当前课程知识点：5G与人工智能 > 第一章 人类的密友还是对手？ > 1.3 强人工智能和弱人工智能 > 1.3 强人工智能和弱人工智能
AI这个用语出现于1956年
John McCarthy最早使用了人工智能
Artificial Intelligence这个词
他曾经吐槽说
一旦一样东西用人工智能实现了
人们就不再叫它人工智能了
近年来随着人工智能概念的普及
AI已经存在于每个人的身边
大大小小落地的项目也有很多
事实上人工智能的概念很宽
种类也很多
通常按照水平高低
人工智能可以分成三大类
弱人工智能 强人工智能和超人工智能
它们之间究竟有哪些区别与联系呢
首先我们来说一下弱人工智能
弱人工智能(ArtificialNarrow Intelligence/ANI)
只专注于完成某个特定的任务
例如语音识别 图像识别和翻译
是擅长于单个方面的人工智能
它们只是用于解决
特定的具体类的任务问题而存在
大都是统计数据
以此从中归纳出模型
由于弱人工智能智能处理较为单一的问题
且发展程度并没有达到模拟人脑思维的程度
所以弱人工智能仍然属于工具的范畴
与传统的产品在本质上并无区别
比如IBM的Watson和谷歌的AlphaGo
IBM Watson 是认知计算系统的杰出代表
也是一个技术平台
认知计算代表一种全新的计算模式
它包含信息分析
自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新
能够助力决策者从大量非结构化数据中
揭示非凡的洞察
Watson的技术有潜力应用到商业发展上
推动各行各业的转型
已推出的相关产品包括
Watson发现顾问
Watson参与顾问
Watson分析
Watson探索
Watson知识工作室
Watson肿瘤治疗
Watson临床试验匹配
它已经被运用到超过三十五个国家十七个产业领域
例如在医疗保健方面
它可以作为一种线上工具
协助医疗专家进行疾病的诊断
医生可以输入一系列的症状和病史
基于Watson的诊断反馈
来做出最终的诊断并制定相关的治疗计划
对于零售商来说
他们可以利用这项技术
帮助消费者更高效的找到他们想要的商品
对于旅行者来说
他们可以通过这项技术
制定最可行的度假计划或出行路线
还有alpha GO
它是围棋专家
和IBM Watson不一样
目前还在实验室阶段
并没有实际应用能落地的项目
其团队还在进行技术研究
为其以后能进行生产生活指导
指导教育方向发展
以上举的例子都是优秀的信息处理者
但都属于受到技术的限制的弱人工智能
比如能战胜象棋世界冠军的人工智能AlphaGo
它只会下象棋
如果问它怎样更好地在硬盘上储存数据
它就无法回答
波士顿大狗可以协助残疾人开门
或者二者一起协作开门
但是仅仅应用于此
所以我们现在谈论的
已经实现的或者半实现的人工智能
仍停留在弱人工智能
本课讨论更多的
也是围绕目前的弱人工智能研究的内容来展开
第二个我们来说一下强人工智能
强人工智能也叫AGI
属于人类级别的人工智能
在各方面都能和人类比肩
人类能干的脑力活它都能胜任
它能够进行思考 计划 解决问题
抽象思维 理解复杂理念
快速学习和从经验中学习等操作
并且和人类一样得心应手
强人工智能系统包括了
学习 语言 认知 推理 创造和计划
目标是使人工智能在非监督学习的情况下
处理前所未见的细节
并同时与人类开展交互式学习
在强人工智能阶段
由于已经可以比肩人类
同时也具备了具有人格的基本条件
机器可以像人类一样独立思考和决策
创造强人工智能比创造弱人工智能难得多
我们现在还做不到
但可以在一些科幻影片中看到
比如《机械公敌》里面的机器人
比如《阿丽塔》里的阿丽塔
当然阿丽塔不是纯粹的机器
它的技术还涉及到脑机接口 纳米编程技术等
第三个我们要讲的是超人工智能
超人工智能缩写为ASI
牛津哲学家 知名人工智能思想家
Nick Bostrom把超级智能定义为
在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多
包括科学创新 通识和社交技能
在超人工智能阶段
人工智能已经跨过奇点
其计算和思维能力已经远超人脑
此时的人工智能已经不是人类可以理解和想象
人工智能将打破人脑受到的维度限制
其所观察和思考的内容
人脑已经无法理解
人工智能将形成一个新的社会
复仇者联盟中的奥创
或许可以理解为超人工智能
我们推荐观看一个短片
TED的Nick Bostrom
他说如果计算机变得比人类更聪明会怎样
对于人工智能的未来
波斯特罗姆持保守的乐观态度
他表示可以想出一个控制性的办法
创造出一个人工智能机器人
用它自己的智慧来学习我们的价值观
它的激励制度
可以激励自己来追求我们的价值观
或者去做我们会赞成的事情
我们会因此最大地提高它的智力
来解决富有价值的问题
技术上看这个任务相当艰难
但与创造出一个超级人工智慧体相比
就没那么难了
-课程简介
--Video
-1.1 未来什么职业会被取代？
--1.1扩展阅读
--1.1 讨论
-1.1 测试 未来什么职业会被取代？
-1.2 人工智能在哪里
-1.2 测试 人工智能在哪里
-1.3 强人工智能和弱人工智能
--1.3 补充材料
-1.3 测试 强人工智能和弱人工智能
-1.4 人工智能靠什么实现？
-1.4 测试 人工智能靠什么实现？
-1.5 5G和人工智能有何关系？
--1.5 补充材料
-1.5 测试 5G和人工智能有何关系？
-2.1 5G，你是不是只比4G多1G？
-2.1测试 5G，你是不是只比4G多1G？
-2.2 5G，初见
-2.2测试 5G，初见
-2.3 5G，五代十国的史诗
--看视频回答问题
-2.3测试 5G，五代十国的史诗
-2.4 五代是哪五代？
-2.4测试 五代是哪五代？
-2.5 5G的三大场景
-2.5 5G的三大场景--作业
-2.6 五代（5G）演进到哪儿啦？
-2.6测试 五代（5G）演进到哪儿啦？
-2.7 马上就要来到的5G，我能做什么产品？
--2.7 扩展阅读
-2.7 测试马上就要来到的5G，我能做什么产品？
-2.8 围咖夜话（专家访谈）
-2.8测试 围咖夜话（专家访谈）
-3.1 3G之母（多址 核心技术 CDMA)上
-3.1测试 3G之母（多址 核心技术 CDMA)上
-3.2 3G之母（多址 核心技术 CDMA)下
-3.2测试 3G之母（多址 核心技术 CDMA)下
-3.3 高个爸爸与大盗
-3.3测试 高个爸爸与大盗
-3.4 4G的变局,半路杀出的Wi
-3.4测试 4G的变局,半路杀出的Wi
-3.5 4G的核心技术
-3.5测试 4G的核心技术
-3.6 羞涩的4G，前进的5G
-3.6 测试 羞涩的4G，前进的5G
-3.7 5G网络架构
-3.7测试 5G网络架构
-3.8 围咖夜话（专家访谈）
-3.8测试 围咖夜话（专家访谈）
-4.1 我们来说说“狗”
-4.1测试 我们来说说“狗”
-4.2 《阿尔法狗》前世今生
-4.2测试《阿尔法狗》前世今生
-4.3 AlphaGo 的原理
-4.3测试 AlphaGo 的原理
-4.4 阿尔法狗和我们有什么关系？
-4.4测试 阿尔法狗和我们有什么关系？
-4.5 深度学习AlphaGo (1)
-4.5测试 深度学习AlphaGo (1)
-4.6 深度学习AlphaGo(2)
-4.6测试 深度学习AlphaGo(2)
-5.1 无处不在的感知
-5.1测试 无处不在的感知
-5.2 5G和视觉
-5.2测试 5G和视觉
-5.3 AI视觉，靠脸吃饭
-5.3测试 AI视觉，靠脸吃饭
-5.4 如何应对伪造者？
--5.4 扩展阅读
-5.4测试 如何应对伪造者？
-5.5 手机上的视觉
-5.5测试 手机上的视觉
-6.1 自动驾驶，离得不远
-6.1测试 自动驾驶，离得不远
-6.2 无人驾驶实现有多难
-6.2测试 无人驾驶实现有多难
-6.3 自动驾驶也有等级
-6.3测试 自动驾驶也有等级
-6.4 无人车的视觉
-6.4测试 无人车的视觉
-6.5 自动驾驶和5G的关系(1)
-6.5测试 自动驾驶和5G的关系(1)
-6.6 自动驾驶和5G的关系(2)
-6.6测试 自动驾驶和5G的关系(2)
-6.7 围咖夜话 （专家访谈）
-期末考试--试题
