人工智能将引领人类第四次工业革命由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“工业革命与人工智能”。
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http://www.daodoc.comN），将Top5错误率由26%大幅降低至15%，又通过加大加深网络结构，进一步降低到11%；在自然语言处理领域，深度学习基本获得了与其他方法水平相当的结果，但可以免去繁琐的特征提取步骤。可以说到目前为止，深度学习是最接近人类大脑的智能学习方法。
2.深层模型的基本结构 金地毯大数据中心
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深度学习采用的模型为深层神经网络（Deep Neural Networks，DNN）模型，即包含多个隐藏层（HiddenLayer，也称隐含层）的神经网络（NeuralNetworks，NN）。深度学习利用模型中的隐藏层，通过特征组合的方式，逐层将原始输入转化为浅层特征，中层特征，高层特征直至最终的任务目标。
3.仿生学依据
人工神经网络本身就是对人类神经系统的模拟，这种模拟具有仿生学的依据。1981年，David Hubel 和Torsten Wiesel发现可视皮层是分层的。人类的视觉系统包含了不同的视觉神经元，这些神经元与瞳孔所受的刺激（系统输入）之间存在着某种对应关系（神经元之间的连接参数），即受到某种刺激后（对于给定的输入），某些神经元就会活跃（被激活）。这证实了人类神经系统和大脑的工作其实是不断将低级抽象传导为高级抽象的过程，高层特征是低层特征的组合，越到高层特征就越抽象。
4.深度学习的训练加速
深层模型训练需要各种技巧，例如网络结构的选取，神经元个数的设定，权重参数的初始化，学习率的调整，Mini-batch的控制等等。即便对这些技巧十分精通，实践中也要多次训练，反复摸索尝试。此外，深层模型参数多，计算量大，训练数据的规模也更大，需要消耗很多计算资源。如果可以让训练加速，就可以在同样的时间内多尝试几个新主意，多调试几组参数，工作效率会明显提升，对于大规模的训练数据和模型来说，通过GPU加速、数据并行、模型并行、计算集群、更可以将难以完成的任务变成可能。
5.结论
AlphaGo和李世石的围棋大战让人们关注深度学习的人工智能，事实上近年来人工智能领域掀起了深度学习的浪潮，从学术界到工业界都热情高涨。深度学习尝试解决人工智能中抽象认知的难题，从理论分析和应用方面都获得了很大的成功。可以说深度学习是目前最金地毯大数据中心
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接近人脑的智能学习方法。
深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，并展现了强大的学习数据集本质和高度抽象化特征的能力。逐层初始化等训练方法显著提升了深层模型的可学习型。与传统的浅层模型相比，深层模型经过了若干层非线性变换，带给模型强大的表达能力，从而有条件为更复杂的任务建模。与人工特征工程相比，自动学习特征，更能挖掘出数据中丰富的内在信息，并具备更强的可扩展性。深度学习顺应了大数据的趋势，有了充足的训练样本，复杂的深层模型可以充分发挥其潜力，挖掘出海量数据中蕴含的丰富信息。强有力的基础设施和定制化的并行计算框架，让以往不可想象的训练任务加速完成，为深度学习走向实用奠定了坚实的基础。已有Kaldi，Cuda-convnet，Caffe等多个针对不同深度模型的开源实现，Google、Facebook、百度、腾讯等公司也实现了各自的并行化框架。
深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，不仅学术意义巨大，而且实用性很强，深度学习将成为一大批产品和服务背后强大的技术引擎。
四、从弱人工智能到强人工智能
Google AlphaGo深度学习原理很深奥，但依旧是弱人工智能。弱人工智能到强人工智能之路，为什么这条路很难走只有明白创造一个人类智能水平的电脑是多么不容易，才能真的理解人类的智能是多么不可思议。造摩天大楼、把人送入太空、明白宇宙大爆炸的细节——这些都比理解人类的大脑，并且创造个类似的东西要简单太多了。至今为止，人类的大脑是我们所知宇宙中最复杂的东西。而且创造强人工智能的难处，并不是人本能认为的那些。
造一个能在瞬间算出十位数乘法的计算机——非常简单造一个能分辨出一个动物是猫还是狗的计算机——极端困难造一个能战胜世界围棋冠军的电脑——Google最近已经成功了 造一个能够读懂六岁小朋友的图片书中的文字，并且了解那些词汇意思的电脑——金地毯大数据中心
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Google花了几十亿美元在做，还没做出来。
一些人们觉得困难的事情——微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都太简单了我们觉得容易的事情——视觉、动态、移动、直觉——对电脑来说太难了。用计算机科学家Donald Knuth的说法，“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”那些对人类来说很简单的事情，其实是很复杂的，它们看上去很简单，因为它们已经在动物进化的过程中经历了几亿年的优化了。当人举手拿一件东西的时候，其肩膀、手肘、手腕里的肌肉、肌腱和骨头，瞬间就进行了一组复杂的物理运作，这一切还配合着眼睛的运作，使得手能都在三维空间中进行直线运作。对人来说这一切轻而易举，因为在人脑中负责处理这些的“软件”已经很完美了。同样的，软件很难识别网站的验证码，不是因为软件太蠢，恰恰相反，是因为能够读懂验证码是件很牛的事情。
同样的，大数相乘、下棋等等，对于生物来说是很新的技能，我们还没有几亿年的世界来进化这些能力，所以电脑很轻易的就击败了我们。试想一下，写一个程序，是一个能做大数相乘的程序容易写，还是能够识别千千万万种字体和笔迹下书写的英文字母的程序难？
1.通往强人工智能的第一步：增加电脑处理速度
要达到强人工智能，肯定要满足的就是电脑硬件的运算能力。如果一个人工智能要像人脑一般聪明，它至少要能达到人脑的运算能力。用来描述运算能力的单位叫作cps（calculations per second，每秒计算次数），要计算人脑的cps只要了解人脑中所有结构的最高cps，然后加起来就行了。Kurzweil把对于一个结构的最大cps的专业估算，然后考虑这个结构占整个大脑的重量，做乘法，来得出人脑的cps。听起来不太靠谱，但是Kurzweil用了对于不同大脑区域的专业估算值，得出的最终结果都非常类似，是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。金地毯大数据中心
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现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了，天河每秒能进行3.4亿亿。当然，天河二号占地720平方米，耗电2400万瓦，耗费了3.9亿美元建造。Kurzweil认为考虑电脑的发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能可能就是生活的一部分了。摩尔定律认为全世界的电脑运算能力每两年就翻一倍，这一定律有历史数据所支持，这同样表明电脑硬件的发展和人类发展一样是指数级别的。我们用这个定律来衡量1000美元什么时候能买到1亿亿cps。现在1000美元能买到10万亿cps，和摩尔定律的历史预测相符合。也就是说现在1000美元能买到的电脑已经强过了老鼠，并且达到了人脑千分之一的水平。1985年的时候，同样的钱只能买到人脑万亿分之一的cps，1995年变成了十亿分之一，2005年是百万分之一，而2015年已经是千分之一了。按照这个速度，我们到2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了。
至少在硬件上，我们已经能够强人工智能了（中国的天河二号），而且十年以内，我们就能以低廉的价格买到能够支持强人工智能的电脑硬件。但是运算能力并不能让电脑变得智能，下一个问题是，我们怎样利用这份运算能力来达成人类水平的智能。
2.通往强人工智能的第二步：让电脑变得智能
1)抄袭人脑
科学界正在努力逆向工程人脑，来理解生物进化是怎么造出这么个神奇的事物，乐观的估计是我们在2030年之前能够完成这个任务。一旦这个成就达成，我们就能知道为什么人脑能够如此高效、快速的运行，并且能从中获得灵感来进行创新。一个电脑架构模拟人脑的例子就是人工神经网络。它是一个由晶体管作为“神经”组成的网络，晶体管和其它晶体管互相连接，有自己的输入、输出系统，而且什么都不知道——就像一个婴儿的大脑。接着它会通过做任务来自我学习，比如识别笔迹。金地毯大数据中心
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最开始它的神经处理和猜测会是随机的，但是当它得到正确的回馈后，相关晶体管之间的连接就会被加强；如果它得到错误的回馈，连接就会变弱。经过一段时间的测试和回馈后，这个网络自身就会组成一个智能的神经路径，而处理这项任务的能力也得到了优化。人脑的学习是类似的过程，不过比这复杂一点，随着我们对大脑研究的深入，我们将会发现更好的组建神经连接的方法。
更加极端的“抄袭”方式是“整脑模拟”。具体来说就是把人脑切成很薄的片，用软件来准确的组建一个3D模型，然后把这个模型装在强力的电脑上。如果能做成，这台电脑就能做所有人脑能做的事情——只要让它学习和吸收信息就好了。如果做这事情的工程师够厉害的话，他们模拟出来的人脑甚至会有原本人脑的人格和记忆，电脑模拟出的人脑就会像原本的人脑一样——这就是非常符合人类标准的强人工智能，然后我们就能把它改造成一个更加厉害的超人工智能了。
我们离整脑模拟还有多远呢？至今为止，我们刚刚能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。
2）模仿生物演化
首先我们很确定的知道，建造一个和人脑一样强大的电脑是可能的——我们的大脑就是证据。如果大脑太难完全模拟，那么我们可以模拟演化出大脑的过程。事实上，就算我们真的能完全模拟大脑，结果也就好像照抄鸟类翅膀的拍动来造飞机一样——很多时候最好的设计机器的方式并不是照抄生物设计。所以我们可不可以用模拟演化的方式来造强人工智能呢？这种方法叫作“基因算法”，它大概是这样的：建立一个反复运作的表现/评价过程，就好像生物通过生存这种方式来表现，并且以能否生养后代为评价一样。一组电脑将执行各金地毯大数据中心
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种任务，最成功的将会“繁殖”，把各自的程序融合，产生新的电脑，而不成功的将会被剔除。经过多次的反复后。这个自然选择的过程将产生越来越强大的电脑。而这个方法的难点是建立一个自动化的评价和繁殖过程，使得整个流程能够自己运行。人类主导的演化会比自然快很多很多，但是我们依然不清楚这些优势是否能使模拟演化成为可行的策略。
3）让电脑来解决自己的问题
建造一个能进行两项任务的电脑——研究人工智能和修改自己的代码。这样它就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务。硬件的快速发展和软件的创新是同时发生的，强人工智能可能比我们预期的更早降临，因为指数级增长的开端可能像蜗牛，但是后期会跑的非常快软件的发展可能看起来很缓慢，但是一次顿悟，就能永远改变进步的速度。就好像在人类还信奉地心说的时候，科学家们没法计算宇宙的运作方式，但是日心说的发现让一切变得容易很多。创造一个能自我改进的电脑来说，对我们来说还很远，但是可能一个无意的变动，就能让现在的系统变得强大千倍，从而开启朝人类级别智能的冲刺。
五、人工智能引领第四次工业革命
数据分析家们说，未来20年间，全球经济将会在不平等现象恶化的风险下发生变革。根据一个最新研究的说法，在未来的20年中，随着机器渐渐接手从照料老人到煎汉堡等的各种事务，这场“机器智能革命”将会革新全球经济，削减开支、但也加剧社会不平等。除了让机器人代替人类完成体力劳动（例如用吸尘器打扫客厅或是组装机器配件），人工智能的发展还意味着计算机将越来越能够“思考”，胜任那些过去被认为需要由人类来作判断的分析工作。
美国银行美林证券向卫报独家披露了一份报告。其中，分析师们依据最新的科学研究进展，对人工智能革命的影响作了概括。他们认为这称得上是在蒸汽革命、规模化生产革命以金地毯大数据中心
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及电子革命之后的第四次工业革命。
“人类正面临着一种范式转移，人工智能会改变人类的生活和工作的方式，”，“近几年间，科技方面的颠覆性创新发展的节奏已经从线形变成了抛物线形。机器人和人工智能渗透到了每一种工业行业中，并且已经成为了我们日常生活的一部分。”
然而，根据美林的报告中引用的牛津大学的研究，在未来的20年间，这场革命可能让35%的英国劳动者和47%的美国劳动者面临从事的工作被新科技替代的危险，失业者可能主要会集中在低收入人群中。
“市场中的这种趋势，比如美国市场表现出来的，因为近些年来创造出的许多工作都是低收入的、体力劳动、或是服务性工作，这些通常来说都被认为是有高度风险被替代的工作。”美林证券表示，“基于机器人和人工智能会代替人类完成大量工作，一个主要的危险就是有加剧劳动者两极分化的可能性，尤其是对于服务性职业之类的低收入职业，也会对中等收入的体力劳动职业有很大威胁。”在作者们的计算中，机器人和人工智能在全球的总体市场预计在2020年之前会达到1527亿美元（约合990亿欧元），而在一些行业对于机器人和人工智能的引进可能令生产力提高高达30%。
美林也指出，2014年Google在短短2个月内连续收购了8家机器人公司，研制大狗机器人（BigDog）的波士顿动力公司到擅长人工智能深度学习的DeepMind，在最先进的制造行业中——例如，在日本的汽车制造行业——机器现在已经能够在无监督环境中昼夜不停地连续工作30天。将制造工作离岸外包到低价劳动力的发展中经济体可以节约65%的人力成本，而用机器智能代替人类工人可以削减90%。
人力成本节省：使用机器替代人力后，制造业的人力成本将能够节约高达90%。
美林报告显示，当前全世界机器人的使用率大概在平均66台机器人每10,000名工人；但在高度自动化的日本汽车制造业，这一比例达到了1520台机器人每10,000名工人。但金地毯大数据中心
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可能会被替代的，不只是装配之类技术含量低的工种：2013年麦肯锡全球研究院的一份报告显示，随着计算机接手知识密集型任务，例如分析消费者的信用评级并提供金融建议，全球范围可以减少9万亿美元的工资成本。机器人革命的狂热追捧者们争论道，机器智能没有人类工人会有的性格上的弱点，也不会失误。美林的报告引用了一些相关研究，例如，人类法官们在即将开始午餐之前判决会更为严苛，而在饱食之后变得更为宽容。
报告消费者们去投资已经开始受益于新科技的公司：“早早采用新科技会成为他们的核心竞争优势，而迟于投资引进新科技的公司则将只能眼睁睁地看着自己的竞争力流失。然而，银行也指出，严重的伦理和社会问题将会渐渐浮出水面。他们引用了对于战争中越来越多使用的无人机的道德问题探讨，甚至还引用了一个名为“抵制性机器人联盟”的压力团体的成立。
恐惧于人类被机器替代并不新鲜：在19世纪早期的卢德运动中，起义者们破坏了让纺织工们失去工作的蒸汽纺织机。在过去的两百多年中，人类的社会最终都找到了将科技进步转化为优势的方法。对于那些害怕机器人崛起的人，能给出的最佳建议是提高自己的技能。人们帮助自己（摆脱工作被替代的不幸）的方法之一，我们觉得，就是通过教育。而最近一个由美国民调公司Pew实行的针对行业专家的调查显示出明显的分歧，对于新科技持乐观态度和悲观态度的人比例相近。他们之中有48%的人相信机器人和人工智能的崛起可能会“给社会带来巨大的破坏性的影响，电子代替者令蓝领和白领失去工作，导致收入的不平等以及社会秩序的崩坏”。同时，52%的人“预期人类的创造力会克服（机器人和人工智能带来的困境）并创造出新的工作和产业”。
来自New Weather Institute智库的Andrew Simms说，新科技的出现可能会是一个机会来实现经济学家凯恩斯的宏愿：他在1930年预测道，一个世纪之内科技将会使每周工作时间降低到15个小时，多余的时间可用来从事业余活动。金地毯大数据中心
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如果不重新思考工作和社会之间的关系，这个结果可能意味着经济上的胜者和败者之间差距逐渐扩大。“有史以来第一次，我们处于创造了大量多余的、不需要的人口的危机中，”
受到威胁的职业美银美林的分析家们预测，有许多职业的工作可能最终都会被机器替代。
餐饮
一家位于旧金山的名为“动力机器（Momentum Machines）”的初创企业设计了一种机器人，用来完成快餐店员工们在炉边的重复性工作：将碎肉做成肉饼，煎制肉饼，烘烤面包，以及在汉堡中加上番茄、洋葱和腌黄瓜。
制造业工人
富裕国家中技能水平比起其他职业相对较低的工业工人们，已经习惯了与来自贫穷经济体中的廉价劳动力竞争。但是，虽然离岸外包可以将劳动力成本降低65%，用机器替代人力却可以削减90%。用机器来替代人力已经在诸如日本和韩国等国家得到大量运用；随着其他国家在这方面渐渐赶上，新科技会接手越来越多的工作。
财务顾问
私人定制的财务建议看上去似乎是一种“个人”的服务；但这可能很快也会被越来越成熟的算法替代，它们将能够依据顾客情况量身定制回复。
医生
在去年，570,000例手术有机器人的参与。位于纽约的纪念斯隆凯特琳癌症中心里，肿瘤学家们使用IBM的超级电脑Watson（可以在3秒内读入100万本教科书）来帮助做诊断。其他应用于医疗的计算机技术还包括了从显微镜摄像头到机器人控制的导管等等。
护工
美林预测，“由于快速增长的老年人口，渐渐增大的护工数量缺口，以及对老年人和残金地毯大数据中心
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疾人的优质护理和康复训练协助的需求”，全球的个人机器人市场，包括所谓的“护理机器人”，可能会在未来5年内达到170亿美元的规模。
这对今天的社会意味着什么？将如何影响未来的世代？更具体地说，人工智能将如何帮助我们更容易地迈向未来？简而言之，即将到来的数字科技正极大地暗示着世界经济的结构会发生改变，并且利远大于弊。关于人工智能的争论从未远离人们的视线，但是下一个机器时代已经不再是未来——毫无疑问它已经正在发生。第四次工业革命的驱动力是自动化和基于知识的工作的不断扩大。通过创造出新方法来部署虚拟劳动力以便将基于知识的任务自动化，我们正在重塑人类和机器生活和工作的方式，以构建一个更好、更强大的数字经济。很快，AI和自动化就会用认知科技来增强人类的创造力，让多产业间的创新成为可能，并带来三个重要的改变：无限数据带来的新机遇，自我学习带来的高效率，以及人机交互更紧密。孤立地来看，每一个都是重大的改变，但是我们却目睹着它们的同时发生。这意味着，它们共同带来的影响将创造出许多挑战，我们必须未雨绸缪地做好应对的准备。
人们对不断提高的自动化水平的担忧，主要是由于它可能会改变劳动力市场，造成失业问题。对科技进步的抵制并不令人惊讶。纵观历史，有许多这样的例子——科技驱动的经济混乱曾带来了很多恐惧。从事后的角度看，对多轴纺织机这种创新的抵制或许并没有必要，特别是因为它驱动了纺织工业的增长，并创造出了更好更新的工作机会，并以创纪录的速度驱动着经济发展。
但是这个AI的新时代却不一样。是的，失业即将来临，但是更重要的是，我们要意识到，它也会创造出大量的新工作，引领我们未来的劳动力市场。普通和重复性的工作将被取代，有价值的时间将被释放出来，进入价值链中更高端的创造性区段——也就是那些为了人、以及受人而非机器所驱动的工作。科技会提升技能和创新，但只会将无数机会开放给那些愿意参与和拥抱这次革命的人。金地毯大数据中心
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第四次工业革命的关键要素是它发生的速度。触手可及的科技能将商业（甚至整个产业）在眨眼间规模化，带来了破坏性的创业公司，比如Uber和Airbnb，并最终在前所未有的极短时间内改变我们生活的方式。
尽管这些机会给人们带来的兴奋比恐惧更多，但它带来的社会经济影响却不容忽视。我们正在跨入的这个世界中，传统的财富分配方式将转向一个未知的疆域。重要的决策制定者们必须保证，现有的政策在新的机器时代中必须反应不断增长的自动化社会的需求。尽管本周达沃斯对话会点燃全球的行动召唤，但它只是一系列重大事件的开始，在那之后，产业领导者们和科技先锋们必须继续创造出正确的平台和解决方案，来驱动今天数字经济中所有组成部分走向成功。
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