第798章 图灵测试

    第798章图灵测试

    听到这里，原本神色平静的大BOSS们，脸上终于露出了郑重。

    能坐在这里的都是聪明人。

    他们都能从徐良的话里听出大数据应用的真实性。

    “不过，大数据和云计算只是基础，真正带来行业变革的是人工智能。

    我相信很多人都听过‘图灵测试’。

    让一台机器和一个人坐在幕后，让一个裁判同时与幕后的人和机器进行交流，如果这个裁判无法判断自己交流的对象是人还是机器。

    这就说明这台机器有了和人同等的智能。

    这便是大名鼎鼎的‘图灵测试’的全部内容。

    计算机科学家们认为，如果计算机实现了五件事，就可以认为它拥有图灵所说的那种智能。

    第一，语音识别。

    第二，机器翻译。

    第三，文本的自动摘要或者写作。

    第四，战胜人类的国际象棋冠军。

    第五，自动回答问题。

    对于怎么实现这五件事，学术界分为传统人工智能的方法和现代其它的方法。

    那么传统的人工智能方法是什么呢？

    简单讲，就是先了解人类是如何产生智能的，然后让计算机按照人的思路去做。

    这种方法又称为‘鸟飞派’。

    就像人类观察鸟的飞行，发明了飞机。

    观察鱼的游行发明了潜艇一样。

    通过模拟进而发明。

    但后来经过多年研究证明，这种方法非常不现实。

    因为机器始终是机器，永远不可能像人那样思考。

    科学家们不得不另辟蹊径。

    到了20世纪70年代，大家开始尝试机器智能的另一条发展路径。

    即，用数据驱动和超级计算的方法，来实现人工智能。

    这种方法又称为机器学习或者知识发现，也就是我们之前说的现代的人工智能发展方式。

    最早在这方面做出成果的是1972年美国康奈尔大学的教授——弗雷德·贾里尼克。

    他不是人工智能专家，他是一位卓越的通信专家。

    他认为人的大脑是一个信息源，从思考到找到合适的语句，再通过发音说出来，是一個编码的过程。

    经过媒介（声道、空气等）传播到听众的耳朵里，是经过了一个长长的信道的信息传播问题。

    最后听话人把它听懂，是一个解码的过程。

    也就是说，他认为人工智能的语音识别，是一个典型的通信问题。

    可以用解决通信问题的方法来解决。

    为此贾里尼克用了两个数学模型，即马尔科夫模型，分别描述信息源和信道。

    找到了数学模型后，下一步就是用统计的方法‘训练出’模型的参数，这在今天来讲就是机器学习。

    通过这种方法，人工智能的语音识别率从过去的70%左右，提高到了90%。

    同时语音识别的规模，从几百词上升到了两万多词，堪称革命性的发展。

    最重要的是贾里尼克（本章未完，请翻页）

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