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四大算法力证“永生之旅”,再过12年我们都是人工智能脑?

2018-02-01 00:00 573 查看
“在我看来,到了2029年左右,人类会来到一个临界点。每过一年,人类的寿命能够延长一年,这要得益于科学技术到那个时间的发展。
到了2029年左右,人类的寿命将不再是通过出生的日期到活着的时间来进行计算,那时,人类每年所延长的寿命会比已经走完的时间还要长。——谷歌首席科学家:Ray kurzweil”



乍听到这消息,你可能心里觉得这简直是个无稽之谈,但是在谷歌首席科学家:Ray kurzweil发表的报告《How My Predictions Are Faring》中,这位科学家统计出,自己在过去几十年来的预测准确率高达86%!
言归正传,对于人类的自然寿命究竟有多长这一问题,现代科学从不同的角度进行了解答,常见的推算方法有以下三种,后面介绍最重要的另一种算法:
一是生长期测算法
哺乳动物的最高寿命相当于其生长期的5-7倍。人的生长期为20-25年,因此人的自然寿命应当为100-175岁。 二是性成熟期测算法
哺乳动物的最高寿命相当于性成熟期的8-10倍,人在13-15岁左右性成熟,自然寿命应为104-150岁。
三是细胞分裂次数与分裂周期测算法
即哺乳动物寿命是其细胞分裂次数与分裂周期的乘积。人体细胞自胚胎开始分裂50次以上,分裂周期平均为2.4年,人的自然寿命应为120岁左右。
所以说达到永生是否太滑稽了?往下看,会颠覆你的认知。






谷歌首席工程师Ray kurzweil除了拥有非常多的人生成就,和在未来预测领域那令人震颤的准确率之外,他的“永生理论”,还运用多重科学理论作支撑。纳米机器人植入人体,你害怕吗?
kurzweil表示,到了2020年左右,人类的免疫系统可将由纳米机器人(Nanorobot)进行接管,再接着,到了2030年纳米机器人可以把病原体,肿瘤等一系列免疫系统错误进行修正。



而目前,纳米技术已经被许多科学家认为是“人类在未来抗癌事业上的最强大武器”。人体程序化,活成智能机器?
kurzweil称,目前的科技发展,已经实现了一些医药领域的惊人成就。比如3D生物器官打印机,可以成功实现组织器官复制等一系列任务。



基于此,kurzweil认为包括人类在内的生物,可以被视为人工智能软件来进行对待,即利用“编程理念”来重整人体的“组织编程”,对错误“程序”进行修整,比如心血管疾病,癌症等。



不仅如此,kurzweil还表示:
生物技术可以对人体内无用的,陈旧的组织进行遗弃,就像计算机中的“回收站”编程,进一步实现生物体功能的先进与完好,并最终延长生物体的寿命。[b]疾病、痛苦、失望消失,人类走向终极幸福?

想象一下:不久的将来,一个个微小的纳米机器人将住在我们的身体里,血管中,替我们的人体方程式正确运行保驾护航。



这些纳米机器人,将通过无创伤的方式,入住我们的身体,对人体内2.3万个基因进行修正,为人体添加缺少的基因,删除有问题的,或陈旧的基因。
而这些基因都需要机器学习中的优化算法,计算出最优值,修正基因,让基因保持优质化,达到长生的目的。
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,梯度就是分别对每个变量进行微分,然后用逗号分割开,梯度是用<>包括起来,说明梯度其实一个向量。 梯度也是微积分中一个很重要的概念



在单变量的函数中,梯度其实就是函数的微分,代表着函数在某个给定点的切线的斜率
在多变量函数中,梯度是一个向量,向量有方向,梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向

这也就说明了为什么我们需要千方百计的求取梯度!我们需要基因最优值,就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方,梯度就恰巧告诉了我们这个方向。
梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向,那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向,这正是我们所需要的。所以我们只要沿着梯度的方向一直走,就能走到局部的最低点!也就可以找到优化的最优值。



在未来的12年发展中,这项研究实现的过程中少不了程序员、编码、算法,越来越值钱的职业非人工智能程序员莫属。
对于程序员来说,码农算法之路并不是一帆风顺。对于每一个入行IT业的社会青年来说,谁不是抱着想要成为最高峰的技术大咖或者跃进管理岗的小目标?然而往往更多的人并非互联网吹捧的如此耀眼,仿佛每一个程序员都,身怀绝技,都是社会的弄潮儿,其实普遍都是借此糊口的普通人。
中国人工智能行业正处于一个创新发展时期,对人才的需求也在同步急剧增长。据中商产业研究院大数据显示,2015年中国的人工智能市场规模达12亿美元,预测将在2020年达到91亿美元的规模。
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在数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能等技术领域皆有很深的造诣!精通自然语言处理以及图形图像识别。你不知道该如何入手学习人工智能时,你会去网站收集各大网站的免费教学视频,书籍推荐买了许多本,可是刚看完开头就觉得好难想放弃,既学不会又浪费时间,想自学的人比比皆是,但是真正靠自学成AI高技术人材的寥寥无几。
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