人工智能的过去、现在和未来

2018-05-03

在回答人工智能达到了什么程度这个问题之前,需先了解人工智能的概念是什么?

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指计算机像人一样拥有智能能力,是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科,可以代替人类实现识别、认知,分析和决策等多种功能。如当你说一句话时,机器能够识别成文字,并理解你话的意思,进行分析和对话等。


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另外,了解一下AI的发展历史,有哪些关键里程碑?


AI 在五六十年代时正式提出,90 年代,国际象棋冠军卡斯帕罗夫与"深蓝" 计算机决战,"深蓝"获胜,这是人工智能发展的一个重要里程碑。而 2016 年,Google 的 AlphaGo 赢了韩国棋手李世石,再度引发 AI 热潮。今年,腾讯推出围棋软件"绝艺"大放异彩,这些都代表了特定时期 AI 发展的技术水平。


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AI 不断爆发热潮,是与基础设施的进步和科技的更新分不开的,从 70 年代 personal 计算机的兴起到 2010 年 GPU、异构计算等硬件设施的发展,都为人工智能复兴奠定了基础。


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同时,互联网及移动互联网的发展也带来了一系列数据能力,使人工智能能力得以提高。而且,运算能力也从传统的以 CPU 为主导到以 GPU 为主导,这对 AI 有很大变革。算法技术的更新助力于人工智能的兴起,最早期的算法一般是传统的统计算法,如 80 年代的神经网络,90 年代的浅层,2000 年左右的 SBM、Boosting、convex 的 methods 等等。随着数据量增大,计算能力变强,深度学习的影响也越来越大。2011 年之后,深度学习的兴起,带动了现今人工智能发展的高潮。

其次,AI 有哪些研究领域和分支?

人工智能研究的领域主要有五层,最底层是基础设施建设,包含数据和计算能力两部分,数据越大,人工智能的能力越强。往上一层为算法,如卷积神经网络、LSTM 序列学习、Q-Learning、深度学习等算法,都是机器学习的算法。第三层为重要的技术方向和问题,如计算机视觉,语音工程,自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统,像 reinforcement learning(编辑注:增强学习),或像一些大数据分析的统计系统,这些都能在机器学习算法上产生。第四层为具体的技术,如图像识别、语音识别、机器翻译等等。最顶端为行业的解决方案,如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用,这是我们所关心它能带来的价值。


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值得一提的是机器学习同深度学习之间还是有所区别的,机器学习是指计算机的算法能够像人一样,从数据中找到信息,从而学习一些规律。虽然深度学习是机器学习的一种,但深度学习是利用深度的神经网络,将模型处理得更为复杂,从而使模型对数据的理解更加深入。

机器学习有三类,第一类是无监督学习,指的是从信息出发自动寻找规律,并将其分成各种类别,有时也称"聚类问题"。第二类是监督学习,监督学习指的是给历史一个标签,运用模型预测结果。如有一个水果,我们根据水果的形状和颜色去判断到底是香蕉还是苹果,这就是一个监督学习的例子。最后一类为强化学习,是指可以用来支持人们去做决策和规划的一个学习方式,它是对人的一些动作、行为产生奖励的回馈机制,通过这个回馈机制促进学习,这与人类的学习相似,所以强化学习是目前研究的重要方向之一。


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再则,AI 有哪些应用场景?


人工智能的应用场景主要有以下几个方面:

在计算机视觉上,2000 年左右,人们开始用机器学习,用人工特征来做比较好的计算机视觉系统。如车牌识别、安防、人脸等技术。而深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征,扩大了其应用场景,如无人车、电商等领域。


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在语音技术上,2010 年后,深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升,像 Siri、Voice Search 和 Echo 等,可以实现不同语言间的交流,从语音中说一段话,随之将其翻译为另一种文字;再如智能助手,你可以对手机说一段话,它能帮助你完成一些任务。与图像相比,自然语言更难、更复杂,不仅需要认知,还需要理解。


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在自然语言处理上,目前一个比较重大的突破是机器翻译,这大大提高了原来的机器翻译水平,举个例子,Google 的 Translation 系统,是人工智能的一个标杆性的事件。2010 年左右, IBM 的"Watson"系统在一档综艺节目上,和人类冠军进行自然语言的问答并获胜,代表了计算机能力的显著提高。


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在决策系统上,决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升,从 80 年代西洋跳棋开始,到 90 年代的国际象棋对弈,机器的胜利都标志了科技的进步,决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。


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在大数据应用上,可以通过你之前看到的文章,理解你所喜欢的内容而进行更精准的推荐;分析各个股票的行情,进行量化交易;分析所有的像客户的一些喜好而进行精准的营销等。机器通过一系列的数据进行判别,找出最适合的一些策略而反馈给我们。


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最后,说一下AI 的未来是怎么样?也就是人工智能达到什么程度?

在计算机视觉上,未来的人工智能应更加注重效果的优化,加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。

在语音场景下,当前的语音识别虽然在特定的场景(安静的环境)下,已经能够得到和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战,如原场识别、口语、方言等长尾内容。未来需增强计算能力、提高数据量和提升算法等来解决这个问题。

在自然语言处理中,机器的优势在于拥有更多的记忆能力,但却欠缺语意理解能力,包括对口语不规范的用语识别和认知等。人说话时,是与物理事件学相联系的,比如一个人说电脑,人知道这个电脑意味着什么,或者它是能够干些什么,而在自然语言里,它仅仅将"电脑"作为一个孤立的词,不会去产生类似的联想,自然语言的联想只是通过在文本上和其他所共现的一些词的联想, 并不是物理事件里的联想。所以如果要真的解决自然语言的问题,将来需要去建立从文本到物理事件的一个映射,但目前仍没有很好的解决方法。因此,这是未来着重考虑的一个研究方向。

当下的决策规划系统存在两个问题,第一是不通用,即学习知识的不可迁移性,如用一个方法学了下围棋,不能直接将该方法转移到下象棋中,第二是大量模拟数据。所以它有两个目标,一个是算法的提升,如何解决数据稀少或怎么自动能够产生模拟数据的问题,另一个是自适应能力,当数据产生变化的时候,它能够去适应变化,而不是能力有所下降。所有一系列这些问题,都是下一个五或十年我们希望很快解决的。


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未来,我们需要去探讨:

(1)创造力,对于创造力目前有一定的方法慢慢研究,从而使机器开始具有人的一些创造力。但它的通用性受限,特别是对物理事件的理解,只有把这些问题解决了,才有可能造出像人一样的机器人,成为人的意义上的智能。

(2)学科交叉融合,未来需要探索更多的算法和交叉科学上等等的一些融合。所以人工智能在下一个阶段既有非常广阔的应用前景,也有很多挑战。


近日,有消息称全球最古怪的酒店(Henn na Hotel)就要进军上海了!为什么说是全球最古怪的酒店,因为这家酒店跟传统酒店不同的是,从前台到服务员,就连打扫卫生的都是机器人!



  前台没有人工服务员,而是由恐龙机器人美女机器人所替代!




  整个入住过程中,完全由机器人和你交流



  办理完入住手续后,行李搬运机器人会把你的行李搬至你的房间,无需你亲自动手!



  而入住的房间也采用的是人脸识别技术,只需要扫一下脸,门就自动打开!


  同样,在房间里也有一个智能机器人,你也无需跟传统酒店一样,打电话去前台,叫服务员定点叫醒你!



  就连酒店退房后,需要外出办点事情,不方便带行李,这里也有寄存机器人帮你暂时寄存行李!


你所能想到任何工种,都有对应的机器人所完成!有收垃圾的、修剪花草树木的、调酒的、就连做中式炒饭的都有!并且这些机器人精通各国语言!


  据古怪酒店方面透露,因为节约了大量人工,其运营成本仅为同等规模酒店的三分之一到四分之一,投资回报率高达20%。这种无人酒店比起传统酒店来说,运营时间越长,优势越大!



  传统酒店无疑面临着巨大冲击,未来的生存空间将变得越来越小,甚至无利可图!随着人工智能的加速发展,无人酒店的成本还将降低。


  这种全机器人服务的无人酒店,早在两年前就在日本市场推出!其住宿率平均高达90%。这家酒店的成功势必也会带动全世界效仿。美国、欧洲、中国、等等世界各大人工智能技术企业,都在布局无人酒店。


  未来三到五年,你将看到这样的无人酒店,遍地开花!不仅仅是无人酒店,实体店、百货店、超市或将面临着一场前所未有的大冲击!未来的生存空间将变得越来越小,甚至无利可图!

  国家正在抓紧推进《国家新一代人工智能发展规划》实施工作启动人工智能重大项目实施相关准备工作。

  将推动国家人工智能开源开放创新平台建设初步考虑将依托百度、阿里、腾讯、科大讯飞在自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音等技术方向试点建设国家人工智能开源开放创新平台等。

  联系其前段时间,国家下发的那份文件的那句话:要举全国之力,在2030年一定要抢占人工智能全球制高点!

  为了抓住历史机遇,为了抢占先机,为了实现第四次工业革命的弯道超车,中国也是拼了!

  人工智能有多重要?

  有一句话概括得很到位:谁能引领人工智能,谁就掌控了人类的未来!

  在今年6月份,马云曾放言:“回望历史,第一次技术革命和第二次技术革命先后引发了一战和二战,人工智能可能会引爆第三次世界大战。”


  中国希望未来几年在人工智能领域成为世界上最大的创新中心。

  人工智能对现实的蚕食,将经历三个阶段:



1、它们最先替代的,将是“体力工种”

  比如:富士康工厂中重复同样动作的工人,农田中挥汗如雨的农民,奔走于各个小区之间的快递员,以及在超市中长时间站立的收银员。


2、接下来,人工智能将替代“经验工种”

  比如:驾龄几十年的老司机,工作多年的外语翻译,常年问诊的医生,当人类积蓄经验的速度,比不过人工智能推演时,替代将不可避免。


3、最后,人工智能将冲击“创意工种”

  这是目前看来人类能坚守的最后屏障,虽然微软小冰已经开始学习写诗,国外通讯社已经用上写稿机器人,但在想象力和创造力的领域,只要人工智能还未萌发意识,人类尚有机会。如果人工智能萌发了意识,所有的对抗和争夺将同时停歇,人类将不再是世界的主人。



人工智能全面爆发,人类如何保住饭碗?


  据说,任何一次技术变革中,最终受益的人群都只有2%

  有学者分析,面对步步逼近的人工智能,你有三个选择:

  1、要么积累财富,成为资本大鳄

  2、积累名气,成为独特个体

  3、积累知识,成为更高深技术的掌握者


  这也就是为什么近日,国家突然宣布:2030年一定要抢占人工智能全球制高点,还要在中小学设置人工智能课程!


  新的时代已经渐行渐近,我们所能做的,只有立即开始学习新技能,而且是那些充满创造力和个性化的技能,同时全力增值财富,努力成为洪水到来前,爬得稍高一些的人。


  在过去,我们可以选择学一个专业,然后投身一个行业,静享半生安稳时光。然而在过渡时代,你会发现,没有绝对安全的行业,也没有绝对安全的未来。




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