Day1 AI初探討 人工智慧到底是什麼
前言
不知不覺已經在這個實驗室待了一年了,暑假的到來也代表每年實驗室的傳統「鐵人賽」要開賽了,去年分享了一個基礎的python框架FLASK,今年在開賽前想了很久到底要分享甚麼,所以就把一些過去學到的機器學習整理出來,並決定再做一些功課來跟大家分享「機器學習」相關的技術,順便加強自己對於這方面的理解,期待完賽那天的到來。
今天第一天的文章,就從輕鬆的文章開始進入主題,帶大家來認識人工智慧吧。
人工智慧是什麼?
人工智慧(Artificial Intelligence,AI)是電腦科學中的一個領域,顧名思義就是指由人類製造出來的機器所表現出來的智慧,這種智慧讓機器能夠模擬、延伸甚至超越人類的智力活動,如學習、推理、解決問題、感知環境和語言理解。隨著技術的進步,人工智慧已經成為現代科技的重要組成部分,現在已經廣泛應用於各個領域,在我們身活周遭已經隨處可以見到人工智慧的應用了。
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人工智慧的歷史和發展
- 1940-1950年代:起源
- 1943年:沃倫·麥卡洛克(Warren McCulloch)和沃爾特·皮茨(Walter Pitts)提出了第一個人工神經網絡模型,這是AI理論的基礎。
- 1950年:艾倫·圖靈(Alan Turing)發表了著名的論文《計算機機械與智能》,提出了圖靈測試(Turing Test),用來判斷機器是否具有人類智能。
- 1990-2000年代:機器學習的興起
- 1997年:IBM的深藍(Deep Blue)擊敗世界象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov),標誌著AI在某些專業領域的卓越表現。
- 2010年代:深度學習和AI的繁榮
- 2011年:IBM的沃森(Watson)在美國節目《Jeopardy!》中擊敗人類選手,展示了AI在自然語言理解和數據檢索方面的進步。
- 2012年:深度學習(Deep Learning)技術的突破,Geoffrey Hinton及其團隊在ImageNet競賽中取得了驚人的成績,帶動了AI的第二次浪潮。
- 2016年:AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍李世乭,顯示了深度學習和增強學習的強大能力。
一直到現在2020年代,人工智慧從其誕生到今天,經歷了多次高潮與低谷。隨著技術的不斷進步和應用的擴展,AI在改變我們生活的各個方面發揮了巨大作用,如醫療、金融、交通和娛樂等方面,都已經在各個領域得到廣泛應用。
人工智慧的類型
- 弱人工智慧(Weak Artificial Intelligence)
- 也稱為狹義人工智慧(Narrow AI),是指在特定任務上表現優異的AI系統,他不需要具有人類完整的認知能力,甚至是完全不具有人類所擁有的感官認知能力,只需要設計得看起來像是有智慧就可以了。而常見的像是語音助手(如Siri和Alexa)、圖像識別軟體和推薦系統這些大家熟知的,就是弱人工智慧的應用。
- 特點:
- 執行速度:比人類更快,可以提升組織的生產力和效率。
- 專注性:只能回答具體問題,無法回答抽象問題。
- 依賴數據:基於預先訓練的數據集和特定算法進行操作。
- 強人工智慧(Strong Artificial Intelligence)
- 又稱為通用人工智慧(General AI),這類AI能夠執行任何人類能夠完成的智力任務,強人工智慧通常把人工智慧和意識、感性、知識和自覺等人類的特徵互相連結。目前強AI仍然是理論上的概念,尚未實現。
- 特點:
- 廣泛性:具備人類級別的認知和推理能力,能夠處理各種複雜任務。
- 學習能力:能夠通過經驗和數據自我學習和適應環境變化。
- 靈活性:不僅限於特定任務,能夠應對新情境和新問題。
- 超人工智慧(Super Artificial Intelligence)
- 這是指超越人類智能的AI,能在各個領域表現出色,且擁有自我意識和思考能力。但這個仍然是未來的遠景,而且會面臨很多的倫理和技術挑戰。電影中出現的機器人毀滅人類就是發生在這個階段。
- 特點:
- 超越性:智力和能力遠超人類,能在各個領域表現出色。
- 自我意識:具備自我意識和主觀意圖,能夠自主決策和行動。
- 無限學習:能夠不斷自我完善和學習,達到無限進步的能力。
人工智慧的挑戰與未來
在人工智慧的發展帶來了無數的機遇,但同時也伴隨著許多挑戰和倫理問題。
- 許多AI模型,特別是深度學習模型,被視為
黑箱
,其內部運作機制難以解釋,這會降低使用者的信任度和接受度。
- AI系統可能因訓練數據中的偏見而產生偏見,這會導致在決策過程中不公平對待某些群體或個人。
- AI系統依賴大量數據進行訓練和運行,這些數據常包含個人敏感信息。確保數據在收集、存儲和處理過程中的安全與隱私保護成為一大挑戰
在倫理上也常會
- AI系統需要大量個人數據進行訓練和運行,這涉及到個人隱私的保護。
- 當AI系統做出錯誤決策或導致損害時,責任應由誰承擔是個複雜的問題。
- AI系統可能因訓練數據中的偏見而產生不公平的決策,這可能會加劇社會不平等。
結語
今天文章是輕鬆地介紹,我們需要知道隨著人工智慧技術的快速發展,AI已經在我們的生活中扮演了越來越重要的角色。然而,AI的發展也帶來了一系列挑戰和倫理問題。我們需要在享受技術帶來的便利和進步的同時,認真思考和解決這些問題。通過完善的法律法規、技術創新和社會共識,我們可以確保人工智慧在未來的發展中,對人類社會帶來更多的正面影響。期待在這次「鐵人賽」中,能夠與大家一起深入探討和學習人工智慧的相關技術,共同迎接AI時代的到來。