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“勤劳”的人工 “近视”的智能

    作者:王珩    来源:    时间: 2021-12-29 16:29:48       

2021年12月29日,由教务处举办的“人工智能在现代社会中的应用与发展”讲座在“钉钉”平台举行。我院1000余名师生共同观看了美国耶鲁大学博士,香港城市大学电子工程系教授严洪先生的演讲。“人工智能”的概念自20世纪50年代初发展至今已有六十多年。人工智能的基本原理是什么?机器又是怎样学习的?具备了学习能力的机器擅长解决哪些问题?与人类相比各自的优势劣势有哪些?

 

 

 

严洪教授认为,目前人工智能是基于机器学习的智能系统,由特征提取、数据降维、模式分类器三部分构成。比如在数万份的文件中,找到关键词的模版匹配,计算机可以快速、准确的完成。计算机对最重要的信息进行分类和提取,通过数据转换降低分析维度,辅以海量的数据训练,从而完成人工智能的推导和运行。随着深度学习、大数据分析等技术上的突破和广泛的应用,人工智能在语音口型匹配及多语言快速处理、人脸面部表情识别、细胞分裂和基因功能分析、癌症靶向治疗及其抗药性等方面有着较广泛的应用。

 

 

 

然而,现代人工智能是否可能完全替代人工,最终取代人类智力呢?严洪教授否认了这种可能性。人工智能虽然可以帮助人类解决一些问题,但并非每件事情都可以解决。对于人工智能的首要步骤——特征提取来说,计算机虽然对于明显特征事物具有高效的提取度,但对于像素质量较差或侧面照片、因遮蔽天气等环境下的车辆跟踪和识别等,人类智力则具有优势;通过基因敲除实验来确定生物基因功能,人工智能必须依靠人的生物学原理知识来减少算力;基于大量数据的分类器构造,只能让人工智能打开一道输入数据的门,对于形制大小不一的门窗结构,人工智能却“力不从心”;计算机虽然可以快速准确的识别标准数字,但对于人各一面的手写字体,通过像素降维的人工智能反而错误百出。人类具备的学习能力和灵活性是现阶段人工智能所不具备的,这也是现阶段机器人验证广泛引入模糊图像和手写文字、无人驾驶无法完全取代人类驾驶的原因。

 

 

 

严洪教授认为,当下人工智能在固定模板匹配、数值计算、大型数据处理方面具有优势,而人类智力由于较强的自适应功能、创造性思维和常识性理解,使得人在低质量输入数据处理、动态数据分析方面更胜一筹。如何让计算机快速“看”到模糊画面后的“8”,科学研究还有待进一步加强。这一方面需要新的高阶数据分析的理论研究,另一方面需要更大数据和技术上的重大突破。人工智能之所以在没有达到人类的预期,正是人类对现阶段人工的期望过高造成的。总之,人工智能在现代社会大数据和机器学习的帮助下,在很多领域有着广泛的应用,这既依赖于高质量的数据信息,又需要大量的训练数据;与此同时,人工智能和人类智力还相差很远,需要持续不断地超越现世的方法和原理的研究。

 

 

教务处 王珩供稿