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人工智能的「最强大脑」到底是怎样炼成的?
送交者: 索探[首辅宰相★★★★★] 于 2017-03-04 8:45 已读 149 次  

  2017 年 1 月 6 日,在粉丝千呼万唤中,《最强大脑第 4 季》拉开帷幕。和前几季不同的是,这个节目一开始就火药味十足。最强大脑节目组特别邀请了百度机器人进行人机大战。

  令所有人惊讶的是,在三局比赛中,除了第二局的声音识别赛上,听音「神童」孙亦廷与小度机器人以 1:1 打成平手外,其余的两场比赛,王峰(世界记忆王)和王昱珩(鬼才之眼)分别以 2:3 和 0:2 败给了小度机器人。

  ▲百度 AI 参加《最强大脑》

  实际上,AI 在真人秀上碾压人类的戏码,早在 2011 年,就在美国 NBC 电视台的智力竞答节目《危险边缘》中就上演过了。

  当时完胜人类的 AI 选手,正是 IBM 研发多年的人工智能——Watson,今天,极客君就和大家聊聊这颗「最强大脑」的故事。

  十项全能的人工智能

  《危险边缘》是一档问答竞赛节目,拥有一个非常庞大的数据库,随机抽选两万道题目,涵盖 2500 种题目类型,一台普通的计算机平均要花 2 个小时才能答一道题。

  2011 年,和 Watson PK 的是史上连续获胜 74 场的肯·詹宁斯(Ken ·Jennings),以及拿过 325 万美元奖金的布拉德·鲁特尔(Brad · Rutter 是当时赢钱最多的的吉尼斯世界纪录保持者)。

  结果让人大跌眼镜,整场比赛基本上就是 Watson 的个人秀,最终人工智能以绝对优势获胜。

  ▲ Watson 和人类同台竞技

  经此一役,Watson 在人工智能界一战成名!不过,IBM 对 Watson 的开发可不仅仅是答题而已。在各行各业你都能看到 Watson 大展身手。

  设计一条会读心的裙子

  在 2016 年的纽约 Met Gala 服装展览会上,IBM Watson 和设计师玛切萨共同推出了一款「认知礼服」。

  这条裙子上共镶有 120 朵花瓣,每朵花瓣上都带有一只小小的 LED 灯,LED 灯与 IBM Watson 相连。Watson 每秒都会读取与服装主人相关的所有 twitter,每一秒都可以通过 LED 灯颜色的变化实时反应粉丝情绪的波动。

  ▲ Watson 辅助设计的「认知礼服」

  无人车的贴心司机

  开源汽车制造商 Local Motors推出的无人驾驶公交车 Olli 上就搭载了 Watson 智能助手。借助汽车搭载的 30 个传感器,Watson 可以通过云端计算分析实时路况。

  当乘客乘车时,可以直接与 Watson 对话,告诉它想去的地点,公车就能自动带你前往目的地。Watson 还会根据乘客的个人爱好,带你去游览当地的各种网红店、旅游胜地。

  ▲无人公车智能助手的概念演示

  Watson 在医疗领域也有一番作为,利用人工智能的图像识别能力、强大的计算能力和学习能力,Watson 可以通过分析大量的病历来为医生提供辅助建议,甚至可以用于鉴别癌症:

  ▲通过图像识别病变组织

  如何成为人工的「最强大脑」?

  Watson 是 IBM 基于假设认知、大规模证据搜集、分析、评价等深度问答(Deep QA)技术而开发的一个集高级自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等功能的开放式人工智能。

  Watson 可以对自然语言进行处理,通过分析、总结、推理、判断,然后做决定。这种处理问题的方式,就像「人脑」一样。实际上,Watson 并没有创造一个新算法,它只是能以模拟人脑的方式去思考。

  ▲ Watson 的真身其实就是超级计算机

  Watson 一般这样找答案:它先给自己提个问题,然后像人一样问自己:这个问题到底问的是什么?它有哪些解决办法?用哪种方法解决问题会比较好?

  基于这些最初的判断,Watson 会通过快速执行数百个经过验证的语言分析算法来找「正确答案」。Watson 会判断,哪些信息重要,哪些信息不重要,重要的信息就做个标记。它会问自己:我找了多少文件了?这些文件从哪儿来的?

  ▲ Watson 是解决问题的思路演示

  就像我们做阅读理解一样,Watson 也能「理解」上下文,它还会对内容和形式打分。在过滤信息时,Watson 会问自己:哪个证据能否证明是正确答案,对每个选择来说有多少与正确答案相关的信息在那里?

  值得注意的是,如果「发现」自己的选择是错的,Watson 还会「想办法」节省时间。Watson 每次都会给自己的答案打一个预判分。然后再进一步判断:这些备选答案中,哪个才是我要找的答案?

  ▲ Watson 能为各种可能性打分

  就像学生考试一样,通过做各种「阅读理解」题,Watson 也会拿到一个成绩单。这份成绩单上,写满每道大题的总分。

  此时Watson需要做的就是「合并同类项」,将同类型大题的分数加在一起,然后它就会知道:最高的分数是哪个?分数第二高的又是哪个? 此时,如果没有其他额外的变量,最高分的那个就是 Watson 拿到的「正确答案」了。

  Watson 就是这样基于知识上的关联,编制了一张大数据网,来进行自我学习。实际上,提问、理解、分析、判断、打分,这些事人也可以做。

  Watson 的独特之处在于,它可以从类型、时间、空间、流行度、段落支持度、来源可靠度、语义相关度等不同的维度,运用上百种算法来分析问题。

  ▲通过不同的维度分析,得出正确率最高的答案

  这就像投资学家查理·芒格投资股票一样,通过上百种模型分析问题,他能更具有全局意识,从而也相对容易的看出问题的实质。

  这也是 Watson 的意义所在,单纯的看,每个维度上,Watson 在评分器上打分的影响不超过 1 %,但将这些维度组合到一个系统内时,Watson 找到答案的「平均精确度」却高达 92%!

  这才是 Watson 的过人之处!

  Geek君有话说

  验证人工智能是否成功,我们经常会提到「图灵测试」:

  测试者在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,也就拥有了人工智能。

  人工智能要通过「图灵测试」,「撒谎」将会是他们的必备技能。

  如果有一天,Watson 为了不让人看出自己的意图而故意犯错,就像电影《机械姬》中的机器人伊娃一样,那么我们人类,又将何去何从呢?

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