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2016年最大趋势:一场无处不在的AI革命

人工智能(AI)领域前所未有的动力让2015年成为了一个特别的年份。Google、Facebook、IBM、Microsoft 和Amazon 等科技巨头不仅宣布把人工智能纳入企业未来的战略重点,同时还成功地发布了几项在里程碑式的新项目。这些项目的伟大之处在于:企业并没有坐以待毙地让新进展来影响产品,而是推广给其他机构,以供其使用或是集合成它们各自的产品。这就是为什么2016年的发展会持续加速,而AI也将成为每个企业策略的核心要素。

一切从“深蓝”开始

人工智能科学在经历了一段长时间的冬眠期之后,终于在1997年被大量的媒体报道所唤醒:IBM开发的超级计算机“深蓝”打败了当届的国际象棋冠军Gary Kasparov。

1997年名震一时的人机大战

在取得人类与机器之间的胜利之前,人工智能曾经历了一段摇摆于欢愉与失落之间的冰川时期。

20世纪50年代,计算机支持的语言翻译第一次取得了成功,于是人们相信,用不了几年计算机就能够完全取代人类的能力。然而,对语言的理解并不像预期的那样简单,人们开始理智处理对人工智能的期待。80年代,人工智能领域的投资也随之减少。

80年代见证了所谓专家系统给人们带来的振奋。然而,这种系统仍然没有达到人们的预期,并且成本高昂。AI的发展又一次紧缩。

鉴于这段历史,AI的研究处境艰难,还遭到了许多质疑。在媒体报道了“深蓝”的胜利之后,人们的情绪才有了大的转变。AI技术的发展持续加速,并且囊括了许多在其他领域的应用,均取得了巨大的成功。

指数级加速度的进展

为了促进无人驾驶车辆的发展,美国军方提供了一百万美元的奖金,用于奖励开发出能够自主完成预定行程汽车的团队。第一次场竞赛于2004年举行,结果非常糟糕:没有一辆车能够完成240 km的行程。当时最成功的汽车也只开了11 km就撞在了石头上。

仅仅一年之后,就有5辆汽车完成了当年的行程,其间还经过了一段狭窄的隧道和弯曲的山路。

如今,仅在此事10年之后,谷歌的无人驾驶车辆就已经累积了320万km的里程。

2011年,IBM超级计算机“深蓝”的继承者“沃森”在Jeopardy(CBS益智问答游戏节目《危险边缘》,问题涉及历史、文学、艺术、流行文化、科技、体育、地理、文字游戏等各个领域)中打败了数名选手,至此成为人工智能所取得的又一里程碑。为了这次的成功,计算机必须通过在选项范围中进行精确的数学计算来破译当时计算机无法攻破的难题——“语言歧义现象”。

“沃森”在Jeopardy中和人类选手答题

同年,Apple设计的个人助手Siri问世,当时这只作为手机操作系统的一部分。在人声的指导下,Siri能够接收指令并回答问题。尽管Siri的能力还有提升的空间,它理解人类语言的性能还是进入到了一个几年前都还无法想象的层面。

这样的助手决不只是一个小小的科技玩意儿:通过屏幕操作计算机的需求不仅限制了产品的设计,还会带来复杂和无效的交互。

智能手表一类的可穿戴科技品,以及“谷歌巢”(Google Nest) 一类的家庭自动化系统等都表明:图形用户接口对越来越小的计算机来说是一种限制性因素。

亚马逊Echo

所有的科技巨头都随着Apple推出了自己的声控助手,其中囊括了一系列的人工智能部件,这让去年的“主动体验”趋势成为了可能:Google Now, Microsoft Cortana, Facebook M, Amazon Echo,甚至还有芭比娃娃——可以用自然语言来与人类互动,并且能够实施越来越多的指令。

计算机超越人类

AI还在谷歌的核心产品搜索引擎中扮演了关键角色:虽然2015年春天还尚未与谷歌搜索融合,谷歌人工智能算法RankBrain如今已成为搜索结果呈现的第三重要排名因素,并能够用比人类专家还要高的正确率来回答一些罕见问题。

计算能力的指数增长图

过去,识别图像对计算机来说是一个难题,而如今,Facebook 能够以与人类相同的精确度(正确率98%)来识别人脸,并能够在用户上传的照片中识别出他们的朋友,即使在有所遮挡的情况下仍然适用(正确率83%)。不仅如此,计算机的这种识别能力已经比人类快了太多。现在计算机能在5秒内从8亿张图像中识别出目标面容。

准确地解码口头语言对于计算机来说曾是一种挑战,而现在计算机已经赶上了人类的能力,并且在识别书面符号(文字)方面比我们更胜一筹。

如今,为企业撰写季报的新闻稿已经交由计算机来完成,诸如此类可以被机器代替的工作:回复邮件、医疗诊断或通过面部表情来鉴别抑郁症等等。

早在60年前研究人员就已经宣称人工智能即将到来,而在过去五年间以AI技术为基础的变革如此之迅速,影响又如此深远,足以证明,这一次AI的到来将不仅仅是噱头而已。

AI革命的三大促因

1.价格实惠的并行处理系统的可用性。传统的处理器在计算神经网络的选项范围上需要好几个星期,而现代化的图形处理器(GPUs)能够在24小时内完成这一任务。多亏了游戏产业的蓬勃发展,这些原本被开发出来显示计算机游戏复杂图像的芯片早在2005年就已经开始大规模生产,价格也随之猛跌。

2.大数据。“智能”的发展离不开对庞大数据的获取。只有当计算机能够进行这种输入时,它的能力才会有所增强。20世纪60年代,金额巨大的投资流入了数据系统的开发,并用于将人类的知识灌入计算机。这样的系统当今仍然适用,Watson也正是以这种方式承载了维基百科的数据,并以此在2011年的Jeopardy中打败了人类对手。通过浏览大量不同语种的书籍和将数百万人类的译本作为基础,谷歌会显著提升自动翻译的质量。只有当计算机获取了数百万张猫咪的照片时,它才能在各种各样的记号之间,从任何一个方向准确地识别出猫咪的图像。

3.优化的算法/深度学习。

每个人都适用的服务

可能上述发展就已经让你晕头转向,然而剩下的这些足以证明,以上只是在未来的一年里人工智能预期所取得的发展的预演而已。

在过去的两个月中,所有知名的科技公司都将自己的AI系统推介给了大众,那是一场前所未有的发布角逐:不仅企业自身无需对研究进行投资,而且每个公司都能使用IBM的Watson 和 SystemML、Google的TensorFlow、Microsoft的DMLT、Facebook的Big Sur 或Sound Hound的 Houndify的所有功能。

这场角逐的原因十分明显:AI系统的使用率越高,系统能够用来训练和提升的数据也就越多;反之系统性能越好,使用率也就越高。

在指数级增长的发展情况之下,即使是稍微抢占先机在将来也会难以赶超。

Microsoft开发出了自己的AI助手,也就是在广泛操作系统上适用的Cortana,这也是出于同样一个原因:AI助手只有在能适用于任何地方,并且能够因此从大量丰富的内容中习得主人的个人喜好和日常活动时,才显得有用。人们更愿意使用了解自己的,与自己有情感联系的助手。

以人工智能为背景拍摄的电影《她》

底线

过去五年里AI指数级的发展向我们证明,与先前AI所经历的欢愉不同,如今的发展和持续的进步所需求的三大支柱正处于适当的位置:网络化的高性能系统、大数据以及复杂算法。

众多科技巨头都将人工智能视为一项可转移潜力横跨所有领域发展的的科技。仅在谷歌就有1000名专注于此领域的研究员,他们占据着有利位置,重新审视着企业的每一个决策。Facebook、 Microsoft、 IBM、Amazon、Tesla和Uber,以及其他一些公司同样将AI纳入了策略重点,不惜一切代价地寻求在此领域的发展。

人们习惯于按照线性关系来思考,因而这样指数级的发展所带来的结果是令人惊讶的。AI所带来的变化将比想象中更迅速也更深远:10年以后,任何一个产业都将发生翻天覆地的变化,20年以后,AI将会取代当今大多数的岗位。

在此以保险行业为例。以现代科技为基础,将会出现这样的情景:每年有120万人死于交通事故,而谷歌的无人驾驶汽车已经累积了320万km里程,且没有造成任何事故。这将对保险公司产生深远的影响:如果事故不再出现,针对风险的保险项目将毫无意义

如果谷歌和Uber在取代人类驾驶员上所做的努力能够在未来10到15年的时间里取得成功,就不仅是出租车司机需要寻找新的工作了:鉴于现有车辆96%的时间里都处于闲置状态,都市的移动需求能够通过远比现在更少的汽车来满足。普华永道国际会计事务所(PricewaterhouseCoopers)预计,车辆总数将会锐减99%。不难看清,这种进展将会对汽车大国带来怎样的影响,譬如德国。

AI对所有行业产生的影响,将会比第一次工业革命所带来的影响更加深远,企业和机构对这场指数级加速度的变迁显得准备不足。

AI专家,谷歌的技术总监Ray Kurzweil认为,2029年,计算机的智能程度将与单个人类的智力不相伯仲。到2040年,在指数级进展的基础上,计算机的能力将是人类的十亿倍。

不管现在的人工智能会成为一种广泛的智能(强人工智能AGI),即于人类智能无异;还是会专注于某些不同的专业能力(人工智能AI),所有的专家都一致认为,任何领域的研究都不会比对人类未来的研究更加重要。

谷歌和NASA联合投资的D-Wave超级计算机

Kurzweil 相信,这样的发展对人类来说是有益的,人类大脑能够从AI的能力中获利,同时还能够与AI产生一些联系。但其他一些像Elon Musk, Bill Gates和Stephen Hawking一类的业界大咖与科学家,都将AI视为人类巨大的威胁之一。

然而,AI于Musk在无人驾驶车辆领域的重要性就如同Bill Gates对微软的重要性。Elon Musk、Peter Thiel、 Infosys与Amazon对OpenAI所投资的10亿美元再一次强调了其重要性。

 


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