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人工智能的過去、現在和未來

來源:點滴 

在回答人工智能達到了什么程度這個問題之前,需先了解人工智能的概念是什么?

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指計算機像人一樣擁有智能能力,是一個融合計算機科學、統計學、腦神經學和社會科學的前沿綜合學科,可以代替人類實現識別、認知,分析和決策等多種功能。如當你說一句話時,機器能夠識別成文字,并理解你話的意思,進行分析和對話等。


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另外,了解一下AI的發展歷史,有哪些關鍵里程碑?


AI 在五六十年代時正式提出,90 年代,國際象棋冠軍卡斯帕羅夫與"深藍" 計算機決戰,"深藍"獲勝,這是人工智能發展的一個重要里程碑。而 2016 年,Google 的 AlphaGo 贏了韓國棋手李世石,再度引發 AI 熱潮。今年,騰訊推出圍棋軟件"絕藝"大放異彩,這些都代表了特定時期 AI 發展的技術水平。


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AI 不斷爆發熱潮,是與基礎設施的進步和科技的更新分不開的,從 70 年代 personal 計算機的興起到 2010 年 GPU、異構計算等硬件設施的發展,都為人工智能復興奠定了基礎。


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同時,互聯網及移動互聯網的發展也帶來了一系列數據能力,使人工智能能力得以提高。而且,運算能力也從傳統的以 CPU 為主導到以 GPU 為主導,這對 AI 有很大變革。算法技術的更新助力于人工智能的興起,最早期的算法一般是傳統的統計算法,如 80 年代的神經網絡,90 年代的淺層,2000 年左右的 SBM、Boosting、convex 的 methods 等等。隨著數據量增大,計算能力變強,深度學習的影響也越來越大。2011 年之后,深度學習的興起,帶動了現今人工智能發展的高潮。

其次,AI 有哪些研究領域和分支?

人工智能研究的領域主要有五層,最底層是基礎設施建設,包含數據和計算能力兩部分,數據越大,人工智能的能力越強。往上一層為算法,如卷積神經網絡、LSTM 序列學習、Q-Learning、深度學習等算法,都是機器學習的算法。第三層為重要的技術方向和問題,如計算機視覺,語音工程,自然語言處理等。還有另外的一些類似決策系統,像 reinforcement learning(編輯注:增強學習),或像一些大數據分析的統計系統,這些都能在機器學習算法上產生。第四層為具體的技術,如圖像識別、語音識別、機器翻譯等等。最頂端為行業的解決方案,如人工智能在金融、醫療、互聯網、交通和游戲等上的應用,這是我們所關心它能帶來的價值。


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值得一提的是機器學習同深度學習之間還是有所區別的,機器學習是指計算機的算法能夠像人一樣,從數據中找到信息,從而學習一些規律。雖然深度學習是機器學習的一種,但深度學習是利用深度的神經網絡,將模型處理得更為復雜,從而使模型對數據的理解更加深入。

機器學習有三類,第一類是無監督學習,指的是從信息出發自動尋找規律,并將其分成各種類別,有時也稱"聚類問題"。第二類是監督學習,監督學習指的是給歷史一個標簽,運用模型預測結果。如有一個水果,我們根據水果的形狀和顏色去判斷到底是香蕉還是蘋果,這就是一個監督學習的例子。最后一類為強化學習,是指可以用來支持人們去做決策和規劃的一個學習方式,它是對人的一些動作、行為產生獎勵的回饋機制,通過這個回饋機制促進學習,這與人類的學習相似,所以強化學習是目前研究的重要方向之一。


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再則,AI 有哪些應用場景?


人工智能的應用場景主要有以下幾個方面:

在計算機視覺上,2000 年左右,人們開始用機器學習,用人工特征來做比較好的計算機視覺系統。如車牌識別、安防、人臉等技術。而深度學習則逐漸運用機器代替人工來學習特征,擴大了其應用場景,如無人車、電商等領域。


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在語音技術上,2010 年后,深度學習的廣泛應用使語音識別的準確率大幅提升,像 Siri、Voice Search 和 Echo 等,可以實現不同語言間的交流,從語音中說一段話,隨之將其翻譯為另一種文字;再如智能助手,你可以對手機說一段話,它能幫助你完成一些任務。與圖像相比,自然語言更難、更復雜,不僅需要認知,還需要理解。


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在自然語言處理上,目前一個比較重大的突破是機器翻譯,這大大提高了原來的機器翻譯水平,舉個例子,Google 的 Translation 系統,是人工智能的一個標桿性的事件。2010 年左右, IBM 的"Watson"系統在一檔綜藝節目上,和人類冠軍進行自然語言的問答并獲勝,代表了計算機能力的顯著提高。


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在決策系統上,決策系統的發展是隨著棋類問題的解決而不斷提升,從 80 年代西洋跳棋開始,到 90 年代的國際象棋對弈,機器的勝利都標志了科技的進步,決策系統可以在自動化、量化投資等系統上廣泛應用。


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在大數據應用上,可以通過你之前看到的文章,理解你所喜歡的內容而進行更精準的推薦;分析各個股票的行情,進行量化交易;分析所有的像客戶的一些喜好而進行精準的營銷等。機器通過一系列的數據進行判別,找出最適合的一些策略而反饋給我們。


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最后,說一下AI 的未來是怎么樣?也就是人工智能達到什么程度?

在計算機視覺上,未來的人工智能應更加注重效果的優化,加強計算機視覺在不同場景、問題上的應用。

在語音場景下,當前的語音識別雖然在特定的場景(安靜的環境)下,已經能夠得到和人類相似的水平。但在噪音情景下仍有挑戰,如原場識別、口語、方言等長尾內容。未來需增強計算能力、提高數據量和提升算法等來解決這個問題。

在自然語言處理中,機器的優勢在于擁有更多的記憶能力,但卻欠缺語意理解能力,包括對口語不規范的用語識別和認知等。人說話時,是與物理事件學相聯系的,比如一個人說電腦,人知道這個電腦意味著什么,或者它是能夠干些什么,而在自然語言里,它僅僅將"電腦"作為一個孤立的詞,不會去產生類似的聯想,自然語言的聯想只是通過在文本上和其他所共現的一些詞的聯想, 并不是物理事件里的聯想。所以如果要真的解決自然語言的問題,將來需要去建立從文本到物理事件的一個映射,但目前仍沒有很好的解決方法。因此,這是未來著重考慮的一個研究方向。

當下的決策規劃系統存在兩個問題,第一是不通用,即學習知識的不可遷移性,如用一個方法學了下圍棋,不能直接將該方法轉移到下象棋中,第二是大量模擬數據。所以它有兩個目標,一個是算法的提升,如何解決數據稀少或怎么自動能夠產生模擬數據的問題,另一個是自適應能力,當數據產生變化的時候,它能夠去適應變化,而不是能力有所下降。所有一系列這些問題,都是下一個五或十年我們希望很快解決的。


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未來,我們需要去探討:

(1)創造力,對于創造力目前有一定的方法慢慢研究,從而使機器開始具有人的一些創造力。但它的通用性受限,特別是對物理事件的理解,只有把這些問題解決了,才有可能造出像人一樣的機器人,成為人的意義上的智能。

(2)學科交叉融合,未來需要探索更多的算法和交叉科學上等等的一些融合。所以人工智能在下一個階段既有非常廣闊的應用前景,也有很多挑戰。


近日,有消息稱全球最古怪的酒店(Henn na Hotel)就要進軍上海了!為什么說是全球最古怪的酒店,因為這家酒店跟傳統酒店不同的是,從前臺到服務員,就連打掃衛生的都是機器人!



  前臺沒有人工服務員,而是由恐龍機器人美女機器人所替代!




  整個入住過程中,完全由機器人和你交流!



  辦理完入住手續后,行李搬運機器人會把你的行李搬至你的房間,無需你親自動手!



  而入住的房間也采用的是人臉識別技術,只需要掃一下臉,門就自動打開!


  同樣,在房間里也有一個智能機器人,你也無需跟傳統酒店一樣,打電話去前臺,叫服務員定點叫醒你!



  就連酒店退房后,需要外出辦點事情,不方便帶行李,這里也有寄存機器人幫你暫時寄存行李!


你所能想到任何工種,都有對應的機器人所完成!有收垃圾的、修剪花草樹木的、調酒的、就連做中式炒飯的都有!并且這些機器人精通各國語言!


  據古怪酒店方面透露,因為節約了大量人工,其運營成本僅為同等規模酒店的三分之一到四分之一,投資回報率高達20%。這種無人酒店比起傳統酒店來說,運營時間越長,優勢越大!



  傳統酒店無疑面臨著巨大沖擊,未來的生存空間將變得越來越小,甚至無利可圖!隨著人工智能的加速發展,無人酒店的成本還將降低。


  這種全機器人服務的無人酒店,早在兩年前就在日本市場推出!其住宿率平均高達90%。這家酒店的成功勢必也會帶動全世界效仿。美國、歐洲、中國、等等世界各大人工智能技術企業,都在布局無人酒店。


  未來三到五年,你將看到這樣的無人酒店,遍地開花!不僅僅是無人酒店,實體店、百貨店、超市或將面臨著一場前所未有的大沖擊!未來的生存空間將變得越來越小,甚至無利可圖!

  國家正在抓緊推進《國家新一代人工智能發展規劃》實施工作,啟動人工智能重大項目實施相關準備工作。

  將推動國家人工智能開源開放創新平臺建設,初步考慮將依托百度、阿里、騰訊、科大訊飛在自動駕駛、城市大腦、醫療影像、智能語音等技術方向試點建設國家人工智能開源開放創新平臺等。

  聯系其前段時間,國家下發的那份文件的那句話:要舉全國之力,在2030年一定要搶占人工智能全球制高點!

  為了抓住歷史機遇,為了搶占先機,為了實現第四次工業革命的彎道超車,中國也是拼了!

  人工智能有多重要?

  有一句話概括得很到位:誰能引領人工智能,誰就掌控了人類的未來!

  在今年6月份,馬云曾放言:“回望歷史,第一次技術革命和第二次技術革命先后引發了一戰和二戰,人工智能可能會引爆第三次世界大戰?!?/span>


  中國希望未來幾年在人工智能領域成為世界上最大的創新中心。

  人工智能對現實的蠶食,將經歷三個階段:



1、它們最先替代的,將是“體力工種”

  比如:富士康工廠中重復同樣動作的工人,農田中揮汗如雨的農民,奔走于各個小區之間的快遞員,以及在超市中長時間站立的收銀員。


2、接下來,人工智能將替代“經驗工種”

  比如:駕齡幾十年的老司機,工作多年的外語翻譯,常年問診的醫生,當人類積蓄經驗的速度,比不過人工智能推演時,替代將不可避免。


3、最后,人工智能將沖擊“創意工種”

  這是目前看來人類能堅守的最后屏障,雖然微軟小冰已經開始學習寫詩,國外通訊社已經用上寫稿機器人,但在想象力和創造力的領域,只要人工智能還未萌發意識,人類尚有機會。如果人工智能萌發了意識,所有的對抗和爭奪將同時停歇,人類將不再是世界的主人。



人工智能全面爆發,人類如何保住飯碗?


  據說,任何一次技術變革中,最終受益的人群都只有2%。

  有學者分析,面對步步逼近的人工智能,你有三個選擇:

  1、要么積累財富,成為資本大鱷

  2、積累名氣,成為獨特個體

  3、積累知識,成為更高深技術的掌握者


  這也就是為什么近日,國家突然宣布:2030年一定要搶占人工智能全球制高點,還要在中小學設置人工智能課程!


  新的時代已經漸行漸近,我們所能做的,只有立即開始學習新技能,而且是那些充滿創造力和個性化的技能,同時全力增值財富,努力成為洪水到來前,爬得稍高一些的人。


  在過去,我們可以選擇學一個專業,然后投身一個行業,靜享半生安穩時光。然而在過渡時代,你會發現,沒有絕對安全的行業,也沒有絕對安全的未來。




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