你应该了解AI-ZAERA

Human and robots to work together in the near future. This combination will accelerate developing technology. Businessman and cyborg organizes social media.

近二十五世纪前,AI的商业用途有一点虚假的开端,当时由IBM研制的一款系统称为“深蓝色”,击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。这一代AI技术并不足以解决许多现实世界的问题,因此并没有导致计算机系统如何编程的重大变化。

从那时起,人工智能已经取得了实质性的技术进步,特别是在机器学习人造智能似乎几乎到处都是这些天,但大多数人对AI技术,其功能和局限性几乎没有什么了解。

尽管人为智慧,“机器学习”和“神经网络”这样令人头痛的名字,但这些技术与人类的思想或智慧无关。相反,它们是编程计算机的替代方法,使用大量数据来训练计算机执行任务。这些方法的强大之处在于它们越来越被证明对于常规软件开发方法具有挑战性的任务是有用的。领域,将AI从研究实验室带入商业产品和服务领域。与25年前相比,计算能力和大量数据的大量增加也对AI技术的实际应用至关重要。

今天,人工智能技术已经从Google等搜索引擎到亚马逊Alexa等语音助手,智能手机和社交媒体的面部识别,以及一系列“智能”消费类设备和家用电器产品中占有一席之地。AI也越来越成为汽车安全系统的一部分,拥有完全自主的汽车和卡车。

由于近来机器学习和神经网络的改进,计算系统现在可以通过训练来解决具有挑战性的任务,通常基于人类执行任务的数据。这种培训通常不仅涉及大量数据,还涉及在软件开发和机器学习方面具有丰富专长的人员。神经网络在20世纪50年代首次发展起来,但在过去几年中,它们仅仅具有实用性。

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We should all be investing in A.I

但机器学习如何工作?神经网络由人类和其他动物的神经元激发,但不像生物神经元那样起作用。相反,神经网络是连接的,简单的计算器的集合,仅从真实神经元和它们之间的连接获得松散的灵感。

机器学习中最近最大的进展就是所谓的深度学习,其中将神经网络排列成诸如数字图像中的像素之类的输入和输出之间的多个“层”,例如识别人的脸在那个形象。通过将这种网络暴露给大量输入(例如在脸部识别的情况下的图像)和相应的输出(例如,识别那些图像中的人)来训练这样的网络。

AI不会取代软件,因为电没有取代蒸汽。

了解AI的潜在社会和经济影响,回顾工业革命是有启发性的。蒸汽动力驱动了十九世纪大部分时间的工业化,直到二十世纪电力的到来,导致工业化进程的巨大进步。同样,我们现在正进入一个AI技术将成为数字革命的主要新力量的时代。

AI不会取代软件,因为电没有取代蒸汽。蒸汽轮机今天仍然产生大部分电力,常规软件是AI系统的组成部分。然而,AI将使解决更复杂的任务变得更加容易,这已经被证明是有挑战性的,只能解决传统的软件技术。

虽然传统的软件开发和AI方法需要精确定义要解决的任务,但常规软件开发需要软件开发人员在计算机代码中明确表达解决方案。相比之下,可以自动或半自动地发现AI技术的解决方案,大大扩展了可以解决的任务的范围和难度。

尽管AI系统具有巨大的潜力,但是他们仍然远远不能解决人们擅长的许多任务,如涉及手眼协调或手动灵巧的任务; 最熟练的行业,手工艺和手工艺技术仍然远远超出AI系统的能力。对于没有明确定义的任务也是如此,需要创造力,创新,创造性,同情或同情的任务也是如此。然而,涉及精神劳动的重复任务将自动化,就像涉及体力劳动的重复任务已经是几代人一样。

新技术与就业之间的关系是复杂的,新技术可以以更实惠的价格提供更优质的产品和服务,同时也提高效率,从而减少就业。新技术对整个社会而言是有利的,因为它们可以广泛地提高生活水平; 然而,当他们导致失业时,他们不仅可以威胁到个人生活,也可能威胁身份认同。

一个有趣的例子是在20世纪70年代推出了ATM,它将银行从一个行业的高度有限的客户访问转变为一个全天候运行的行业。与此同时,美国的出纳人员就业水平几十年来保持稳定。由于人工智能对自动化的使用影响可能特别复杂,因为人工智能具有自动化角色本身比以前技术更复杂的潜力。

我们正处于重大技术革命的早期阶段,还没有看到大赦国际的巨大可能性,以及需要解决某些工作中对工作中就业和身份认同的可能的破坏性影响。