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人工智能和5G时代的到来,将带领人类走入 [复制链接]

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上世纪末的《黑客帝国》中,数据核心的母体控制着数以万计的个体。本世纪初的《我·机器人》中,家用机器人与数据核心也有无延迟的数据沟通。光怪陆离的电影中,构建科幻世界的永远有两个关键词:人工智能,数据传输。前者突破了科技的上限,后者将变革深入到生活的各个角落。那么,随着人工智能技术的发展和5G时代的到来,一切条件均已具备。人类距离自己的想象还有多远?答案是肯定的,AI和5G的到来会带领人类走入科幻世界。但有个前提,你是如何定义科幻二字?我的理解是已存在在人类对未来的幻想中但仍未实现或正在实现的过程中,这其中的过程则需要依靠科技来完成——这是定义科幻的必要条件,没有之一。那还有问题需要回答:你心中的科幻世界是怎样的?长期以来,人类对未来的想象会体现在文学作品、以及视觉化的影视作品上,而当我们看到这一问题时,那些看过的科幻小说又出现在脑海中,反过来向我们呈现具象化。《兰亭集序》中有这样一句:后之视今,亦犹今之视昔。与其说科幻小说、科幻电影是人类对美好未来追求与向往的一种表达形式,我更认为这是少部分人类“先知”已预示到了未来世界的发展状况,并通过影视、文学等艺术形式进行传递:如果当时是A点,未来是B点,他们站在了B点看待问题并通过文字、影像等形式展现给了尚在A点的我们。例如儒勒·凡尔纳,他笔下的科学幻想无异于科学的预言。他作品中的想象,如潜水艇、直升机、霓虹灯、导弹、坦克等,在20世纪几乎全部成为了现实,甚至还预言了登月。大神在此,一起膜拜↓那么,现实与科幻世界的距离就是科技的发展程度——现实与科幻的距离并不远,只是还需要科技力量实现跨越,之前的跨越可能依赖于蒸汽机、电能、内燃机等,而如今接力棒已经交给了AI和5G中。我们接着解析这道知乎问题,到了最关键的一步:AI和5G作为一种科技升级的力量,将如何带领人类进入科幻世界?进入怎样的科幻世界?就从答主印象深刻的几个电影来回答吧。首先是斯皮尔伯格导演的《人工智能》——尽管内核仍是探讨爱与永恒,但无限接近于人的机器人是电影对人工智能终极形态的预言。电影背景是21世纪中期,那时人类的科学技术已经达到了相当高的水平,由于资源紧张,必须控制人口,所以无需消耗资源的机器人成为社会运转的关键一环。深蓝和那时还未出现的AlphaGo已经被“鄙视”了,啧,我们这种生于上世纪的人都属于古董了吧……这部电影撑起了我还未真正接触AI前、对未来人工智能的全部想象,尤其是裘德洛的那张帅脸(划掉,没有):这部科幻电影拍摄时间是年,那时候对AI机器人的设定是:长得和人一模一样,说话字正腔圆,拥有人类的反应甚至是能感知到疼痛,说话字正腔圆如今智能语音及NLP技术已经实现了,而后者“拥有人类的反应”——达到这步则需要让AI拥有视觉和触觉:如今随着深度学习浪潮的涌现,计算机视觉技术不断革新,机器的视觉能力甚至已经超越人类,那如何让机器拥有触觉呢?答案是神经拟态计算技术。与目前只有视觉的系统相比,将触觉引入机器人技术能够显著提升系统能力和功能,并且神经拟态芯片在处理此类感官数据方面能够超越传统架构。神经拟态计算以原生的方式支持独特的脉冲神经网络(SNNs)。这是一种特殊的网络,可以模仿人脑神经元的动态连接和强化方式将计算模块进行分布和自学习。SNN中每一个“神经元”都可以被多路输入的包含时序信息的脉冲单独激发,并向网络中其他神经元发送脉冲信号,从而直接改变神经元的电学状态。今年7月,新加坡国立大学(NUS)的两名研究人员,同时也是英特尔神经拟态研究社区(INRC)的成员发表了最新研究结果,表明在机器人领域,与基于事件的视觉和触觉感知相结合,英特尔神经拟态计算大有可为。人类的触觉足够灵敏,可以感觉到不同表面之间的细微不同,哪怕这些差异仅仅是一层分子的区别。然而,现在大多数机器人的操作都是基于视觉处理。新加坡国立大学的研究人员希望用他们最近开发的人造皮肤来改变这一状况。在机器人技术中启用类似于人类的触觉,可以显著提升当前系统功能,甚至可以产生新的用例。根据他们的研究,这种人造皮肤在检测触觉方面,可以比人类的感觉神经系统快倍以上,并且在识别物体的形状、质地和硬度方面,可以比人类眨眼速度快10倍。也就是说,只要和“裘德洛”轻轻牵下手,无需计算机视觉,他就知道是我来了。以上just我的科幻世界。来看下更实际落地的用途,新加坡国立大学团队尝试利用英特尔Loihi神经拟态研究芯片处理来自人造皮肤的感官数据。在最初的实验中,研究人员使用配有人造皮肤的机械手读取盲文,将触觉数据通过云传递给Loihi,以将手感觉到的微突转化为语义。在对盲文字母进行分类上,Loihi达到了92%以上的准确率,而功耗却比标准的冯·诺依曼处理器低20倍。除触觉外,神经拟态计算技术还能帮助机器实现嗅觉,离科幻世界更近一步。具体如何可参考答主在另一问题“人工智能达到了什么程度?”的回答:人工智能达到了什么程度?
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