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思茅塑料制品有限公司

来源:技术     时间:2021-05-18 18:08

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编者按:本文来自微信公众号“脑极体”(ID:unity007),作者 藏狐。36氪经授权转载。 还记得被阿尔法狗支配的恐惧吗?最新的“AI恐怖故事”,是谷歌教AI踢足球,打造“AI版贝克汉姆”。 其实,这个足球人工智慧研究专案Google Research Football,早在今年6月就出现在了谷歌报告上,而更早一些时间,就在Github上以开源的形式发布了足球环境游戏的测试版代码。 以谷歌“AI界顶流”的咖位,加上当今的资讯效率,现在才突然一波走红,反射弧委实有点过长了。难道是媒体们集体不蹭热点,改成冷饭热炒了? 答案或许处在“下一代AI”这个充满遐想的泛滥标题里,用一个上古时期的互联网话术来说,就是听起来很性感。 此前在《星际争霸》《DOTA2》里超越人类电竞队伍的AI,都没能获此殊荣,踢个足球就引领未来,AI和AI的差别咋就这么大呢? 大众已经越来越明白,AI不能变魔术了。然而将时间倒回到2016年,相信绝大部分人都不会否认,担心工作被AI替代,被机器人网红索菲亚吓得瑟瑟发抖,觉得《终结者》《黑客帝国》《西部世界》早晚要来,都是切身体会过的心路历程。 传统的“AI恐怖故事”宣告破产,一方面得益于各路技术大牛日积月累地科(怼)普(人),同时也跟建立在深度学习基础上的技术上限有关。 比如建立在庞大的数据运算基础上,训练AI玩电子游戏往往就需要花费数十万美元;比如黑箱性,没有一个深度学习结构(卷积、RNN、LSTM、GAN 等)可以解释自己的决策,暗搓搓地搞歧视、骂人、发明新语种之类的事情层出不穷;再比如只会做“填空题”,面对需要引用常识、共识、推理等问题的时候就会表现的像个智障,容易被糊弄,比如将打印的人脸识别成真的,要么就是智商不及预期,医疗诊断、机器人、自动驾驶等始终进展缓慢……一贯反骨的马斯克,前不久就推出了基于计算机视觉感知的无人驾驶新方案。 总体来说,深度学习真正能成功做到的,还是在给定大量人为标注数据的情况下,实现两个空间事物之间的映射。距离人们预想中的AGI强人工智能真是“事倍功半”,极其遥远。 所以,着名的“唱衰AI”专家 Filip Piekniewski声称将