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您认为当今人工智能研究在现实世界应用中最重要的进展/突破是什么？（包括但不限于：机器学习、统计数据处理以及从人工智能衍生出来的其他学科）。

请备用/不想要：关于 AI 冬天/失望的漫谈；

想要：链接和指向具体现实世界应用程序的指针。

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我认为最重要的突破是现实世界的消费者应用程序今天实际上经常使用人工智能。它已经变得普遍，不再像十年前那样仅仅是对学术研究和特殊应用的好奇。一些例子：

  • 语音和文本识别（例如 iPhone）。
  • 数码相机中的人脸识别。
  • 搜索引擎。
  • 电子邮件垃圾邮件过滤。
  • 汽车的自动变速箱。
  • 游戏。
  • 等等

它就在我们身边！:-)

于 2009-02-07T08:47:28.780 回答
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我会将像 DARPA 挑战中的那些自主机器人添加到列表中。开车穿过沙漠或农村地区、识别地形、避开障碍物、寻找路径等绝对是棘手的 AI 问题。

于 2009-02-07T09:56:23.913 回答
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根据@mad-j game bots AI 已经走了很长一段路：链接到机器人变得聪明

替代文字 http://www.spectrum.ieee.org/images/dec08/images/bot01.jpg

于 2009-02-07T09:10:55.097 回答
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实际上，人工智能研究正在复兴，并且在过去 5-8 年左右一直如此。

当神经网络在 70 年代和 80 年代风靡一时时，它们在解决简单任务方面表现出巨大的潜力，以至于人们对整个 AI 领域寄予厚望。然后，当事实证明从非常简单的任务转移到语言习得等现实世界的问题变得非常困难时，很多人变得幻想破灭。直到最近，就是这样。

我不是最好的人选——我不是人工智能专家——但我相信一些最有前途的领域是：

  1. 语义搜索和数据挖掘（包括文本分类）
  2. 统计机器翻译
  3. “真正的情报”HTM（阅读Jeff Hawkins的《论情报》 ）
  4. 相关性/推荐引擎（本质上是数据挖掘和网络分析的混合体）
  5. 视觉对象识别
于 2009-02-07T10:24:40.003 回答
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我认为真正/强大的人工智能已经迷失了方向，几十年来，口语/理解计算机将在“未来 5 年内”可用。然后我们最终得到了一个什么都不懂的Dragon（没有连接），它是一个聪明的麦克风，而且我已经有一段时间没有听说过关于 AI 的任何事情了——它不再是主流，因为它太难了。我认为有一件事已经毫无疑问地被证明是真正的人工智能，就像在思考机器中，通过人工智能的图灵测试——仍然（非常）很长的路要走。不要误会我的意思，有很多很好的研究正在进行，但我们必须等待 200 到 500 年才能得到结果。

我的直觉是，它们将是来自大规模并行系统的一些有趣的东西，尤其是那些用非常简单的节点构建的系统。如果我不得不指出一个单一的人工智能突破，我会关注纳米技术领域的衍生产品，变得非常小，看看大脑中的细胞在做什么——它是科幻小说，但我们会破解的有一天。

于 2009-02-07T09:03:49.167 回答