虽然在过去数十年中,人工智能 (AI) 的一些定义不断出现,但 John McCarthy 在 2004 年的 文章 (PDF, 127 KB) (链接位于 IBM 外部 ) 中给出了以下定义:"它是制造智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程。 AI 与使用计算机了解人类智能的类似任务有关,但不必局限于生物可观察的方法"。
然而,在这个定义出现之前数十年,人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵 (Alan Turing) 于 1950 年出版的开创性作品"计算机器与智能" (PDF, 89.8 KB)(链接位于 IBM 外部)。 在这篇论文中,通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题:“机器能思考吗?” 他在这篇文章中提供了一个测试,即著名的“图灵测试”,在这个测试中,人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。 虽然该测试自发表之后经过了大量的审查,但它仍然是 AI 历史的重要组成部分,也是一种在哲学中不断发展的概念,因为它利用了有关语言学的想法。
Stuart Russell 和 Peter Norvig 随后继续发表了“人工智能:一种现代方法 ”(链接位于 IBM 外部),成为 AI 研究方面的重要教材之一。 在这本书中,他们深入探讨了 AI 的四个潜在目标或定义,基于理性、思考和行动来区分计算机系统:
人类方法:
理想方法:
艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言,人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域,能够实现问题解决。 它还包括机器学习和深度学习等子领域,这些子领域经常与人工智能一起提及。 这些学科由 AI 算法组成,这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前,仍有许多围绕 AI 发展的炒作,市场上任何新技术的出现都会引发热议。 正如Gartner 在其 hype cycle 技术成熟度曲线(链接位于 IBM 外部)中指出的那样,自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期,从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。” 正如 Lex Fridman 在2019 年麻省理工学院演讲中指出的那样 (01:08:15)(链接位于 IBM 外部),我们正处于欲望膨胀高峰期,接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕 AI 的伦理道德展开,我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。 如想了解更多关于 IBM 在 AI 伦理对话中的立场,请阅读 这里了解更多信息。
Watson Studio
IBM Cloud Pak for Data
IBM Watson Assistant
弱 AI 也称为狭义 AI 或人工狭义智能 (ANI),是专注于执行特定任务的经过训练的 AI。 弱 AI 驱动了我们现在使用的大多数 AI。 “狭窄”可能是对这类 AI 更准确的描述,因为它一点也不弱;它支持一些非常强大的应用,如 Apple Siri、Amazon Alexa、IBM Watson 自动驾驶汽车。
强 AI 由人工常规智能 (AGI) 和人工超级智能 (ASI) 组成。 人工常规智能 (AGI) 是 AI 的一种理论形式,机器拥有与人类等同的智能;它具有自我意识,能够解决问题、学习和规划未来。 人工超级智能 (ASI) 也称为超级智能,将超越人类大脑的智力和能力。 虽然强 AI 仍完全处于理论阶段,还没有实际应用的例子,但这并不意味着 AI 研究人员不在探索它的发展。 与此同时,ASI 的最佳例子可能来自科幻小说中的人物,如 HAL、超人以及 《2001 太空漫游》中的无赖电脑助手。
数据科学和 AI
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可解释的 AI
IBM Cloud Paks
由于深度学习和机器学习这两个术语往往可互换使用,因此必须注两者之间的细微差别。 如上所述,深度学习和机器学习都是人工智能的子领域,深度学习实际上是机器学习的一个子领域。
深度学习实际上是由神经网络组成的。 深度学习中的“深度”指的是由三层以上的神经网络组成,包括输入和输出,可以被认为是一种深度学习算法。
深度学习和机器学习的不同之处在于每个算法的学习方式。 深度学习可以自动执行过程中的大部分特征提取,消除某些必需的人工干预,并能够使用更大的数据集。 您可将深度学习视为“可扩展的机器学习”,正如 Lex Fridman 在麻省理工学院的同一次讲座中提到的那样。 经典的或“非深度”的机器学习更依赖于人类的干预进行学习。 人类专家确定特征的层次结构,以了解数据输入之间的差异,通常需要更多结构化数据以用于学习。
"深度"机器学习则可以利用标签化数据集,也称为监督式学习,来确定算法,但不一定必须使用标签化数据集。 它可以原始格式(例如文本、图像)采集非结构化数据,并且可以自动确定区分不同类别数据的特征的层次结构。 与机器学习不同,它不需要人工干预数据的处理,使我们能够以更有趣的方式扩展机器学习。
目前,AI 系统存在大量的现实应用。 下面是一些最常见的示例:
"一台会思考的机器"这一构想最早可以追溯到古希腊时期。 而自从电子计算技术问世以来(相对于本文中讨论的某些主题而言),人工智能进化过程中的重要事件和里程碑包括以下内容:
IBM 一直是为企业推进 AI 驱动技术的领导者,为多个行业开创了未来机器学习系统的先河。 基于几十年的 AI 研究,与各种规模的组织进行合作的多年经验,以及从超过 3 万 IBM Watson 项目中汲取的经验教训,IBM 开发了AI Ladder,用于成功的人工智能部署:
IBM Watson 为企业提供彻底改造业务系统和工作流程所需的 AI 工具,同时显著提高自动化水平和效率。 关于 IBM 如何能够帮助您完成 AI 之旅的更多信息,请探索 IBM 的托管服务和解决方案产品组合。