現(xiàn)階段的人工智能是真正的人工智能嗎

（文章來源：IT168）

既然我們已經(jīng)進(jìn)入了人工智能革命(或者更確切地說是進(jìn)化)，那么看看人工智能的概念是如何被吸收的、為什么會被吸收、以及它在未來意味著什么是很重要的。本文我們更深入地研究為什么人工智能甚至是它的一些被誤解的版本目前會受到如此高的關(guān)注。

在當(dāng)前，人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)通常被描述為突然成熟的相對較新的技術(shù)，只是最近才從概念階段過渡到應(yīng)用程序集成。人們普遍認(rèn)為，獨(dú)立機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品的誕生只是在最近幾年才開始的。事實上，人工智能的重要發(fā)展并不新鮮。今天的人工智能是過去幾十年取得的進(jìn)步的延續(xù)。這種變化，也就是我們看到人工智能出現(xiàn)在如此多地方的原因，與其說是人工智能技術(shù)本身，不如說是圍繞它們的技術(shù)——即數(shù)據(jù)生成和處理能力的發(fā)展。

最后，人們可能只是想在相同的平臺上嘗試不同的技術(shù)，而不受某些軟件供應(yīng)商的限制，也不受無法跟上該領(lǐng)域當(dāng)前進(jìn)展的限制。這就是開源平臺是這個市場的領(lǐng)導(dǎo)者的原因，它們允許從業(yè)者將當(dāng)前最先進(jìn)的技術(shù)與最新的前沿開發(fā)相結(jié)合。

隨著團(tuán)隊在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)目標(biāo)和方法上變得一致，深度學(xué)習(xí)將成為每個數(shù)據(jù)科學(xué)家工具箱的一部分。對于許多任務(wù)來說，在其中添加深度學(xué)習(xí)方法將提供巨大的價值。我們能夠利用預(yù)先訓(xùn)練的人工智能系統(tǒng)，我們能夠合并現(xiàn)有的語音或語音識別組件。但最終，我們會意識到，就像之前的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)一樣，深度學(xué)習(xí)實際上只是另一種工具。

就像20年前一樣，人們在試圖理解人工智能系統(tǒng)學(xué)到了什么以及它們是如何做出預(yù)測的時候，會遇到極大的困難。在預(yù)測客戶是否喜歡某一特定產(chǎn)品時，這一點(diǎn)可能并不重要。但是，當(dāng)解釋為什么一個與人類交互的系統(tǒng)會以一種意想不到的方式運(yùn)行時，問題就出現(xiàn)了。人類愿意接受“人類的失敗”，但我們不會接受人工智能系統(tǒng)的失敗，尤其是如果我們不能解釋它失敗的原因(并糾正它)。

隨著我們對深度學(xué)習(xí)越來越熟悉，我們將意識到，就像20年前對機(jī)器學(xué)習(xí)所做的那樣，盡管系統(tǒng)很復(fù)雜，而且它所訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量很大。但是如果沒有該領(lǐng)域知識，理解起來很困難。人類的語音識別之所以如此有效，是因為我們通?？梢酝ㄟ^上下文來填補(bǔ)理解不足的空缺。

當(dāng)下的人工智能系統(tǒng)沒有那么深刻的理解，我們現(xiàn)在看到的是膚淺的智力，即模仿孤立的人類識別能力的能力，有時甚至在這些孤立的任務(wù)上表現(xiàn)得比人類更好，訓(xùn)練擁有數(shù)十億個例子的系統(tǒng)僅僅需要擁有數(shù)據(jù)和獲得足夠的計算資源。