人工智能的目的是让机器能够什么最终目的是什么？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-03-23 20:22 标签： 人工智能的目的是让机器能够什么

新一代人工智能正在逐步从感知智能向认知智能转化。
认知智能则是从类脑的研究和认知科学中汲取灵感，结合跨领域的知识图谱、因果推理、持续学习等，赋予机器类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力。
人工智能的三个阶段
行业一般将人工智能的发展分为三个阶段，分别是计算智能、感知智能和认知智能。
第一个阶段是计算智能，即机器对信息进行存储和计算。机器能够像人一样拥有“记忆”和“计算”能力，即可以存储和处理海量的数据。例如分布式计算、神经网络。
第二个阶段是感知智能，感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力。这一阶段机器通过传感器，例如摄像头、麦克风等设备，捕获到物理世界的信号，理解一些直观的物理世界，高效的完成“看”和“听”的相关工作。例如可以识别人脸的摄像头。
第三个阶段就是认知智能，机器具备了像人类一样的思考和学习能力，并且能够自主做出决策并采取行动。例如完全自动的无人驾驶汽车。这一阶段还处于探索初期，仍有很长的路要走。
感知智能和认知智能的距离有多远？人类语言交流的过程中，会有很多场景用到记忆和逻辑推理。假如两个人在昨天发生了一次对话，今天再次提到昨天对话的信息时，可以很快发现两次对话在逻辑上和时间上的联系；但是对机器来说，能否有同样的“记忆”和“逻辑推理”呢？
人工智能很难像人类一样思考
机器能否达到人类的思维逻辑能力和认知能力？还有下列问题亟需解决。
首先是主题知觉。主题知觉指的是人直接感知到的知觉，是意识直接感应到“我”的过程。比如一个人回忆昨天晚上吃了什么，他立马就能够想到自己昨天吃了什么，这就是主题知觉。这个问题虽然复杂，但经过一定的研究，在未来很可能得到解决；对机器而言，真正难以逾越的是人类的目标知觉。
目标知觉指的是人对于某个特定目标产生的知觉。比如人感到渴了，就会想要喝水，这就是一种目标知觉。然而，人类除了主动做一些具有目的性的事情，还会做一些无意义的事情，这对于目前的机器来说是“不可理喻”的。
机器进行计算的目的是要求出一个过程的最优解。例如下围棋的机器人阿尔法狗，其被设计的计算目标只有赢得对手。但是纵观人类的围棋发展历史，有一些时期是以下“和棋”为目标的。对人类而言，有时追求最优解并不是最终目的，人类的意图往往是复杂而不可揣测的。
人工智能行业将何去何从
目前，距离实现让机器像人一样思考、拥有自由意志的目标还比较遥远。但是，对于现阶段，科研人员让机器在人工智能的加持下可以更好地代替人类工作更具有现实意义。
在可预见的未来，感知智能一定会跟随科技的潮流到来，对人们的生活产生长远的影响。我们或许没有办法准确地预知感知智能何时能真正融入日常生活，但就像现今生活中不可或缺的互联网、手机一样，感知智能也许也将会成为人类社会不可分割的一部分。
实际上，人工智能行业或许不应该以让机器更像人类为目标，而是以解放生产力，从而替代人类的工作为目标。人工智能如果能够实现提升，让机器得以完成更复杂、更危险的工作，就能成为社会进步的推动力、人类幸福生活的催化剂。
*本文转自人民网 盛振明
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Ada Health是一款来自德国柏林、基于人工智能的医疗健康应用软件，目前在全球医疗健康应用领域排名第一，仅在Google
Play平台上下载数量就已超过了百万，平均评分为4.7颗星（满分为5星）。用户如果感到身体不适，即可通过APP和人工智能Ada进行对话。Ada掌握了所有相关的医学基础知识，会对用户的症状提出问题。只要用户正确描述了自己的状况，Ada就可以在几分钟内分析出用户是否患病，并给出解决方案：立即去找医生、或是服药、还是只需在床上休息一天。
Ada的优势不仅在于可识别1万多种病症和疾病，还能为用户提供7x24小时的不间断服务。据悉，目前Ada在全球已超过600万用户，诊断评估超过1,000万次，在欧洲家庭医生领域的诊断准确率超过了90%，并且随着大数据的累计，诊断成功率料将进一步提升。今年11月初，Ada已在上海张江落户，将于当地企业合作，共同开发中国市场。
另一个AI的应用实例来自德国保险巨头，慕尼黑再保险集团（Munich Re Group）。德国联邦外贸与投资署数字与服务行业投资咨询部资深经理特伊雷特（Henri Troillet）向第一财经记者介绍，风险评估对保险公司而言是极为重要的一环，传统的评估方式难以系统化、需要考虑的变量众多，往往费时费力但结果却未必尽如人意。而人工智能技术就可以很好的解决这个问题，
AI可将大量的零散数据自动分类，同时根据以往的结果提取关键信息，生成量化评估报告，提升风险评估结果的合理性与效率。
M.I.N.D.是慕尼黑再保险推出的风险管理平台，已被投入到市场中使用。在该平台中，人工智能可以通过历史数据自动识别潜在的风险，帮助保险公司更加清晰地计算出接受投保的风险，从而在宏观上降低保险公司理赔几率。
德国重资推动AI发展
当地时间11月14日，德国经济部长阿尔特迈尔宣布到2025年为止，预计投入30亿欧元大力发展人工智能（AI）战略，并以此打响“人工智能-德国制造”的品牌。这笔资金主要将用于该领域人才的培养和招募，及扩建现有的人工智能研发中心。
据全球会计师事务所普华永道（PwC）的预测，到2030年为止，人工智能将给全世界带来15.7万亿美元的GDP，并使德国在同期内的GDP增长11.3%，这得益于AI技术能和德国领先的制造业良好结合在一起，从而带来巨大的经济效益。
作为老牌工业强国，德国对于人工智能的研发由来已久。1988年成立的德国人工智能研究中心（DFKI）拥有近千名员工，是世界上最大的非营利性人工智能研究机构。该研究所的CEO瓦尔斯特尔（Wolfgang
Wahlster）教授，不但是德国总理默克尔的科技顾问，同时也是“工业4.0”的提出者之一。DFKI的股东包括谷歌、英特尔、宝马、SAP等全球顶级科技企业，研究方向遍及自动驾驶、语音识别、智能机器人等AI热门领域。
德国联邦外贸与投资署（GTAI）数字与服务行业投资咨询部主管罗尔（Marc Rohr）对第一财经记者表示，德国是欧洲地区AI研发和应用最重要的市场，在基础和应用研究方面处于世界领先水平。
德国政府对于人工智能的研发一直颇为重视，今年7月，德国推出了《人工智能战略要点》，在即将于12月初举行的德国纽伦堡数字化峰会上，将发布人工智能国家战略。
罗尔表示，德国的人工智能研发历来注重实际应用和提升生产效率，从工业4.0到AI战略，德国始终关注科技对经济和生活的影响，寻找科研成果在应用方面充分转化的途径，最终目的是为了改善人类的生活。
德国人工智能研究中心位于西南边陲的凯撒斯劳滕市，加上周边的萨尔布吕肯和卡尔斯鲁厄组成了德国AI研发的传统核心区域。不过近年来，德国东部地区在人工智能产业方面发展迅速，尤其是首都柏林，已成为欧洲创新技术性企业的最大孵化地之一。
据德国专注于AI领域的投资公司ASGARD在2017年的调查显示，德国与AI相关的初创企业中，54%位于柏林，随后才是西德地区的传统经济重镇慕尼黑、汉堡以及法兰克福等地。罗尔对第一财经记者表示，由于历史原因，德国东部地区地区工业基础相对薄弱，因此当地政府希望通过鼓励创新企业来加强城市竞争力、发展经济，再加上德国东部地区大学林立，计算机人才充足，经营成本又相对较低，于是迅速成为欧洲AI创新企业的聚集地。
在推出30亿欧元的AI投资计划之后，德国联邦特别任务部长布朗（Helge Braun）对媒体表示：“在德国所有强势的行业中，我们也需要成为数字化领域的领导者，否则就无法保持出口方面的领先位置。”
罗尔认为，从整体上而言，德国的人工智能产业发展不及美国和中国，不过德国在部分领域保持着世界一流水平，比如：机械制造、自动驾驶和医疗健康等。
不过德国在AI发展上存在一个棘手的难题：众所周知，人工智能十分依赖大数据，但包括德国在内的欧盟国家对个人隐私和数据保护极为严格，这在一定程度上限制了德国AI产品的开发和应用。
中德合作可完美互补
2017年6月，四维时代（4DAGE）与德国人工智能研究中心，在中德两国总理见证下正式签订《中德人工智能研究院项目》，并成立中德人工智能研究院。
11月13日，中国国务委员兼外交部长王毅同德国外长马斯在北京举行了第四轮中德外交与安全战略对话。双方强调，应抓住共建“一带一路”和第四次工业革命契机，拓展在人工智能、物联网及数字化等领域合作。
15日，第三届中德人工智能大会在珠海举行，大会聚集了中德两国人工智能视觉领域的多位专家，并在会上成立了中国首个人工智能行业战略联盟。
罗尔对第一财经记者表示，中德在人工智能领域的合作十分密切，全球自动化巨头德国费斯托集团（Festo）在上海浦东金桥就设有独资子公司；斯图加特的智能建筑软件厂商RIB则选择将其全球第二个研发中心设在了广州。中国AI企业在德国进行绿地投资的例子也有很多，比如中国51VR公司就将其欧洲研发中心建在了法兰克福；中国首家致力于医学影像AI的推想科技也在2017年完成了进军德国的任务。
江苏心磁超导体有限公司总经理胡海涛，是德国清华校友会副会长，2016年回国开始创业，该公司正在研发的智能心磁图仪可以检测到两个电子形成超导电流互动所产生微弱量级磁场，并通过研发人工智能算法，让机器实现了自我学习式的医疗诊断，在心脏潜在病症的检测深度诊查和早期预警方面有着重大意义。
他告诉第一财经记者：“我们公司就是中德合作的一个典型例子，中方主要负责出资和运作提供市场，资深技术研究顾问人员则主要来自德方，包括莱布尼茨光量子研究所（IPHT）、耶拿大学生物磁研究中心等知名机构。”
在谈到中德人工智能研发的各自特点时，胡海涛说：“在德国获取临床数据相对困难，但德方对临床数据模型的研究和挖掘十分深入，而在中国获得临床数据相对容易，但中方研究人员对于数据模型的构建和动物实验设计解读及分析方面远不如德方。这点上，中国应该向德国学习。”
他表示，中德在AI研发方面的合作有很大互补空间，并希望德国政府在加大对AI的投资之后，双方的合作创新可以获得更加丰硕的成果。
正如罗尔对第一财经记者所强调的，“发展人工智能的最终目的是改善人类生活”，在这点上，各国之间广泛合作是全球化的大趋势。
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