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人工智能,路漫漫而修远

来源:论文联盟  作者: [字体: ]

人工智能,路漫漫而修远

漫长的落地过程
  从科幻电影中对于人工智能的无限遐想,到如今人工智能项目的陆续上马,已经过去了很长时间。不过作为一个基础学科,要想有真正意义上的人工智能产品落地,则需要更长的时间。
  实际上,从2011年开始,微软、IBM、谷歌、Facebook和亚马逊等科技巨头们纷纷开始深度布局人工智能。然而,尽管近几年大家在深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能技术实现了一些重要突破,但人工智能领域仍然没有一个成熟的消费级产品出现。尽管亚马逊的Echo和谷歌的Google Home受到了市场的欢迎和业内的好评,但真正体验过的人都知道,其人工智能水平依旧还有很大的提升空间。
  BBC此前曾预测,到2020年,全球人工智能市场规模将达1 190亿元人民币,这一数字其实还不如2015年中国移动互联网的产业规模。不过,这并非是说人工智能前景黯淡,而是从侧面映证了这一特殊领域的发展进度不会太快—巨额投入之后短期内难有回报。或许也正是深谙此道,国内以BAT为代表的科技公司,在面对财务报表压力之时,选择了低调、保守地布局人工智能。 
  巨头选择保守布局
  尽管人工智能还有很多难题待解,但是没人能否认其在未来巨大的发展潜力。在科技巨头眼中,甚至有“得人工智能者得天下”之势。如今,大家都在根据自己手上的资源优势调兵遣将,开始布局下一个最重要的战场。不过,对于目前绝大多数的科技巨头来说,为了让自己的人工智能研究能够更快“变现”,多会从自己现有的业务基础出发,并将研究的成果最先反映到自己现有的业务之上。
  比如,对Facebook来说,人工智能研究自然是围绕社交进行。据此前曝光的消息称,Facebook正在开发代号为Moneypenny的人工智能助理项目,它将运行在Facebook目前的通讯工具Messenger内。Moneypenny具备自主学习功能,其大数据资源则来自于Facebook庞大的社交平台。除了可以提供类似微软Cortana这样的智能聊天功能之外,它还可以帮助用户向朋友送礼、进行线上购物和安排旅游行程等服务。不仅如此,Facebook还希望借助人工智能技术,挖掘用户的潜在需求和兴趣点,然后完成针对性的内容投放。
  相对于Facebook,尽管国内社交领域的王者腾讯在人工智能方面的布局要低调很多,但是其野心却并不小—《微信》也加入到人工智能的争夺战当中。相信很多人对于《微信》此前封杀微软的人工智能产品小冰还记忆犹新,而前不久《微信》非常低调地和香港科技大学搞了一个“人工智能实验室”。据悉,《微信》的人工智能重点将放在交互的智能化和大数据挖掘两个方向上。一方面,可以通过人工智能技术改进《微信》产品本身的用户体验,另一个方面,也可以借此扩充《微信》的承载能力,使其成为一个更为强大的基础服务入口。
  不只是社交霸主,所有的科技巨头都在扬长避短搞人工智能,而苹果的法宝仍是当家明星iPhone。苹果CEO库克在近期接受采访时表示,人工智能将让智能手机如虎添翼,而智能手机也将是人工智能最佳的载体,“在短期甚至中期内,没有任何产品能取代智能手机。”
  人工智能的三道坎
  人工智能的开发为何会如此漫长,以至于众多巨头发力也无法使其在短期内实现成为现实?很多厂商为何都选择保守的布局方式?除了前文提到的下游产业链进行人工智能改造时可能会遇到的问题之外,这个领域本身还面临三大问题。
  首先是大数据。从某种意义上来说,人工智能在近一两年的走红,与大数据的发展和被重视程度不无关系。随着以智能手机为代表的科技产品开始深入到人们生活的方方面面,用户在线上的行为越来越多,由此形成了大量的用户数据。而人工智能正好可以利用这些数据,建立数学模型和完成用户画像,让程序来做一些过去只有人能够做的事情。
  大数据这个门槛,导致了人工智能只能是巨头的游戏,跟创业者关系不大。因为,拥有海量用户行为数据的只有各大科技巨头。然而,即便是巨头也未必拥有足够的数据,它们往往只拥有一定维度的数据,还不足以还原用户生活的方方面面。同时,大家对于大数据的开发也还有待深入,相关的人才缺口也比较大,就更别说前文提到的开发前期势必会出现的“恶性循环”了。 本文由论文联盟http://www.LWlm.cOm收集整理
  困难还不只是大数据,要实现人工智能还需要对现实中的场景进行抓取和捕捉,并通过算法将真实场景进行数据化,使之能够对被机器识别,达到对现实的感知。而获得数据化的现实场景数据后,还需要对数量庞大的样本数据进行对比训练,以实现对真实场景的识别,即机器学习。这些工作需要得到计算能力、算法和大数据的支撑,而这三项技术本身也还在完善中,还有很多难关有待攻克。
  其次是应用场景。目前的人工智能产品,以前文我们提到的智能音箱和面向儿童的服务型机器人为主。软件和硬件的双重缺失,让创业者难以构建起公众感兴趣的人工智能应用场景。一方面,这是因为当下的人工智能水平还达不到更多的应用场景要求,另一方面承载人工智能的硬件产品也还存在很大提升空间。
  要制造承载人工智能技术的消费级硬件产品,需要合适的材料,以及更复杂和精细的传感器。无论是智能机器人,还是智能汽车,都是全身遍布传感器的产品。现阶段,这一条硬件产业链也还并不成熟,难以带来产品形态的剧变。而除了硬件,在软件和服务方面的超级应用也因为当下人工智能技术的限制而未能培育出超级应用。最被人熟知的微软人工智能产品小冰,如今也还没有进入有实际作用的阶段。
  最后是社会接受度。自人工智能技术开始被谈论之日起,无论是业内还是社会上,对此都有两种截然不同的观点—人工智能是否会威胁到人类的安全。而这样的争论至今没有定论,反而因为每一次人工智能技术取得突破而愈演愈烈。
  很难说当人工智能有了自我意识之后,最终会成为贾维斯还是机械姬,机器人统治世界的桥段,已经在电影中上演了无数次。而就在今年,俄罗斯就曾出现过机器人私自从实验室逃跑的事情。不过另一方面,人们又希望机器人能够拥有人类一样的情感,软银和华硕等厂商就推出了各自的陪伴型机器人,让它们模拟人类的情感。
  不仅是对于人类安全的担忧,人工智能还涉及到更难处理的伦理问题。在遇到紧急情况时,机器人的“自主”选择很可能就无法回避伦理问题。比如,在遇到危险要救人时,人工智能选择救谁舍谁就是个伦理问题。人类自己面临这样的问题时,尚且会引起争议,而人工智能的处理方式,显然更会让人工智能开发者更加棘手。

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