懂推理、会模仿,人工智能原来是这样做到的!

摘要: 今天我们就来认识一下人工智能,了解一下它的是怎么做到推理、分析数据以及模仿大脑的吧。

10-29 20:33 首页 知识就是力量

文图/方弦

本文选自《知识就是力量》杂志10月刊 


小伙伴们都知道,形形色色的人工智能(简称AI)早已深入日常生活。对违章车辆车牌的自动识别,网上搜索的自动推荐,懂得自己充电和探索地形的扫地机器人,还有会帮你自动排好日程的智能助理……


今天我们就来认识一下人工智能,了解一下它是怎么做到推理、分析数据以及模仿大脑的。


智能扫地机器人Roomba860,不仅能自己识别清扫区域,还能自己返回充电底座进行充电


懂推理的AI


思考向来是人类的专长。通过思考,人类获得了其他动物不具备的能力。思考既然如此强大,要模拟它就很困难,于是,人们将起点放在其中比较简单的一部分——逻辑推理。AI最初的一步,就是教会机器逻辑推理的方法,即具体的算法。


但在考虑算法之前,有一个更根本的问题:我们怎么知道逻辑推理一定正确,而正确的命题必定能通过逻辑推理得到吗?


幸好,美国数学家哥德尔证明了在所谓“一阶谓词演算”的体系中,答案是肯定的。这个定理铺平了自动逻辑推理的道路。从20世纪60年代开始,各种自动推理系统陆续出现,只要向它们输入以逻辑命题表达的某个领域的知识,它们就摇身一变,成为“专家系统”,并自动进行推理,回答人们提出的相关问题。人工智能就拥有这样的自动推理系统。


图片来源网络

 

分析数据的AI


AI的很多功能,是通过大数据分析实现的。


我们知道,计算机科学家发明了各种各样的算法,从看似杂乱无章的海量数据中提取统计上有意义的规律。人们利用这些算法,通过对大量病例的分析,为某些特定的疾病提供早期的发现和诊断;还能从互联网海量的双语对照资料中,得知如何将一种语言翻译为另一种语言。


很多人工智能,就是运用了这种技术,例如IBM研发的AI系统Watson,在阅读大量资料后,摇身一变成为星级客服,能回答顾客各种各样的提问。


参观者在IBM的展位前观看Watson系统演示

 

模仿大脑的AI


另外,我们也知道,人工智能很“聪明”,就好像拥有大脑,会思考一样,不过你知道它是怎么模仿人的大脑的吗?


在人类大脑中,负责处理数据的是上千亿个名为“神经元”的细胞。它们之间通过电脉冲互相传递信息,每个神经元受到一定阈值的刺激,就会向自身连接的其他神经元发送电信号。这些纷繁复杂的信号组成了人类的思维。


而AI的研究者则尝试在计算机上重现类似的系统,试图模仿人类思维这一演化的奇迹。这就是所谓的“神经网络”。当然,我们现在仍然无法模拟整个大脑,但即使是数万个神经元组成的系统,能力已经非同凡响。



那么,人工智能是怎么形成神经网络的呢?


科学家利用数学分析中的知识,借鉴人脑的部分结构,设计了特殊的神经网络结构,还有配套的高速并行学习算法,利用大型计算机、显卡以及专用芯片提供的大量计算能力,训练出优秀的神经网络以供应用。我们只要向训练好的神经网络输入数据,它就能输出相应的计算结果啦。


通过上面的介绍,小伙伴们对人工智能怎么做到智能的,有一定的了解了吗?


今天的这篇文章出自《知识就是力量》杂志10月刊,如果你想了解更多有趣的知识,欢迎点击文末“阅读原文”和二维码,把它带回家哦!



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