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1、人工智能論文 人工智能及應用 　重慶理工大學 　專業(yè)選修課課程考查報告 　《AI的發(fā)展與未來》 　成績 　評閱教師 　課程名稱： 《人工智能及應用》 　專 業(yè)： 軟件工程 　學 號： 　學生姓名： 　提交時間： x年5月5日 　進入人工智能 　人工智能的話題，在近年尤其火熱，很多人是因為在x年看到AlphaGo打敗了世界圍棋冠軍李世石。這使得大家對人工智能非常感興趣，

2、同時也有很多人思考人工智能是否應該繼續(xù)無節(jié)制地發(fā)展下去？人們會擔憂將來人工智能發(fā)展到一定的高度可能會取代人類。包括霍金、比爾蓋茨這樣偉大的人物也懷疑人工智能。 　我們誰都無法下結(jié)論說到底該不該發(fā)展人工智能，所以我們先來了解一下什么是人工智能，否則我們只會在對人工智能的恐懼中無法獲得理性認知。 　人工智能似乎沒有明確的定義。人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作[1]，這是美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為的人工智能。人工智能大概來說可能是有幾個部分，首先是感知，感知是包括視覺、語音、語言；然后是決策，做一些預測，做一些判斷；那當然如果你要做一套完整的系統(tǒng)，就像機器人或是自

3、動駕駛，它會需要一個反饋[2]。 　人工智能的發(fā)展 　通過了解人工智能發(fā)展的主要里程碑，可能會更加直觀的了解人工智能。在感知方面，比如我國的科大訊飛。該企業(yè)x是讓機器能聽會說，能理解會思考；用人工智能建設美好世界[3]。正如他們的企業(yè)x，訊飛語音識別軟件現(xiàn)在已經(jīng)能聽懂人們所說的，而且正確率相當高，如果要打很多字完全可以不動手，直接念一遍就都以文字的形式輸出來。以前電視里播的現(xiàn)場直播都是沒有字幕的，現(xiàn)在已經(jīng)可以在直播的時候也可以看到實時字幕。可見語音識別給我們帶來了巨大的便利。還如微軟的小冰，你可以在微信關注她，并且同她聊天，還可以和她語音聊天，她甚至可以為你唱歌。現(xiàn)在小冰會的東西越來越多，

4、也越來越智能。 　決策方面，從早期Microsoft Office里的工具到Google廣告的推薦，然后到金融行業(yè)的很多智能決策公司的出現(xiàn)，進步迅速?，F(xiàn)在的gamil，有時候收到email，Google會跳出來問要不要發(fā)回復，有時候它連回復都幫你寫好了，而且寫的很精確。這也是人工智能的體現(xiàn)。可能以后我們講話都不用，助理能幫我們搞定。最后是反饋，比如無人駕駛汽車，它通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和 障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，自動規(guī)劃行車路線并控制車輛到達預定目標的 智能汽車。從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。 　深度學習及其應用領域 　

5、提到人工智能就不得不提深度學習，它是一種神經(jīng)網(wǎng)絡，它的特點是使用了多層網(wǎng)絡，能夠?qū)W習抽象概念，同時融入自我學習，而且收斂相對快速。收斂快速可能是一種技巧，不見得是一個理論，但是有一批人通過它解決了很多重要的問題。簡單的來說，如果我們有很多笑臉，然后我們把笑臉的像素輸入到一個神經(jīng)網(wǎng)絡里面去，最后你那兒希望讓機器能識別這是姚明，那是馬云，但是因為你這個深度學習的網(wǎng)絡很深，要一次性學會這么多也會比較困難，所以就需要用到一個比較快速收斂的技巧——自我學習。通過自我學習，機器會逐步從大量的樣本中逐層抽象出相關的概念，然后做出理解，最終做出判斷和決策。深度學習或者是任何的機器學習，它是不是超越人類的能力表

6、現(xiàn)，如果超越的話，可能很多應用就會產(chǎn)生。比如在機場，如果機器識別人臉的準確度超過人，那么那些邊防的人就可能不需要那么多。這并不是說機器不會犯錯，而是說既然人不能比機器做的更好，那不妨就用機器取代。 　關于深度學習的應用領域，在過去的五年，深度學習的準確度從75%多提升到了97%左右，而人的表現(xiàn)準確率大概是95%。從95%到97%聽起來只進步了2%，但實際上是把錯誤率降低了40%，這是很大的進步。如果這種進步持續(xù)，未來人工智能必然會超過人類的表現(xiàn)，同時也將可以進入一些可應用的領域。在很多領域，包括人臉識別、科大訊飛的語音識別，它們的認知水平將在未來幾年的時間內(nèi)超過人類，而一旦超過人類，應用就會

7、快速的增加。銀行保險方面，比如說貸款該不該審批，則無論是銀行的貸款，還是P2P的貸款，都可以通過機器來判斷，而且數(shù)據(jù)未必要來自銀行內(nèi)部。醫(yī)學方面，今天的醫(yī)生的判斷真的不是最完善的。一方面醫(yī)生有好有壞，頂尖的醫(yī)生非常少；第二方面比如在癌癥方面，它每一年都有新的藥出來，那每個醫(yī)生每天忙著看病人，就不見得有時間去研究這些藥物，那些藥物也不是每個國家都可以使用的。還有就是每一個人，他的各種特質(zhì)，不見得就適合用這個藥。這些其實都是可以用機器學習來做出來的。在教育方面。在學習的過程中，如果基礎沒有打好，下一個層次根本學不下去。智能化的教育系統(tǒng)會識別你的學習水平，然后根據(jù)你的水平確定學習內(nèi)容。比如，你的乘法

8、沒有學好，機器就不可能讓你去學除法。學習外語也是很好的例子，我們今天的語音識別，學外語就不一定要找外教，所以，當你的技術一提高了，語音識別應用就不會只是我的講話進去然后文字出來，它還有可能用在教育領域。 　人工智能的商業(yè)化 　第一，不要用人工智能去取代人。機器不一定要取代人，很多情況之下他只要能輔助人就可以了。未來也許很多工作會消失，但醫(yī)生會全部失業(yè)嗎？一定不會，應該是最高明的醫(yī)生創(chuàng)造很多機器人給他人使用。記者呢？寫深度文章還是需要的，但簡單拼拼湊湊的文字就不需要了。所以這些工具一定程度上是在輔助人而不是取代人。 　第二，要聰明的找到容錯的用戶界面。比如搜索引擎，當你去百度搜索的時候，它

9、們給出的第一條就是你要的答案的情況有多少？應該不會超過50%，但是為什么我們都說搜索引擎聰明，不說他笨呢？第一個理由當然是因為它博學，第二個則是因為它的界面做的非常的聰明：它給用戶提供很多結(jié)果，而用戶只要能找到他滿意的那個，就會認為搜索引擎很棒，因為沒有它的話，用戶可能什么也找不到。這一類的容錯的界面，即便它的識別率很低，給你很多結(jié)果，讓你在一定時間里得到滿足，其實還是達到了一定的可用度。 　第三，讓用戶提供自然的大數(shù)據(jù)。當Siri推出的時候很多人都說“這就是個玩具而已”，認為它沒有真實的用處，但是蘋果靠Siri收集了很多人的真實語音，收集了大量數(shù)據(jù)。很多人把Siri當成一個搞笑工具，會問它

10、諸如“你是男是女”這種無聊問題，蘋果就把這些無聊的問題深度分析了一下，去了解人們最常問的都是什么問題，然后他們就考慮能不能優(yōu)化Siri，讓它對正常問題的解答能讓人們在一定程度上得到滿足。人們滿足了以后，就會繼續(xù)的問，如此問題越問越多，蘋果也就可以得到更多的數(shù)據(jù)。蘋果的這種數(shù)據(jù)收集方法非常聰明。這一種有趣的方式，你就可以像草船借箭一樣，去“借”到幾億個數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)哪怕不精確也無妨，因為整體來說深度學習非常聰明，能把那些不精確不精準的東西忽略掉。 　第四，關注局限領域。Google很偉大，它要做全天候全路況的無人駕駛，Google Car能在高速公路上比99%以上的人都開的更好，但是它碰到一些

11、極端的情況，比如大風大雨的漆黑天，它就沒轍了，因為它不知道該怎么辦，從來沒看到過這種情況。這種情況下只有把車子停下來，那就可能會追尾了。但是其實我們完全可以先做一個用于局限領域的無人車，把這樣的一個產(chǎn)品先做起來，然后我們通過它獲取數(shù)據(jù)，學習教訓，不斷改進。比如無人駕駛叉車。這個叉車是產(chǎn)生價值的，因為它取代了一個叉車工人去開叉車；它技術難度相對低，因為它只要知道從A走到B；它不上路，不用擔心政府的法律法規(guī)，不需要考慮撞到人怎么辦，是不是要停下?，F(xiàn)在實際應用起來還非常難，那我們是否應該考慮換一個角度去發(fā)展一個過渡期的局限領域。 　個人見解 　文章開頭講的人們擔憂將來人工智能發(fā)展到一定的高度可能

12、會取代人類這樣的問題。雖然不排除這件事情發(fā)生的可能性，但是我們應該先要應對下一階段50%的人可能失業(yè)的問題。這可能是一個最大的問題，畢竟在過去的工業(yè)時代也好，信息時代也好，失業(yè)率從來沒有這么高過，今天的政治經(jīng)濟體系也不能承擔這么高的失業(yè)率。所以我覺得聰明的人應該趕快解決這個問題，這個問題可能十年后就要到來了，當這個問題解決完了之后，我們再去想下一個問題。未來人工智能會在所有的領域徹底改變?nèi)祟?，產(chǎn)生更多的價值，取代更多人的工作，也會讓很多現(xiàn)在重復性的工作被取代，然后讓人去做人真正應該去做的事情，讓我們每個人能夠找到自己的更高目標，有實現(xiàn)自我價值的機會。這樣全人類就會有更多的時間和精力去發(fā)展那些人

13、工智能無法涉及的領域。所以我認為我們無需過于擔憂人工智能可能潛在的危險，大膽發(fā)展人工智能及其應用，讓我們的未來更加方便和豐富，使我們?nèi)祟愖呦蛞粋€新的智能時代。 　參考文獻： 　[1] 溫斯頓. 人工智能_百度百科［DB/OL］． 　 /link?url=mWC8x3kE9YY8xzbEMrjuSvkZpS_rfDa4al5s6q8GdfIOC85BUbpuZo5jb3pwrvUck3u2NDyx9K7IJOUea6T6jJPv-lLWEmq6ZyBlGi7KUeyhFBLPH4vz9VSIP3S1xi5Rwd=eqid=e861ad1f0000c5af00000006590ae859, x-05-04 　[2] 李開復. 李開復清華演講：為什么今天是人工智能的黃金時代？［DB/OL］． 　 /s?__biz=MzI3MzMwNTQ2MA==mid=2247483677idx=1sn=a27fdd55a5a3af7aac4351scene=2srcid=0625lqtXnsAHzxpbE0a2Vq04from=timelineisappinstalled=0#wechat_redirect, x-06-25 　[3] 科大訊飛. 科大訊飛官網(wǎng)公司介紹企業(yè)文化［DB/OL］． 　 /about/culture.html, x-05-04