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2018人工智能发展这五大难题比较伤脑经

2017年人工智能确实取得了一些显著进步,不管是阿尔法狗完胜人来棋手,还是人工智能技术落地应用到各个领域,每次的新技术都会被炒得热火朝天。但事实上是,你最近有跟siri或者是Alexa对话过吗?

事实告诉我们,人工智能还有很多事情没有被理解,也没有被完全的接受。其中,这五个问题,将会是2018年人工智能为之伤脑经的难题。

一语言真正的含义

在处理文本和语言方面,机器比以往任何时候都做的更好。Facebook可以为视障人士读出图像描述,谷歌能在回复电子邮件时给出简短的建议。然而,软件仍然不能真正理解我们的话语的含义,或我们想与它们分享的想法。人类能够把我们学到的概念以不同的方式结合起来,并在新的情况下应用。AI和机器学习系统则不能,也就是所谓的“意义障碍”。

二阻碍机器革命的“现实差距”

2017年机器人的发展足够令人惊叹了,但机器人却始终没有完全融入我们的生活中来。目前的机器人做任何事情都需要针对特定的任务进行特定的编程。但即便在经过很好的训练之后,机器人依旧会被现实差距所困扰,那些技能在现实生活中并不总是有效。

就拿自动驾驶来说,很多公司都是在虚拟街道上部署虚拟车辆,他们希望能减少在实际交通和道路条件下测试所花费的时间和金钱。但这与现实情况还是存在很大的差距的。随着科技的发展这种差距在逐渐缩小,但差距依旧巨大。

三防范AI黑客攻击

运行电网,安全摄像头和手机的软件时常受到安全漏洞的困扰。自动驾驶汽车和家用机器人的软件想必也不会例外。事实上它们的情况可能更糟糕:有证据表明,机器学习软件的复杂性引发了新的攻击途径。

有研究人员表示,你可以在机器学习系统内部隐藏一个秘密触发器,让它在一个特定的信号下转为恶性模式。组织研讨会的TimHwang预测,随着机器学习变得更容易部署,功能更强大,使用该技术操纵人是不可避免的。比如在2016年总统选举期间,俄罗斯的虚假宣传运动是潜在的AI加持的信息战的先行者。

四超越桌游

Alphabet的国际象棋冠军阿尔法狗软件在2017年迅速崛起,击败了中国的围棋冠军柯洁。

国际象棋,shogi和围棋都很复杂,但规则相对简单,且对手的玩法清晰可见。它们与计算机能迅速掌握的许多未来职位的能力非常匹配。但是生活中的大多数情况和问题,并不是这样结构整齐。

因此在2017年,DeepMind和Facebook都开始在多人游戏“星际争霸”上下功夫。DeepMind研究员OriolVinyals曾表示,需要缺乏规划和记忆能力才能精心组装和指挥一支军队,同时期预测并对对手的动作做出反应,而他的软件缺乏这种能力。无独有偶,这些技能对于软件更好地帮助实际工作也至关重要,如办公室工作或真正的军事行动。2018年“星际争霸”或类似游戏的巨大进步可能预示着人工智能的一些强大的新应用。

五教AI辨别是非

如果现有的AI技术被广泛采用,经济和社会的许多方面也会发生很大的变化。企业和政府正急于这样做,与此同时,有人对人工智能和机器学习可能造成的意外和故意伤害表示担忧。

我们的世界本身远不完美,机器学习系统从中获得训练数据,因而可能学会令人不愉快或者我们不期望的行为,如延续性别偏见和刻板印象。现在有人正在研究技术,用于审核人工智能系统内部运作,确保他们在投入金融或医疗保健等行业工作时作出公平的决策。

结语:以上每一项都是AI研究者们在2018年需要位置绞尽脑汁的难题,AI的发展之路还很长,2018加油。

来源:华强智慧网     编辑:     热度:  
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