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经验案例

人工智能科普,通信就像神经网络,传感器如感官

    挑战是人机交互设计,而不是技术。人工智能(AI)是21世纪最受欢迎的术语之一,但也是最容易被误解的术语之一。很多时候,在谈论AI时,我们希望将其与其他术语(例如机器学习,深度学习和神经网络)自动结合起来。这听起来好像超过90%的AI是只有博士才能理解的这种统计算法。这就是我们对AI犯错误的地方。在作为数据科学家和企业家多年构建数据和AI产品之后,我意识到构建AI解决方案的主要挑战不在于构建有效的系统,而在于以人为中心的设计。尽管自动学习和分类算法对于开发人工智能系统至关重要,但它们只能充当真正智能的推动者。这些算法对于开发AI是必需的,5g通信的出现后,这些还不够。这意味着多年来机器学习算法的改进使机器几乎可以像人类一样感知世界。但是,为了使机器像人一样思考和行动,我们必须在别处寻找答案。
    在数千年的进化中,人类开发了独特的方式来解释和思考世界。为了使AI对我们的社会产生重大影响,它不仅必须理解如何像人类一样行事,还必须理解如何像我们一样思考。不幸的是,在信息革命使我们能够收集PB级数据我们如何  行动  在一定的情况下,没有多少数据被收集我们如何  思考。这使得无法正确训练AI系统。这就是为什么我们必须将重点从技术转移到交互设计。我们需要开始开发大规模的交互系统,使机器能够与人类快速沟通和协作。机器需要开始学习我们如何概念化世界。对于AI研究人员和公司而言,这意味着AI的真正未来在于设计,AI与人类进行交互和向人类学习的能力以及对人类环境的理解,而不是更强大的CPU和算法。这也意味着,相对于对将要与这些AI系统进行交互的最终用户的需求和挑战的深刻理解,技术能力在构建出色的AI中将变得越来越不重要。在本文中,我将深入探讨现代AI技术系统,并演示与人工智能相比,当今AI的不足之处。然后,我将讨论为什么通过交互学习一直是AI和人类都了解我们世界的最好的方法之一,即使不是唯一的方法。最后,我将提供一些建议,说明如何创建可最终实现真正人工智能的交互系统。
    当前的AI紧密地模仿了人类的思维过程,但在独自学习方面却不足市场上的大多数AI系统都模仿心理学中的人类信息处理模型。因此,至关重要的是开始讨论像大脑这样的智能系统如何处理信息(您可以在此处阅读有关信息处理的更多信息)。通常,智能系统在三个非常不同的阶段处理信息:接收,解释和学习。
阶段1:接待
    接收  是这样的过程,其中某些物联网传感器受体(例如,人体的眼睛或耳朵)接收来自环境的信号,并将这些信号以处理系统可以解释的格式(即电磁信号)4g dtu发送到处理剂(即大脑) )。在人工智能中,这些接收器的示例包括特斯拉自动驾驶汽车上的摄像头,用于Alexa的Amazon Echo或用于Siri的iPhone。
阶段2:解读
    接下来是解释过程,其中处理代理(即大脑)对接收器发送的数据执行三个操作:首先,它从数据中识别出几个相关的对象(即,识别出有一个红色的圆形)。然后,它进入参考库(即人类记忆),搜索有助于其识别对象的参考,然后识别它们(即识别出形状是苹果)。
    最后,根据整个系统的当前状态(即您的饥饿程度),处理代理(即大脑)确定其接收的每条信息的重要性,并仅向用户呈现通过特定信息的信息。阈值(在人类中,这称为注意力)。因此,当您饿了时,与其他物体相比,您更有可能看到苹果和食物。在AI中,通常使用复杂的机器学习算法(例如神经网络)在云中的大型信息处理系统中进行解释。随着机器学习和游戏算法(特别是在深度神经网络中)的最新发展,人工智能系统可以非常出色地基于参照物识别物体,从而使无人驾驶汽车等惊人的创新得以发展。但是,我们不能在这里停下来,因为加工代理使用的参考库是有限的,尤其是在其生命周期的开始(婴儿可能甚至不知道苹果是什么)。
第三阶段:学习
    这就是为什么。需要进行学习以不断扩展此参考资料库,以使系统发挥最大潜力的原因。对于现代AI系统,这是真正的挑战所在。按照当前的技术水平,人工智能确实擅长将情况分类,并根据提供的参数进行优化。但是,没有人工开发人员的帮助,它无法从头开始创建这些类别或参数。这是因为AI“将”世界视为多个纯粹的数学矩阵,并且除非我们有教义,否则就没有内在的能力去理解人类的经验。此外,在训练这些分类模型的过程中,仅给AI提供每种特定情况的结果,而不是导致该特定结果的整个思维过程和原理,这使得无法理解。例如,一个AI系统可能能够编程识别婴儿的图像,但是它无法理解为什么首先需要识别婴儿的图像,因为创建该信息的工程师从未将该信息提供给AI。它。从某种意义上讲,人工智能就像是一个超级聪明的新生婴儿,尽管您可以向世界展示所有知识,但除非人工智能真正进入世界学习经验,否则它无法理解世界的真实运转情况。因为AI缺乏创建自己的上下文的能力,所以我们要求Siri和Alexa的大多数命令实际上都是由Apple和Amazon的工程师手动编程的。这也是为什么亚马逊投入大量精力在Alexa周围创建开放的生态系统,以鼓励公司在其Alexa平台上进行技能编程的原因。由于它们是如此依赖人类,因此当前的AI系统(例如Alexa)无法真正开发出新的环境并像人类一样学习。因此,称它们为“人工智能”确实是不准确的。
我们如何创建交互式AI?
    为了使AI具有像顾问一样的方式提出智能问题的能力,我们必须减少对创建最强大的机器学习算法的重视。相反,我们应该专注于设计系统,以实现AI和人类用户之间的最大交互,同时完成AI的设计任务。实际上,这意味着AI产品经理应该减少对聘用擅长算法设计的工程师的关注,而应更多地关注于以人为本的设计师的招聘,他们可以与AI的最终用户进行交流,并促进用户与AI之间的交互。这些设计师的任务是确定AI 与  用户合作的最佳方法,  以改善AI自身的智能以及人类用户的生活。本质上,创建交互式AI要求AI产品经理(像我一样)构建AI的目的是理解和  服务于  人们,而不是  代替  人们。同时,人工智能的发展也必须比现在更加透明。在收集我们的数据的公司的信息:别忘了我们的信息 ”中指出的那样,当今的企业如果想与客户建立信任,就必须进行透明性和用户控制的设计。目前,许多AI公司拒绝为用户揭开幕后的神秘面纱,这并不是因为他们担心竞争对手会窃取其技术秘密(老实说,没有太多东西可以窃取)。相反,他们经常担心,如果他们的用户知道AI的操作方式,用户将失去对公司的信任。尽管这种担心是正确的,但要实现AI技术可能的最高智能水平,用户必须深入参与设计迭代过程。因此,尽管透明度可能会在短期内损害AI产品的早期采用,但对整个AI系统提高透明度的长期利益是无限的。
    事实很简单:人工智能革命是不可避免的。不管您喜不喜欢,人工智能在未来几十年中将在我们的员工队伍中扮演重要角色。但是,要使AI真正对我们的社会有用,他们不仅需要了解我们人类所做的事情,还需要了解我们这样做的原因,而这种学习要求AI跳出黑匣子并与用户互动。这意味着在未来的几年中,人工智能将不再是技术和编码问题。人工智能将更多地是一个设计问题,在这个问题中,以人为本的设计人员会对最终用户产生同情心。最终,我可以看到一个AI与人类和谐相处的未来世界,每一方在人类社会中都扮演着独特的角色。只有这样,人工智能革命才能为人类带来繁荣。

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