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人工智能的发展方向与机遇

时间:2021-01-04 13:42 点击: 作者:超级新闻场
[导读]编辑导读:近几年人工智能大热,几乎所有人都在讨论关于人工智能相关的话题,同时各个领域的突破也不少。本文作者对当前人工智能的目前发展情况进行了梳理,并分

编辑导读:近几年人工智能大热,几乎所有人都在讨论关于人工智能相关的话题,同时各个领域的突破也不少。本文作者对当前人工智能的目前发展情况进行了梳理,并分享了自己对人工智能未来的一些猜测与看法,与大家分享。

人工智能的发展方向与机遇

01 现阶段人工智能的瓶颈

现在人工智能有很多突破,尤其在应用上有大量突破,但是实际上人工智能底层的技术研究的进展其实并不多。最近值得说的进展就一项,就是曾经研制出了AlphaGo,战胜了李世石的公司DeepMind。DeepMind在前段时间研究了一个系统,战胜了人类的德州扑克选手。

玩过德州扑克的朋友是可以感受到的,德州扑克要比玩围棋复杂得多。因为围棋所有的信息都是充分信息,是已知的;而德州扑克,你对面的玩家肯定不会让你知道他手里的牌,所以是不充分信息。在不充分信息的情况下能战胜人类选手,某种程度上说明人工智能又进了一步。

不过这种进步只是弱人工智能。正如《前哨》中所说:弱人工智能比人强,强人工智能比人弱。迄今为止在强人工智能方面还没有任何进展。

美国著名的计算机专家、图灵奖的获得者Judea Pearl的在去年的新书《为什么》中,就提到了一个很有趣的,甚至让人工智能专家都有点尴尬的事实:“人工智能评价这个系统的好坏,并不能从结构上或者理论上来评价,比如你的结构更优或者理论更好,只能从结果来评价。”人工智能算是一门科学吗?答案成疑。所以Pearl就很毒舌地说:“人工智能现在已经变成了炼金术。”

所以人工智能在现阶段最大的瓶颈,就是理论上和实际底层技术的发展。

下面是笔者在读《为什么》时的笔记导图,强烈建议对人工智能感兴趣的朋友读下原书。

人工智能的发展方向与机遇

02 人工智能的三大发展方向

虽然面临着理论和底层发展的瓶颈,人工智能终究还是有进展的,根据王煜全老师在2019年的报告中的阐述,结合笔者对人工智能领域的理解,可以总结为以下三个发展方向。

1. 大数据向小数据过渡

过去机器学习要用海量数据做训练,现在希望用尽可能少的数据做训练。

小数据不等于没数据,因为人工智能迄今还是基于归纳总结原理做出来的,也就是说在人工智能系统里面其实统计学更有意义。

但人工智能绝不能满足于此,人类是会推理的,可以在没有数据的情况之下判断事情该怎么做,小数据也不能真实模拟人类的这种判断。

我们可以想象这样一个场景:在一个雨夜里,你在一个崎岖的山路上开车,前面路中间有一堆土,土堆边上有一个看似穿着警服的人在挥手,摇着一个旗子让你下来,你下还是不下?如果你不下,勉强可以冲得过去,但如果你下来才是遵守指令。这种时候,我们普通人会有很复杂的推导,比如这附近治安好不好?晚上天很黑的时候附近治安会不会有问题?另外我们人会看这个警察,他身上的装扮是不是真正的警察制服?周围的交通疏导装置是不是都安上了?如果只有一个人站在那,而没有相应的交通疏导装置,很多人会认为这是假的,就会想办法冲过去。

这些所有背后的复杂判断,不只是一个路面的问题,而且涉及到了社会安全,以及很多其它和交通无关的问题。这些问题是迄今为止自动驾驶都无法判断的。

这也就是五级自动驾驶几乎接近于永远无法推向市场实现商业化的原因。除非下一次人工智能的突破到来,使得人工智能真正具备智力分析能力。虽然现在人工智能的一个方向是小数据,但依然不是没数据,依然是基于统计,而不是基于推理和因果关系,这也是《为什么》这本书质疑人工智能的地方。

2. 边缘计算

笔者不是技术出身,对计算能力上的概念理解也是有限,简单描述下该方面的发展方向。

从计算能力上来说,一方面,我们要有充分的计算能力;另一方面,5G的来临使得我们的云端计算能力也可以得到极大的加强。而且因为响应速度提升了,所以云端计算能力可以对局端、对边缘的计算能力实现更好的补充,使得云端和终端形成一体化的人工智能计算能力。

这其实对整体来讲是锦上添花,而并不是一个革命性的变化。

3. 终身学习

现在机器也可以终身学习了。

机器一旦有了终身学习能力,就会使得我们整个人类或者说企业,尤其是行业里面采用人工智能的策略产生本质性变化。如果机器不能终身学习,我们在引入人工智能的时候就不用太着急,等到人工智能系统足够好的时候再引入即可。但是如果机器能够终身学习,最好的策略是第一时间引入人工智能,因为虽然引入的时候它可能还不那么智能,但是它不断学习、不断完善自己,就会比引入晚的竞争对手领先一大截,这个时候甚至和硬件都没有那么大的关联。

所以,各个行业都需要去看人工智能能否更快、更好地引入到自己的行业领域里面来。因为人工智能确实是像互联网一样,所以很多人都说人工智能是互联网的下一代,就是因为它有广泛的适用性,所有的行业都有可能因为人工智能而获益。

03 人工智能技术在哪些应用上有优势?

现在采用人工智能还是有一些障碍的,尤其是对于不是这个行业领域的公司。一些传统领域的公司通常认为,建立了人工智能部门,也招了很多做人工智能的人,就是在做人工智能了。但实际上迄今为止,人工智能专家依然是稀缺的,人工智能专家在未来五年之后可能就不再稀缺了,但是现在依然是稀缺的。

稀缺的一个主要的特征,就是很多大IT公司都在喊:现在和我们抢夺人工智能人才的,主要的竞争对手是华尔街。为什么呢?因为人工智能技术基本上到顶了以后,你就可以判断它在单项上有很强的优势。这种单项优势就会被各个行业领域采用,最早采用的一定是利用这个优势获得大量收入利润的行业,金融无疑是最理想的行业,所以用人工智能炒股已经几乎变成华尔街的标配了。

虽然独立的人工智能炒股的基金公司并不多,但实际上,大多数的基金公司都储备了人工智能的人才。判断短时的涨跌,用人工智能做短期操作一定比人强,这已经是事实了。当然,这并不代表人没有机会,因为现在单项上人工智能比人强,但是多项综合人就显著地占有优势。

如果你判断短期的股票交易,基本上就根据以前的交易行为来判断,那一定是机器比人强;但是如果判断一个企业的长期发展,尤其是判断一个企业未来的科技产品有没有可能在未来的科技市场当中占优,机器就不一定比人强。

因为这些判断是非常综合的事情,涉及到了科研发展的趋势,包括研发的进展、技术能力的变化,包括产业格局的变化,甚至包括企业经营特点的变化,还包括市场的接受程度、用户的变化。

(责任编辑:admin)

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