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“誰是Bram Stoker?”這三個(gè)詞證明了人工智能的驚人潛力。這是2011年Jeopardy特別值得紀(jì)念的最后一個(gè)問題的答案 !。這三個(gè)競爭對(duì)手是前冠軍布拉德·魯特和肯·詹寧斯,以及由IBM開發(fā)的超級(jí)計(jì)算機(jī)沃森。通過正確回答最終問題,沃森成為第一臺(tái)在著名智力競賽節(jié)目中擊敗人類的計(jì)算機(jī)。
“在某種程度上,沃森贏得了 危險(xiǎn)! 對(duì)人們來說似乎不公平,“Jeehwan Kim說,他是班級(jí)'47職業(yè)發(fā)展教授,也是麻省理工學(xué)院機(jī)械工程和材料科學(xué)與工程系的一名教員。“當(dāng)時(shí),Watson連接到一個(gè)房間大小的超級(jí)計(jì)算機(jī),而人腦只有幾磅。但復(fù)制人類大腦學(xué)習(xí)能力的能力非常困難。“
Kim專注于機(jī)器學(xué)習(xí),它依靠算法教授計(jì)算機(jī)如何像人腦一樣學(xué)習(xí)。“機(jī)器學(xué)習(xí)是認(rèn)知計(jì)算,”他解釋道。“你的計(jì)算機(jī)在沒有告訴計(jì)算機(jī)它正在看什么的情況下識(shí)別出來的東西。”
機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)踐中人工智能的一個(gè)例子。雖然“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個(gè)短語經(jīng)常讓人聯(lián)想到像“西部世界”或“太空堡壘卡拉狄加”這樣的節(jié)目中的科幻小說,但智能系統(tǒng)和設(shè)備已經(jīng)在我們?nèi)粘I畹慕Y(jié)構(gòu)中普及。計(jì)算機(jī)和手機(jī)使用面部識(shí)別來解鎖。系統(tǒng)感知并調(diào)節(jié)我們家中的溫度。設(shè)備可以按需回答問題或播放我們喜愛的音樂。幾乎每家大型汽車公司都參與了開發(fā)安全自動(dòng)駕駛汽車的競賽。
要使這些產(chǎn)品中的任何一個(gè)工作,軟件和硬件都必須完美同步。攝像機(jī),觸覺傳感器,雷達(dá)和光檢測都需要正常運(yùn)行才能將信息反饋給計(jì)算機(jī)。需要設(shè)計(jì)算法,以便這些機(jī)器可以處理這些感知數(shù)據(jù)并根據(jù)最高的成功概率做出決策。
Kim和麻省理工學(xué)院機(jī)械工程系的大部分教師正在創(chuàng)建與硬件連接以創(chuàng)建智能設(shè)備的新軟件。這些研究人員正致力于改善日常生活并使人類更安全,更高效,更有信息的項(xiàng)目,而不是建立在流行文化中浪漫化的有感知機(jī)器人。
Jeehwan Kim拿起一張紙。如果他和他的團(tuán)隊(duì)成功,有一天,像IBM的Watson這樣的超級(jí)計(jì)算機(jī)的能力將縮小到一張紙的大小。“我們正試圖在信紙尺寸上建立一個(gè)真實(shí)的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),”Kim解釋說。
迄今為止,大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于軟件的,并且使用稱為馮諾依曼計(jì)算方法的傳統(tǒng)方法制造。然而Kim一直在使用神經(jīng)形態(tài)計(jì)算方法。
“神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)意味著便攜式AI,”金說。“因此,你在一個(gè)小規(guī)模的晶圓上構(gòu)建人工神經(jīng)元和突觸。”結(jié)果就是所謂的“芯片上的腦”。
Kim的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不像二進(jìn)制信令計(jì)算信息,而是像模擬設(shè)備一樣處理信息。信號(hào)就像人工神經(jīng)元一樣,在數(shù)千個(gè)陣列上移動(dòng)到特定的交叉點(diǎn),其功能類似于突觸。連接了數(shù)千個(gè)陣列,可以同時(shí)處理大量信息。便攜式設(shè)備第一次可以模仿大腦的處理能力。
“這種方法的關(guān)鍵是你真的需要很好地控制人工神經(jīng)突觸。當(dāng)你談?wù)摮汕先f的交叉點(diǎn)時(shí),這就帶來了挑戰(zhàn),“金說。
根據(jù)Kim的說法,迄今為止用于制造這些人工神經(jīng)突觸的設(shè)計(jì)和材料并不理想。神經(jīng)形態(tài)芯片中使用的非晶材料使得一旦施加電壓就難以控制離子。
在 今年早些時(shí)候發(fā)表的一篇 Nature Materials研究中,Kim發(fā)現(xiàn),當(dāng)他的團(tuán)隊(duì)用硅鍺制作芯片時(shí),他們能夠控制流出突觸的電流,并將變異性降低到1%。通過控制突觸對(duì)刺激的反應(yīng),是時(shí)候?qū)⑺鼈兊男酒糜跍y試了。
“我們設(shè)想,如果我們用材料構(gòu)建實(shí)際的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),我們實(shí)際上可以進(jìn)行手寫識(shí)別,”Kim說。在他們新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)模擬中,他們提供了數(shù)千個(gè)手寫樣本。他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確識(shí)別95%的樣本。
“如果你有一個(gè)相機(jī)和手寫數(shù)據(jù)集的算法連接到我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),你就可以實(shí)現(xiàn)手寫識(shí)別,”Kim解釋說。
雖然構(gòu)建用于手寫識(shí)別的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是Kim團(tuán)隊(duì)的下一步,但這項(xiàng)新技術(shù)的潛力超越了手寫識(shí)別。“將超級(jí)計(jì)算機(jī)的功率縮小到便攜式尺寸可能會(huì)徹底改變我們使用的產(chǎn)品,”Kim說。“潛力是無限的 - 我們可以將這項(xiàng)技術(shù)整合到我們的手機(jī),電腦和機(jī)器人中,使它們變得更加智能化。”
雖然Kim正致力于使我們的便攜式產(chǎn)品更加智能化,但Sanjay Sarma教授和研究科學(xué)家Josh Siegel希望將智能設(shè)備集成到我們擁有的最大產(chǎn)品中:我們的家園。
一天晚上,當(dāng)他的一個(gè)斷路器繼續(xù)熄火時(shí),薩瑪正在他的家中。這種斷路器 - 被稱為電弧故障斷路器(AFCI) - 設(shè)計(jì)用于在檢測到電弧時(shí)切斷電源以防止火災(zāi)。雖然AFCI在防止火災(zāi)方面表現(xiàn)出色,但在Sarma的案例中似乎沒有問題。“沒有明顯的理由讓它繼續(xù)下去,”Sarma回憶道。“令人難以置信的分心。”
AFCI以這種“滋擾旅行”而臭名昭著,這種旅行不必要地?cái)嚅_安全物體的連接。Sarma還擔(dān)任麻省理工學(xué)院開放式學(xué)習(xí)的副總裁,他將挫敗感轉(zhuǎn)化為機(jī)遇。如果他能夠?qū)FCI與智能技術(shù)相結(jié)合并將其連接到“物聯(lián)網(wǎng)”,他可以教斷路器了解產(chǎn)品何時(shí)安全或產(chǎn)品實(shí)際存在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。
“把它想象成病毒掃描程序,”西格爾解釋說。“病毒掃描程序連接到一個(gè)系統(tǒng),隨著時(shí)間的推移用新的病毒定義更新它們。”如果Sarma和Siegel可以將類似的技術(shù)嵌入到AFCI中,斷路器可以準(zhǔn)確地檢測出插入的產(chǎn)品并隨著時(shí)間的推移學(xué)習(xí)新的對(duì)象定義。
例如,如果將新的真空吸塵器插入斷路器并且電源無故斷電,智能AFCI可以了解它是安全的并將其添加到已知安全物體列表中。AFCI借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)這些定義。但是,與Jeewhan Kim的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同,這個(gè)網(wǎng)絡(luò)是基于軟件的。
通過在電弧放電模擬期間收集數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后編寫算法以幫助網(wǎng)絡(luò)評(píng)估其環(huán)境,識(shí)別模式,并基于實(shí)現(xiàn)期望結(jié)果的概率做出決策。在35美元的微型計(jì)算機(jī)和聲卡的幫助下,該團(tuán)隊(duì)可以將這項(xiàng)技術(shù)廉價(jià)地集成到斷路器中。
隨著智能AFCI了解它遇到的設(shè)備,它可以使用物聯(lián)網(wǎng)同時(shí)將其知識(shí)和定義分發(fā)到其他所有家庭。
“物聯(lián)網(wǎng)也可以被稱為'事物智慧',”薩瑪說。“在云的幫助下,智能的本地技術(shù)可以使我們的環(huán)境具有適應(yīng)性,并使用戶體驗(yàn)無縫。”
斷路器只是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于使家庭更智能的眾多方式之一。這種技術(shù)可以控制房屋的溫度,檢測何時(shí)出現(xiàn)異常情況,例如入侵或爆裂管道,并運(yùn)行診斷程序以查看何時(shí)需要維修。
“我們正在開發(fā)用于監(jiān)控自學(xué)習(xí)機(jī)械系統(tǒng)的軟件,”Siegel解釋道。“你沒有教導(dǎo)這些設(shè)備的所有規(guī)則,你教他們?nèi)绾螌W(xué)習(xí)規(guī)則。”
人工智能不僅可以幫助改善用戶與產(chǎn)品,設(shè)備和環(huán)境的交互方式。它還可以通過優(yōu)化制造和設(shè)計(jì)過程來提高制造物體的效率。
“自動(dòng)化的增長以及包括3D打印,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)的互補(bǔ)技術(shù)促使我們從長遠(yuǎn)來看,重新思考我們?nèi)绾卧O(shè)計(jì)工廠和供應(yīng)鏈,”副教授A. John Hart說。
Hart在三維打印領(lǐng)域進(jìn)行了廣泛的研究,認(rèn)為人工智能是提高制造質(zhì)量保證的一種方式。配備高性能傳感器的三維打印機(jī)能夠動(dòng)態(tài)分析數(shù)據(jù),這將有助于加速大規(guī)模生產(chǎn)的3D打印。
“擁有3D打印機(jī),學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建缺陷較少的零件,并在制造零件時(shí)檢查零件將是一件非常重要的事情 - 特別是當(dāng)您制造的產(chǎn)品具有關(guān)鍵屬性,如醫(yī)療設(shè)備或飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)零件時(shí), “哈特解釋道。
設(shè)計(jì)這些部件結(jié)構(gòu)的過程也可以從智能軟件中受益。Maria Yang副教授一直在研究設(shè)計(jì)師如何使用自動(dòng)化工具進(jìn)行更高效的設(shè)計(jì)。“我們稱之為混合智能設(shè)計(jì),”楊說。“目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)智能工具和人類設(shè)計(jì)師之間的有效協(xié)作。”
在最近的一項(xiàng)研究中,楊和研究生Edward Burnell測試了一種具有不同自動(dòng)化水平的設(shè)計(jì)工具。參與者使用該軟件為停車標(biāo)志或橋梁的2-D桁架挑選節(jié)點(diǎn)。然后,該工具將自動(dòng)提供基于智能算法的優(yōu)化解決方案,用于連接節(jié)點(diǎn)的位置和每個(gè)部件的寬度。
“我們正在努力設(shè)計(jì)出符合設(shè)計(jì)師思考方式的智能算法,”Burnell說。
如果麻省理工學(xué)院校園里有什么東西與科幻小說的未來派機(jī)器人最相似,那就是Sangbae Kim教授的機(jī)器人獵豹。這種四足動(dòng)物使用LIDAR技術(shù)感知周圍環(huán)境,并根據(jù)這些信息進(jìn)行移動(dòng)。就像它的名字一樣,它可以在障礙物上奔跑跳躍。
Kim主要關(guān)注導(dǎo)航。“我們正在構(gòu)建一個(gè)專門為機(jī)器人動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)而設(shè)計(jì)的獨(dú)特系統(tǒng),”Kim解釋說。“我相信它將重塑世界上的互動(dòng)機(jī)器人。你可以想到各種應(yīng)用 - 醫(yī)療,醫(yī)療保健,工廠。“
Kim看到了最終將他的研究與他的同事Jeewhan Kim正在研究的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來的機(jī)會(huì)。“如果你想讓獵豹認(rèn)出人,聲音或手勢,你需要大量的學(xué)習(xí)和處理,”他說。“Jeewhan的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件有朝一日可能會(huì)成功。”
將便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大功能與能夠巧妙地導(dǎo)航其周圍環(huán)境的機(jī)器人相結(jié)合,可以為人類和人工智能交互開辟新的可能性世界。這只是機(jī)械工程研究人員如何通過合作將AI研究提升到新水平的一個(gè)例子。
雖然我們距離智能機(jī)器人的交互還有幾十年的距離,但人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)進(jìn)入了我們的日常工作。無論是使用面部和手寫識(shí)別來保護(hù)我們的信息,利用物聯(lián)網(wǎng)來保證我們的家庭安全,還是幫助工程師更有效地構(gòu)建和設(shè)計(jì),AI技術(shù)的好處是無處不在的。
被機(jī)器人超越的世界的科幻幻想遠(yuǎn)非事實(shí)。“有這種浪漫的想法,一切都將是自動(dòng)的,”Maria Yang補(bǔ)充道。“但我認(rèn)為現(xiàn)實(shí)是你將擁有能夠與人合作的工具,并幫助他們的日常生活變得更輕松。”
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