人工智慧的關鍵定義解釋了AI的重要性

【IFTNEWS人工智慧報道】人工智慧(AI)的討論引起了一些人的不安，他們擔心人工智慧將很快從造福人類社會轉變為接管人類社會。就連斯蒂芬?霍金(Stephen Hawking)和埃隆?馬斯克(Elon Musk)都曾警告過人工智慧的威脅。然而，我們並不是所有的人都從同一個定義中運作，而基礎通常是一樣的，人工智慧的焦點取決於提供定義的實體。讓我們來看看人工智慧的6個定義，看看一些行業的領導者們是如何將人工智慧的研究重點放在一起的。

John McCarthy首次人工智慧創造了這個詞是在1956年,當時他邀請一群研究人員從不同的學科包括語言模擬、神經元網路、複雜性理論等在內的各種學科的研究人員參加夏季研討會，名為達特茅斯人工智慧夏季研究項目，討論最終成為人工智慧領域。當時，研究人員聚在一起，澄清和發展「思考機器」的概念，直到現在為止，這些概念都是截然不同的。據說麥卡錫選擇了人工智慧的名稱來保證其中立性;以避免突出當時正在追求的包括控制論，自動機理論和複雜信息處理在內的「思考機器」領域的其中一條軌道。該會議的提議說:「這項研究是基於一種猜想，即學習的每個方面或智力的任何其他特徵在原則上都能被精確地描述為能夠模擬它的機器。」

今天，現代詞典定義的重點是人工智慧是計算機科學的一個分支，以及機器如何模仿人類智能(像人類一樣，而不是變成人類)。英國《牛津生活詞典》給出了這樣的定義:「計算機系統的理論和開發能夠執行通常需要人類智能的任務，比如視覺感知、語音識別、決策和語言之間的翻譯。」

《韋氏詞典》將人工智慧定義為:

計算機科學的一個分支，處理計算機中智能行為的模擬。

機器模仿人類智能行為的能力。

《大英百科全書》稱:「人工智慧(AI)，指數字計算機或計算機控制的機器人執行通常與智能生物相關的任務的能力。」「聰明的人是那些能夠適應不斷變化的環境的人。人工智慧的定義開始轉變，基於試圖通過人工智慧系統實現的目標。一般來說，人們投資人工智慧開發的三個目標:

構建與人類完全相同的系統(「強大的AI」)

只是讓系統在不搞清楚人類推理機制的情況下工作(「弱AI」)

使用人類推理作為模型，但不一定是最終目標。

事實證明，當今工業領袖所發生的大部分人工智慧發展都屬於第三個目標，並以人類的推理為指導，提供更好的服務或創造更好的產品，而不是試圖實現人類心靈的完美複製。

亞馬遜在機器學習系統(作為人工智慧的一個子集)上建立了大量的業務，並將人工智慧定義為「致力於解決與人類智力相關的認知問題的計算機科學領域，比如學習、解決問題和模式識別。」「機器學習對亞馬遜來說非常重要，」他們說，「沒有ML，亞馬遜就無法發展自己的業務，提高客戶體驗和選擇，並優化其物流速度和質量。」

雖然一些主要的科技公司還沒有公布人工智慧的字典式定義，但我們可以通過回顧他們的研究領域來推斷人工智慧的重要性。

機器和深度學習是谷歌人工智慧的首要任務，它的工具是「創造更智能、更有用的技術，幫助儘可能多的人」，從翻譯到醫療保健，讓我們的智能手機更智能。Facebook人工智慧研究致力於「推進機器智能的文件，並正在創造新的技術，以提供更好的交流方式。」IBM的三個重點領域包括人工智慧工程、構建可伸縮的人工智慧模型和工具;人工智慧的核心能力，如自然語言處理、語音、圖像識別和推理等，是人工智慧技術的核心。

2016年，包括亞馬遜、蘋果、DeepMind、谷歌、IBM和微軟在內的幾家行業領軍企業攜手合作，建立了人工智慧的夥伴關係，以造福人類和社會，發展和分享最佳實踐，增進公眾的理解，為討論提供一個開放的平台。

那些與人工智慧領域合作的人士將確定該領域解決問題的方式以及技術對社會的益處作為優先事項。 對於大多數人來說，AI的主要目標不再是像人腦一樣運作，而是利用其獨特的功能來增強我們的世界。

來源：福布斯

作者：伯納德馬爾(Bernard Marr)是一名暢銷書作者，同時也是商業、技術和大數據的主講人。他的新書是數據策略。

圖片：來源網路

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