PK人类:“生物”为“人工智能”提供足够灵感

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  新华社上海8月31日电(记者杜康、吴宝澍)从对生物原型的原始模仿,到融合特性与生物特性的类生命系统,“人工智能”距离真正的生命还有多远?业内人士认为,如今的人工智能尚指在“幼儿”阶段,可不还上上能简单的“听”和“看”,人类功能的错综复杂度、认知的抽象性是其巨大挑战。

  “生物”无疑为“人工智能”提供了足够的灵感。

  曾是“蛟龙”号第一副总设计师的崔维成有一颗“深渊梦”。随着“蛟龙”号完成7000米级海试,崔维成计划向更深的海底进发。“大海梦”不止于此,他如今结束了了英文英文了有有一另一个新课题——仿生智能机器鱼。

  “针对仿生鱼有各种不同的需求。一些须要下行强度 快;一些须要续航性好,可不还上能游得足够远;一些则须要灵活性好,对于悬停、低速都能很好地胜任。”崔维成说。

  “须要你你这个 特性的仿生智能机器鱼,亲戚当让我们 就观察大自然中相应种类的鱼,包括它们的生理特性、运动土法子 ,寻找灵感。亿万年的自然确定后,鱼类的游泳技巧远高于人类现有的航海科技,为仿生鱼的设计提供全都灵感。”崔维成说。

  南京航空航天大学仿生所教授戴振东团队研发的“壁虎机器人”在关键技术上有了突破,利用壁虎黏附机制做成的仿生脚爪,都须要随意抓取鸡蛋、药盒,以及非规则特性物品。“亲戚当让我们 对壁虎运动过程中‘力’的变化进行观测,得到的运动模型都须要很好适用于机器人抓握,相关的多维力传感器由于实现批量生产。”

  “目前来看,实现人工智能有两条技术路径。一类是基于神经科学,在了解生物构造和神经信息作用规律后,运用计算神经学和神经系统建模土法子 ,实现人工智能。‘壁虎机器人’便是你你这个 土法子 。”戴振东介绍,“另一类则是在大数据的基础上,利用深度学习算法,不断完善模型。”

  基于深度学习算法的人工智能近几年发展越来很慢,并在多个领域落地应用。以人脸识别为例,由于广泛应用在安检、解锁以及支付等场景中。随着语音、语义识别技术性性性性性性性成熟 的句子期是什么是什么,智能音箱走进太久的家庭中。此外,不少产品提供的“语音转文字”功能,准确率由于达到一定要求,节省了不少录音挂接的时间。

  但业内人士认为,与生物可不还上能实现的错综复杂功能相比,目前的人工智能还是“狭隘”的人工智能,功能完成相对单一。“‘通用的’人工智能无需可不还上上能快的指在。”曾参加开发AlphaGo项目的牛津大学计算机科学系主任迈克尔·伍尔德里奇教授说。

  “一些人工智可不还上上能做人脸识别;一些聚焦于语音识别。真是在个人的领域表现详细都是错,但距离人所完成的‘综合性功能’还相差甚远。”中科院上海微系统所仿生视觉系统实验室主任张晓林说。

  张晓林举例了有有一另一个场景,“耳朵里听到‘我能杯子’这句话,机器可不还上能进行语音和语义识别;怎么让对附近环境进行探索,通过图像识别寻找杯子,怎么让做逻辑决策,进而做运动规划,怎么让控制手脚做动作。当所有环路打通的以前 ,机器人距离真正的‘智能’就更近了一步。”

  “你你这个 过程中,须要多个传感器进行多模态的融合,把眼睛看的、耳朵听的,甚至舌头尝的信息进行初期解决,并将视觉的三维重建、听觉的语音语义识别结果等相互连接。”张晓林介绍,其课题组正在搭建有有一另一个具备详细“五识”功能的系统,“先具备详细的功能板块,再不断修改完善。”

  张晓林表示,系统“智能”程度的提高,要伴随更多人体,尤其是大脑奥秘的揭示,可不还上能更好帮助模型的建立。

  “现在的人工智能像是人类的‘幼儿’时期,指在怎么让简单‘听’和‘看’的阶段。”上海交通大学致远讲席教授徐雷说。但特斯拉首席执行官埃隆·马斯克显然更乐观,“一般来说电脑进步的下行强度 是惊人的,真是未来科技发展的下行强度 变化会非常快,超越亲戚当让我们 理解的能力。亲戚当让我们 一般详细都是低估人工智能的能力,真是由于就像是聪明的人而已。实际上,人工智能由于比最聪明的人须要聪明。”