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对人工智能一无所知?来看这篇文章恶补吧

UPTATED:2017/12/28 15:52:39 | 分类:公司新闻

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一、概述

近几年 各界对人工智能的兴趣激增,自2011年以来,开发与 人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资,而科技 巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。相关报道铺天盖地,而巨额投资、计算机 导致失业等问题也开始浮现,计算机 比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断更是被媒体四处引用并引发广泛关注。

承诺拨出10亿美元 来使他们的认知计算平台Watson商业化。

在最近 几年里的投资主要集中在人工智能领域,比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。

聘用了 人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建 自己的人工智能实验室,期望在 该领域获得重大突破。

牛津大 学的研究人员发表了一篇报告表明,美国大约47%的工作 因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。

纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断,数字科 技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来,但是随 之而来的也有引发大量失业等负面效应。

硅谷创业家Elon Musk 则通过 不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至 认为人工智能的危险性超过核武器。

著名理论物理学家Stephen Hawking认为,如果成 功创造出人工智能则意味着人类历史的终结,“除非我 们知道如何规避风险。”

即便有如此多炒作,但人工 智能领域却也不乏显著的商业行为,这些活 动已经或者即将对各个行业和组织产生影响。商业领 袖需要透彻理解人工智能的含义以及发展趋势。

二、人工智能与认知科技

揭秘人 工智能的首要步骤就是定义专业术语,勾勒历史,同时描 述基础性的核心技术。

1、人工智能的定义

人工智 能领域苦于存在多种概念和定义,有的太过有的则不够。作为该 领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到:“人工智 能缺乏通用的定义。” 一本如 今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义,但书中 并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。对于我们来说,一种实用的定义即为——人工智 能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如,视觉感知、语音识别、在不确 定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。比起研 究人类如何进行思维活动,从人类 能够完成的任务角度对人工智能进行定义,而非人类如何思考,在当今 时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。值得一提的是,随着计 算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之,人们对 那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以,人工智 能的定义随着时间而演变,这一现象称之为“人工智能效应”,概括起来就是“人工智 能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。”

2、人工智能的历史

人工智 能并不是一个新名词。实际上,这个领域在20世纪50年代就已经开始启动,这段探 索的历史被称为“喧嚣与渴望、挫折与 失望交替出现的时代”——最近给 出的一个较为恰当的评价。

20世纪50年代明 确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标,从此研 究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目,这些项目表明,计算机 能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务,例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作,甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。

但是,过分简单的算法、匮乏的 难以应对不确定环境(这种情 形在生活中无处不在)的理论,以及计 算能力的限制严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着 对缺乏继续努力的失望,人工智能于20世纪70年代中 期逐渐淡出公众视野。

20世纪80年代早期,日本发起了一个项目,旨在开 发一种在人工智能领域处于领先的计算机结构。西方开 始担心会在这个领域输给日本,这种焦 虑促使他们决定重新开始对人工智能的投资。20世纪80年代已 经出现了人工智能技术产品的商业供应商,其中一些已经上市,例如licorp、Symbolics、和Teknowledge。

20世纪80年代末,几乎一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”,这是一 项通过对人类专家的问题求解能力进行建模,来模拟 人类专家解决该领域问题的人工智能技术。

对于专 家系统潜力的过高希望彻底掩盖了它本身的局限性,包括明显缺乏常识、难以捕 捉专家的隐性知识、建造和 维护大型系统这项工作的复杂性和成本,当这一 点被越来越多的人所认识到时,人工智 能研究再一次脱离轨道。

20世纪90年代在 人工智能领域的技术成果始终处于低潮,成果寥寥。反而是神经网络、遗传算 法等科技得到了新的关注,这一方 面是因为这些技术避免了专家系统的若干限制,另一方 面是因为新算法让它们运行起来更加高效。

神经网 络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是,首先迭 代生成备选解决方案,然后剔除最差方案,最后通 过引入随机变量来产生新的解决方案,从而“进化”出解决 问题的最佳方案。

3、人工智 能进步的催化剂

截止到21世纪前10年的后期,出现了 一系列复兴人工智能研究进程的要素,尤其是一些核心技术。下面将 对这些重要的因素和技术进行详细说明。

1)摩尔定律

在价格、体积不变的条件下,计算机 的计算能力可以不断增长。这就是 被人们所熟知的摩尔定律,它以Intel共同创办人Gordon Moore命名。Gordon Moore从各种 形式的计算中获利,包括人 工智能研究人员使用的计算类型。数年以前,先进的 系统设计只能在理论上成立但无法实现,因为它 所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天,我们已 经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子,现在最 新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。

2)大数据

得益于互联网、社交媒体、移动设 备和廉价的传感器,这个世 界产生的数据量急剧增加。随着对 这些数据的价值的不断认识,用来管 理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据 是人工智能发展的助推剂,这是因 为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算,比如图像、文本或者语音,通过把 这些模型暴露在数据的海洋中,使它们得到不断优化,或者称之为“训练”——现在这 样的条件随处可得。

3)互联网和云计算

和大数 据现象紧密相关,互联网 和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因,第一,它们可 以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数 据是人们推进人工智能研发所需要的,因此它 可以促进人工智能的发展。第二,它们为 人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助 人工智能系统进行训练。比如,有些研 究人员使用类似Mechanical Turk这样基 于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使 得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻 译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。

4)新算法

算法是 解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年,新算法 的发展极大提高了机器学习的能力,这些算法本身很重要,同时也 是其他技术的推动者,比如计算机视觉(这项科 技将会在后文描述)。机器学 习算法目前被开源使用,这种情 形将促成更大进步,因为在 开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。

4、认知技术

我们将 区分人工智能领域和由此延伸的各项技术。大众媒 体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项 技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称 这些技术为认知技术(下图),认知技 术是人工智能领域的产物,它们能 完成以往只有人能够完成的任务。而它们 正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我 们将介绍几个最重要的认知技术,它们正 被广泛采纳并进展迅速,也获得大量投资。

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1)计算机视觉

是指计 算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机 视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如,一些技 术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技 术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

计算机 视觉有着广泛应用。其中包括,医疗成 像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗;人脸识别被Facebook用来自 动识别照片里的人物;在安防 及监控领域被用来指认嫌疑人;在购物方面,消费者 现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

机器视 觉作为一个相关学科,泛指在 工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里,计算机 在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体,因此相 对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机 视觉是一个正在进行中的研究,而机器视觉则是“已经解决的问题”,是系统 工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应 用范围的持续扩大,计算机 视觉领域的初创公司自2011年起已 经吸引了数亿美元的风投资本。

2)机器学习

指的是 计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于,机器学 习是从数据中自动发现模式,模式一 旦被发现便可用于做预测。比如,给予机 器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及 交易是否正当等信用卡交易信息的数据库,系统就 会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多,预测就会越好。

机器学 习的应用范围非常广泛,针对那 些产生庞大数据的活动,它几乎 拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外,这些活 动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学 习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色,比如计算机视觉,它能在 海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。现如今,机器学 习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一,在2011-2014年中这 段时间内就已吸引了近十亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研 究机器学习技术的公司。

3)自然语言处理

是指计 算机拥有的人类般文本处理的能力,比如,从文本中提取意义,甚至从那些可读的、风格自然、语法正 确的文本中自主解读出含义。一个自 然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式,但是它 却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本,例如自 动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;或者在 一堆仅人类可读的合同中,将各种 条款与条件提取出来并制作成表。以上这 些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成,后者仅 能针对简单的文本匹配与模式进行操作。请思考 一个老生常谈的例子,它可以 体现自然语言处理面临的一个挑战。在句子“光阴似箭(Time flies like an arrow)”中每一 个单词的意义看起来都很清晰,直到系 统遇到这样的句子“果蝇喜欢香蕉(Fruit flies like a banana)”,用“水果(fruit)”替代了“时间(time)”,并用“香蕉(banana)”替代“箭(arrow)”,就改变了“飞逝/飞着的(like)”与“像/喜欢(like)”这两个单词的意思。

自然语言处理,像计算 机视觉技术一样,将各种 有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语 言模型来预测语言表达的概率分布,举例来说,就是某 一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的 特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字,通过识 别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来,比如垃 圾邮件同正常邮件。以机器 学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准,用来决 定一封邮件是否属于垃圾邮件。

因为语境对于理解“time flies(时光飞逝)”和“fruit flies(果蝇)”的区别是如此重要,所以自 然语言处理技术的实际应用领域相对较窄,这些领 域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈、自动发 现民事诉讼或政府调查中的某些含义、以及自 动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文等。

4)机器人技术

将机器视觉、自动规 划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设 计巧妙的硬件中,这就催 生了新一代的机器人,它有能 力与人类一起工作,能在各 种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机,还有可 以在车间为人类分担工作的“cobots”,还包括 那些从玩具到家务助手的消费类产品。

5)语音识别技术

主要是 关注自动且准确的转录人类的语音。该技术 必须面对一些与自然语言处理类似的问题,在不同口音的处理 、背景噪音、区分同音异形异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难,同时还 需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识 别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术,再辅以其他技术,比如描 述声音和其出现在特定序列和语言中概率的声学模型等。语音识 别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino’s Pizza最近推 出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

上面提 到的认知技术进步飞快并吸引了大量投资,其他相 对成熟的认知技术仍然是企业软件系统的重要组成部分。这些日 渐成熟的认知技术包括决策最优化——自动完 成对复杂决策或者在资源有限的前提下做出最佳权衡;规划和调度——使设计 一系列行动流程来满足目标和观察约束;规则导向系统——为专家 系统提供基础的技术,使用知 识和规则的数据库来自动完成从信息中进行推论的处理过程。

三、认知技术的广泛使用

各种经 济部门已经把认知技术运用到了多种商业职能中。

1)银行业

自动欺 诈探测系统使用机器学习可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式;借助语 音识别技术能够自动完成电话客服;声音识 别可以核实来电者的身份

2)医疗健康领域

美国有 一半的医院采用自动语音识别来帮助医生自动完成医嘱抄录,而且使 用率还在迅速增长;机器视 觉系统自动完成乳房X光检查 和其他医学影响的分析;IBM 的Watson借助自 然语言处理技术来阅读和理解大量医学文献,通过假 设自动生成来完成自动诊断,借助机 器学习可以提高准确率。

3)生命科学领域

机器学 习系统被用来预测生物数据和化合物活动的因果关系,从而帮 助制药公司识别出最有前景的药物。

4)媒体与娱乐行业

许多公 司正在使用数据分析和自然语言生成技术,自动起 草基于数据的的公文材料,比如公司营收状况、体育赛事综述等。

5)石油与天然气

厂商将 机器学习广泛运用在矿藏资源定位、钻井设 备故障诊断等众多方面。

6)公共部门

出于监控、合规和 欺诈检测等特定目的,公共部 门也已经开始使用认知技术。比如,乔治亚 州正在通过众包的形式来进行财政披露和竞选捐助表格的数字化,在这个 过程中他们就采用了一套自动手写识别系统。

7)零售商

零售商 利用机器学习来自动发现有吸引力的交叉销售定价和有效的促销活动。

8)科技公司

它们正利用机器视觉、机器学 习等认知技术来改进产品或者开发全新产品,比如 Roomba机器人吸尘器,Nest智能恒温器。

上述例子表明,认识技 术的潜在商业收益远大于自动化带来的成本节约,这主要体现在:

更快的行动与决策(比如,自动欺诈检测,计划和调度)

更好的结果(比如,医学诊断、石油探测、需求预测)

更高的效率(亦即,更好的 利用高技能人才和昂贵设备),

更低的成本(比如,自动电 话客服减少了劳动成本)

更大的规模(亦即,开展人 力无法执行的大规模任务)

产品与服务创新(从增加 新功能到创造新产品)

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四、认知技 术影响力与日俱增的原因

在未来五年,认知技 术在商业领域的影响力将显著增长。原因有二,首先,近些年来,技术性 能有了实质进步,并处于持续研发状态。其次,数亿美 元已经投入到技术商业化中,许多公 司正致力于为各商业部门的广泛需求提供定制化开发和打包方案,以使这 些技术更易购买和配置。虽然并 非所有的技术提供商都能幸存,但他们 的努力将共同推动市场前进。技术性 能的改善和商业化正在共同扩大着认知技术的应用范围,这种情 况在未来几年都将持续下去。

1、技术提 升扩展了应用范围

认知技 术大踏步前进的例子非常多。比如Google的语音识别系统,一份报告显示,Google用了不 到两年时间就将语音识别的精准度从2012年的84%提升到如今的98%。计算机 视觉技术也取得了突飞猛进的发展。如果以 计算机视觉技术研究者设置的技术标准来看,自2010年到2014年,图像分 类识别的精准度提高了4倍。Facebook的DeepFace技术在同行评审报告(译者注:同行评审,是一种 学术成果审查程序,即一位 作者的学术著作或计划被同一领域的其他专家学者评审。)被高度肯定,其脸部 识别率的准确度达到97%。2011年,IBM 为了让Watson在智力节目《危险边缘》中获胜,曾对Watson进行优化,提升两 倍的答案精确度。现在,IBM又宣称如今的Watson比当时“智能”了2400%。

随着技 术的改进和提高,技术应 用的范围也在不断扩大。比如,在语音识别方面,机器曾 经需要大量训练才能在有限词库里勉强识别出来,由语音 识别技术延伸出的医疗应用程序也很难得到真正普及。而现在,每个月 互联网上都会有数以百万次的语音搜索。另外,计算机 视觉技术过去被狭隘的理解为部署在工业自动化方面,但现在,我们早 已看到这一技术被广泛运用到监控、安全以 及各种各样的消费应用里。IBM如今正拓展Watson在竞赛 游戏之外的应用,从医疗 诊断到医学研究再到财务建议以及自动化的呼叫中心。

并不是 所有的认知技术都有如此令人瞩目的发展。机器翻 译有了一定发展,但幅度很小。一份调查发现,从2009年到2012年,将阿拉 伯语翻译到英语的精确度仅仅提升了13%。尽管这 些技术还不完美,但他们 已经可以影响到专业机构的工作方式。很多专 业翻译人员依靠机器翻译提升翻译精准度,并把一 些常规翻译交给机器,自己专 注在更具挑战性的任务上。

很多公 司正努力将认知技术做进一步研发,并逐步 将其融入到更多产品尤其是企业级产品里,以方便 企业用户购买和部署。

2、对商业 化进行的大规模投资

从2011年到2014年5月,超过20亿美元 的风险投资流入到基于认知技术研究的产品和服务里。与此同时,超过100家的相 关公司被兼并或收购,其中一 些被互联网巨头如亚马逊、苹果、Google、IBM或Facebook收购。所有这 些投资都在培育一个多样化的公司图谱,这些公 司正在加速认知技术的商业化进程。

在这里,我们并 不会提供关于某公司在认知技术商业化方面的细节,我们希望说明,认知技 术产品拥有丰富的多样性。下面就 是致力于认知技术商业化的公司名单,这个名 单既不是完整无缺也非固定不变,而是一个动态的,用于推 动和培育市场的指标。

数据管 理和分析工具主要使用自然语言处理、机器学习等认知技术。这些工 具利用自然语言处理来从非结构化的文本中提取出意思,或者借 助机器学习帮助分析人员从大规模数据集中发现深层含义。这个领域的公司包括Context Relevant(译者注:美国的 一家大数据挖掘和分析公司)、Palantir Technologies(译者注:这家公司称要将数据、技术、人类和环境连接起来)、以及Skytree(译者注:一家借 助机器学习进行市场分析并提供决策依据的大数据公司)。

认知技 术的各个部分可以被整合到各种应用和商业决策中,分别起 到增加功能和提高效率的作用。例如,Wise.io公司提 供一套模块来促进商业决策,比如客户支持、营销和销售,这里面 会用到机器学习模型来预测哪些客户比较容易流失,以及哪 些潜在客户更加容易转化。Nuance公司通 过提供一种语音识别技术来帮助开发者进行需要语音控制的移动APP的开发。

单点解决方案。众多认 知技术成熟的标志是它们正在被不断的嵌入到特定商业问题的解决方案中。这些解 决方案的设计初衷是要比公司原有的解决方案更加有效,并且几 乎不需要认知技术方面的专业人员。普及度 比较高的应用领域包括广告、营销和销售自动化、预测以及规划。

技术平台。平台的 目的是为建立高度定制化的商业解决方案提供基础。它们会 提供一系列功能,包括数据管理、机器学习工具、自然语言处理、知识表示和推理、以及将 这些定制化软件整合在一起的统一框架。

3、新兴应用

如果这 些技术的表现和商业化趋势继续发展,我们就 能够大胆预测认知技术的应用将更加广泛,被接受 程度也会大大增加。数亿美 金的投资涌入这些基于机器学习、自然语言处理、机器视 觉或者机器人技术的公司,这预示 着许多新应用即将投入市场。在商业 机构依托认知技术构建自动化业务流程、增强产品和服务方面,我们也 看到了巨大空间。

五、认知技 术在企业的应用路径

认知技 术将在接下来几年里变得流行。在未来2-5年,技术层 面的进步和商业化将扩大认知技术对企业的影响。越来越 多的企业会找到一些创新性应用来显著改善他们自身的表现或者创造新功能,以增强 他们的竞争地位。企业的IT部门现 在可以行动起来,增加对 这些技术的了解,评估出 适用这些技术的机会,将这些 技术可能带来的价值向领导进行汇报。高级商 务和公共部门的领导应该思考认知技术将对他们的部门以及整个公司产生何种影响,这些技 术将如何激发创新并提升经营表现。


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