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四大演算法力證“永生之旅”,人工智慧將徹底顛覆人類進化史?

在我看來,到了2029年左右,人類會來到一個臨界點。每過一年,人類的壽命能夠延長一年,這要得益於科學技術到那個時間的發展。


到了2029年左右,人類的壽命將不再是通過出生的日期到活著的時間來進行計算,那時,人類每年所延長的壽命會比已經走完的時間還要長。

——谷歌首席科學家:Ray kurzweil



乍聽到這訊息,你可能心裡覺得這簡直是個無稽之談,但是在谷歌首席科學家:Ray kurzweil發表的報告《How My Predictions Are Faring》中,這位科學家統計出,自己在過去幾十年來的預測準確率高達86%!


言歸正傳,對於人類的自然壽命究竟有多長這一問題,現代科學從不同的角度進行瞭解答,常見的推算方法有以下三種,後面介紹最重要的另一種演算法:


一是生長期測演算法


哺乳動物的最高壽命相當於其生長期的5-7倍。人的生長期為20-25年,因此人的自然壽命應當為100-175歲。

二是性成熟期測演算法


哺乳動物的最高壽命相當於性成熟期的8-10倍,人在13-15歲左右性成熟,自然壽命應為104-150歲。


三是細胞分裂次數與分裂周期測演算法


即哺乳動物壽命是其細胞分裂次數與分裂周期的乘積。人體細胞自胚胎開始分裂50次以上,分裂周期平均為2.4年,人的自然壽命應為120歲左右。


所以說達到永生是否太滑稽了?往下看,會顛覆你的認知。





谷歌首席工程師Ray kurzweil除了擁有非常多的人生成就,和在未來預測領域那令人震顫的準確率之外,他的“永生理論”,還運用多重科學理論作支撐。

納米機器人植入人體,你害怕嗎?


kurzweil表示,到了2020年左右,人類的免疫系統可將由納米機器人(Nanorobot)進行接管,再接著,到了2030年納米機器人可以把病原體,腫瘤等一系列免疫系統錯誤進行修正。



而目前,納米技術已經被許多科學家認為是“人類在未來抗癌事業上的最強大武器”。

人體程式化,活成智慧機器?


kurzweil稱,目前的科技發展,已經實現了一些醫葯領域的驚人成就。比如3D生物器官印表機,可以成功實現組織器官複製等一系列任務。



基於此,kurzweil認為包括人類在內的生物,可以被視為人工智慧軟體來進行對待,即利用“編程理念”來重整人體的“組織編程”,對錯誤“程式”進行修整,比如心血管疾病,癌症等。



不僅如此,kurzweil還表示:


生物技術可以對人體內無用的,陳舊的組織進行遺棄,就像計算機中的“回收站”編程,進一步實現生物體功能的先進與完好,並最終延長生物體的壽命。

疾病、痛苦、失望消失,人類走向終極幸福?


想象一下:不久的將來,一個個微小的納米機器人將住在我們的身體里,血管中,替我們的人體方程式正確運行保駕護航。



這些納米機器人,將通過無創傷的方式,入住我們的身體,對人體內2.3萬個基因進行修正,為人體添加缺少的基因,刪除有問題的,或陳舊的基因。


而這些基因都需要機器學習中的優化演算法,計算出最優值,修正基因,讓基因保持優質化,達到長生的目的。


梯度下降演算法是機器學習中使用非常廣泛的優化算法,梯度就是分別對每個變數進行微分,然後用逗號分割開,梯度是用<>包括起來,說明梯度其實一個向量。

梯度也是微積分中一個很重要的概念



  • 在單變數的函式中,梯度其實就是函式的微分,代表著函式在某個給定點的切線的斜率

  • 在多變數函式中,梯度是一個向量,向量有方向,梯度的方向就指出了函式在給定點的上升最快的方向


這也就說明瞭為什麼我們需要千方百計的求取梯度!我們需要基因最優值,就需要在每一步觀測到此時最陡峭的地方,梯度就恰巧告訴了我們這個方向。


梯度的方向是函式在給定點上升最快的方向,那麼梯度的反方向就是函式在給定點下降最快的方向,這正是我們所需要的。所以我們只要沿著梯度的方向一直走,就能走到區域性的最低點!也就可以找到優化的最優值。



在未來的12年發展中,這項研究實現的過程中少不了程式員、編碼、演算法,越來越值錢的職業非人工智慧程式員莫屬。


中國人工智慧行業正處於一個創新發展時期,對人才的需求也在同步急劇增長


據中商產業研究院大資料顯示,2015年中國的人工智慧市場規模達12億美元,預測將在2020年達到91億美元的規模。


北風網經過十年的研發與沉澱,研發出了不少優質課程,年末最後一次免費試聽活動即將開幕,個性化自定義學習時間,網紅大咖首席講師為你講解梯度下降演算法。


大咖老師簡介——伍老師



親自主導設計過的專案:


易九金融P2P網絡金融平臺、效動力系統(人工智慧)、日本電信NTT DATA STSTEM、日本航空ANA SYSTEM、水上誠信系統、企業監管系統等。


在資料挖掘、機器學習、深度學習、人工智慧等技術領域皆有很深的造詣!精通自然語言處理以及圖形圖像識別。


你不知道該如何入手學習人工智慧時,你會去網站收集各大網站的免費教學視頻,書籍推薦買了許多本,可是剛看完開頭就覺得好難想放棄,既學不會又浪費時間,想自學的人比比皆是,但是真正靠自學成AI高技術人材的寥寥無幾。


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授課主題:

人工智慧監督學習應用——梯度下降演算法


授課內容:

梯度下降的場景假設
梯度下降演算法的必備公式
梯度下降演算法的數學解釋

梯度下降演算法的實體
梯度下降演算法的實現


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聽說人工智慧都進入小學課本了,再不學習,連小學生都不如了。


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