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人工智能

人工智能的不同未来

Bernardo Huberman

Bernardo Huberman
核心创新副总裁兼研究员

2018年11月27日

我们没有一天不听说人工智能。机器学习(Machine learning)和人工智能(AI)这两个词经常被合并在一起,它们已经成为商业、技术和金融领域的词汇。模式识别方面的巨大进步,以及在浩瀚的数据海洋中发现隐藏的相关性,激发了技术和商业社区的热情和希望。

虽然这一成功值得庆祝,但我们不应该失去追踪人工智能超越机器学习的许多其他方面的事实。常识推理,知识表示,推理,指出几个,不是今天工具箱的一部分,但如果我们寻求与自己有很多共同之处的机器智能形式。

这种形式的机器智能没有被使用的原因是由于这些问题所带来的困难。与机器学习的最新进展不同,在符号系统、认知心理学和机器推理方面进行了半个世纪的研究,却没有取得重大突破。

智能网络:一种新形式的人工智能

一旦我们意识到智力不限于单粒,就可以预期更有前途的未来;它还出现在群体中,例如人类社会中的昆虫殖民地,组织和市场,以命名几个。在所有这些情况下,能够在所有这些情况下执行可以被构思为计算的本地任务的大量代理商从事集体行为,该行为成功解决了超越单个单独的能力来解决的问题的数量问题。他们经常在没有全球控制的情况下这样做,同时交换不完美和有时延迟的信息。

分布式智能的许多特性都可以在连接地球的计算网络中找到。在这些系统中,进程被创建或“诞生”,跨网络迁移,并在远程计算机中产生其他进程。当它们这样做的时候,它们解决了复杂的问题——想想在你的屏幕上渲染电影需要什么——同时竞争其他进程争夺的资源,如带宽或CPU。金宝搏备用

有趣的是,我们了解分布式智能的表现,自然和人为,比个人思想的工作要好得多。这部分是由于我们可以观察和测量个人和程序之间的互动,因为它们导航复杂的信息空间。将其对比,难以学习人脑内的详细认知过程。从这个大型知识来看,我们知道,虽然分布式系统的整体性能是由交换不总是最佳的部分结果的许多代理的能力决定,但成功由每单位时间最大的进展决定(思考许多代理商在堆栈中寻找众所周知的针)。

分布式智能:比最好的要好

这为人工智能指明了一条充满希望的前进道路;分布式智能程序的创建,可以感知、学习、识别和聚合信息,当部署在整个网络服务的特定目标。例如,为了决定一个给定的行动而智能聚合的局部异常的感知,网络部分恶意软件的集体检测,传感器融合,以及对预先确定的流量和内容模式的有效响应,等等。

分布式AI并不是一个虚幻的目标。一些这样的系统已经被设计和测试,并在解决诸如密码和图着色等复杂计算问题时显示出了巨大的改进。这些问题的特点是,随着它们的规模呈线性增长,找到解决方案的时间也呈指数增长。一个常见的例子是旅行推销员问题,它可以看作是一种比喻,即网络的铺设方式是尽可能减少覆盖多个城市和用户所需的遍历次数。虽然有许多强大的启发式方法来解决这个优化问题,但对于大型实例,我们只能希望得到虽然不是最优的,但满足一定数量约束的解决方案。

协作系统的美妙之处在于,一旦部署,它们就可以展示组合爆炸。这些内爆的特征是,由于合作的有效性,一个解决方案的可能场所的数量突然崩溃,结果是,需要指数时间来解决的问题现在以线性或多项式时间呈现。在解决复杂问题的过程中,AI代理交换的信息的质量和数量都在增加。

最后,分布式人工智能的出现将有助于解决许多实际中难以解决的问题,其中许多问题与我们的有线网络的平稳和安全运行有关。想象一下,应用不同的人工智能解决方案来搜索安全异常情况,并将它们组合起来,以识别它们并对它们采取行动。或者用不同类型的传感器监控网络的远端部分,这些传感器的输出由智能代理聚合。这只是分布式人工智能可以解决的众多问题中的两个例子。我们思考和实现的例子越多,我们就越接近智能主体社会的愿景,就像我们所知道的社会系统一样,它们将大大超越我们所熟悉的单一机器学习算法。

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