在 Windows 10 上打開設備管理器的 6 種方法
如何在 Windows 10 上打開設備管理器，獲得最佳解決方案。
AI革命如何幫助我們回答最基本的哲學問題？（第2部分）
我是誰？我生來是為了做什麼？技術專家李開復眼中的人工智慧革命，第 2 部分將幫助您繼續發現這兩個人類永恆問題的答案。在前兩波浪潮失敗後，AI如何繼續發展並起飛至今？今天的人工智慧是否有足夠的力量來統治世界，正如一些人所預測的那樣？
第1部分總結：世界人工智慧前兩波的機制：基於思考規則的系統（第一波）、統計模型與機器學習（第二波）
第 2 部分：人工智慧的第三波以及重新評估當今人工智慧的真正能力。
人工智慧的第三波——硬體驅動的爆炸
在第一波浪潮中，我（作者李開復）有幸認識了電腦科學家和心理學家羅傑‧尚克。事實上，他的一位學生是我碩士期間的指導教授。上述實驗讓我相信專家系統是不可擴展的，而且我們的大腦可能不會以我們想像的方式運作。我意識到，為了簡化我們的決策過程，我們使用「如果、那麼、否則」作為人類理解的語言，但我們的大腦很複雜，比這複雜得多。
在第二波浪潮中，在我的論文和博士研究期間，我閱讀了 Judea Pearl 關於貝葉斯網路的著作。我深受 IBM 頂尖科學家的影響，包括 Fred Jelinek 博士、Peter Brown 和 Bob Mercer。他們在將統計方法轉變為主流方面做出了貢獻，不僅在語音領域，而且在機器翻譯領域（20 世紀 80 年代和 90 年代）。我非常感謝他們。我們仍然陷入困境，但這並不是因為技術有問題。事實是，統計方法是完全準確的。
1980 年代末，當我在卡內基美隆大學研究隱馬可夫模型時，Geoff Hinton 正在研究他命名為「延時神經網路」的神經網路。它被認為是複雜神經網路的第一個版本，現在普遍稱為深度學習，是當今的主導技術。
但為什麼神經和統計機器學習的浪潮還沒興起呢？現在回想起來，這一波浪潮與科技無關，大部分科技已經被發明了。問題只是我們沒有足夠的訓練資料。我們的大腦以與深度學習機器完全不同的方式運作。為了引導深度學習機器，我們需要在各個層面為它們提供比人類更多的訓練資料。人類在開始辨識人之前可以看到數百張臉孔，但深度學習神經網路需要看到數十億張臉孔才能精通辨識。
當然，一旦他們熟練了，就會比人類更優秀。這是預言過的。但當時，我們根本沒有足夠的訓練數據，也沒有足夠的運算能力將這些發現的技術推向前線。谷歌開始意識到，要進行搜索，需要許多機器並行運行。然後傑夫·迪恩（谷歌人工智慧部門的電腦科學家）和谷歌的其他人發現，一旦擁有這些並行機器，你就可以做比搜尋更多的事情。你可以在它們之上建立人工智慧。要建構人工智慧，您需要專門處理人工智慧的特殊晶片。然後 Nvidia 的 GPU 出現了，Google也建立了自己的 TPU。這是一個令人興奮的進步。碰巧的是，谷歌選擇了搜索，而搜索需要伺服器，於是他們找到了傑夫·迪恩。這催生了基於GPU 或TPU 的大規模平行學習架構，這些架構可以從單一區域的大量資料中學習（GPU 是由數千個更小、更高效能的核心組成的處理器，可以同時處理許多任務，與僅具有針對連續順序處理而最佳化的幾個核心的傳統 CPU）。
（照片：阿南德科技）
新技術是基於上述大規模平行機器學習架構而發展出來的，這些架構運行在新的GPU和加速器上。越來越多的人能夠訓練設備識別人臉、辨識聲音、辨識影像，並將人工智慧應用於搜尋和預測。可用的網路數據越來越多。亞馬遜利用這些數據來預測顧客想買什麼。Google 使用資料來預測您可能會點擊哪些廣告並可能付費。微軟也使用它。在中國，我們有騰訊和阿里巴巴。許多應用程式是基於海量的網路數據而誕生的。
在技術不斷進步的同時，Geoff Hinton、Yann LeCun 和Yoshua Bengio 這三個人繼續致力於神經網路的研究，儘管他們在2000 年代初已不再是主流。在80 年代，這項工作是新的，突破性的統計數據表明這些網絡不可擴展。因此，資助機構放棄了它們，會議停止接受對它們的研究，但這三位研究人員用少量資金繼續進行下去，以完善和開發更好的演算法。然後更多的數據出現了。新演算法的創建帶來了突破，一度被稱為“複雜神經網路”，今天被稱為“深度學習”。
上述三位教授衍生出來的那套技術開始在AI產業擴散。領先公司設計的語音辨識系統正在戰勝人類的能力，臉部辨識和圖像辨識公司也發生了同樣的事情。有證據表明，電子商務、用戶/說話者識別被應用於網路數據、對亞馬遜的預測更高，從而為他們帶來更多的錢；更好地預測 Facebook 的新聞推送排名；來自 Google 的更好的搜尋結果。到了 2000 年代末，深度神經網路開始在 Google 流行起來，並在過去的七、八年裡幾乎遍地開花。更多的結構誕生了，更多的智慧系統被開發出來。當然，轟動世界的事件是AlphaGo以不斷擴大的優勢擊敗韓國圍棋大師李和中國圍棋大師柯。最近，一項新研究表明 AlphaGo 可以在沒有人類知識的情況下從零開始訓練。
所有這些突破都讓世界知道人工智慧此時已成為現實。我們在第二波浪潮中有一些東西，神經網路和統計方法是正確的，我們只是沒有足夠的數據，沒有足夠的計算能力，也沒有足夠的進步，當時的技術堆疊來實現這一點。但現在我們已經做到了。
AI能主宰人類嗎？
人工智慧正在各地蓬勃發展。許多新的思想流派出現了。有一群人開始反思我們最初的問題：我們是誰，我們為何存在？這些人推斷，由於人工智慧在過去兩三年裡已經能夠如此迅速地自我改進，如果我們在其他領域利用它，我們將擁有超級智慧機器，可以插入我們的大腦並成為人類增強，否則他們就會邪惡並統治人類。
我只是想禁止這種想法。只是這樣說並不準確。無論今天的人工智慧有多先進，或者人工智慧正在做一些非凡的事情，例如在國際象棋遊戲中擊敗人類、語音辨識、臉部辨識、自動駕駛汽車、工業機器人，人工智慧仍然會在以下方面受到限制：人工智慧（我們稱之為弱人工智慧）是一種基於某個領域的大量資料進行最佳化的設備，它可以學會做得非常好。它是一個垂直的單任務機器人，但它只能做一件事。你無法教它很多東西。你無法教它很多領域。你不能教它有常識（常識、常識、經驗、我們大多數人認為是對或錯的行為）。你無法賦予它情感。它沒有自我意識，因此沒有慾望，甚至不知道如何愛或支配人類。
所有那些消極的言論都是愚蠢的。這想像力也太豐富了吧 我們看到人工智慧在快速成長的領域進入新的應用程序，但它是我們擁有的成熟技術中應用程式的快速成長。當所有技術都開發出來時，這種成長就會結束。那我們就必須等待人工智慧的進一步突破，以取得新的突破。但你無法預測進一步的進展。
如果你回顧人工智慧的歷史，這種類型的深度學習創新只發生過一次。自1957年以來，我們只有一次取得突破，六十年來一次。你不能繼續預測我們明年會取得突破，然後是下個月或後天。這太快了。應用程式的使用現在才發生。那太好了，但是快速發明的想法是一個愚蠢的概念。我認為，那些提出這些主張、說團結就在前方的人，完全脫離了產業的實際情況。
如今，只有人工智慧專注於一次只做一件事，而且它是一個很棒的工具。它善於創造價值。它將取代許多人類工作和其他一些人類工作。這才是我們應該思考的，而不是大型、強大的人工智慧，一種像人類一樣的機器，可以在許多領域思考，並且像人類一樣有共同的感知。畢竟，我們無法根據目前的進展來預測這一點。
這會在一百年或一千年後的某一天發生嗎？我認為任何事情都可能發生。但也許我們應該把精力集中在今天這裡的事情上。現在這裡有經過優化的超級機器，它們在工作上比人類做得更好：選股、貸款、客戶支援、電話行銷、生產線工作、法律支援。人工智慧可以比人類更好地完成這些事情。他們正在接管並釋放我們的空閒時間，讓我們能夠做我們真正喜歡做的事情和我們最擅長的事情。這是一生難得的機會，而不是電腦變得超級智慧的可怕前景。
據 VnReview 報導
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