张:解读智能计算的21世纪

事实上,“智能计算技术”是一种内在的丰富,很长一段时间,电脑世界各地的研究人员是不同的概念,在同一个方向,通过不同的渠道来接近这个概念的本质。

一些基本事实可能帮助我们理解智能计算的意义和发展现状。在1997年,IBM的

历史发展到今天,即时的技术奇迹已经渗透到我们生活的每一个角落,新的问题出现了:制造计算机,比如“深蓝”的电脑操作能力足够强大,有能力挑战人类选手,因此可以完全解释智能计算的意思吗?

不久前,吸引了国内外许多著名大学参加“机器人足球”,如果从另一个角度向我们清晰的智能计算的发展方向。之前科学家的梦想是创造尽可能多的像机——“深蓝色”是借助精确的算法和人脑的计算速度不能模仿棋手的思维,足球运动员和机器(或者索尼的机器狗生产)是应用新兴的传感技术,结合多年的科学家智能机器的研究领域的一些研究成果,试图实现模仿复杂的人类行为。因此,我们可以得出结论,似乎是和机器棋手和运动员智能计算研究跟踪的同样的产品。

微软中国研究院的几组来自另一个方向,要有一个项目是“人脸识别和绘画”,研究人员一直试图使计算机做一些比行走,水中,下棋,更加复杂,更多的不确定性,如绘画。绘画是一种艺术的内在精神的外化。当一个艺术家素描对于某人来说,通常需要看了一会儿,然后谈论几笔,一幅形神兼备的概要文件的页面。看起来简单,但这种行为本身,但不限于思维的作用;同时,如何描述画家计算机的创建过程本身也是一个困难的问题。微软研究院的科学家们的思路是使用所谓的“基于采样和统计学习方法”,使计算机成为“智能”。超过数百种不同的画家的作品样本,所以,当我们给电脑“看到”一个新的图片,将自己与样本库和生成一个新的草图(结果)。还兴奋地发现生产的机器工作可以不断修改完善,我们给它输入数据越多,这是更现实的图纸。

通过几个例子我们可以学习智能计算的两种不同的方式。传统研究思路是“自上而下”,它的目标是让机器模仿人类相关研究往往相信思考的大脑活动应该由一些公式和规则定义的,所以希望通过人类的思维方式翻译成机器语言的输入,程序的机器一天像人类一样思考的能力。这一理论定义的早期研究人工智能和努力工作。不能说这种思路没有贡献智能计算的发展,其中包括斯坦福国际实验室(斯坦福大学研究国际-斯里兰卡)发达国家在1969年,世界上第一个“智能”机(机器人沙基),以及麻省理工学院人工智能实验室等机构在一些突破,研究结果很好地说明了这一点。然而,在深蓝及其后继者创建“国际象棋神话”,类似尝试的局限性越来越明显。一些科学家提出了:一个用于自我意识的机制仍缺乏深刻的理解,更不用说把这个机制在复印机奢望完全;换句话说,人类思维的规则几乎是不可能被完全破译,所以机器可以接受永远是残缺的“智能”,再强大的机器也不能复制人脑的复杂机制。

如果我们仔细考究智能计算的发展,可以发现传统的人工智能研究是一个成功的应用程序集中在预测,股票分析,如电话接听、带宽、等,和成功的应用程序是基于统计,而不是注意积累和规范——自然语言处理和语音识别技术的基础上。因此,逻辑,假设机器可以学习成为智能计算的另一个想法。出生的婴儿必须经过学习的过程从家庭、学校和社会,一个过渡阶段,从一个本能意识阶段,阶段的阶段过渡到意识再次思考——增长的过程几乎是相当于知识积累的过程,也是不断增长的知识基础的过程中,和成人生活的正确认识,在相当大的程度上是建立在统计学习”的基础——如果这台机器还可以沿途“增长”,那么我们可以想象,至少图灵测试在一个特定的领域可能会成为现实。另一个比喻是传统的教育方式,研究的思路有点像“灌输式教学”,其缺点是忽略了培养学生的自我学习能力的机器。在现实中,是人类沉迷于这种教学模式的学生查找信息,但我害怕电脑不会是明智的这个程度,因此,我们规范传授更多的知识和思考计算机同时也需要更多的方法,统计数据。从一个特定的操作步骤的角度来看,首先,研究人员需要翻译一些人类行为的最简单的规则的机器可以理解的语言,的基础上不断地传授更多的行为模式的机器,这台机器是在一些学习的条件,学习得就越多,机器是“智能”,直到最终人们无法准确定义可能使反馈的机器——这是我提到的智能人工智能(代理)的概念。“自下而上”的一个新的研究方向从各个方面正引起越来越多的关注。

有趣的是,“自下而上”的一些基本理论是一个新的研究方向通过专注于量子力学的研究物理学家约翰·桑佛德(约翰Hopfield)提出了希望。在70年代后期,他在一个机会参加年会的人工智能惊奇地发现,聚集的学者实际上无法清楚地解释其研究项目规范。所以他认为自材料可以使用量子力学的理论分析结构,所以大脑神经元运动是否也与原子运动如果法律,进一步想想,如果让机器运动的“思想运动”模仿大脑神经细胞,不仅在一定程度上找到可行的方法,使机器更像一个男人吗?约翰希望桑佛德发现最后构成智能计算的物理支点。另一个主是伯克利大学的数学教授,模糊集的创始人Lofti德提出了所谓的“软计算”的概念,这个概念只是抓住了模糊性和不确定性的特点人类的大脑思维。

因此我们可以发现,智能计算,事实上,是一个交叉包括物理、数学、计算机科学、电子机械、通信、生理学、进化论和深奥的科学,心理学等等,所以,在目前的阶段,我们的研究已经达到了智能计算的水平?这个问题的答案基于人类智力水平的理解。让我们聪明的形式大致分为三个层次,底部被称为“操作”,这一层的智能特性表现为本能,人类呼吸心跳,血液循环,排泄,等等,但是,如果“智能”是有限的,它只能处于植物人状态,中间一层是所谓的“感知”,这一层的智能感觉和知觉的特点,对人类是视听,嗅觉,触觉,如能力、记忆和传达信息的能力,是所谓的“认知层”,这一层的智能性能对于复杂的思考和行动的能力,人类就是通过语言相互交流,通过观察判断和推理,设定一个目标并努力完成它们。目前,我们很高兴看到一些智能计算研究所的优势,比如我们的桌面办公系统与“拼写检查”和“自动校正”功能,这大大减少了那些我们不经意的错误,如在互联网上冲浪,我们没有在数十亿网页的一个广泛的页面查询感兴趣的信息,使用智能检索功能(当然不是完美的,)你可以很容易地找到你真正需要的。但我们必须承认,智能计算的研究仍处于初级阶段,我们研究了智能机器只是操作级别和认知方面之间。工业机器人能够准确地完成一些动作,“深蓝”或“更深的蓝色”只能准确在象棋这种特殊环境中“思考”,至于“将与主机通信的狗”和“将踢足球机器人”也就可以准确地重复制造商默认语言或行动。

人工智能或智能人工,现在暂时还难以使“智能”机真正人类的常识,比如人的声音(20年)可能需要,当然,更不用说生产属于机器本身的“自我意识”(可能需要50年或更长时间)。不仅可以执行目标,而且可以设置他们的目标智能机器的诞生,一切都取决于智能计算的进一步发展。但我们可以大胆的预测是,在一些特定的领域,肯定会有一种人类的精神和物理机器助理前所未有的解放。智能的智能电脑可能不到5岁的孩子,但专业知识远远超过世界上任何一个领域的专家。

我们正在朝着相同的目标,以各自不同的方式来长途跋涉,奋进号。除了前面提到的“人脸识别和映射”,微软中国研究和多个团队各自感兴趣的领域和辛勤工作。例如他们正在研究一个代号为MiXP技术。研究人员调查使用智能设备来记录整个人类历史。想象完全记录了他的生活不再是一个幻想,事实上,提供个人信息,包括声音、文本、图像、存储、记录,甚至其他功能,现有的技术条件已经能够做到。我们探索如何使它特别完美,尤其是个性化……事实上,我们正试图创建一个比最接近你了解你的喜好和习惯的聪明的“合作伙伴”。

我们正在研究的应用几何形状和图形来表达复杂的视频信息技术,在不久的将来,智能机器能取代你联通精品店和试穿新衣服,虽然几乎可以肯定,你的身体比机器更苗条,但最终你会发现你的新衣服纤维脂肪学位。

我们正在研究基于各种终端的智能传输技术。这种技术允许您使用任何设备在任何时间,任何地方与朋友或其他计算设备传递信息。智能机器甚至可以根据实际情况做决定网络信息传播的形式。我们正在研究更先进的多媒体智能检索技术、应用技术的机器就会清楚的知道主人的心。同时,例如,在搜索栏输入“窗口”,当你准备升级操作系统,将永远不会出现在你面前的是一个很多房子出租或装修信息;你打算什么时候装修卧室,一份礼物在你面前也不会是下一个版本的微软软件的介绍文本。我们还在研究新一代的自然语言和语音技术,结合其他研究成果,希望未来的电脑可以阅读你的脸,认得你的声音,使适当的反应……

比尔盖茨预测智能计算的发展前景最终机”可以看到希望,可以听听说”,事实上,无论是人工智能,人工或情报,只要可以条条大路通罗马,造福人类,那么所有的努力是有价值的。智能机器在下一个十年的办公室文员真正意义上和生活伴侣,会使我们的生命完全改变,另一方面,“智能机器”的出现不会成为人类的灾难。因为智慧和创造力,总是最人的声音。

交流论坛】【发表评论】【短信和电子邮件推荐】【】

15米免费试用新浪邮件快行动!

心灵的重量,权威的学术报告

的链接

无线网络OSS(2002/10/29此外,全球软交换市场现状及预测(2002/10/29)中国呼叫中心市场发展趋势预测(2002/10/29传扬)英特尔通信集团帕特里克概要(2002/10/28 15:26),微软亚洲研究院院长张女族长智库(2002/10/28 10:53)英特尔:摩尔定律沟通(2002/10/27阿联酋)沈博士易:刘先生应该如何告诉中国企业的故事(2002/10/21鞠躬)介绍北京大学网络经济研究中心(2002/10/17 17点)