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从旧机器到新机器,迈向机器社交时代

2019-10-31 06:18 weila

“有意识的机器终将会出现的。”牛津大学计算机系主任 Michael Wooldridge 教授说,“我正在做的研究,是让机器作为智能体通过自然语言更理解人类,从而让机器和机器之间可以智能化的沟通协作。这可能会比让机器与人之间相互理解沟通更具有实际意义。”这也正契合了他在远景大发一分彩集团以“机器社交”为核心的创新日上的演讲主题——“多智能体系统——迈向机器社交网络时代”。

在人工智能、物联网、云服务,以及边缘计算等多种新兴技术相融合的背景下,“迈向机器社交网络时代”已经成为工业发展道路上一种不可抗拒的趋势。人们已经看到了人工智能等技术正在不断地改变从能源、工业到城市的各个场景:被谷歌收购的人工智能明星公司 DeepMind 早在 2016 年就曾通过深层神经网络预测谷歌数据中心潜在行为对未来的能源消耗的影响,可以减少数据中心冷却耗能的 40%;同样是利用机器反馈的数据应用于机器效率提高,今年 2 月 DeepMind 宣布最新产业应用,可通过机器学习分析气象和实地测量数据,提供 36 小时后的风力预测,解决风电发电因风力、风速、地形等因素造成的发电不稳定、不可预测的情况,机器自主学习与反馈的机制,正在深度变革行业的生产方式。

10 月 22 日,远景大发一分彩集团CEO 张雷在其技术创新日上表示:“机器网络会是最大的人工智能体,新机器,意味着机器与机器之间通过机器网络操作系统进行社交,算法的自我演变将超越想象。这样一来,‘机器红利’将得到最大程度的释放。”

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图 | 远景大发一分彩集团 CEO 张雷

机器的从旧到新,不仅意味着智能化从个体演变至群体,从固定程序发展至迭代算法;更为深远的,还会推动产业转变为可持续发展的长远模式。

“机器进化”的两次飞跃

著名控制论学者托马斯·瑞德曾在其著作《机器崛起》中提到两次机器进化的飞跃——第一次是“基于机器通信的机器自动化”,第二次是“基于人工智能的知识自动化”。

从 20 世纪 50 年代开始,自动化还是大发一分彩进步的通用术语,此后的短短十年,计算机变得更加强大,自动化在工厂中得到逐步推广。

随着庞大的自动化系统需要连通性,机器通信至关重要。贝尔实验室研发了调制解调器,这些终端能够实现数字化数据和模拟波的互相转换,这意味着数据可以使用音频宽带的电话线路进行传送。随着贝尔实验室和 IBM 等行业巨头的不懈努力,数据传输速率和稳定性不断提升,机器通信的雏形逐渐形成。

最初,控制论学者们借助大脑思维的方式来理解机器;随后,这一主流方式发生了改变,人们开始希望机器一样可以理解自己本身,期待通过改编机器“内置的成功机制”,来“自动地在正确的方向上引导自己实现既定目标”,这一想法极大促进了“机器进化的第二次飞跃”,即人工智能的研究。1956 年,在里程碑式的达特茅斯人工智能研讨会上,控制论学者约翰·麦卡锡曾将人工智能解释为 AI=Automation of Intelligence(智能的自动化),这也解释了从工程的角度看,人工智能的实质就是知识的自动化,与传统机器控制论思想一脉相承。

“新与旧,在文字上更多感觉是在谈时间变化,其实今天要表现出的,是机器在不断进化。”远景能源首席技术官王晓宇博士说。作为最先给远景带来“机器网络”认知的智能风机,经过十几年发展,逐步实现从智能风机到“超感知”风机的进化。

从最开始推出的部署多个传感器,“软件定义硬件”的智能风机,到如今基于机器进化系统,实现自身行为洞察与机群协同的“超感知风机”,可以说,远景智能风机的发展,验证了托马斯·瑞德关于两次机器进化的理论。

(图片来源:远景大发一分彩集团)