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一起來揭開人工智能的神秘面紗

貿澤電子設計圈 ? 來源:英飛凌中國 ? 2020-07-01 09:45 ? 次閱讀

近日,一段被人工智能AI)修復的百年前北京影像“刷屏”了朋友圈!有了AI的“加持”,原本分辨率較低的黑白畫面被“還原”了色彩,沉睡在歷史長河的1920年北京城風光,現在以高清分辨率的形式再次呈現~

左:AI修復前,右:AI修復后(圖片來源于網絡) 除了能修復影片,AI還能賦能疫苗的研發(fā)、變臉、說唱……人工智能的應用場景日新月異,玩出的花樣層出不窮。那么,人工智能究竟是什么?其廣泛應用是如何實現的?人工智能未來有可能取代人類嗎?

全球首位3D版AI合成主播,新小微(圖片來源于網絡)

今天,讓我們一起來揭開人工智能的神秘面紗~

01

正式介紹一下,這位是AI

從總是傻傻推送類似新聞的資訊平臺,到靈敏的人臉解鎖支付功能,再到能與人類對話的Siri等……雖然我們常常沒有意識到,但人工智能其實在生活中無處不在。那么,什么是人工智能呢?

簡單來說,人工智能就是讓機器變得跟人類一樣聰明,能夠完成原本只有人類才能完成的任務,而其核心是算法

通過“圖靈測試”可驗證機器是否擁有人工智能

那么,人工智能有沒有可能比人類還聰明呢?根據其智能高低,人工智能可以分為三個等級:弱人工智能、強人工智能和超人工智能。

弱人工智能是指在單一領域擁有一定智能的機器。目前人們所研究出的人工智能大多屬于這一類別,如上文中提到的人臉識別系統(tǒng)。

強人工智能常被認為是有自我意識的,擁有接近于人類的智能,如《生化危機》中的紅后或《鋼鐵俠》中的賈維斯,以目前的科技水平還難以企及。

超人工智能指幾乎在所有領域都凌駕人類的人工智能,如美劇《西部世界》中整合了世界上所有信息,再經過精密計算規(guī)劃出人類未來圖景的雷荷波。

為了獲得更高等級的“智商”,AI也有它的學習之道。最著名的兩種技術和方法就是機器學習深度學習

(圖片來源于網絡) 當今人工智能與機器學習領域的權威學者吳恩達曾表示,“一百多年前,電力徹底變革了每個行業(yè),如運輸、農業(yè)、制造、和通信。今天AI也如同電力一樣,將改變各個行業(yè)。”

02

AI的十八般本領,你發(fā)現了嗎?

1.人臉識別

生物識別相比字符密碼具有更好的加密性,如今用戶已經習慣用人臉識別來解鎖手機和安全支付。不過,機器在最初需要進行大量的學習,因為人臉識別并非通過拍一張照片,然后與以往“留檔”照片上的像素點進行比較,而是基于大量習得的數據建立了一個計算模型,然后通過模型識別出你的“臉”。

2.智能語音

智能語音交互包含了語音識別、自然語言處理(NLP)、語音合成等主要技術,其中NLP技術能夠讓機器理解人的意圖和需求。目前,機器對句子的理解僅能做到語義角色標注層面,即標出句中的句子成分和主被動關系等,要讓機器更好地理解人類語言,NLP技術需要依賴深度學習,通過大規(guī)模的數據訓練,提升技術效果和體驗。

3.智慧物流

AI正在掀起物流行業(yè)的變革,例如配置人工智能驅動的圖像檢測系統(tǒng)的機器人可以發(fā)運訂購的物品。例如,機器人通過機器視覺可以確定水果蔬菜的新鮮程度,挑選符合質量要求的貨物,再進行包裝發(fā)出。

4.智能制造

制造業(yè)天生具備AI驅動的優(yōu)勢。通過實時監(jiān)控,可以記錄生產過程中的各類參數,并將這些數據用于訓練機器學習模型,探索高效的流程、產品與生產運作模式,例如預測性維護、質量檢測、優(yōu)化產品設計,進而解決生產瓶頸、廢品率跟蹤、交貨日期控制等問題。

5.智慧醫(yī)療

除了AI加速新冠疫苗的研發(fā)外,根據CB Insights的報告,有86%的醫(yī)療機構已經在使用AI技術,其中的AI用例包括:加強醫(yī)學影像分析(幫助醫(yī)生提高診斷準確率)、預防心臟?。ɡ肁I算法識別心臟雜音,提前檢測病因征兆)、機器人輔助手術(結合機器視覺,提高外科手術的精確度)等等。

03

人類的終點,還是新時代的起點?

隨著AI逐漸在醫(yī)療、教育、金融、制造等各行各業(yè)被廣泛應用,未來智能機器能夠幫助人類完成越來越多的工作,一些現有的工作崗位或許將不復存在。但是,AI在消滅一部分崗位的同時,也會帶來行業(yè)進步和更多新的職業(yè)和崗位。此外,AI還能夠將人類從危險作業(yè)和日?,嵤轮薪饷摮鰜?。

或許,我們應該思考,如何保證將來的AI時代是一個公平、公正、公開透明的新時代。畢竟AI的基礎是數據,確保數據合理利用,應對AI引發(fā)的社會輿論、隱私安全以及倫理道德等問題,將是邁進AI時代必須跨越的難題!

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原文標題:如何穿越至百年前的北京城?

文章出處:【微信號:Mouser-Community,微信公眾號:貿澤電子設計圈】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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