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2019年 AI離我們的生活還有多遠?

2019-01-25 17:25
張康康
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近日,ins上的一位模特紅了。粉色的蘑菇頭搭配著時尚的穿著,以日本街道為背景的照片都有著一種渾然天成的日系潮流感。但當你仔細讀過個人簡介才會驚呼,這位名為imma的模特并不是一位真實的人類,而是一名虛擬模特。智能化作為未來的趨勢,誕生了imma這樣的AI虛擬模特,也讓我們看到了人工智能已經(jīng)離我們越來越近。

如同電的誕生一樣,AI技術正在改變每個行業(yè),智能設備、IOT、人工智能、云計算,越來越多新技術的興起使行業(yè)效率得到有效提升,加速了行業(yè)轉型發(fā)展。從16年開始,我們的生活刮起了一股人工智能的風潮,一部分企業(yè)開始涉足人工智能領域,短短數(shù)年,國內誕生了諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技Video++、依圖科技等優(yōu)秀的初創(chuàng)AI企業(yè)。AI已經(jīng)給谷歌、百度、微軟和Facebook等領先的科技公司中創(chuàng)造了巨大的價值。那么AI離我們究竟還有多遠?

什么是人工智能?

其實從廣義上說,人工智能的應用已經(jīng)非常廣泛,各大新聞客戶端會根據(jù)你的閱讀興趣推送相關新聞、電商平臺也會根據(jù)你的購買習慣推送相關商品,這些都可以稱為人工智能。從云計算到大數(shù)據(jù),人工智能已經(jīng)具備了相對堅實的基礎。其中,大數(shù)據(jù)稱得上是人工智能賴以開展的生產(chǎn)資料,而云計算則是人工智能發(fā)展的生產(chǎn)工具。不過,從當下人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀看,大部分的人工智能還停留在大數(shù)據(jù)分析階段,距離真正的人工智能還有一定的距離。

人工智能正在告別新一輪概念炒作

如果說60年前人工智能概念的提出,多少有些科幻成分。那么,今天人工智能概念的再次出現(xiàn)卻帶有強烈的現(xiàn)實意義。從AlphaGo在圍棋領域戰(zhàn)勝人類選手后,人工智能又開啟了新一輪的發(fā)展熱潮。與以往人工智能憑借強大的算法戰(zhàn)勝人類不同,在圍棋領域,人工智能展現(xiàn)出了機器學習的能力。

我們一直夢想著有一個通用的模型,可以建模整個世界,使各種各樣的問題都能夠迎刃而解,這便是通用人工智能的最終目標。但事實上,我們現(xiàn)在所研究的人工智能,都是針對某一特定問題的算法或模型,比如圖像的分類,目標的檢測,視頻的理解等等。在特定的問題上,深度學習給我們帶來了驚人的表現(xiàn),但是一旦離開特定的領域,算法與模型的性能會大幅度下降。

從我們的目標來看,通用人工智能意味著如何來提高神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力。所謂泛化能力,指機器學習算法對于新的樣本的適應能力,即對于未知的數(shù)據(jù)也可以得到很好的結果。比如遷移學習中的一個例子:我們使用歐洲人的面部表情圖片來訓練一個模型,然后用來識別其他歐洲人的面部表情,識別結果通常可以不錯,但是用來識別亞洲人的表情,結果會一落千丈,遠遠達不到預期,即此時模型的泛化能力很差。

人工智能的下一個突破點:應用場景

無論是圍棋、象棋還是德州,人工智能在這類棋牌游戲中能否戰(zhàn)勝人類,已經(jīng)基本沒有懸念。但如果人工智能只能做到這些,這一新興技術的魅力也會大打折扣。

如今,人們對這類人機大戰(zhàn)開始變得漠不關心,開始期望在幾乎所有的工作和生活場景中應用這一新技術,就如同當年計算機、互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之初一樣。彼時,計算機的應用讓人們進入無紙化的信息時代,而互聯(lián)網(wǎng)的應用則讓人們得以打破信息傳輸?shù)倪吔纾嬲屖澜缱兊酶踊ヂ?lián)互通。

從目前的態(tài)勢看,人工智能所帶來的革命性將遠超計算機和互聯(lián)網(wǎng),因為它要做的是要代替,或者說部分代替人類的思考,F(xiàn)在,我們發(fā)現(xiàn)人工智能的應用還可以推廣到更多的場景中,比如金融、醫(yī)療、交通、文娛等眾多行業(yè)。人工智能帶給人們的,不僅是通過數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)的規(guī)律和幫助人們進行決策,更多的是規(guī)避人類被情緒、感情等因素的干擾,幫助人們做出更加合理的決策。

不過,相比較人工智能技術的演進,當下人工智能最重要的任務是如何普及到更多的應用場景中,并真正在這些場景中為人們所應用。人工智能不斷獲取新的數(shù)據(jù)、進行持續(xù)且深度的學習,才是發(fā)展的關鍵。而從目前市場應用的角度看,人工智能還只是在一些特殊的領域和特殊的地方應用而已,并沒有普及,也很難真正發(fā)揮其作用。從實驗室到普及全社會,人工智能顯然還有一個相當長的路要走。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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