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原标题:人工智能,用谷歌地球寻找翼龙

浏览次数:99 时间:2019-09-21

1957年,人工智能(artificial intelligence,AI)的先驱、通用问题求解机(Global Problem Solver)的发明者之一赫伯特·西蒙(Herbert A.Simon)曾说过:“我不是故意让你震惊,但概括来说,现在世界上就已经有了可以思考,可以学习和创造的机器,而且它们的能力还将与日俱增,一直到人类大脑所能够应用到的所有领域。”

(IvyP/译)口袋妖怪中的图鉴可以帮助玩家查看口袋妖怪们出没的地点。而现在,一个新的数据库可以帮助你查找离你最近的翼龙——嗯,化石。这个数据库收录了超过1300个翼龙化石样品,使用者们可以利用谷歌地球定位这些远古生物的位置。开发这个数据库的目的是帮助研究者们了解这些古老的有翼爬行动物的演化趋势以及多样性。

(vicko238/译,锦衣Reload、Ent/校)2015年5月,在一场科技活动里Snapchat的联合创始人埃文·斯皮格尔(Evan Spiegel )坐在台上,说他的app在发达市场内每日活跃用户“将达”1个亿。

西蒙当时曾预言,计算机会在十年之内成为国际象棋冠军。然而现实比西蒙的预测落后了三十年——直到1997年,IBM的电脑“深蓝(Deep Blue)”才战胜了象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。

这个数据库被命名为PteroTerra,意为翼龙之地。来自美国加州罗马林达大学的博士生马修·麦克莱恩(Matthew McLain)说:“像这样针对单一物种、可以查询每一件翼龙化石样品的数据库十分有用。因为某些研究中遇到的问题,在包含多种动物的大型数据库中是无法找到满意答案的。”

他错了——好吧,他夸张了。在2015年6月,按照S-1上市申请表的数据,Snapchat的日平均活跃用户只有8900万。但当时新闻头条的数字却不是如此。 

图片 1深蓝与人类象棋大师的对决,堪称人工智能发展史上具有里程碑意义的一幕。图片来源:forbes.com

翼龙是一种已经灭绝的能够飞行的脊椎动物。它们生存在距今2.28亿到6.6千万年前,在白垩纪晚期灭绝。在翼龙翱翔于远古天空的几千万年间,它们演化出了非常多的种类:有的体型很小,例如麻雀大小的隐居森林翼龙(Nemicolopterus crypticus),它们生存在距今1.2亿年前的中国境内;有的体型则巨大,例如非常著名的风神翼龙(Quetzalcoatlus)。它们有长颈鹿那么高。据推测,这种翼龙会用它们长长的喙像鹳鸟衔青蛙一样捕食小型恐龙。

斯皮格尔当时回答的,是一个摆在所有技术公司面前的问题:你们的数字怎么样?

卷土重来

在人工智能发展早期,学术界和工业界对其前景持有一种过分乐观的态度——这种乐观与其说是对技术的期望过高,倒不如说是当时人们对机器能力的估计实在是过低,以致于当计算机表现出一点点聪明,人们就为之惊叹,而这种惊叹又很容易演化成一种过分的自信。

这样的自信自然无法长久。度过了最初的兴奋后,无论是工业界还是学术界都遭遇了巨大的困难。以机器翻译为例,早期人们以为机器翻译只需要进行字典的对应转换,再加上人为制定的语法规则就能实现;而实际应用时却发现,这样的系统无法应对哪怕稍有复杂的多重语义,也无法针对上下文语境做出恰当的反应,很多理论上能够实现的算法也无法在有限的计算资源上展开。

1973年,英国政府委托数学家詹姆斯·莱特希尔爵士(Sir James Lighthil),对人工智能进行全面评估。结果显示,人工智能无法应对现实世界中存在的“组合爆炸”问题,因此只能实现一些简单的应用。以这份报告为基础,英国政府停止了对AI领域的研究支持。在这之后,人工智能研究陷入了长久的沉寂。

在近半个世纪之后,人工智能领域才又再一次回到人们视线,而这一次,我们拥有的资源与之前可谓不可同日而语——计算资源已经部署在云端,像水和电一样唾手可得;互联网所容纳的信息超过了前人所有的知识储备,现实和虚拟世界也不再泾渭分明。以深度学习为代表的算法发展,也使得机器有能力处理如此庞大的数据。

如果说这些只是理论,那么IBM的超级计算机“沃森(Watson)”在电视节目《危险边缘》(Jeopardy)中战胜人类,获得年度总冠军;Google X的虚拟大脑在没有预先输入的情况下,独立地从Youtube上的1000 万帧图片中学习到了“猫”的概念,就早已不是理论上的可能性,而是真实发生的现实。

图片 2虚拟大脑之父吴恩达,旁边电脑上显示的即为人工智能自我总结出的“猫”的样子。图片来源:nytimes.com

第四次工业革命的前夜

尼尔·杰卡布斯坦(Neil Jacobstein)在一次演讲中曾说过这么一句话:“当你站在太空中回望地球,你看不到争吵不停的200多个国家;而当你深入自然奥秘之中,你也看不到界限分明的学科划分。”这句话在一定程度上,可以代表杰卡布斯坦所在的奇点大学(Singularity University)的宗旨。与其说这所大学在教授最前沿的技术,倒不如它在传播最先进的理念。奇点大学专注的不是技术,而是现实世界的改变,这种改变无疑需要一种融合的视角才可能打破我们心智的成见,去实现真正的进步。

这一点对于杰卡布斯坦来说,并不是问题。作为奇点大学的人工智能与机器人项目负责人,他曾在斯坦福研究增强决策系统(augmented decision system),并担任过创新应用人工智能会议主席,同时有着环境科学与分子生物学背景。杰卡布斯坦对于整合也是游刃有余。

图片 3尼尔·杰卡布斯坦,奇点大学人工智能项目负责人,美国国防部及NASA顾问。图片来源:youtube.com

在杰卡布斯坦眼中,人工智能的发展同世界的改变一样,需要融合。杰卡布斯坦将AI划分为三个大的领域:机器学习,规则化的知识库,以及对于人类大脑的逆向工程。这三个方面也恰好对应着人工智能的三种主要做法。

图片 4隐居森林翼龙(Nemicolopterus crypticus)。图片来源:paleospot.com

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机器学习

机器学习主要的目的是使机器拥有学习的能力。举例来说,当我们登录电子邮箱时,遇到一封广告邮件。我们手动将这封邮件标记为广告,并将其归为垃圾邮件。这个动作其实就是在对机器进行指导,在机器学习中,这一过程称之为标注,而机器可以从所有被标注为垃圾的邮件中,发现其共有的模式,并使用这种模式来对未知的邮件进行预测。此外,机器也可以在没有预先输入的情况下,自己进行学习,例如上文提到的Google X虚拟大脑。

图片 6机器学习示例。图片来源: yu.he

图片 7风神翼龙(Quetzalcoatlus)。图片来源:blogspot.com

Snapchat联合创始人斯皮格尔(右)。图片来源:Recode.com

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