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人工智能背后的隐忧:需翻越三道坎 瓶颈即主攻方向

发布时间:2019-06-18 22:21 来源:未知 编辑:admin

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  人工智能背后的隐忧:需翻越三道坎 瓶颈即主攻标的目的

  2017-06-08 08:08:39

  关心新华网

  Qzone

  原题目:人工智能需要翻越三道坎

  插画:人民视觉

  比来,人工智能铆足了劲儿,频刷“具有感”:

  中国棋手柯洁大战AlphaGo的硝烟还没散尽,学霸君公司的智能教育机械人Aidam就与多位往届高考状元PK,挑战本年的高考题。此前,微软虚拟机械人“小冰”还出书了人类汗青上首部100%由人工智能创作的诗集。

  “互联网只是前菜,人工智能才是主菜”,在日前举行的2017百度联盟峰会上,百度公司董事长兼首席施行官李彦宏婉言,“将来百度将不再是互联网公司,而是一家人工智能公司”。

  不外对良多人来说,人工智能可能仍是个熟悉的目生人,它将带来哪些影响?要达到将来,还要翻越哪些山冈?

  人工智能像燃料与财产深度连系

  1997年5月,IBM的计较机法式“深蓝”在一般时限的国际象棋角逐中初次击败了其时世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫。20年后,新一代人工智能AlphaGo又将柯洁、李世石等顶尖围棋高手斩落马下。

  除了在刷屏的旧事中认识人工智能,良多人对它的领会源自荧屏:在《黑客帝国》《终结者》等片子作品中,人工智能被塑形成功能强大的抽象;在电视综艺中,百度“小度”、搜狗“汪仔”等各显神通,与人类交换、竞技,以至成为节目“主咖”。

  “人工智能看上去这两年才火,现实上多年来不断有人在背后做研究”,在微软亚洲研究院副院长刘铁岩看来,人工智能早已渗入到人们糊口的方方面面:从搜刮引擎到物流仓储背后的网点规划,从人脸识别到机械翻译、语音识别,无不与人工智能亲近相关。在手机中,实现了个性化保举的旧事App、会“智能美颜”的修图软件、能够对话的“小冰”“小娜”、Siri……这些功能,也都受益于人工智能的成长。

  这一波人工智能的研究使用被业界称作“第三次海潮”。在人工智能降生至今的61年里,已经的两次高潮都最终陷于寂静。在业内人士看来,此次海潮有些纷歧样。

  “此次必然是愈加稳健的”,刘铁岩说,“人工智能像燃料一样,与各个财产深度连系,有着比以往更多的、现实落地的使用场景。”

  “数据的爆炸式增加、计较能力的飞跃、深度进修算法的冲破,是这一次人工智能迸发的三大体素。”商汤科技CEO徐立暗示,“人工智能的冲破其实和产物落地亲近相关,它能够快速带来行业的迸发。新的手艺需要与使用相连系才可以或许获得验证,当人工智能成长到超越人的程度后,将带来出产效率的大幅度提拔,同时催生新的行业和使用。”

  热捧背后存隐忧“网红”需要冷思虑

  人工智能敏捷成长的背后,有着来自当局、企业、本钱的多重推力。

  2015年7月,国务院发布了《关于积极推进“互联网+”步履的指点看法》,“互联网+人工智能”被列为11项重点步履之一;2017年3月,人工智能初次写入《当局工作演讲》。在国际上,英、美、韩、日等也纷纷结构人工智能,一系列搀扶政策接踵出台。

  2013年,百度成立全球首家深度进修研究院;在2017百度联盟峰会上,李彦宏明白暗示将人工智能作为百度的焦点计谋;Facebook、谷歌等巨头也不约而同提出了“人工智能优先”的计谋改变;在计较机视觉、语音识别等垂直范畴,商汤科技、科大讯飞等企业成就注目。“目前无论是大公司仍是小公司,都在积极拥抱人工智能”,徐立说。

  在创投范畴,人工智能特别遭到本钱的注重,以至激发疯狂追捧。互联网数据和征询公司IT桔子近日发布的《人工智能财产阐发与创业投资清点》收录了467家AI企业和636起投资事务,此中,人工智能总获投率为67.65%,高于其他行业2—3倍。过高的热度让刘铁岩感觉,人工智能仿佛曾经成了一个“网红”,一些企业所谓的调整计谋其实是本钱市场倒逼的。

  当然,与此前的互联网成长中曾呈现过的“风口”带来“泡沫”一样,与方兴日盛所陪伴的,无序与反复投资、过热与概念包装等问题,在人工智能创投范畴也已闪现出来。

  徐立婉言,国内人工智能创业大多扎堆在使用层面,创业者利用开源算法,找到某个垂直范畴便套上“人工智能”概念扎进去,但真正从算法层出发做“原创手艺”的人并不多。“而这块才是焦点,是最需要厚积薄发的。”

  对于这些隐患,易观智库资深阐发师薛永峰强调,人工智能还处在比力初级的成长阶段,花些时间“冷思虑”尤为主要。

  三大门槛待翻越瓶颈即主攻标的目的

  需要多久的积淀,人工智能才能辞别初级阶段,迎来大规模的迸发?专家们也认可,还有不少瓶颈待冲破。

  瓶颈之一来自对大数据和计较的过度依赖。想让机械像人类那样思虑,就必需“喂”给它天量数据。“必需依赖大数据、大计较,导致现阶段良多人工智能过于分量级”,在刘铁岩看来,“这种依赖是笨拙的,将来该当有更多轻量级的人工智能发生”。

  瓶颈之二来自人工智能的“黑箱”——当下人工智能做出的决策就像封锁的黑箱子一样不成预测。“在人脸识别系统中,若是一些人可以或许识别而另一些无法识别,研究员可能无法回覆为什么,由于这是机械从数据中进修得来的,背后的逻辑并不清晰”。徐立还举了另一个无人车的例子描述这种尴尬:“无人驾驶超越人的精确率是很可能的,但难点在于你不晓得它什么时候会撞墙。”

  另一个瓶颈在于不成熟的行业生态。这在必然程度上限制了人工智能的成长。薛永峰提示,要防备呈现数据孤岛化、研发孤立化的问题。“人工智能的一些手艺专利次要控制在大公司手中,数据资本难以全面铺开。在语音识别、无人驾驶等诸多范畴,良多团队各做各的,没有畅通领悟贯通。”而在一些保守行业中,数据堆集的规范程度和流转效率,还远远达不到可以或许阐扬人工智能手艺潜能的程度。

  不外徐立认为,这些缺陷“与其说是瓶颈,不如说是将来的主攻标的目的”。

  就国内而言,人才储蓄方面还相对亏弱。来自领英的数据显示,全球范畴内,人工智能专业人才有195万,中国只占2%,排名第七。“人工智能工程师和使用型人才都具有缺口,我们的教育系统该当与时俱进,在课程设置上面与成长需求配套”,刘铁岩说。

  值得高兴的是,人工智能成长历程中,很多前进和改变已结实可见。

  亚马逊、谷歌、Facebook、IBM和微软已于客岁9月颁布发表成立非营利的人工智能合作组,为研究人员供给可供会商和参与的开放式平台。本年4月,百度也正式发布阿波罗打算,把本人所堆集的主动驾驶手艺开放给业界,以期进一步降低研发门槛,与财产链各环节配合推进主动驾驶手艺的成长和普及。

  “这是一场既有自动脉又有毛细血管的手艺革命,其意义可能不亚于今天的互联网和挪动互联网。因而急不得,将来要一步步走”,薛永峰说。(记者 张意轩 王威)

  义务编纂: 聂晨静

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