人工智能进入第四代,人工直觉成为下一步发展

人工智能 深度学习
AI是有史以来比较强大的科技之一,但已经历经四次的演变。实际上,自1950年代问世以来,第一代AI是属于「描述性分析」。第二代是「诊断性分析」。第三代也是最近的这一代AI是「预测性分析」。

 AI是有史以来比较强大的科技之一,但已经历经四次的演变。实际上,自1950年代问世以来,第一代AI是属于「描述性分析」。第二代是「诊断性分析」。第三代也是最近的这一代AI是「预测性分析」,主要是基于已经发生的事情进行预测将来。而未来第四代是能够模仿人类直觉(Artificial Intuition)的AI。

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尽管预测性分析非常有用,并且可以为数据科学家节省时间,但是其缺点仍在于须透过历史数据预测。因此,面对新的未知场景,数据科学家变得无可奈何。如果真的要拥有“人工智能”,人们需要能够自行“思考”的机器,以面对陌生的情况。因此,能够模仿人类直觉(Artificial Intuition)的AI就孕育而生。

换句话说,第四代AI是“人工直觉”,它使用计算机在无需告知的前提下,识别威胁和机会,就像人类的直觉能够让我们在无需特别指示下做出决策。这类似于经验丰富的侦探,他们可以进入犯罪现场并立即知道某些事情似乎不对劲,或者是经验丰富的投资人,可以比其他人先发现趋势。

其实,人工直觉的概念在五年前还被认为不可能发生。但是现在,像谷歌、亚马逊和IBM等公司正在努力开发解决方案,并且有一些公司已经让其运行。

简单来说,人工直觉可以在没有任何历史背景的情况下准确地分析未知,其是透过复杂的算法识别出数据之间的任何相关性或异常,进而做出判断。当然,人工直觉是不会自动发生的。而是透过应用定性模型分析数据集并开发一种上下文语言,该语言表示其观察到的整体配置。

人工直觉几乎可以应用于任何行业,目前在金融服务领域已经取得长足的进步。全球大型银行使用它来检测复杂的新型金融网络犯罪计划,包括洗钱,欺诈和ATM黑客攻击。可疑的金融活动通常隐藏在成千上万个具有自己的连接参数集的交易中。通过使用极其复杂的数学算法,人工直觉可以快速识别出五个很具影响力的参数,并将其呈现给分析人员。

在99.9%的情况下,分析人员从成百上千的五种最重要的成分和联系中发现,并立即识别所呈现的犯罪类型。因此,人工直觉具有产生正确类型的数据,识别数据,以较高的准确性和较低的误报率进行检测的能力,并以易于分析师理解的方式进行呈现。

总之,自从Alan Turing于1950年代首次提出AI概念以来,已经走了很长一段路,并且它丝毫没有放缓的迹象。前几代AI的发展只是冰山一角。未来人工直觉标志着AI将成为真正“智能”的关键的一步。

责任编辑:华轩 来源: stpi.narl
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