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          “人工智能”熱度上升 我們該如何定義?
          發布時間:2016/11/5 16:28:59     來源:鑫泰科技     發布者:manni123

              永遠打不開的黑匣子?
            
            人工智能就像一個永遠打不開的黑匣子,是我們所設想的一切事物的究極形態。因為想象無限大,所以人工智能也永遠站在未來向我們招手。
            
            國內主流觀點,大體將人工智能定義為一個大概念,下面再細分出來的機器人、無人機、可穿戴智能設備、自動駕駛、虛擬助手、虛擬客服等二級類目,再將這些形態與各個具體行業去相結合,賦能于人,賦能于產業,就跟當年互聯網、移動互聯網干的事情一樣。
            
            和VR/AR相并行的類目?
            
            而在國外諸如小扎口中的人工智能,更多是一個和VR/AR相并行的類目,在谷歌機器學習資深研究科學家Dr.GregSCorrado眼里,人工智能是一種技術手段,并不是一個獨立存在的事物,機器學習也不隸屬于某一品牌某一公司。在谷歌,人工智能是過去幾年內部各領域的產品工程師們采用的一種技術手段,來優化開發產品的系統,但使用這些技術的具體方式方法,每個領域因產品服務的性質會有很大的區別。

            按照這層意思來分類,人工智能在國外主流觀點是一個和VR/AR相并行的類目。
            
            具體他們是怎么定義的?
            
            1、百度首席科學家吳恩達:
            
            人工智能其實早已在我們日常生活中有了廣泛的應用,不是只有科幻電影里的那些才叫人工智能。譬如最簡單的數碼相機的笑臉捕捉,那個就是人工智能。還有電子商務里的推薦引擎,那個也是人工智能。還有電子郵件,如果沒有spamfilter,估計電子郵件完全就成了垃圾信箱,這也是人工智能的功勞。這些都是讓計算機變的更聰明,從而改變人類生活的例子。還有許多應用的現階段瓶頸就是人工智能,譬如農業上的自動化收割,我要摘櫻桃,怎么分辨好的和不好的?這個就是計算機視覺可以解決的問題。但是現在人工智能還有很長的路要走才能達到實現這些應用的高度。我早年花了很大的精力在解決人工智能硬件層面的架構問題,現在是時候進一步提高技術的可用性了。
            
            2、香港科技大學教授楊強:
            
            人工智能有很多領域,到現在為止最成功的一個領域就是機器學習,機器學習的一個基本概念就是從數據里面經常重復的現象匯總學出規律,從而把現實中簡單重復煩瑣的工作給替代掉。
            
            人工智能在機器學習和深度學習方面已經有著很高的成就。此外,另外一種技術正在開始應用:強化學習。強化學習不僅僅能夠學習人的行為,還能夠更好的使用延遲反饋功能。而之后人們能否發明一種新的學習方法,能把大數據的模型在用于小數據身上,于是楊強提到了遷移學習。遷移學習是把深度學習和強化學習疊加在一起。
            
            3、前微軟亞研院首席研究員、現任曠視科技首席科學家孫劍:
            
            視覺智能是人工智能的一個重要分支,目前人工智能的發展正在從感知智能向認知智能發展,而視覺是感知智能的一個重要方面。視覺理解核心問題是深度神經網絡,神經網絡模型目前已經從AlexNet發展到152層的ResNet,圖像分類進展、人臉識別的進展、人臉識別的實際應用已經超越人眼,而無監督對抗學習和語義分割,將是視覺智能未來發展的關鍵。
            
            4、新加坡南洋理工大學電子電氣工程學院副教授黃廣斌:
            
            人工智能本來是個比較廣泛的概念,現在卻有個狹義的發展趨勢,要和人的智能和智慧比高低,這其實是個困惑和可怕的事情:1)許多事情是機器可以做的人不一定能做,也有許多事情人能做機器不一定能做;2)機器加上“可控”和“可預見”的智能本來是幫助和改善人類生活,現在一些研發的出發點或故事的賣點卻是以挑戰人類的智慧為目的。機器智能和人類智能/智慧是兩個可以相交的函數f1和f2,但不必俠義成兩個函數最終要相同或收斂到一起。
            
            “深度學習”概念熱度轉折點已經到了,兩年后將很少人再提深度學習術語:1)廣泛意義上的“深度學習”(多層和/或多學習系統的組合)本身就是機器學習的必然,將來幾乎每個人工智能機器學習系統都可以廣泛說是“深度學習”;2)再提深度學習所能創造的效益有限,投資概念的將跟上最后一班車;3)開源將使得深度學習不再高深莫測,但會使強者更強,弱者相對更弱;4)開源也預示著新的技術和術語在蘊釀積累,等待爆發點;5)世界科技巨頭有分化,有的巨頭其實很少提“深度學習”概念,卻在另起爐灶;6)比傳統深度學習快幾萬倍的芯片硬件將走入市場。
            
            5、艾瑞觀點:
            
            人工智能(artificialintelligence):用機器去實現所有目前必須借助人類智慧才能實現的任務。
            
            狹義人工智能定義:指基于人工智能算法和技術進行研發及拓展應用的企業。
            
            廣義人工智能定義:指包括計算、數據資源、人工智能算法和計算研究、應用構建在內的產業。
            
            6、易觀觀點:
            
            人工智能(理想):理想的人工智能指的是通過技術創造“類人”的機器,使其具備人的感知能力、表達能力和思考能力。
            
            人工智能(現實):現實的人工智能指的是技術能夠訓練機器掌握某項“近于人”的能力,將人從最基礎最單一的繁雜事務中解放出來,作為工具提高人的生活和工作體驗。
            
            7、創新工場李開復:
            
            感知(視覺、語音、語言) 決策(識別、推薦、預測) 反饋(生成、機器人、自動化)=人工智能。
            
            8、搜狗ceo王小川:
            
            人工智能是用計算機系統模仿人類的感知、推理等思維活動。人工智能分為兩個流派:符號主義和聯結主義。符號主義主張把智能處理的問題變成符號,是人的社會特有的東西;聯結主義則提供基本思想和可能的部分神經網絡運作機理。
            
            #以及#
            
            下定義這件事情就不妄加了,只是定義這東西也是拿來和人交流的,國內主流觀點喜歡將人工智能放為一個大概念,也無可厚非。將現有的人工智能歸類為弱智能階段,技術進步、人文進步、資本助力三者交叉循環推動人工智能往更高級層面去走,能幫人做決策。
            
            最后插一個話,360董事長周鴻祎在公開場合吐槽人工智能就像兩年前的o2o,都是泡沫。說的沒錯。但是當年互聯網也是泡沫橫飛,現在最大的5家互聯網公司都市值接近或超過3000億美金了。

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