人工智能發(fā)展的過去和未來

近幾年，人工智能（AI）發(fā)展很快，世界各國普遍認為人工智能將帶來一場新的工業(yè)革命。人工智能的應用將改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)與生活方式，包括教育、醫(yī)療等社會服務領域、并有望把人類文明推到另外的新高度，人工智能將人類從繁重的生產(chǎn)中解放出來的機會越來越多、帶給人類的自由時間會越來越多；

其實人工智能并不是很新的概念，早在上個世紀50年代、美國一大學老師就提出人工智能的概念、至今有近70年的歷史。在這70年里，人工智能經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮，第一次是上世紀50年代后期到60年代初期，隨著計算技術(shù)的發(fā)展、有人開始設計智能程序用來迷宮游戲中選路徑、也有人使用計算機與人類進行國際象棋對局。但由于計算機在面對清晰目標時缺少決策能力，最終輸給了人類，此后的一段時間、人工智能不再被很多人關注；到了80年代后期，隨計算機硬件和軟件技術(shù)的發(fā)展進步，醫(yī)學領域有人嘗試通過人工智能判斷病人的病情和獲得治療方案，做法是、通過醫(yī)生采集數(shù)據(jù)，如病名、癥狀、對應影像資料等等，再由系統(tǒng)程序分析判斷得出治療方案，但由于可比對的數(shù)據(jù)不足，無法獲得接近準確的答案，人工智能應用也再一次被擱淺。不過，這次人工智能應用的探索引起了世界很多國家的關注、人們似乎感受到人工智能潛力無限。直到2000年后、國際互聯(lián)網(wǎng)普及、以及網(wǎng)絡上海量的數(shù)據(jù)、給人工智能提供數(shù)據(jù)支撐、數(shù)據(jù)組合以及數(shù)據(jù)對比都有了清晰的數(shù)據(jù)源、人工智能又到了一個新的發(fā)展階段；

給人工之智能加上翅膀、真正推動人工智能飛速發(fā)展的關鍵人物、是2024年獲得諾貝爾物理學獎的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton），他把人腦處理信息的方法導入計算機，模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)，開創(chuàng)了“機器學習”法。2012年，在AI人工智能畫像識別比賽（ILSVRC）中，計算機通過人工智能深度學習方法識別了100萬張圖片、準確度達到了75%。此后，多倫多大學團隊同樣利用“機器學習”法處理數(shù)據(jù)，贏得人機國際象棋比賽；

縱觀人工智能發(fā)展歷史，前2次人工智能發(fā)展擱淺的原因并不難看出：第一次是計算機算力不足、第二次是數(shù)據(jù)不足。而互聯(lián)網(wǎng)的普及帶來了海量數(shù)據(jù)、加上計算能力的提高和計算方法改進，才有了第三次的突破。自2010年以來，人工智能蓬勃發(fā)展，特別是近年來、世界各國都在大力投入人工智能，因為這是一場改變國運和個體財富命運的革命；

然而，目前為止、算力、數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理方法仍然是人工智能發(fā)展的界限。越精細、越準確的智能結(jié)論，就越需要強大的算力，目前，使用大語言模型處理一個數(shù)據(jù)時需要很高的重復運算量，那么是不是可以找到更好的數(shù)據(jù)邏輯方法，和更短的數(shù)據(jù)排列路徑呢；

除了建設數(shù)據(jù)中心解決算力、和數(shù)據(jù)傳輸速度問題外，人工智能發(fā)展最少還面臨產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)噪音過大、數(shù)據(jù)干癟等挑戰(zhàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)上看似有海量數(shù)據(jù)、但行業(yè)或產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)少的可憐、大量無效的，被稱之為“噪音”數(shù)據(jù)，不僅不能構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡上的神經(jīng)細胞（也叫神經(jīng)元），對數(shù)據(jù)傳導也沒有任何作用、還會干擾數(shù)據(jù)傳導路徑，占用了大量寶貴的計算資源。因此，“消噪”是所有智能數(shù)據(jù)處理中都必不可少的流程。數(shù)據(jù)干癟特別是產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的稀缺、給機器學習在一些產(chǎn)業(yè)領域面臨數(shù)據(jù)傳導路徑短、思考維度低等問題，這將是未來產(chǎn)業(yè)人工智發(fā)展的一大挑戰(zhàn)；

人工智能是神經(jīng)網(wǎng)絡智能、其數(shù)據(jù)關聯(lián)距離和先后選擇機會決定問題的結(jié)論。但當數(shù)據(jù)跨域被使用時，可能產(chǎn)生“幻想”，所謂“幻想”，簡單講就是跑錯了路徑，比如人類的觸景生情、回憶、講話跑題，都是“幻想”帶來的表現(xiàn)，在人工智能中、數(shù)據(jù)單元關聯(lián)其他數(shù)據(jù)單元的概率決定了數(shù)據(jù)被使用概率，一旦數(shù)據(jù)單元跨越到其他單元上去、新的數(shù)據(jù)組合就形成新的路徑、給出的答案就是幻想答案，因此，消除數(shù)據(jù)概率帶來的幻想問題，是人工智能發(fā)展面對的又一個挑戰(zhàn)！