伴随科技向前发展, 人工智能慢慢步入人们的视野范围里, 越来越多的企业着手开始进行人工智能方面的研发工作。可是究竟何为人工智能? 人工智能到底是被人类创造出来的, 还是被人类发现的? 人工智能又是怎样和人相互相处的? 在11月6日那天, 徐臻元副教授针对上述提及的这些问题, 为编程与机器人第二课堂举办开展了一场充满生动趣味的知识讲座。

徐臻元老师从“人工智能是被人类创造的还是本身存在而被人类发现的”这个问题着手, 引领同学思索有关 AI 的相关知识, 且针对计算机和人类思维方式的不同之处开展了辨析。

从1946年2月14日, 世界上首台电子计算机“电子数字积分计算机”诞生开始, 到如今, 计算机已然历经了75年多的发展历程。人工智能, 作为计算机科学的一个分支领域, 其英文缩写是AI, 始终在尝试构建能够于复杂且变化着的环境里自动施展功能的机器, 然而它自身的定义截至目前仍未能明确清晰。要是想进行详细地了解, 那么便可以点击下方的链接:

What is (AI)? | IBM

徐臻元持有这样的看法, 即“AI属于普遍的研究范畴方面, 跟人类智能活动的全部范畴之间都有着潜在的关联, 是人类将人工智能给发现了” , 好似数学那样, 数字之类的事物自身便是存在着的, 人类仅仅是把它们给发现了, 还为其赋予名为人工智能或者别的符号这样的称呼。

紧接着, 徐臻元老师进行了详细介绍, 介绍的内容是目前鉴别人工智能常用方式之中的一种, 这种方式就是图灵测试。

The Test ( of )

他讲述了当下人工智能发展范畴碰着的一些状况, 像是数据收集方面, 于数据量度进程里碰到的状况。他表明, 大数据是针对人类社会生活的感性对象活动此一客观存在的量度呈现, 而“量度所有”恰恰是在大数据时代下所提出来的认识事物的一种理想方式。所以, 从本质来讲, 数据之根源依旧是客观的物质世界, 倘若离开了物质世界, 数据就变成了“没有源头的水, 没有根基的树”。

此外, 要对基于人们往昔感性对象活动而产生的数据予以采集, 完成传输, 并加以存储和进行分析, 以此实现对人们行为的干预乃至引导, 这便是“量化一切”的主要目的。它具有提高预测客观性、科学性的作用, 可以让人更充分发挥主观能动性去创造未来。然而, 这种看似理想的方法, 仅仅意识到了“数据属于人类社会生活里的静态数据”, 却遗漏了“人类社会生活实则是动态的数据”这一客观事实。它将整个人类社会生活视作一个毫无生命力的静态数据集, 忽略了整个自然界以及人类社会里诸多现象皆是瞬息万变的, 所以, 大数据分析用于预测的对象或许是个挺好的选项, 然而不一定是恰当的或最优的选项, 这种预测实际上对个体的选择自由已然产生了一定的作用, 大数据时代是不是所有事物都能够“量化”呢? 数据分析师 CPDA ( )。

徐臻元老师跟着以人类思维方面的认知当作着手点给同学们讲解了“智能”的这个概念。机器自身仅仅能够机械地去运行代码所编辑出来的内容, 然而人工智能就是期望可以把机器变得跟人相同, 在碰到问题的时候能够独自思考。即便这样, 当机器人所碰到的问题并不属于人们所编写出来的各类问题的领域范畴之内的时候, 就没办法获取相应公式化的解决办法。上面这些就是机器人逻辑方法的两个阻碍, 而“智能”则是解决上面所说两个问题的方法的概括——能够如同人类一样独自思考。

可是, 就当前情形想来, 那种“如人类般独立自主地进行思考”的人工智能正处在“半智能”的状况之中。这表明机器仅仅能够凭借人类所编写的代码来开展运作, 所以。

一个问题, 由徐臻元老师再次提出, 其内容为: “人工智能究竟是人工方面更为重要, 还是智能方面更为重要? ”。

朱翼副教授持有这样的观点, 在当前这个阶段, 人工智能仍旧侧重于人工方面, 这是由于它是依赖人类一点点地去编写代码进而操控的缘故, 它没有办法如同人类那样全然独立自主地展开思考, 因而还无法被称作是完全意义上的智能。

讨论完AI相关知识后, 王涛涛助教给同学们介绍了数据标记, 在机器学习里, 数据标记流程是用以让机器学习模型识别原始数据（像图片、文本文件、视频等）, 并添加一个或多个有意义的信息标签, 在三位老师的指导协助下, 同学们亲自体验了这项人工智能数据采集处理过程, 此次标注是给一项智能理化生实验做准备, 对此, 同学们兴致勃勃。

历经本堂课的研习, 同学们靠近AI, 于相关计算机知识方面深入了思索, 认知到人工智能自身是有其存在的, 仅仅是刚好被人类发觉, 并且现今的人工智能距离成熟阶段还差得远呢。

文字：朱益彤，沈超群

图片：朱益彤，石泰巍

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