【.com快言】得益于当今人工智能和机器学习的所有进步，似乎涌入了充分利用认知能力的工具和解决方案。但这些工具和解决方案真的体现了AI是什么吗？IBMWatson的平台经理JonasNwuke表示，人工智能（或认知计算）“旨在帮助人们做得更好。合理的决定。系统可以大规模学习，随着经验变得更好，并以更自然的方式与人类互动，”Progress的首席传播者ToddAnglin说。软件开发行业的问题在于，由于人工智能是一个如此庞大的总称，它经常被误用或滥用。“在某些方面，由于其性质，它可能会被滥用。它代表很多东西，但很多时候它的使用有些不当，”他说。Anglin解释说，例如，AI是一个很好的营销术语。开发人员经常将人工智能添加到解决方案的名称中以使其脱颖而出，即使他们实际上并未使用真正的人工智能功能。“普通应用程序用户认为，因为它的名字中有人工智能，所以它一定很聪明，它一定很棒，”他说。在其他情况下，开发人员使用该术语来传达应用程序正在尝试为用户做某事。意思是做某事。例如，安格林说，特斯拉使用“自动驾驶汽车”这个词来形容它制造的车辆，因为它更容易让公众理解，但实际上，特斯拉的汽车并不是完全自动驾驶的，因为它们需要人类。留意方向盘，以防出现问题。还有一些开发人员根本不了解人工智能的真正含义。人工智能最近的成功使得开发人员可以很容易地从网站下载软件包并在单个数据集上对其进行训练，例如图像识别、视觉处理或自然语言处理。根据Neurala的首席执行官MassimilianoVersace的说法，这不是人工智能的意义所在。公司的使命是“让软件更智能”。他说：“人工智能实际上是以大脑为原型，试图用软件来模仿它。大脑的能力绝不仅限于识别物体，而是在于思考、感知、行动和情感。”福赛斯声称，真正的人类智能离不开这三个主要部分：大脑、身体和思想。大脑包括处理传入数据的软件背后的算法或操作。身体是智力赖以生存的硬件。思维是运行算法的计算能力。现在，这三个部分正在融合，使AI变得更容易、更具成本效益，并且该领域正在迅速发展，Forsyth说。“目前，人工智能正走在一条光明的道路上，”他说。“挑战在于开发一种超越图像识别的应用程序。”Anglin认为，简单的图像识别、对象检测和挑战/响应系统确实使用了某种A级人工智能，但开发人员需要更加小心地注意他们在开发的应用程序中如何标记它。相反，开发人员应该关注机器学习或深度学习等低级概念。他说：“我们必须花更多的时间关注那些方面，如何将它们应用到软件中。当我们谈论人工智能时，我们实际上在谈论什么？”Gartner研究员汤姆奥斯汀(TomAustin、AlexanderLinden和MartinReynolds最近发表了一份报告，内容是业界应如何有效地定义和使用智能机器一词。人们应该使用区分人类智能和人工智能的描述性词语，而忽略诸如“报告称，“人工智能”或“认知能力”。相反，Gartner认为“智能机器”是一个更合适且攻击性最小的术语。Gartner的研究报告称：“将人类特征归因于技术扭曲了我们对技术可以做什么的理解。真正做到了。”智能机器技术可以根据经验改变行为，不完全依赖人类指令（他们可以自己学习），并且可以达到意想不到的效果。“AIProgress背后的数字大脑Anglin声称，AI是一种特征，开发人员和公司正在努力将其纳入服务和解决方案；但是这些公司和开发商必须利用已经存在的数字大脑。他解释说，随着越来越多的人开始使用机器学习和基于人工智能的系统，这些系统将变得更加智能，从而使它们更加完美，并鼓励更多人选择它们。安格林声称，该领域的主要数字大脑包括以下几家：Facebook：Facebook有一个人工智能研究部门，致力于推动机器学习和开发智能机器。近日，该公司公开了代号为BigSur的人工智能硬件设计源代码，这种硬件可以处理大规模的人工智能计算。它还宣布了新的算法，例如DeepMask分割框架；DeepText，公司基于深度学习的文本理解引擎；SharpMask是一种分割细化模型，MultiPathNet是一种对象检测解决方案。此外，Facebook首席执行官马克·扎克伯格(MarkZuckerberg)宣布计划很快向全世界推出个人人工智能助手。谷歌：谷歌最近开源了TensorFlow机器学习库。Anglin表示，TensorFlow比其他认知服务要复杂一点，它以普通应用程序开发人员也可以使用并嵌入到应用程序中的方式封装了大量科学编程知识。IBMWatson：IBMWatson是一个认知系统，旨在大规模理解数据、推理和学习。它提供认知API，利用自然语言处理和机器学习等方面来分析数据、从中学习并获得洞察力。IBM的Newuk说：“您可以通过超越一般抽象和专业推理的方式从系统中获取价值。”微软：微软的认知服务允许开发者使用强大的智能算法来构建安卓、iOS和Windows应用程序。服务包括视觉、语音、语言和知识的API。安格林说：“我们可以从这些大公司那里享受到非常高效的数字大脑，选择单打独斗的公司将很难真正参与竞争。”不过，Forsyth表示，虽然Neurala是一家小公司，但它已经在建设自己。数字大脑领先于同行。“我们在开发人工大脑的构建块方面有着悠久的历史，从单个神经元到具有数亿甚至数十亿个神经元通过突触连接的大型系统，”他说。该公司最近发布了NeuralaRoboticBrainSDK，允许其他公司将深度学习集成到他们开发的应用程序中。按照Forsyth的说法，SDK是大公司直到现在都无法提供的东西。该技术目前针对无人机，使无人机能够学习、识别、查找和跟踪物体。但Forsyth解释说，它也可以应用于电脑、手机和其他机器。“我们不会建立一个垂直的，”他说。“我们要建立一个平台，让人们建立一个垂直领域。”我们应该担心人工智能吗？有人担心，未来人工智能不仅会取代我们的工作，机器会变得高度智能，掌管世界，毁灭文明。IBM的Newuk说：“有些人在诋毁人工智能；他们认为它在某种程度上挑战或危及我们所知的世界。”但他认为，人工智能的未来仅仅意味着机器可以为企业、专业人士和消费者带来更多价值。“这项技术提供了人机之间的合作水平，可以增强和扩展人类所做的工作，”他说。Progress的Anglin声称社会有这种诽谤，因为我们有时会用多种方式来描述人工智能。电影中经常出现AI反派统治世界的经典场景，他认为这个概念有点夸张。社会上大多数人对这项技术缺乏足够的了解。“工程开发人员不太担心，因为他们对技术有更好的理解，”安格林说。“人工智能不那么神奇，它更像是一台机器。”他解释说，情报有可能在未来被滥用或用于邪恶，但任何工具或技术都存在这种可能性。“我会说，从广义上讲，不是人工智能让我们到达那里，而是人类，”他说。毕竟，Anglin解释说，人们将建造和训练机器，他们对技术负责。开发人员的工作是确保采取适当的预防措施，并让人们了解这项技术的好处。Gartner的Austin说：“有很多关于AI的幻想，从我们可以构建AI的假设开始，但我们做不到。如果太多的高级管理人员相信关于对话界面的拟人化假设——比如说，它们与人类，或者他们可以通过观察一切来学习来取代呼叫中心的每个人，那么太多的项目将会失败并被关闭。”FutureGreen声称，今天，虽然人工智能最常用于图像识别、自然语言处理和语音识别，但这只是学习的起点。他说：“人工智能的现状相当于一个蹒跚学步的孩子。它可以理解它看到的和听到的，然后告诉你它看到的。这只是人工智能的早期阶段。如果公司真的想要，那么下一步，多亏了人工智能，将是建立更多的关系，并对物体之间的关系进行推理。””Neurala的Forsyth希望看到这个行业超越人们对人工智能的了解。他说：“人工智能意味着能够拥有一个功能与人类无异的软件。人工智能可以应用于无数领域。由于平台和传感器无处不在，Forsyth表示人工智能比以往任何时候都更加重要。“人类盯着屏幕所做的任何事情，我们都可以让人工智能来做，这样人类就可以做到，”他说。做点别的从那里，开发人员和数据科学家需要分析我们如何理解对象之间的概念，而不仅仅是挑选对象和理解图片中一切的最基本方面。Anglin说：“那时候，我们软件开发社区的所有成员都不得不抬头说，‘我们可以从什么模型开始应用到用户软件中，并以不同的方式使用它？’”在接下来的两三年里，我们会看到这种情况经常发生，届时人们实际上会停下来思考他们正在创建的下一个软件时代，并弄清楚这些场景会是什么样子。IBM的Newuk已经看到这种情况发生在他的他说：“开发人员开始将他们在零售、医疗保健、银行、体育等领域的想法商业化。”受到这个社区创造的启发，我们正在建设一个未来，认知技术将积极影响我们生活的方方面面，在EdgeUpSports的创始人IlyaTabakh预测，在短期内我们将看到更好的语音识别、更准确地理解身体姿势、理解用户情绪状态的能力，以及我们的改进更多科技生活。在安格林看来，这一切的目的都是为用户解决疑难问题。他说：“开发者必须注意，如果一项技术并不能真正让用户的生活变得更好，开发者就不会把它即时地构建成一个应用程序，或者把它放在用户面前。关键是我们如何使用聪明的技术，不是随随便便的。”原标题：人工智能的现状如何？添加一名作者
