当今最重要的人工智能发展?[关闭]

我认为最重要的突破是,现实世界中的消费者应用程序现在通常使用人工智能。它已经变得普遍,不再只是学术研究和特殊应用的好奇心,就像十年前一样。一些例子:

• 语音和文本识别(如iPhone)。
• 数码相机中的人脸识别。
• 搜索引擎。
• 电子邮件垃圾邮件过滤。
• 汽车的自动变速箱。
• 游戏。
• 等。

就在我们周围!-)

我会把像DARPA挑战赛中那样的自主机器人加入到名单中。在沙漠或农村地区开车、识别地形、避开蛇口、寻找路径等等都是人工智能的难题。

事实上,人工智能研究正经历一场复兴,在过去的5-8年左右。

当神经网络在70年代和80年代风靡一时的时候,它们在解决简单的任务上表现出了如此大的希望,以至于人们对整个人工智能领域的期望都达到了极高的水平。后来,当人们发现很难从非常简单的任务转移到诸如语言习得之类的现实世界的问题上时,许多人都幻灭了。 直到最近。

我不是最好的提问者——不是人工智能专家——但我相信最有希望的领域是:

1. 语义的 search 和数据挖掘(包括文本分类)
2. Statistical machine translation
3. “真实智能”HTMS(读 Jeff Hawkins ’ On Intelligence )
4. 相关性/推荐引擎(基本上是数据挖掘和网络分析的混合)
5. 视觉对象识别

根据@mad-j游戏机器人程序A.I.的说法,这是一条很长的路: link to bots get smart

alt text http://www.spectrum.ieee.org/images/dec08/images/bot01.jpg

我认为真正强大的人工智能已经迷失了方向,几十年来,语音/理解计算机将“在未来5年”可用。最后我们 Dragon (没有连接)它什么都不懂,它是一个聪明的麦克风,而且我听过关于人工智能的任何事情已经有一段时间了——它不再是主流了,因为它太难理解了。我认为有一件事已经毫无疑问地被证明是真正的人工智能,就像思维机器一样,图灵测试通过人工智能——仍然是一段(非常)长的路要走。别误会我,有很多好的研究正在进行,但是我们必须等待200-500年才能得到结果。

我的直觉是,它们将是大量并行系统中的一些有趣的东西,特别是那些用非常简单的节点构建的系统。如果我必须指出一个人工智能的突破点,我会看看纳米技术领域的副产品,变得非常小,看看大脑中的细胞在做什么——这是科幻小说,但总有一天我们会破解它。