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三分钟看清人工智能现状

发布：互联网
来源：互联网
时间：2018-03-17 17:40

从上世纪八九十年代的PC时代,进入到互联网时代后,给我们带来的是信息的爆炸和信息载体的去中心化.而网络信息获取渠道从PC转移到移动端后,万物互联成为趋势,但技术的限制导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式.青岛达内培训：而如今,人工智能已经成为这个时代最激动人心、最值得期待的技术,将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点.

    人工智能的技术应用主要是在以下几个方面: 自然语言处理(包括语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、自动推理(包括规划和决策)、机器学习和机器人学.按照技术类别来分,可以分成感知输入和学习与训练两种.计算机通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式,获得音视频的感知输入,然后从大数据中进行学习,得到一个有决策和创造能力的大脑.

    随着深度学习技术的成熟,AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及.AlphaGo和人类的对弈,并不是我们以往所理解的电子游戏,电子游戏的水平永远不会提升,而AlphaGo则具备了人工智能最关键的"深度学习"功能.AlphaGo中有两个深度神经网络,Value Networks(价值网络)和 Policy Networks(策略网络).其中Value Networks评估棋盘选点位置,Policy Networks选择落子.这些神经网络模型通过一种新的方法训练,结合人类专家比赛中学到的棋谱,以及在自己和自己下棋(Self-Play)中进行强化学习.也就是说,人工智能的存在,能够让AlphaGo的围棋水平在学习中不断上升.人工智能概念其实在上世纪80年代就已经炒得火热,但是软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间.而现在,大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片这四大催化剂的发展,以及计算成本的降低,使得人工智能技术突飞猛进.

    驱动人工智能发展的先决条件

    物联网--物联网提供了计算机感知和控制物理世界的接口和手段,它们负责采集数据、记忆、分析、传送数据、交互、控制等等.摄像头和相机记录了关于世界的大量的图像和视频,麦克风记录语音和声音,各种传感器将它们感受到的世界数字化等等.这些传感器,就如同人类的五官,是智能系统的数据输入,感知世界的方式.而大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣,这些延伸向真实世界各个领域的触角是机器感知世界的基础,而感知则是智能实现的前提之一.

    大规模并行计算--人脑中有数百至上千亿个神经元,每个神经元都通过成千上万个突触与其他神经元相连,形成了非常复杂和庞大的神经网络,以分布和并发的方式传递信号.这种超大规模的并行计算结构使得人脑远超计算机,成为世界上最强大的信息处理系统.近年来,基于GPU(图形处理器)的大规模并行计算异军突起,拥有远超CPU的并行计算能力. 从处理器的计算方式来看,CPU计算使用基于x86指令集的串行架构,适合尽可能快的完成一个计算任务.而GPU从诞生之初是为了处理3D图像中的上百万个像素图像,拥有更多的内核去处理更多的计算任务.因此GPU天然具备了执行大规模并行计算的能力.云计算的出现、GPU的大规模应用使得集中化的数据计算处理能力变得前所未有的强大.

    大数据--根据统计,2015年全球产生的数据总量达到了十年前的20多倍,海量的数据为人工智能的学习和发展提供了非常好的基础.机器学习是人工智能的基础,而数据和以往的经验,就是人工智能学习的书本,以此优化计算机的处理性能.

    深度学习算法--,这是人工智能进步最重要的条件,也是当前人工智能、应用广泛的核心技术,深度神经网络(深度学习算法).2006年,Geoffrey Hinton教授发表的论文《A fast learning algorithm for deep belief nets》.他在此文中提出的深层神经网络逐层训练的高效算法,让当时计算条件下的神经网络模型训练成为了可能,同时通过深度神经网络模型得到的优异的实验结果让人们开始重新关注人工智能.之后,深度神经网络模型成为了人工智能领域的重要前沿阵地,深度学习算法模型也经历了一个快速迭代的周期,Deep Belief Network、Sparse Coding、Recursive Neural Network, Convolutional Neural Network等各种新的算法模型被不断提出,而其中卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)更是成为图像识别炙手可热的算法模型.

    IT巨头在人工智能上的投入

    技术的进步使得人工智能的发展在近几年显着加速,IT巨头在人工智能上的投入明显增大,一方面网罗顶尖人工智能的人才,另一方面加大投资力度频频并购,昭示着人工智能的春天已经到来.巨头近几年在人工智能领域密集布局,巨头们通过巨额的研发投入、组织架构的调整、持续的并购和大量的开源项目,正在打造各自的人工智能生态圈.在未来,人工智能将不再是尖端技术,而会成为随处可见的基础设施.对于人工智能初创企业而言,既要寻找与巨头的合作契合点,又要避开正面冲突.

    IBM--IBM公司自2006年开始研发Watson,并在2011年2月的《危险地带》(Jeopardy!)智力抢答游戏中一战成名.一开始IBM想把Watson打造为超级Siri,主要还是卖硬件.但是后来转型为认知商业计算平台,2011年8月开始应用于医疗领域.例如在肿瘤治疗方面,Watson已收录了肿瘤学研究领域的42种医学期刊、临床试验的60多万条医疗证据和200万页文本资料.Watson能够在几秒之内筛选数十年癌症治疗历史中的150万份患者记录,包括病历和患者治疗结果,并为医生提供可供选择的循证治疗方案.目前癌症治疗领域排名前三的医院都在运行Watson,并在今年8月正式进入中国.

    Google--谷歌在一系列人工智能相关的收购中获益.2013年3月,谷歌以重金收购DNNresearch的方式请到了深度学习技术的发明者Geoffrey Hinton教授.2014年年初,谷歌以4亿美元的架构收购了深度学习算法公司--DeepMind,也就是推出AlphaGo项目的公司.该公司创始人哈萨比斯是一位横跨游戏开发、神经科学和人工智能等多领域的天才人物.

    Facebook--2013年12月,Facebook成立了人工智能实验室,聘请了卷积神经网络最负盛名的研究者、纽约大学终身教授Yann LeCun为负责人.Yann LeCun是纽约大学终身教授,是卷积神经网络领域的重要推动者,而该技术的最主要应用就是图像识别的自然语言处理,这与Facebook的需求和已经积累的数据类型非常匹配.在Yann LeCun的帮助下,2014年Facebook的DeepFace技术在同行评审报告中被高度肯定,其脸部识别率的准确度达到97%.而他领导的Facebook人工实验室研发的算法已经可以分析用户在Facebook的全部行为,从而为用户挑选出其感兴趣的内容.

    百度--2014年5月,被称为"谷歌大脑之父"的AndrewNG(吴恩达)加盟百度,担任首席科学家,负责百度"百度大脑"计划.大数据是人工智能的基础,而作为天然的大数据企业,百度拥有强大的数据获取能力和数据挖掘能力.2014年7月14日,百度凭借自身的大数据技术14场世界杯比赛的结果预测中取得全中的成绩,击败了微软和高盛.2014年9月,百度正式发布整合了大数据、百度地图LBS的智慧商业平台,旨在更好在移动互联网时代为各行业提供大数据解决方案.

    围绕人工智能产业,开展了大量的收购;标的包括人工智能初创企业(算法)、大数据公司(算法或数据)和芯片研发公司(计算能力).截至至2016年7月底,谷歌在其中的收购次数最多达到了13次.巨头们在人工智能领域的并购呈现两个特点:一是连续多次买入,二是标的规模较小.

    从2013年开始,科技巨头大多加大了对人工智能的自主研发,同时通过不断开源,试图建立自己的人工智能生态系统,开源力度不断增加.比如Google 开源TensorFlow 后,Facebook、百度和微软等都加快了开源脚步.最早走向人工智能工具开源的是社交巨头Facebook,于去年1月宣布开源多款深度学习人工智能工具.而谷歌、IBM和微软几乎于去年11通同时宣布开源.谷歌发布了新的机器学习平台TensorFlow,所有用户都能够利用这一强大的机器学习平台进行研究,被称为人工智能界的Android.IBM则宣布通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML人工智能工具的源代码.微软则开源了分布式机器学习工具包DMTK,能够在较小的集群上以较高的效率完成大规模数据模型的训练,在今年7月微软又推出了开源的Project Malmo项目,用于人工智能的训练.

    人工智能已经逐渐建立起自己的生态格局,由于科技巨头的一系列布局和各种平台的开源,人工智能的准入门槛逐渐降低.未来几年之内,专业领域的智能化应用将是人工智能主要的发展方向.无论是在专业还是通用领域,人工智能的企业布局都将围绕着基础层、技术层和应用层三个层次的基本架构.基础层就如同大树的根基,提供基础资源支持,由运算平台和数据工厂组成.中间层为技术层,通过不同类型的算法建立模型,形成有效的可供应用的技术,如同树干连接底层的数据层和顶层的应用层.应用层利用输出的人工智能技术为用户提供具体的服务和产品.位于基础层的企业一般是典型的IT巨头,拥有芯片级的计算能力,通过部署大规模GPU和CPU并行计算构成云计算平台,解决人工智能所需要的超强运算能力和存储需求,初创公司无法进入.技术层的算法可以拉开人工智能公司和非人工智能公司的差距,但是巨头的逐步开源使算法的重要程度不断降低.应用层是人工智能初创企业最好的机遇,可以选择合理的商业模式,避开巨头的航路,更容易实现成功.

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