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揭开人工智能的神秘面纱
§ 打一场像样的乒乓球比赛？§ 玩一场像样的《危险边缘》游戏？§ 沿着弯曲的山路安全行驶？§ 沿着电报大道安全行驶？§ 在网上购买一周的杂货？§ 在伯克利保龄球馆购买一周的杂货？§ 发现并证明一个新的数学定理？§ 与另一个人成功交谈一小时？§ 进行外科手术？§ 收拾碗碟并叠衣服？§ 实时将口语中文翻译成口语英语？§ 写一个故意搞笑的故事？
人工神经网络文化简介...
近年来，随着数据处理技术的飞速发展和风险投资的涌入，人工智能（AI）在自动化任务方面展现出其优势，并开始深刻影响社会的各个方面，包括学术、工业和公共生活。2011年，IBM 的著名问答计算机系统 Watson 在美国热门智力竞赛节目《危险边缘》中击败了两位最成功的人类选手，引发了人们对“机器的潜在思维能力”的讨论。2016年，世界围棋冠军李世石被谷歌的围棋程序 AlphaGo 击败（1：4）后，“人工智能（AI）”、“机器学习（ML）”和“人工神经网络（ANN）”等术语再次引起媒体和公众的关注。一年后，下一代程序 AlphaGo Master 在比赛中以 3：0 击败了世界排名第一的人类选手柯洁，开启了人工智能主导竞技游戏的新时代。本文将首先介绍人工智能的定义、应用和广泛使用的方法，以便对人工智能有一个全面而直观的认识。 随后，探讨人类大脑神经元如何为人工神经网络的起源带来启发。 然后，对相关关键技术，包括框架、模型训练和优化，进行总体介绍和总结。
“人类应该敬畏人工智能的进步......
2016 年 3 月，谷歌的 AlphaGo 计算机程序在以难度高、抽象性著称的中国古代棋盘游戏围棋中击败了围棋大师李世石 [参考：卫报]，这被视为人工智能进步的又一例证。它紧随 IBM 的“深蓝”和“沃森”的脚步。前者于 1997 年击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫 [参考：时代杂志]，后者是另一台 IBM 机器，于 2011 年击败了美国电视智力竞赛节目《危险边缘！》的两位前冠军，展示了理解自然语言问题的能力 [参考：TechRepublic]。然而，人工智能不仅仅被用来在游戏中击败人类——对于某些人来说，它的影响将深远——德国的开发人员甚至提出，机器人可能被用来教难民儿童语言 [参考：Deutsche Welle]。目前，人工智能正在许多领域得到发展，例如无人驾驶运输、金融、欺诈检测，以及机器人技术和文本和语音识别等众多应用。因此，人工智能的支持者认为：“这对人类来说是一个巨大的机遇，而不是威胁”[参考：赫芬顿邮报]，并认为能够学习完成目前需要人类完成的任务的机器可以加快进程，让人类在未来有更多的闲暇时间[参考：泰晤士报]。但批评者担心，如果我们开发出能够快速学习、驾驶我们的汽车和完成我们工作的机器，我们可能会遇到它们变得比人类更聪明的情况——从而对人类在工作场所的未来以及我们在世界上更广泛的地位构成生存问题。鉴于人工智能的各个方面（例如深度学习）的不断发展[参考：Tech World]，反对者怀疑它是否会在某个时候发展出自己的利益并主宰人类，或者在特定情况下对我们造成伤害。鉴于这些担忧，我们是否应该担心人工智能技术的进步？
引言 哲学思考机器
像深度学习神经网络这样的人工智能程序可能能够在围棋或国际象棋、算术或写海豹突击队复制品方面击败人类，但它们永远无法真正独立思考，无法拥有意识，无法感受到我们人类所能感受到的这个世界的丰富性和复杂性。单纯的、未开化的人类可能会对简单的深度学习程序的能力印象深刻，但从更全面的角度来看，这一切加起来……什么都没有。它们仍然没有表现出任何意识的痕迹。所有可用的数据都支持这样一种观点，即人类对世界的感受和体验与计算机不同。虽然计算机可以击败国际象棋、围棋或其他结构化规则游戏中的人类大师，但它永远无法真正超越这些规则思考，它永远无法在飞行中想出自己的新策略，它永远无法像人类那样去感受、去反应。人工智能程序缺乏意识和自我意识。它们永远无法有幽默感。他们永远无法欣赏艺术、美丽或爱情。他们永远不会感到孤独。他们永远不会对其他人、动物和环境产生同情。他们永远不会享受音乐或坠入爱河，也不会一时冲动而哭泣。仅仅凭现存的、单纯的、未开化的人类在智力上就比计算机优越，无论我们的计算机在围棋或危险边缘等游戏中赢得多少胜利。我们不按照这些游戏的规则生活。我们的思想比这要大得多。计算机意识的可能性一直备受争议，它仍然是一个有争议的话题——所以这段话中的说法并没有什么了不起的。更了不起的是作者是谁：这段话完全是由一台计算机编写的，即 OpenAI 的 GPT-3。碰巧的是，GTP-3 本身是一个神经网络类型的系统，它拥有英语语言的内部模型
开始使用 AI
简介 “人工智能”（AI）一词由科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出。他将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。在接下来的几十年里，人们对人工智能的兴趣有高潮也有低谷。 2011年，由于深度学习技术的发展，人工智能再次复兴。 Andrew Ng、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun等研究人员也因此推动了算法的智能化。之前被认为不可能的人工智能应用突然变得可行。例如，超级计算机沃森（IBM）肯轻松击败了他的人类对手詹宁斯和布拉德·鲁特，这两位选手曾在电视智力竞赛节目《危险边缘！》中打破纪录，而谷歌则利用人工智能从我们的点击行为中学习，以区分狗和猫。此外，2016 年，谷歌开发的 AlphaGo 在围棋比赛中击败了世界冠军李世石，而我们当时认为围棋只有依靠人类的智慧（和直觉）才能达到高水平。在高等教育领域，人工智能正在全球范围内取得重大进展。高等教育机构在实施人工智能 1 时取得了可衡量的成果。因此，人们对人工智能的作用寄予厚望，例如在教师工作量、个性化学习、数字学习资源的有效性以及对学生表现的切实见解方面2。目前已建造了许多成功的原型。我们现在面临的挑战是扩大这些原型并将其集成到整个机构的系统中 3 。为此，我们必须重新审视当前的决策。我们利用人工智能获得的新数据、分析、技术和服务如果以传统的决策方式应用，将不会有效且可持续。在本次黑客马拉松期间，我们将探索人工智能在当代教育实践中的实际可能性。我们专注于教育中的认知任务的自动化，特别是教师和学生的作用和后果。
特殊教育中的人工智能，Id&Cp
积极学校心理学杂志 http://journalppw.com 2022 年第 6 卷，第 6 期，8341-8345 特殊教育中的人工智能，Id&Cp Dr. Smita Tiwary Ojha 1 * 1* 阿米蒂大学助理教授 残疾专家-康复从业者。摘要本文“人工智能——残疾方面的介绍”是对人工智能的描述，特别是在残疾领域。它涉及人工智能的出现、其类型、使用的方法、人工智能辅助设备对残疾人的重要性、人工智能的好处、人工智能工具在残疾领域的例子、其缺点以及在残疾领域的未来。人工智能已经开发出智能计算机工具供人类解决问题。它增强了有特殊需要的儿童与环境互动和学习的方式，因为他们有隐性的教育需求。关键词：人工智能、辅助技术、特殊教育、脑瘫、智力障碍。人工智能简介 在希腊神话中，提到了机器和机械人的概念。尽管我们没有太多关于这方面的文献资料。其中一个故事是关于塔罗斯的，他是一位巨大的青铜战士，被编程来守卫克里特岛。所以，机器学习和人工智能是很早就有人想到的。1950 年，图灵发表了一篇关于计算机是否可以像人类一样智能思考的论文。虽然结果没有得到太多应用，但图灵测试变得非常著名，并且是人工智能领域的一个严肃提议。1951 年，曼彻斯特大学的计算机科学家 Christopher Strachey 使用 Ferranti Mark1 机器开发了一个国际象棋程序。尽管它经过多次改进。1956 年，人工智能一词首次被创造出来。1959 年，首次建立了人工智能实验室以进行研究。1960 年，第一个机器人被引入通用汽车的装配线上。 1961 年，第一个聊天机器人 Eliza 诞生。1997 年，IBM Deep Blue 在国际象棋比赛中击败了世界冠军 Garry Kas Parvo。2005 年，在 DAP Grand Challenge 中，斯坦福赛车队的 Stanley 机器人汽车赢得了冠军。2011 年，IBM 的问答系统 Watson 击败了两位最伟大的危险边缘冠军 Brad Rutter 和 Ken Jennings。就这样，人工智能
人工是什么意思
在当今快节奏的世界中，人工智能已成为一个广泛讨论的话题，它已从科幻小说中的概念转变为影响我们日常生活的现实。人们对人工智能及其将想象力融入日常生活的能力着迷。本文旨在探讨人工智能的概念、发展历程、各种类型的人工智能、训练模型、优势以及其多样化应用的案例。人工智能是指开发能够执行需要人类智能的任务的计算机系统。它通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等技术，帮助处理大量数据、识别模式并根据收集的信息做出决策。人工智能涵盖学习、推理、感知、解决问题、数据分析和语言理解等能力。人工智能的最终目标是创造出能够模拟人类能力并以更高的效率和精度执行各种任务的机器。人工智能领域有可能彻底改变我们日常生活的各个方面，例如虚拟个人助理、自动驾驶汽车、医疗诊断和治疗、推荐系统和欺诈检测。人工智能已融入众多行业和日常生活，展现出其多样化的应用。Siri、Google Assistant 和 Amazon Alexa 等虚拟个人助理利用人工智能进行自然语言处理和机器学习，从而提供更精准的响应。自动驾驶汽车使用人工智能算法分析传感数据，并进行实时驾驶决策。医疗保健专业人员利用 IBM Watson for Health 和 Google DeepMind 等平台，将人工智能算法应用于医疗诊断和治疗。Netflix、Amazon 和 Spotify 等在线平台利用人工智能根据用户行为和偏好提供个性化推荐。金融机构利用人工智能通过分析数据的算法实时检测欺诈活动。人工智能 (AI) 是一个复杂的决策过程，在某些领域超越了人类的能力。人工智能机器的一个关键特性是重复学习，这使它们能够从现实生活中的事件中学习并与人类互动。这种学习过程被称为机器学习，是人工智能的一个子领域。由于缺乏准确性和热情，人类难以完成重复性任务。相比之下，人工智能系统在其任务中表现出卓越的准确性。人工智能在医疗保健、零售、制造和银行等各个领域都有广泛的应用。人工智能主要分为两类：弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）。弱人工智能是指专为特定任务或特定范围的任务而设计的人工智能系统。这些系统在其指定领域表现出色，但缺乏广泛的认知能力。其特征包括专业化能力、应用范围有限以及缺乏意识。狭义人工智能的例子包括虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。而广义人工智能则旨在全面模拟人类智能，包括推理、解决问题、学习和适应新情况的能力。广义人工智能的特征包括类似人类的认知能力、适应性以及在各种任务和领域中概括知识的能力。目前，狭义人工智能是人工智能最常用的形式，广泛应用于各行各业。狭义人工智能的例子包括Siri和Alexa等虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。随着研究人员不断突破人工智能的界限，他们提出了不同级别的人工智能能力。广义人工智能就是这样一个概念，它被认为具有自我意识、意识和主观体验。然而，达到这一水平仍然是一个理论挑战。广义人工智能的发展仍是一个持续研究的领域。另一个极端是超级人工智能，也称为人工智能超级智能 (ASI)。这种类型的人工智能几乎在各个方面都超越了人类智能，并对社会和人类的未来产生重大影响。超级人工智能的特点包括认知优势、快速学习和适应能力，这些特点可以推动各个领域的快速发展。超级人工智能的发展也引发了人们对其潜在社会影响的担忧，包括与控制相关的风险、与人类价值观的契合度以及对人类生存的威胁。尽管目前还处于理论阶段，但研究人员正在积极探索其发展带来的影响和挑战。相比之下，反应式机器是最基本的人工智能类型，纯粹是反应式的。它们不会形成记忆，也不会利用过去的经验来做出决策。例如，IBM 的“深蓝”国际象棋超级计算机在 1997 年击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。这些机器可以感知世界并采取行动，而无需存储任何记忆。而记忆有限的机器可以回顾过去，并根据观察结果做出决策。一个常见的例子是自动驾驶汽车，它会观察其他车辆的速度和方向，并相应地进行调整。这需要在特定时间内监控车辆的驾驶情况。这些信息不会存储在机器的经验库中。基于心智理论的机器可以理解人类的信念、情绪、期望等，并做出情绪化的反应。索菲亚就是这类人工智能的典型例子，尽管该领域的研究仍在进行中。换句话说，先进的机器正在被开发，它们对世界及其实体（包括人类和动物）有着更深入的理解。这些机器将能够回答简单的“假设”问题，并具备同理心，从而更好地理解他人的观点。更重要的飞跃是创造出具有自我意识的机器，它们能够意识到自身身份并预测他人的感受。这种智能水平将代表人工智能研究的重大突破。人工智能 (AI) 的工作原理是通过算法、计算能力和来自各种来源的数据来利用海量数据。该过程包括收集相关数据，对其进行预处理以确保其清洁度和结构化，根据任务需求选择合适的算法，使用标记或未标记数据训练模型，评估其性能，并将其部署到生产环境中执行实际任务。人工智能功能广泛而多样，涵盖各种随时间推移进行调整和改进的技术。这使得模型能够通过持续学习在动态环境中保持相关性和准确性。在线学习、迁移学习和强化学习等技术有助于从经验和反馈中获取新知识。在推理过程中，经过训练的人工智能模型会运用其学习到的模式和表征，对新数据进行预测或决策。此过程包括将输入数据输入模型，并根据模型的内部工作原理获得输出预测或分类。人工智能系统依靠数据、算法和计算能力从经验中学习、做出决策并自主执行任务。人工智能系统的具体功能取决于其架构、算法以及其设计目标任务的性质。人工智能的应用领域广泛，已被广泛应用于医疗保健、金融、零售、制造、交通运输、教育、市场营销、游戏、安全和自然语言处理等各个行业。这些应用包括诊断、患者预后预测、个性化治疗方案、信用评分、欺诈检测、客户服务、需求预测、供应链优化、智能游戏角色、面部识别、入侵检测、机器翻译、情绪分析等等。人工智能的未来很可能涉及机器学习、自然语言处理和计算机视觉的进一步发展，从而为各种应用和行业带来功能日益强大、集成度更高的系统。人工智能的潜在增长领域包括医疗保健、金融、交通、客户服务、刑事司法决策、招聘、教育以及其他涉及道德考虑的敏感领域。人工智能 (AI) 是一种使计算机和机器能够模拟人类学习、解决问题和决策等能力的技术。AI 应用程序和设备可以识别物体、理解人类语言、从新信息中学习，并向用户和专家提供建议。AI 研究的最新焦点是生成式 AI，它可以创建文本、图像和视频等原创内容。生成式 AI 依赖于机器学习 (ML) 和深度学习技术。深度学习彻底改变了机器学习领域，它使算法能够在无需人工干预的情况下从大量未标记数据集中进行预测。这项技术尤其适用于自然语言处理、计算机视觉以及其他需要在海量数据中识别复杂模式和关系的任务。因此，深度学习为我们日常生活中的大多数 AI 应用提供支持。深度学习还支持多种先进技术，包括半监督学习，它结合了监督学习和非监督学习，可以在标记数据和未标记数据上训练模型。此外，自监督学习从非结构化数据中生成隐式标签，而强化学习则通过反复试验和奖励函数进行学习。迁移学习允许将从一个任务或数据集获得的知识应用于另一个相关任务或不同的数据集。生成式人工智能是指能够根据用户的提示或请求创建复杂原始内容（例如文本、图像、视频或音频）的深度学习模型。这些模型对其训练数据的简化表示进行编码，然后从该表示中提取数据以生成与原始数据相似但不完全相同的新作品。生成式人工智能的最新进展促成了复杂的深度学习模型类型的发展，包括变分自编码器 (VAE)、扩散模型和变换器。变换器是许多备受瞩目的生成式人工智能工具的核心，例如 ChatGPT 和 GPT-4、Copilot、BERT、Bard 和 Midjourney。生成式人工智能的运作分为三个阶段：训练、调整和生成。该流程始于基础模型，这是一种深度学习模型，可作为多种不同类型生成式人工智能应用的基础。基础模型可以针对特定任务进行定制，例如文本或图像生成，并且通常基于海量数据进行训练。深度学习算法处理海量非结构化数据（TB级或PB级的文本、图像或视频），并使用基础模型根据提示自主生成内容。这一训练过程计算密集、耗时且成本高昂，需要数千个GPU和数周的处理时间，总计数百万美元。像Meta的Llama-2这样的开源基础模型项目使开发人员能够绕过这一步骤及其成本。为了针对特定的内容生成任务对模型进行微调，开发者可以使用诸如标记数据微调或人工反馈强化学习 (RLHF) 等技术。这需要向模型输入特定于应用的问题或提示以及正确答案。开发者定期评估其生成式 AI 应用的输出，进一步调整模型以提高准确性或相关性。另一种方法是检索增强生成 (RAG)，它通过整合训练数据以外的相关来源来扩展基础模型，从而优化参数以提高准确性或相关性。生成式 AI 为各行各业和应用带来了诸多优势，包括重复性任务的自动化、更快地从数据中获取洞察、增强决策能力、减少人为错误、全天候可用以及降低物理风险。AI 可以自动化日常任务，使人类能够专注于创造性工作。它能够做出更快、更准确的预测和可靠的决策，使其成为决策支持或全自动决策的理想选择。AI 通过引导人们完成流程、标记潜在错误以及在无人干预的情况下自动执行任务来减少人为错误，尤其是在医疗保健等精准度至关重要的行业。随着机器学习算法接触更多数据并从经验中学习，其准确性不断提高，错误也随之减少。人工智能始终在线，全天候提供一致的结果。人工智能可以通过使用聊天机器人或虚拟助手来简化客户服务或支持的人员需求。它还可以简化生产流程，保持一致的产出水平，并自动执行那些可能危及人类工人的危险任务。例如，自动驾驶汽车可以降低乘客受伤风险。人工智能的实际应用包括通过聊天机器人改善客户服务、检测欺诈交易、个性化客户体验以及简化招聘流程。此外，人工智能代码生成工具可以加速应用程序开发，而预测性维护模型可以防止设备故障和停机。人工智能的快速应用带来了诸多好处，但也带来了挑战和风险。人工智能系统依赖的数据集可能容易受到篡改、偏见或网络攻击，从而损害其完整性和安全性。为了降低这些风险，组织必须在从开发到部署的整个人工智能生命周期中保护数据完整性。威胁行为者会针对人工智能模型进行盗窃、逆向工程或未经授权的操作，这可能会损害模型的架构、权重或参数。此外，还存在诸如模型漂移、偏差和治理结构崩溃等运营风险。如果不加以解决，这些风险可能会导致系统故障和网络安全漏洞，而威胁行为者可能会利用这些漏洞。为了优先考虑安全和道德，组织必须开发透明、可解释、公平的人工智能系统，包容、稳健、安全且可问责。人工智能伦理是一个多学科领域，旨在优化人工智能的有益影响，同时降低风险。人工智能伦理的原则包括可解释性、公平性和透明性。可解释的人工智能使人类用户能够解读算法产生的结果和输出。公平性和包容性要求在数据收集和模型设计过程中最大限度地减少算法偏差。建立多元化的团队对于创建包容性的人工智能系统至关重要。稳健的人工智能能够处理异常情况而不会造成损害，能够抵御有意和无意的干扰，并防止漏洞。问责制要求对人工智能的开发、部署和结果建立明确的责任和治理结构。与人工智能伦理相关的共同价值观包括可解释性、公平性、包容性、稳健性、安全性、问责制、透明性和责任感。用户必须了解人工智能的开发方式、功能、优势和劣势。提高透明度可以为人工智能模型和服务的创建提供宝贵的见解。确保隐私和合规性至关重要，因为像《通用数据保护条例》（GDPR）这样的监管框架要求组织保护个人信息。这包括保护可能包含敏感数据的人工智能模型，并开发能够适应不断变化的法规的适应性系统。研究人员根据人工智能的复杂程度对其进行了分类：弱人工智能（狭义人工智能）执行特定任务，而强人工智能（通用人工智能，AGI）则具有理解、学习和应用知识处理各种任务的能力，超越人类智能。具有自我意识的人工智能系统的概念仍是一个有争议的话题。人工智能发展的关键里程碑包括：- 1950 年：艾伦·图灵出版了《计算机器与智能》，提出了“机器能思考吗？”的问题，并提出了图灵测试。- 1956 年：约翰·麦卡锡在达特茅斯学院的第一次人工智能会议上提出了“人工智能”一词。- 1967 年：弗兰克·罗森布拉特制造了 Mark 1 感知器，这是一台基于通过反复试验进行学习的神经网络的计算机。- 1980 年：使用反向传播算法的神经网络在人工智能开发中得到广泛应用。 1995年，斯图尔特·罗素和彼得·诺维格出版了《人工智能：一种现代方法》，这是一本关于人工智能的权威教科书，探讨了人工智能的四个潜在目标或定义。大约在同一时期，IBM的“深蓝”国际象棋系统在一场对决中击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。大数据和云计算时代到来，使企业能够管理用于训练人工智能模型的大型数据资产。21世纪初，人工智能取得了重大进展，包括约翰·麦卡锡在其2004年的论文《什么是人工智能？》中对人工智能的定义。数据科学开始成为一门热门学科，IBM Watson击败了《危险边缘！》冠军肯·詹宁斯和布拉德·鲁特。2015年，百度的 Minwa 超级计算机使用卷积神经网络识别图像的准确率高于人类。同年，在 DeepMind 的 AlphaGo 程序击败世界围棋冠军李索孛后，谷歌以 4 亿美元收购了 DeepMind。2020 年代，大型语言模型 (LLM) 兴起，例如 OpenAI 的 ChatGPT，它们显著提高了人工智能性能和推动企业价值的潜力。生成式人工智能实践使深度学习模型能够在大型数据集上进行预训练。截至 2024 年，人工智能趋势表明它将持续复兴，多模态模型通过结合计算机视觉和 NLP 功能提供更丰富的体验。IBM 强大的人工智能战略：推进值得信赖的人工智能以获得竞争优势一种利用人工智能力量的全面方法，包括创造竞争优势、在整个业务中扩展人工智能以及推进值得信赖的人工智能。