人工智能' target='_blank'>人工智能有哪些突破
(悟空話務(wù)電話機(jī)器人' target='_blank'>電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)
摘要:現(xiàn)如今已經(jīng)是2018年了,人工智能領(lǐng)域著名專家李飛飛認(rèn)為,人工智能已到了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的歷史時(shí)刻,未來潛力巨大。在制造業(yè)領(lǐng)域,人工智能將優(yōu)化整個(gè)生產(chǎn),推動(dòng)機(jī)器人智能制造發(fā)展;在資源和環(huán)境領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)分析和計(jì)算機(jī)視覺都會(huì)發(fā)揮重要作用。2018年,人工智能還將推動(dòng)自動(dòng)駕駛?cè)遮叜a(chǎn)業(yè)化,你怎么覺得呢?
AI子領(lǐng)域包括:機(jī)器學(xué)習(xí)(ML),自然語言處理(NLP),深度學(xué)習(xí)(DL),機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA),回歸等等。那么過去一年AI到底獲得了那些突破呢?我們與21名專業(yè)人士聊完之后,匯總了一下他們的見解。
事實(shí)
·過去的一年里人工之智能取得了許多突破,特別是在深度學(xué)習(xí)方面(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)。例如,AlphaGo Zero能夠自學(xué)圍棋、國(guó)際象棋,并且可在沒有人工干預(yù)的情況下與人類進(jìn)行游戲。Taco Tron 和百度的DeepVoice生成的語音幾乎與人類語言完全相同。此外,計(jì)算機(jī)視覺、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割也變得更加精準(zhǔn),甚至在醫(yī)學(xué)診斷和生物學(xué)研究中可與人類媲美。但是,自然語言處理、聊天機(jī)器人以及文本摘要等技術(shù)都沒達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。
·人工智能已經(jīng)存在很長(zhǎng)時(shí)間了,新舊事物都在進(jìn)步,重要的是不能低估公眾意識(shí)的力量。當(dāng)深藍(lán)打敗加里·卡斯帕羅夫時(shí),情況就不同了。之前只在電影中看到人類被機(jī)器打敗,而現(xiàn)在真實(shí)發(fā)生了,這很大程度改變了人們的看法。而我們還有很多應(yīng)用程序通過人工智能提供商業(yè)價(jià)值。
·人工智能不再被視為僅存在于科幻小說中了(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)。大多數(shù)科技公司已經(jīng)了解人工智能對(duì)企業(yè)的益處。這使得該技術(shù)在過去幾個(gè)月里取得了快速發(fā)展,具有了更好的收益能力,以及機(jī)器實(shí)時(shí)改進(jìn)其學(xué)習(xí)過程的能力也得到了提高。
·在過去的一年里,我們將重點(diǎn)放在了構(gòu)建真正的會(huì)話型AI上。目前的各種助手不具有處理更復(fù)雜和有價(jià)值的任務(wù)的能力,要想實(shí)現(xiàn)則需要人工智能技術(shù)。它能夠基于知識(shí)進(jìn)行推理,通過上下文和個(gè)性化理解不完整或模糊的語言,人工智能利用并超越了模式匹配,從而實(shí)現(xiàn)真正的動(dòng)態(tài)對(duì)話。就像人類還會(huì)通過手勢(shì)、凝視和以及其他因素進(jìn)行交流,我們也開始在系統(tǒng)中連接其他服務(wù)以及虛擬助手。這就是為什么我們推出了cognitive arbitrator,它通過一個(gè)跨越汽車、智能家居和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)生態(tài)系統(tǒng)的單一接口,無縫地連接和集成了不同的虛擬助理、第三方服務(wù)和內(nèi)容,以完成復(fù)雜的任務(wù)并增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。因此我們能夠最大限度的為用戶提供獨(dú)特的和具有個(gè)體差異性地體驗(yàn),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了各助手之間各種服務(wù)的交互性。這對(duì)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中的每個(gè)個(gè)體都是雙贏的,特別是購買使用產(chǎn)品和服務(wù)的人。
·AI和ML已經(jīng)走出實(shí)驗(yàn)室,轉(zhuǎn)向更主流的應(yīng)用程序了(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)。人工智能正進(jìn)入新的章程,而且才剛剛開始。六年前數(shù)據(jù)科學(xué)家的頭銜還不存在,如今已經(jīng)變得非常專業(yè)化,數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員實(shí)現(xiàn)了使用人工智能更快更好地完成任務(wù)。
GPUs
·從2000年到2003年,所有的貿(mào)易公司都逐步采用了算法交易。在過去的幾年里,由于應(yīng)用程序需求的增加,機(jī)器學(xué)習(xí)獲得了快速發(fā)展。在一些需要?jiǎng)?chuàng)造性的情境中,人工智能正在取代人類,因?yàn)闄C(jī)器可以根據(jù)新的信號(hào)來源和大量數(shù)據(jù)自行做出決定。
·從技術(shù)上講,過去一年里,由于開發(fā)人員開始利用處理能力加速應(yīng)用程序的發(fā)展,使得基于GPU的服務(wù)器變得司空見慣(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)。像谷歌的TPU這樣的專業(yè)處理器開始出現(xiàn),而它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手云服務(wù)提供商正在合作開發(fā)一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)庫。此外,也從大數(shù)據(jù)和點(diǎn)工具(如Hadoop和Spark)開始穩(wěn)步過渡到使用人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更廣泛的數(shù)據(jù)分析類。ML通過使用大型不同的數(shù)據(jù)集,以及將算法智能應(yīng)用到分析中來縮小這些方法之間的差距。而學(xué)習(xí)算法的自學(xué)能力還處于初級(jí)狀態(tài),人工智能在我們的生活中的地位日益增加,產(chǎn)品和服務(wù)推薦引擎和圖像處理系統(tǒng)得到了顯著改善,人工智能產(chǎn)生了許多新職業(yè)。該領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐正在迅速加快。
效率
·AI和ML的概念是云計(jì)算的關(guān)鍵要素,但這只有在用戶掌握數(shù)據(jù)的情況下才行得通。通過ML實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化程序提高了企業(yè)員工的工作效率,而且隨著員工對(duì)人工智能工具越來越熟悉,這種自動(dòng)化程度還會(huì)越來越高(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)。此外,簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集成的工作正在興起,尤其是企業(yè)希望能夠從數(shù)據(jù)中獲取更多有用信息,對(duì)預(yù)測(cè)分析的日益關(guān)注使企業(yè)能夠?qū)?shí)時(shí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為行動(dòng)指南。
數(shù)據(jù)
·人工智能并不是新鮮事物,但它的復(fù)興是由于能夠處理所需數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)速度和類型(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)。信息是大量且雜亂的,需要使用人工智能從中獲取有用信息與數(shù)據(jù)。但問題是,他們無法完全掌控周圍的數(shù)據(jù)。
·人工智能在過去一年里發(fā)生了戲劇性的演變,主要原因有兩個(gè):1)所有的企業(yè)都在迅速進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2)新業(yè)務(wù)和操作數(shù)據(jù)集的引入速度,以及它們提升了對(duì)人工智能自動(dòng)化業(yè)務(wù)和操作活動(dòng)的需求(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)。人工智能的需求已經(jīng)從最好具備發(fā)展到必須擁有。決策者認(rèn)識(shí)到實(shí)施人工智能才能使業(yè)務(wù)取得更大成功,所以人工智能現(xiàn)在是每個(gè)公司首席信息官和首席財(cái)務(wù)官議程上的一個(gè)關(guān)鍵項(xiàng)目。
其他
·各種大肆的宣傳傳遞了一個(gè)內(nèi)容,那就是人工智能的趨勢(shì)還會(huì)繼續(xù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的民主化在于普通工程師就能使用它(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)。跟一年前相比,現(xiàn)在軟件工程師可以更簡(jiǎn)單的做出有趣的ML。由于有更低成本的硬件、可用的數(shù)據(jù)、遷移學(xué)習(xí)的技術(shù),使你不必成為超級(jí)專業(yè)博士,就可以成為了解自己的數(shù)據(jù),控制數(shù)據(jù)的主題專家,從而將所學(xué)內(nèi)容實(shí)現(xiàn)商業(yè)化價(jià)值。
·拐點(diǎn):之前人們逐漸意識(shí)到生產(chǎn)問題的嚴(yán)重性(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com),例如數(shù)據(jù)科學(xué)家的短缺問題。為了解決這個(gè)問題,現(xiàn)在有大量的在線教育,以及大學(xué)開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)課程。所以實(shí)現(xiàn)了全民數(shù)據(jù)科學(xué)家,而且有了自動(dòng)化ML的趨勢(shì):機(jī)器自動(dòng)輔助算法做出選擇。
·他們?cè)跊]有云計(jì)算的技能集,也沒有數(shù)據(jù)科學(xué)家的情況下。多年來一直研究如何在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)更智能的計(jì)算(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)。通過語義智能ML,可以使邊緣設(shè)備變得更加智能。我們能讓這些邊緣設(shè)備系統(tǒng)做一些記憶任務(wù)嗎?當(dāng)然可以,這需要更多樣化的設(shè)備部署,以及將實(shí)例化數(shù)字角色和應(yīng)用程序融合到組分模型中。從而使語義更加豐富。
·我們當(dāng)然也會(huì)看到對(duì)深度學(xué)習(xí)和黑盒技術(shù)的厭倦。在研究方面,似乎發(fā)生了很大的一個(gè)轉(zhuǎn)變,即開始轉(zhuǎn)向創(chuàng)建不太透明且數(shù)據(jù)量少的算法。我們?nèi)绾卧诓皇褂么髷?shù)據(jù)的情況下,僅用真實(shí)數(shù)據(jù)就得出結(jié)論呢?有些系統(tǒng)數(shù)據(jù)量非常大,而有些不是,我們?nèi)绾卫媒y(tǒng)計(jì)學(xué)和其它數(shù)據(jù)技術(shù)推導(dǎo)出有意義的解?(悟空話務(wù)電話機(jī)器人:http://www.hzdaba.com)
轉(zhuǎn)載原創(chuàng)云棲社區(qū)
阿里云云棲社區(qū)組織翻譯。
文章原標(biāo)題《How AI Is Changing》
作者:Tom Smith
譯者:奧特曼,審校:袁虎。