带来的好处。

　　从微软的 Cortana 语音助理，到 Google 和 Facebook 提供的大型服务，背后都有智能程序在运作，好引领我们穿梭于网络中。它们了解我们的兴趣与好恶，并为每个人量身打造合适的广告和建议。然而，尽管会做的事情很多，但它们仍属于所谓的「弱人工智能」(narrow AI)──完成特定任务的能力远胜于人类，但却无法执行任务以外的事情。

　　人工智能的下一步是创建「通用 AI」。在 AI 领域中，此部分究竟是令人兴奋，抑或为吓人，至今仍众说纷纭。通用 AI 将比现行的 AI 系统更接近人类智能，因为它能学习解决各种问题，并应用于不同的任务。距离实现上述梦想的日子尚远，但 Google DeepMind 的 AlphaGo 是目前接近的例子。透过深层类神经网络，AlphaGo 击败了世上强的围棋选手：李世乭。众人认为这是 AI 历史性的一刻，因围棋中有数万兆种走法，要将之全部编入计算机中是不可能的。相反地，AlphaGo 天资聪颖，可多次与自己下棋，并从中反思自己的错误。在数百万局的练习之后，它已足以与人类棋王匹敌，甚至得胜。

　　AlphaGo潜力惊人。开发者兴奋地宣称，该程序将用来协助医疗人员，让 AI 加入拯救人命的行列，且其多样化的学习法也能作为许多智能机器的基础。

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