生物識(shí)別碰撞人工智能將擦出什么火花?

時(shí)間:2017-12-26

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):若問(wèn)2017年感受最深的是什么,作為科技媒體人的我會(huì)說(shuō):AI熱。在政策的推動(dòng)下,這場(chǎng)由應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的AI熱,似乎也在“催熟”其背后的技術(shù)。

若問(wèn)2017年感受最深的是什么,作為科技媒體人的我會(huì)說(shuō):AI熱。在政策的推動(dòng)下,這場(chǎng)由應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的AI熱,似乎也在“催熟”其背后的技術(shù)。

毫無(wú)疑問(wèn),人工智能將滲透進(jìn)各個(gè)領(lǐng)域的各個(gè)應(yīng)用中,而未來(lái)十年是人工智能落地的關(guān)鍵期,那么找到最先落地的突破口成為關(guān)鍵。

透過(guò)近兩年的市場(chǎng)情況,我們看到了智能語(yǔ)音市場(chǎng)的火爆,看到了人臉識(shí)別即將成為下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。AI在生物識(shí)別領(lǐng)域蔓延著,這也成為全球互聯(lián)網(wǎng)巨頭關(guān)注的焦點(diǎn)與角逐的戰(zhàn)場(chǎng)。我們似乎可以得出一個(gè)結(jié)論,生物識(shí)別成為了AI最先落地的重要突破口之一。

12月15日,園區(qū)金雞湖智庫(kù)和與非網(wǎng)聯(lián)合舉辦了以“新交互,新未來(lái)”為主題的技術(shù)沙龍活動(dòng),科大訊飛蘇州研究院院長(zhǎng)支洪平、蘇州邁瑞微電子有限公司市場(chǎng)總監(jiān)袁聰、西交利物浦大學(xué)電子與電氣工程系主任黃開竹教授分別帶來(lái)不同主題的演講,對(duì)AI與生物識(shí)別進(jìn)行了深入解讀。

AI,從感知到認(rèn)知

人工智能的歷史使命就是將人類從繁重的腦力勞動(dòng)中解放出來(lái)。如今,我們所感受到的AI浪潮是經(jīng)歷了兩次“冬天”之后的第三次爆發(fā)。

從2016年的人“狗”圍棋之戰(zhàn)到《西部世界》,再到智能音箱,忽如一夜春風(fēng)來(lái),AI應(yīng)用遍地開。

熱潮下的真相是什么?要如何理性的看待AI的第三次爆發(fā)呢?本次沙龍活動(dòng)上,三位嘉賓從學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)的角度對(duì)本問(wèn)題進(jìn)行了解讀。

人工智能三階段

遠(yuǎn)不止人臉識(shí)別與智能語(yǔ)音,生物識(shí)別碰撞人工智能將擦出什么火花?

計(jì)算智能

使得機(jī)器能夠像人類一樣進(jìn)行計(jì)算,諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的出現(xiàn),使得機(jī)器能夠更高效、快速處理海量的數(shù)據(jù)。

感知智能

讓機(jī)器能聽懂我們的語(yǔ)言、看懂世界萬(wàn)物。語(yǔ)音和視覺識(shí)別就屬于這一范疇,這些技術(shù)能夠更好的輔助人類高效完成任務(wù)。

認(rèn)知智能

遠(yuǎn)不止人臉識(shí)別與智能語(yǔ)音,生物識(shí)別碰撞人工智能將擦出什么火花?

機(jī)器將能夠主動(dòng)思考并采取行動(dòng),實(shí)現(xiàn)全面輔助甚至替代人類工作。

支洪平院長(zhǎng)表示:語(yǔ)音合成持續(xù)進(jìn)步超越一般自然人說(shuō)話水平、語(yǔ)音識(shí)別正確率超過(guò)速記員水平、智能評(píng)測(cè)超過(guò)人工老師,但現(xiàn)如今的AI“智能水平”在計(jì)算智能方面完勝人類、在感知智能方面與人類媲美、在認(rèn)知智能方面與人類有差距。

遠(yuǎn)不止人臉識(shí)別與智能語(yǔ)音,生物識(shí)別碰撞人工智能將擦出什么火花?

遠(yuǎn)不止人臉識(shí)別與智能語(yǔ)音,生物識(shí)別碰撞人工智能將擦出什么火花?

科大訊飛類人答題機(jī)器人的2017年測(cè)試成績(jī)充分說(shuō)明,這是一個(gè)“偏科生”,與數(shù)學(xué)相關(guān)度高的學(xué)科得分成績(jī)偏高,文科成了難啃的骨頭。

遠(yuǎn)不止人臉識(shí)別與智能語(yǔ)音,生物識(shí)別碰撞人工智能將擦出什么火花?

黃開竹教授表示:“這是人工智能歷史上最好的時(shí)代,但人工智能的時(shí)代并沒(méi)有到來(lái)。”

當(dāng)前的人工智能離通用人工智能還有很遠(yuǎn)的距離。比如對(duì)話機(jī)器人很熱們,但沒(méi)有聽一兩年人類對(duì)話錄音就能自己說(shuō)話的機(jī)器;AlphaGo通過(guò)分析數(shù)千局比賽然后又進(jìn)行更多的自我對(duì)弈而“學(xué)會(huì)”了下圍棋,它打敗了人類,但同樣的程序卻不能用來(lái)掌握國(guó)際象棋。

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