2050 年人工智慧將有多聰明？
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| Klacci 凱樂奇 Kii Assistant 智慧酒店服務系統 |
來源：CAMERALYZE
人工智慧，我相信我們大多數人在過去幾年裡都聽說過這個詞。你是否曾經想知道這一切是從哪裡開始的？它如何在我們的日常生活中，獲得堅實的地位？ 讓我們來看看這個問題的答案。
人工智慧於 1956 年由認知科學家 Marvin Minsky，在達特茅斯學院首次進入我們的生活。第一個系統相當原始，可以猜到，電腦是為了定義訊號之間的數值關聯而建構的。然後在 1962 年至 1973 年期間，這些系統發展了很多，大多數人發現達特茅斯研討會後幾年建立的程式，只是「令人驚訝」，因為電腦正在學習說英語，證明幾何定理，並解決代數單詞問題。當時，很少有人會認為機器以如此「智慧」的方式行事，是可以想像的。專家系統是 20 世紀 80 年代，被世界各地的企業採用的一種人工智慧程式，將知識變成了主流人工智慧研究的核心話題。
在這些年之後，我們的想像力與這項技術融合在一起，我們開始看到由這些人工智慧系統組成的科幻電影和書籍，直到現在。然而，這些系統在過去十年中表現出相當顯著的發展，有一些術語被發明出來。在二十一世紀的前二十年裡，大規模的資料可用性、更實惠、更快速的電腦，以及複雜的機器學習技術，被有效地用於解決整個經濟的眾多問題。
實際上，麥肯錫全球研究所在其著名的研究「大數據：創新、競爭和生產力的新前沿」中預測，美國經濟中幾乎所有領域的平均儲存資料，至少為200TB。如今，我們幾乎每時每刻都從人工智慧中受益，我們可以與從醫療保健到電信、金融服務到能源和航空行業的系統互動。
人工智慧像我們想像的那樣聰明嗎？
那麼，臭名昭彰的人工智慧真的聰明嗎？為了回答這個問題，我們應該從回答以下問題開始：什麼是智慧？智力是獲得和應用知識和技能的能力，定義最短。根據這個定義，如果我們將普通人類智慧與 20 世紀最先進的人工智慧進行比較，說實話，這些系統現在也不太聰明。Jörg Schieb 寫道，這些系統能夠執行一些任務，如對影像進行分類或檢測人臉，如此精確，以至於我真的很喜歡這句話，「人工智慧系統充其量只能模擬我們智力的一部分。」 人工智慧系統能夠學習、模式辨識和決策。
然而，這是智慧嗎？根據字典，智慧是理性、抽象思維的能力，以及將該概念轉化為行動的能力。創新和提供創意服務的能力，正是由於這個因素。此外，我們的感受。但這就是人工智慧系統不足的地方。他們無法思考，這使他們無法採取有益的行動。但系統可以感知模式和關係，區分差異，學習規則並應用它們（也許已經比人類更好了）。
因此，總結一下這件事，人工智慧並不像我們想像的那樣聰明，然而，他們在我們要求他們完成的具體任務方面做得很好。我相信這目前已經足夠了，因為技術正在不斷發展。
Al 能為你或你的生意做什麼？
因此，我們已經討論了人工智慧及其智慧水準。現在讓我們來回答，人工智慧能為你和你的業務提供什麼的問題。正如我上面提到的，人工智慧可以用於每個行業。從廣義上講，人工智慧可以支援三個重要的業務需求；自動化業務流程，透過資料分析獲得洞察力，以及與客戶和員工互動。
如果我們回到幾年前，這些系統對 Daily 使用者，或小型企業來說不容易訪問，它們很昂貴，需要相當複雜的硬體系統。然而，在過去的幾年裡，像 Cameralyze 這樣的公司為這樣的最低工資，帶來了這些迷人的技術。Cameralyze 的解決方案可以提供很多東西；人臉辨識、臉部情感辨識、人為檢測、條碼閱讀器和內容調節。這些解決方案使你能夠分析你的客戶及其旅程，這為改善企業最寶貴的資產；他們的客戶的旅程提供了有效的方法。
- 你可以同時將你的影像、圖片、閉路電視錄影和即時串流資料，轉換為可操作的見解，從而透過無程式視覺化智慧平台自動處理資料，從而節省時間和效率。由於它沒有程式，並且可與所有視覺系統整合，因此該系統節省了大量學習費用和硬體投資。因此，易於應用的系統以如此低的投資水準，來提高你的業務品質。你可以在幾秒鐘內註冊，只需單擊此處即可免費試用演示版本。
機器學習和電腦視覺
電腦視覺是機器學習的一個子集，它使電腦能夠基於影像和數位影像獲得高水準的理解。使用電腦來理解數位照片和電影的過程被稱為電腦視覺。它目的在實現人類視力可以執行的操作自動化。為了產生資訊，這涉及到收集、處理、分析和理解數位影像，以及從實際世界中提取資料的技術。它還具有子域，包括物件辨識、影像追蹤和運動估計，使其對導航、物件建模和其他領域非常有用。似乎我們會經常聽到和使用這些技術，這些技術在我們的未來生活中相互餵養。
未來是什麼？
那麼未來會怎樣？人工智慧語言似乎是在不久的將來的下一個大事。實際上，它已經開始了。我不記得我上次給一家企業打電話，和一個真人交談是什麼時候了。現在連機器都在叫我！想像一下，對兩位講不同語言的人之間的對話進行即時翻譯，或與專家系統進行非正式對話。在隨後的二十年裡，我們還可以預計無人駕駛車輛的推出（這是保守的）。長期的全球智慧，或每項任務中比人類更具有認知能力的機器，是理想的結果。
透過觀察我們技術的指數級成長，我們將看看這個想法能否實現。我相信我們將在不到 50 年的時間裡打破所有這些障礙，但它肯定會帶來一些關於這些系統判斷的道德問題。但積極思考，即使是現在，從一點到廣泛的視角，憑藉其很小的潛力，這些技術正在使我們的生活越來越輕鬆。因此，我肯定可以說，我很興奮地看到即將到來。
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