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人工智能 下一个风口刮哪

程序员文章站 2022-04-30 10:16:53
机器“大脑”战胜人类的“不可思议” ,也让人工智能( Artificial Intelligence )成为了产业投资的热点领域。人工智能是否将成为未来...

机器“大脑”战胜人类的“不可思议” ,也让人工智能( Artificial Intelligence )成为了产业投资的热点领域。人工智能是否将成为未来战胜人类的“最强大脑” ?人工智能市场下一个风口将吹到哪个行业?

2016年,科技圈最热的话题之一,就是AlphaGo与世界围棋高手的人机对弈大赛。机器“大脑”战胜人类的“不可思议”,也让人工智能(Artificial Intelligence)成为了产业投资的热点领域。人工智能是否将成为未来战胜人类的“最强大脑”?人工智能市场下一个风口将吹到哪个行业?

日前,中国人工智能学会在深圳举行2016中国人工智能产业大会暨第六届“吴文俊人工智能科学技术奖”颁奖活动。有人工智能界的前沿学者表示,“人工智能”的“智商”其实并不“高”,但是其“逆天”的学习能力,仍值得人类学习和反思。

文/广州日报记者阮元元

优势比人类勤奋万倍 会越变越聪明

“其实现在机器的学习效率没有人高。”第四范式CEO戴文渊对本报记者介绍了机器最大的优势是可以通过海量数据勤奋“学习”:“比如让一个人认知一个杯子,我告诉人‘这是一个杯子’,人一下子就能认出来,但是机器的话,可能要记住成千上万个杯子,才能认出‘杯子’这个物体。它的优势在于比人类更勤奋。”

“就好像机器是个智商20的小孩,但它比你勤奋一万倍,它最后会比你强。但如果存在数据量的局限,让它并没有办法去勤奋学习,那么它可能达不到人类的水平。”同理,“阿尔法狗”下棋次数越多,表现得越好的事实,也是基于此。

“人工智能最近是一个非常火的词,从通过人工智能去玩游戏,到通过人工智能下象棋,从无人驾驶到智能机器人,这些都是人工智能非常火的。人工智能突然达到一个非常高的高度,实际上跟数据是有很大的关系。”英特尔中国研究院院长宋继强同样表示,数据资源的丰富和完善,让人工智能取得了大步发展。

“目前来讲,我们处在一个数据的洪流中,到2020年会有500亿的智能设备连入互联网。”宋继强表示,每个人在车里、医院、商场等日常生活的各种场景都在大量使用智能设备,这些智能设备产生各种各样的数据,都促使了科研人员拥有更好的数据去“训练”人工智能的算法。

“同时,这些数据也可以让我们通过训练好的人工智能算法,产生更大的增值价值。”宋继强表示:这也是为什么人工智能吸引了这么多的科研人员和企业一起把资源贡献出来。如何把握好人工智能的应用,跟怎么能够驾驭这个数据的洪流非常有关系。

发展大数据是燃料 深度学习是引擎

“现在,(业界)广泛认为人工智能是下一步的科技浪潮,其中重要的一点就是深度学习的复兴。”商汤科技首席研发总监林教授对记者表示:“如果我们把人工智能系统看作是一个火箭的话,我们认为大数据就是燃料,深度学习的算法就是火箭的引擎,我们还需要高性能技术,用火箭的外壳来点爆这个过程。”他对记者介绍,相比其他机器学习的算法或者工具,深度学习的算法能够更好发挥数据的优势,预测精度更高。

“今天已经不再是亚马逊、谷歌或者BAT的时代,今天其实有更多的企业拥有数据。”戴文渊向记者介绍了一个案例:“有一家深圳的股份制商业银行,他们有很多的营销数据,需要去精准识别他们的客户当中有哪些是分期客户,我们基于他们的数据帮助他们更好地识别。过去他们也做营销,但他们的模型维度只有两百多个,而我们通过数据,通过机器学习,帮助他们把维度提升到了五千万,从两百到五千万的精细营销,甚至在其中我们可以帮他们发现一些业务规律。”

不过,人工智能想在各个产业全面开花绝不容易,同样面临“落地难”的困局。“人工智能真正在产业落地,不是一个科学的事情,甚至是五项全能的事情。”对此戴文渊认为,人工智能要在产业落地需要五大条件,即拥有数据、明确的业务定义、懂算法、懂如何去设计架构和懂得如何设计产品。

戴文渊说:“我们要解决的是把前提条件减少,解决科学家的问题、解决计算资源的问题、解决外部反馈的问题,让一家企业只要有IT专家,普通的业务的专家,就能够把模型做出来,让AI触手可及”。

下一个风口:自动驾驶、共享经济被看好

不少参会嘉宾对记者表示,如果说互联网这个风口正接近尾声,那么人工智能的风口才刚刚开始。“未来的汽车就是人工智能的平台,几乎是将各项技术整合在里面。”明势资本创始合伙人黄明明表示,摩拜单车、滴滴打车这些共享的出行方式只是智能交通领域的“上半场”,“下半场”一定在自动驾驶。

赛伯乐中国投资高级合伙人张峻表示,前年很热的是可穿戴设备和智慧家庭,去年是VR和无人机,今年摩拜单车和OFO又成了热门。他强调:“作为投资人宁愿投资缺乏技术能力,但是对客户和市场非常了解的团队,也不会选择技术一流但是不会商业行为的团队。”