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人人都在谈论人工智能可它到底为啥这么热

时间:2019-09-17 06:37:04 来源:互联网 阅读:0次

  人人都在谈论人工智能 可它到底为啥这么热?

  人工智能(AI)这个术语的诞生可追溯到20世纪50年代,此后它曾出现过短暂繁荣。然而在过去5年间,计算能力的大幅进步触发了AI革命,谷歌(微博)母公司Alphabet、亚马逊、苹果、Facebook和微软等科技巨头争先进入这个领域。现在几近人人都在谈论AI,可它到底为何物?为何它现在被炒得如此之热?

  在我们的生活中,AI几近已无处不在,从苹果的iPhone键盘到Zillow的房价评估程序。还有许多东西被营销人员称为AI,虽然实际上它们并不是真正的AI。也许,当Alphabet旗下AI子公司DeepMind开发出的智能程序AlphaGo不久前击败人类围棋后,AI热潮到达了顶峰。

  人类在智能方面依然比电脑强得多,因为人类可比机器更好地完成许多任务,虽然有AI支持的计算机程序(比如AlphaGo)也能在少数任务中克服人类。但AI有可能在大多数任务中变得比人类更聪明,这甚至可对人类就业、创造力乃至生存造成影响。

  AI到底是什么?

  现在几近所有人都在谈论AI,你可能认为它是个新鲜事物,但其技术基础早已存在。在许多基本概念出现前,AI这个术语可追溯到1956年。当时美国达特默斯大学数学教授约翰麦卡锡(John McCarthy)提出一个夏季研究项目,并称学习的每一个方面或智力的其他特点原则上都可被精确描述出来,并被机器所模仿,AI的概念由此诞生。

  在随后几年中,麻省理工学院和斯坦福大学相继成立AI实验室。这些研究主要关于计算机国际象棋、机器人和自然语言交换等。人们对这个领域的兴趣随着时间流逝而波动。在20世纪70年代到80年代,由于公众兴趣减退,外部资金枯竭,AI堕入寒冬。20世纪80年代中期,那些看似前程似锦的初创企业和风险资本突然消失,就像约翰马尔科夫在《爱之优雅的机器》(Machines of Loving Grace)中描写的那样。

  你可能还听说许多与AI有关的其他专业术语,比如机器学习和深度学习等。其中,机器学习是指教授机器如何去做特定的事情,比如辨认数字,这需要用大量数据训练它,然后指点它对新的数据进行预测。现在,有关机器学习获得的巨大成就是,随着数据积累得越来越多,开发可随着时间推移变得越来越聪明的软件变得越来越容易。

  深度学习是机器学习的一种类型,要求更少的人工协助。通常这种方法涉及到人工神经络,这是一种疏松的数学系统,主要是通过模仿人类大脑中神经元的协同工作方式研发出来的。神经学家沃伦麦卡洛克(Warren McCulloch)与数学家沃尔特皮茨(Walter Pitts)于1943年首次提出类似系统。多年来,研究人员不断提出各种先进的技术概念,包括添加多层络。每增加新的连续层,更高水平的功能就可被用于原始数据中,以便做出更好的预测。这些络层可在数据中找出特点,但使用层数越多消耗的计算能力就越多。

  为何AI突然变热?

  多年来,硬件已变得愈来愈强大,包括英伟达在内的芯片制造商也在不断改进他们的产品,以便更好地适应AI计算的需求。在许多领域,更大的数据集已经可被更广泛地训练模型。

  2012年,谷歌的AI项目曾引发广泛关注,当时它用1000万张来自YouTube的图片训练由1.6万个CPU构成的神经络,并教授其识别图片中的猫。但是当年晚些时候,图片辨认领域再次取得突破,当时在2个GPU上训练的8层神经络胜过所有竞争对手,基于内容对图片进行了精确分类。几个月后,谷歌收购了神经络初创公司DNNresearch,后者诞生于多伦多大学计算机科学系。

  自从那以来,AI活动不断加速,的科技公司争相进入这个领域。与此同时,世界上市值的多家科技公司也在不断发布自己的研究成果,这也增加了AI的魅力。

  谁处于地位?

  谷歌及其母公司已完成了多项AI收购,其中引人关注的就是2014年斥资5亿美元收购DeepMind。当DeepMind的AI智能项目AlphaGo为Alphabet吸引到足够注意力后,DeepMind的AI软件也显现出真正的商业价值,即帮助降低谷歌数据中心冷却本钱40%左右。 与此同时,谷歌也利用AI加强其核心搜索引擎、Gmail、Google Street View、Google Photos、Google Translate、YouTube和其他运用。

  近年来,许多有关深度学习的开源框架相继出现,但谷歌的TensorFlow被认为是其中的。谷歌已开发出张量处理单元(TPU)以加速神经络的训练和预测,其功能超过当前市场上所有可用硅芯片。此外,Alphabet旗下子公司Waymo也处于无人驾驶汽车研究的前沿地位。

  Alphabet研究科学家们经常公开发表有关他们研究成果的学术论文,这在竞争剧烈、高度重视保密的行业是非常罕见的。事实上,AI对谷歌来说非常重要,其首席执行官桑达尔皮查伊(Sundar Pichai)乃至称谷歌为AI优先公司。

  长期以来,亚马逊也始终利用AI在电子商务领域帮助推荐产品,并部署机器人在物流中心帮助移动物品。但在过去几年中,亚马逊已经通过出售智能扬声器Amazon Echo获得收入,人们可通过这款扬声器与亚马逊虚拟助理Alexa对话。虽然Alexa的语音辨认能力还不完善,但其可快速回应用户输入,同时也被愈来愈快地应用到第三方服务和设备中。基于公众对Alexa的迷恋,亚马逊还设立了便利店,利用AI辨认顾客从货架上拿下的产品。

  苹果始终在斟酌使用AI辨认笔迹、延长电池续航时间,甚至在被选中的PDF文件中找到文本。但是苹果在iPhone和其他苹果硬件上使用的虚拟助理Siri现在正使用深度学习,该公司近来宣布在扬声器HomePod中植入Siri。苹果正尝试在其Photos运用中改善图片识别功能,并在iOS的QuickType键盘上预测表情符号。

  近,苹果推出了运行机器学习负载(包括苹果设备上的神经络)的软件库Core ML。苹果据称还在开发AI芯片,可以应用到移动设备上。从总体上看,苹果试图通过强调隐私辨别其AI努力。该公司没有发布太多有关AI的研究,尽管其近招募到AI研究人员拉斯.萨拉胡特迪诺夫(Russ Salakhutdinov)担任其AI研究主管。苹果还通过收购Perceptio等初创企业络相关方面的人才。

  Facebook于2013年建立了自己的AI研究团队,并招募到雅恩乐昆 (Yann LeCun) 担任AI实验室负责人,后者以擅长卷积神经络技术闻名。这个团队常常发表研究论文,并推出了Caffe2和PyTorch开源AI框架。它甚至具有专用的服务器硬件,以优化深度学习。

  但Facebook也在利用AI为News Feed中贴文进行更好地排名、将用户贴文翻译成不同语言、甚至生成有关用户图片的文字描述。近,Facebook宣称将会尝试利用AI遏制与恐怖主义相关内容。去年,Facebook首席执行官马克扎克伯格(Mark Zuckerberg)曾在其10年路线图中提及AI、VR、AR等,并称将在视觉、语言、辨认和计划等领域进行探索。

  微软已经招募AI研究人员多年,且AI研究的优先权不断升级。微软已将其AI引入Cortana、Word、PowerPoint、Skype和SQL Server中。今年早些时候,微软推出了视频应用Story Mix,可利用AI为视频中的特定绑定对象增加贴纸等。微软还推出语音辨认、计算机视觉、情感检测和视频理解等服务,开发者可在自己的运用中使用它们。微软推出了Cognitive Toolkit开源AI框架。

  未来何去何从?

  首先,愈来愈多的人类劳动将被自动化取代。以专车运用Uber和Lyft为例,随着拥有AI支持的无人驾驶汽车出现,司机发现他们将变得无事可做。除专业工作以外,机器翻译系统将让人类翻译变得多余。当ATM可以创建新账户并提供贷款后,银行将不再需要招募人类雇员。需要采写的也将越来越少。基于这些技术发展的思考,促使人们开始讨论推出新的替代经济模式,比如扎克伯格近提及的普遍基本收入。

  除此之外,或许只需数十年,在大多数领域,拥有超人能力的AI系统(或称为人工通用智能,简称AGI)就将涌现。鉴于你询问的对象不同,人们对这类AI的态度也各不相同。在某些极端情况下,AGI系统乃至可能导致人类灭亡。可是如果事情向好的方向发展,也许AGI将会强化人类,比如帮助我们延长寿命。这两种假定场景促使如今的AI引发密切关注,它们也是过去诸多科幻小说的灵感源泉。

  但是现在,人们通常看到的都是所谓的狭义AI,即应用于少数领域的AI,而且它也并非总是按照其设定的方式工作。比如Alexa、Cortana、Google Assistant或Siri,它们总是存在误解口语的情况。但是,世界上许多大型公司都在以前所未有的力度投资于AI,而且这种趋势还没有减弱的迹象。

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