facebook機器人對話失控(現在人工智能發展到什么程度了？)

ai在辯論場上戰勝人類是可喜還是可悲”這個論題的關鍵在哪?關鍵詞是什么？

技術是由人發明的，程序是由人編寫的，不是技術戰勝了人類，而是人類集體智慧的結晶戰勝了某個人或某幾個人

作為Facebook創始人的扎克伯格，為什么會被群嘲為機器人？

扎克伯格是一個非常嚴謹的人，做事極其的認真，可以說對自己對他人都到了苛刻的地步。也正是因為扎克伯格有著這樣的精神才在那么年紀輕輕的時候就造就了自己的商業帝國，每一個人成功的背后都是有原因的。

扎克伯格最開始只是一個程序員，扎克伯格身上有很多程序員的特點，可是像他這么成功的程序員真的很少，以往與其他名人比時總會說和他們年代不一樣，如果是他們那個年代也可以向他那么成功之類的話，可是扎克伯格完全是我們同一代人，他既然那么成功，那肯定是有什么和我們不一樣的地方。

他能夠嚴格的按照計劃執行下去，除了讀書，他還會自己制定了好多有條理的事情，他都能夠嚴格按照執行下去，是一個極其理性之人。扎克伯格還是哈佛大學的大二學生，他突發奇想，要建一個網站作為學生們的交流平臺。只用了大概一個星期的時間，扎克伯格就建立起了這個名為facebook的網站,可見他的獨立性，執行力是多么強。

馬克·扎克伯格因此成為全球最年輕的億萬富翁，但是他依然住著租來的一套一室一廳的小公寓，地板上放一個床墊，兩張椅子、一張桌子就是全部家具。他的早餐通常都是一碗麥片。每天，他走路或騎自行車上班。扎克伯格本人也因這一成功創業，成為世界上最年輕的億萬富翁，同時也是最積極從事慈善事業的美國富豪之一。

請大神幫我寫一份關于現代機器人技術的心得 不知道怎么寫 有例文更好

隨著各式各樣的機器人漸漸地出現在我們的生活中，無人水餃廠、全自動化的雞蛋生產廠、高度機械化的汽車制作車間、無人服裝廠等以機器人為主角的生產方式不斷地沖擊著我們的眼球及認知。毋庸置疑，人工智能時代正快速地來到我們的身邊。

AI自創語言聊天的真相

前陣子，據外媒報道，“Facebook不得不拔掉其研究人員正在研究的人工智能系統的插頭，因為事情失控了”。這究竟是怎么回事呢?

原來，兩個智能機器人談判時采用了非人類可以懂的語言。天哪，機器人們在聊天，但是他們的創造者們不知道他們在說什么，于是便采取了強制關機的辦法。

2. AI自創語言聊天的真相究竟是什么?

事實上，研究人員將這兩個聊天機器人放到一起時，忘了給其神經網絡設定“用英語溝通”的激勵。為什么要做這個激勵呢?目的是讓神經網絡知道用英語溝通會得分更好。但是，沒有了這個激勵，佐治亞理工學院的訪問學者Dhruv Batra解釋兩個機器人的奇怪對話：“機器人會脫線發明一些它們之間才能理解的句法。”

神經網絡其實是個程序，研究人員沒有縝密地設計程序，便造成了兩個機器人聊成了這樣，簡單來講，研究人員雖然告訴了它們：“請用英文”，但忘了告訴它們：“請用英文語法”。

其實，Facebook并沒有真正的“關掉”這個系統，而是重新給機器人設定了正確的激勵，修正了它們的行為，讓它們用標準的英文語法來進行交流。修正的原因是研究人員認為兩個聊天機器人聊天根本沒有意義，應該讓機器人和人聊天。

3. 電影里對人工智能的想像

人工智能社會的出現必然給我們生活帶來翻天覆地的變化，因此很多電影業以機器人為主角暢想未來機器人和人類將如何相處。

《人工智能》是斯皮爾伯格的經典電影作品，機器人小男孩大衛覺醒出“愛”的意識，渴望變成真正的孩子，回到媽媽莫妮卡的身邊，然而這終究只是美夢一場。

《機械姬》獲得了奧斯卡最佳視效獎，影片講述人工智能開始真正反噬人類，甚至學會了“欺騙”、“同情”、“引誘”等人類的高級情感，更可怕的是，它完完全全地融入了人類社會。

《攻殼機動隊》是押井守大師史詩級別的作品，它講述了人工智能已經被嵌入了“賽博朋克”的靈魂，在科技發展和自我意識探討方面已經上升到了哲學的層面。

《非凡》 這部電影里面的機器人更是進化到人類想象不到的程度，陰暗非凡，驚悚非凡。

其實機器人已經離我們很近了。撇去永無止境的研發和優化，服務機器人已開始進入規模化商用階段， RT時代大門開啟，是使用環境、市場需求與技術突破共同作用的產物。

Facebook推聊天機器人Blender，和谷歌Meena比如何？

Facebook推聊天機器人Blender比谷歌Meena更討大眾喜歡。

聊天機器人Blender比谷歌Meena更智能化。聊天機器人Blender擁有個性、知識和同心里的多種對話技能，使人工智能更加智能化，與用戶聊天更加貼近生活。聊天機器人Blender比谷歌Meena更加像人類，聊天機器人Blender能夠根據不同的用戶生成不同的聊天內容，甚至還可以主動生成一些話題和用戶一起分享 讓用戶不會有冷場的尷尬，有時也會產生一些人類的表情和情緒，還能解決各式各樣的問題，更加貼近人類。

聊天機器人Blender有著谷歌Meena更大規模的訓練數據。根據研究人員稱:聊天機器人Blender聊天更貼近生活，那是因為它有著大規模的訓練數據，進行對話訓練時，使用了15 億個公開 Reddit ，保證了聊天機器人Blender有著強大的社交能力，能和各類用戶聊天，能解決不同問題。

聊天機器人Blender雖然有著許多優點，但是它有著一些缺點。聊天機器人Blender在簡短的對話中，表現還是很自然的 但是對話時間一長，Blender就無法記住聊天內容，重復對話，缺點自然就顯露出來了。盡管Blender還是有些缺陷，但是它是比較優秀的聊天機器人。                                                                                                     

現在人工智能發展到什么程度了？

2017-11-30請點藍字＞慎思行慎思行

文章來源中國人工智能學會，羅蘭貝格公司

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人工智能概念介紹

人工智能是什么？人工智能是一門利用計算機模擬人類智能行為科學的統稱，它涵蓋了訓練計算機使其能夠完成自主學習、判斷、決策等人類行為的范疇。人工智能、機器學習、深度學習是我們經常聽到的三個熱詞。關于三者的關系，簡單來說：機器學習是實現人工智能的一種方法，深度學習是實現機器學習的一種技術。機器學習使計算機能夠自動解析數據、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測；深度學習是利用一系列“深層次”的神經網絡模型來解決更復雜問題的技術。

人工智能從其應用范圍上又可分為專用人工智能(ANI)與通用人工智能(AGI)。專用人工智能，即在某一個特定領域應用的人工智能，比如會下圍棋并且也僅僅會下圍棋的AlphaGo；通用人工智能是指具備知識技能遷移能力，可以快速學習，充分利用已掌握的技能來解決新問題、達到甚至超過人類智慧的人工智能。

通用人工智能是眾多科幻作品中顛覆人類社會的人工智能形象，但在理論領域，通用人工智能算法還沒有真正的突破，在可見的未來，通用人工智能既非人工智能討論的主流，也還看不到其成為現實的技術路徑。專用人工智能才是真正在這次人工智能浪潮中起到影響的主角。我們的討論范圍將聚焦在更具有現實應用意義的專用人工智能技術，具體討論現有專用人工智能技術能帶來的商業價值。

人工智能發展歷史與現狀

人工智能的發展歷史

人工智能的概念形成于20世紀50年代，其發展階段經歷了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重邏輯推理的機器翻譯時代；第二次是70-80年代依托知識積累構建模型的專家系統時代；這一次是2006年起開始的重視數據、自主學習的認知智能時代。在數據、算法和計算力條件成熟的條件下，本次浪潮中的人工智能開始真正解決問題，切實創造經濟效果。

本次人工智能浪潮的驅動因素

近年來，人工智能應用領域市場規模、人工智能領域的資金投入都迅速增長，反映了社會與市場整體對其認知程度與信心的高漲。驅動認知程度提高的一方面因素是技術本身的提高，包括數據、算法、算力，使得人工智能技術真正為商業應用創造了價值；另一方面，大數據、物聯網、云計算等技術為人工智能的發展打下了良好基礎。

高質量、大規模的大數據成為可能。1986—2007年，全球單日信息交換量增長了約220倍，全球信息儲存能力增加了約120倍。海量數據為人工智能技術的發展提供了充足的原材料。

計算力提升突破瓶頸：以GPU為代表的新一代計算芯片提供了更強大的計算力，使得運算更快，同時在集群上實現的分布式計算幫助人工智能模型可以在更大的數據集上運行。

機器學習算法取得重大突破：以多層神經網絡模型為基礎的算法，使得機器學習算法在圖像識別等領域的準確性取得了飛躍性的提高。

社會理解與接受程度廣泛提升：隨著社會信息化及互聯網/移動互聯網的普及，以及受AlphaGo等大量熱點輿論事件影響，全社會對人工智能的態度已逐漸從懷疑、恐懼轉變為好奇、接受和認同。

物聯網、大數據、云計算技術提供了人工智能的發展基礎

物聯網、大數據、云計算技術為人工智能技術的發展提供了其所需要的關鍵要素。物聯網為人工智能的感知層提供了基礎設施環境，同時帶來了多維度、及時全面的海量訓練數據。大數據技術為輸入數據在儲存、清洗、整合方面做出了貢獻，幫助提升了深度學習算法的性能。云計算的大規模并行和分布式計算能力帶來了低成本、高效率的計算力，并降低了計算成本。

人工智能產業發展狀況

技術方向方面

人工智能方向的企業目前主要分為兩類：專注于技術研發的通用型人工智能企業，如DeepMind、 Facebook AI Research、Google Brain與Bai AI等，以及專注于人工智能技術應用的專用型人工智能企業。通用型人工智能由于研發技術難度大，目前多由巨頭互聯網公司在進行布局，短期內沒有明確的技術突破前景。專用型人工智能企業數量眾多，但其發展仍然受制于需要人工標注的數據限制。

應用方向方面

從應用方向上來看，金融、醫療、汽車、零售等數據基礎較好的行業方向應用場景目前相對成熟，相關方向企業的融資熱度也較高。以自動駕駛領域為例，谷歌、百度、特斯拉、奧迪等科技和傳統巨頭紛紛加入；人工智能在金融領域的智能風控、智能投顧、市場預測、信用評級等領域都有了成功的應用；在醫療領域，人工智能算法被應用到新藥研制，提供輔助診療、癌癥檢測等方面都有突破性進展，凡此種種，不一而足。

地域發展方面

縱觀全球人工智能產業的發展，我們可以發現：全球領先的創新高點散落在各個國家，如美國紐約與硅谷、英國倫敦、以色列，以及中國的北京、上海與深圳。人工智能技術本身具有高流通、易傳導的性質，在全球信息流通開放的大環境下，人工智能的發展不再受限于國家或地域。

借助于良好的人才基礎、巨大的應用市場、強有力的風投基金支持，中國人工智能企業的發展勢頭良好，在全球處在優勢領先地位。中國的人工智能企業數量、專利申請數量以及融資規模均僅次于美國，位列全球第二。在國內，計算機視覺、服務機器人、自然語言處理方向的人工智能企業占據了人工智能企業個數的一半以上。北京、上海、深圳作為國內人工智能創新的高地，其相關企業數量占據了國內企業總數的近80%。

人工智能未來發展的預測

我們認為，短期內構建大型的數據集將會是各企業與研究機構發展的重要方向。同時，機器學習技術會更注重遷移學習與小樣本學習等方向，近期AlphaGo Zero在無監督模式下取得的驚人進步充分體現了此方向的熱度。長期來看，通用型人工智能的發展將依賴于對人腦認知機制的科學研究，其發展前景目前尚處于無法預測的狀態。

編輯 Yibin.P

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