AL123 人文社科会员免费专区文学 2024-12-01

AI会取代我们吗？_【英】雪莉·范_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书（无页码）_【英】雪莉·范

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A/B 这些街景由乔·拉夫曼（JonRafman）拍摄，是他名为9眼（9 Eyes）的线上艺术作品（2009年至今）的一部分。在2007年，谷歌推出了“街景”（Street View）服务，提供世界上许多街道的全景视图。其有效范围已经扩展到了农村地区。这些图像也构成了对生息变化中的文化与社会的快照。在今天，人工智能技术已经非常普遍。一个普通的电子产品爱好者每天都能在一个舒适的温度中醒来，这是因为他给自己的房间装配了学习型恒温器“巢”（Nest）。上班路上，谷歌地图帮他预测车流量、缩短通勤时间，开车变得更加轻松。在工作中，苹果的邮件应用程序会自动为他的回复邮件提供建议，并且检查拼写，避免错误。到了晚上，他登录网飞，观看推荐的新节目来放松身心。通过这样的方式，人工智能产品为他的旅行、工作和日常生活都提供了便利。在2018年3月，盖洛普对3000名美国人进行的一项民意调查显示，85％的美国人使用配有人工智能的产品，如导航应用、流媒体服务或共享车应用。因此，一点也不奇怪的是，人工智能现在也在硅谷那些最成功的公司中发挥着重要作用。事实上，人工智能在今天的应用实在太多，很难一一进行综合盘点。在这里，我们将关注几个受人工智能影响明显的领域，并探究这些应用背后的技术和算法。毫无疑问，机器学习已经是过去二十年中对人工智能领域影响最大的一项技术。它是一种让程序通过学习大量数据来自主提高其在特定任务中的表现的范式。与那些经典程序不同，学习型算法——也称为学习者——并不是“写死”（hard-coded）的，而是训练而成的。这些强大的算法不基于“自上而下”的人为定制的进路去处理信息和进行计算，而是从头开始学习；它们所学到的内容并非来源于人类，而是来源于数据。学习者不会以一种确定的方式进行计算；它们所依赖的是统计数据。机器学习让我们离真正意义上的智能又近了一步。自主学习程序的崛起在一定程度上受益于更为廉价和可靠的硬件，是后者使得制作由真实世界中的数据驱动的系统变成了一个切实可行的任务。硬件在收集、存储和处理大量数据方面的能力日益增强，使得能使用各种统计方法破解问题的学习算法终于化为现实。虽然机器学习常常被视为一个独立学科，但其实，它是那些旨在解决特定问题的种类繁多的统计策略的总称。虽然这些算法中的很大一部分是基于对“人类如何显示出智能思维”的高级直觉开发出来的，但机器学习依然是纯粹技术性的。它并不处理如“机器思考吗？”“它们有意识吗？”这样的哲学问题。相反，机器学习希望能以一种明晰的方式，在计算机中复制特定的人类范畴内的任务，从而保证这些程序输出的结果是对一个问题的有效解答。就目前而言，机器意识并不是重点。因此，当人们与人工智能助手交谈时，算法不会有意识地理解这些话语的含义。相反，在纯粹的行为层面，数字助理可解析单词、短语和句子，进而让算法能够执行语音的指令，如上网查找天气预报。 ▲A 这是一副基本完整的神经网络图表，由福约多尔·范·维恩（Fjodor Van Veen）绘制。图中所罗列的是构建和连接神经网络中单个神经元的不同方式，下到简单的感知器，上至更为错综复杂的结构。这些“架构”控制着计算流程，并不断衍生出新的变化，从而最大限度地提高成功率并缩短计算时间。 B 在2018年，谷歌启动了谷歌助手的多语言支持功能，它使得用户在进行问询时能切换语言。语音识别（speech recognition）人工智能的一个子领域，研发让计算机识别口头话语并将之翻译为文本的方法。当消费者与声控助手（如Siri）交谈时，会触发两个步骤。首先，Siri会激活用于语音识别的人工智能系统，将不精确的音频转化成明确的文本。这一步非常具有挑战性，因为人类的发音会因地域和性别的差异，很自然地有各种各样的音高和音调。为了确保所有用户都可以使用执行语音识别任务的人工智能，系统就要利用被称为深度学习的机器学习技术来完成任务。神经回路（neural circuit）由大脑中相互连接的一组神经元组成，在激活时执行特定功能。深度学习是当今机器学习发展的主要推动力。该技术自人工神经网络发展而来，受到支撑着人类思维活动的生物神经回路的启发。该技术的巨大成功几乎在每个人工智能应用程序中都大有体现。例如，在语音识别领域，深度学习在大多数应用程序中都将错误率骤降到百分之十以内。自然语言处理（naturallanguage processing）人工智能的一个子领域，帮助计算机来理解、编译和使用人类语言，且其处理对象经常有着较大的文本量。在消费者的语音被转录后，Siri就会破译这些话语背后的真实意图。这一步骤是在自然语言处理算法的辅助下实现的，这些算法也同样是通过学习数百万个例子训练出来的。由于人类语言通常不精确或者模棱两可，因此Siri必须拥有一个庞大的数据海才能够捕捉并概括口......