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哪些行業(yè)正在或即將被人工智能改變?

OaXG_jingzhengl ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-08-14 16:04 ? 次閱讀
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人工智能發(fā)端于上世紀(jì)五十年代,經(jīng)歷了幾次繁榮與低谷,到2016年谷歌所收購(gòu)的DeepMind公司的人工智能AlphaGo贏得與世界圍棋冠軍的比賽,大眾對(duì)人工智能的熱情被重新點(diǎn)燃,并且持續(xù)升溫。催生這波人工智能熱潮的原因是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的三個(gè)重要因素:超大規(guī)模的計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)算法都取得了進(jìn)展。

人工智能正在并且將對(duì)商業(yè)社會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響?我特別訪(fǎng)問(wèn)了對(duì)現(xiàn)代人工智能產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的科學(xué)家于爾根?施米德胡貝教授。施米德胡貝教授實(shí)驗(yàn)室在20世紀(jì)90年代初提出的一種叫“長(zhǎng)短時(shí)記憶”的深度學(xué)習(xí)算法極大影響了深度學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展。DeepMind公司的聯(lián)合創(chuàng)始人之一也是他的學(xué)生。2014年,施米德胡貝教授創(chuàng)立了研究人工智能的NNAISENSE公司(與DeepMind類(lèi)似,方向都是通用人工智能)。所謂通用人工智能,是人工智能的終極發(fā)展目標(biāo)。相對(duì)于弱人工智能(僅能解決某一方面專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的人工智能)而言的,通用人工智能通常指能夠解決不同領(lǐng)域中各類(lèi)問(wèn)題的人工智能,并可以像人類(lèi)那樣學(xué)習(xí)、決策和反思。

深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

施米德胡貝教授很高興的看到,目前數(shù)十億的用戶(hù)都在使用基于LSTM算法的應(yīng)用。目前市值最大的幾家上市公司:蘋(píng)果、谷歌、微軟和亞馬遜都在大量的使用這種深度學(xué)習(xí)算法為用戶(hù)提供各種服務(wù)。例如,自2015年以來(lái),LSTM算法減少了49%的語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤,極大改善Google語(yǔ)音識(shí)別功能,目前有超過(guò)20億部Android手機(jī)正在使用這項(xiàng)功能。同時(shí)LSTM算法也顯著改善了谷歌翻譯的效果。蘋(píng)果公司的iPhone、亞馬遜的語(yǔ)音服務(wù)平臺(tái)Alexa、百度和微軟也在使用LSTM算法。此外,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在其他領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用,比如LSTM還可用于識(shí)別視頻和手寫(xiě)輸入、控制機(jī)器人、分析圖像、總結(jié)文檔、運(yùn)行聊天機(jī)器人和智能個(gè)人助理系統(tǒng),預(yù)測(cè)疾病、用戶(hù)點(diǎn)擊率、股票市場(chǎng)和大型工廠(chǎng)中組件故障。人工智能將在醫(yī)療保健、工業(yè)、金融、法律等行業(yè)衍生出無(wú)數(shù)的應(yīng)用。

哪些行業(yè)正在或即將被人工智能改變

長(zhǎng)遠(yuǎn)的看,施米德胡貝教授認(rèn)為人工智能將重構(gòu)幾乎所有的行業(yè)。

而就目前所知,人工智能已經(jīng)在醫(yī)療保健、金融、傳統(tǒng)行業(yè)的不同領(lǐng)域有所應(yīng)用。其中廣告可能是受影響最大的行業(yè),已經(jīng)受到通過(guò)谷歌、百度、亞馬遜、阿里巴巴、facebook和騰訊用戶(hù)數(shù)據(jù)模式識(shí)別的巨大沖擊。

醫(yī)療保健行業(yè)也是目前受到深度學(xué)習(xí)算法影響的行業(yè)之一。據(jù)世界銀行數(shù)據(jù),全球醫(yī)療保健開(kāi)銷(xiāo)占全世界GDP的10%,而其中至少10%也就是大概千億美元用于醫(yī)療診斷,如癌癥檢測(cè)、動(dòng)脈斑塊檢測(cè)和X光片檢查等。龐大的市場(chǎng)吸引了很多創(chuàng)業(yè)公司以及IBM、谷歌等大公司嘗試通過(guò)人工智能改善醫(yī)療診斷。通過(guò)人工智能輔助醫(yī)療診斷不僅可以節(jié)省數(shù)十億美元,而且可能幫助許多目前無(wú)力負(fù)擔(dān)專(zhuān)家診斷的病人。由于人工智能的應(yīng)用,人們將會(huì)活得更長(zhǎng)久、更健康。

2012年,施米德胡貝教授的團(tuán)隊(duì)采用深度學(xué)習(xí)算法贏得了乳腺癌識(shí)別檢測(cè)的比賽。這是深度學(xué)習(xí)第一次贏得醫(yī)學(xué)影像競(jìng)賽,通過(guò)這種方式檢測(cè)癌癥。通過(guò)快速神經(jīng)圖像掃描的方法比以前的方法快了1000多倍。2012年,相同能力的計(jì)算機(jī)比現(xiàn)在貴10倍,也就是說(shuō),今天,人們可以用同樣的成本計(jì)算10倍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)。由于每隔五年計(jì)算成本就會(huì)減少90%,自上世紀(jì)30年代第一臺(tái)計(jì)算機(jī)問(wèn)世以來(lái),基于這個(gè)規(guī)律,75年后的今天,同樣價(jià)格的硬件比當(dāng)年的計(jì)算能力高出百萬(wàn)億倍。按照這個(gè)規(guī)律,不遠(yuǎn)的未來(lái)會(huì)出現(xiàn)與人腦計(jì)算能力相當(dāng)并且在經(jīng)濟(jì)上可負(fù)擔(dān)的設(shè)備。因此,施米德胡貝教授判斷未來(lái)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的醫(yī)療診斷將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類(lèi)。

NNAISENSE是施米德胡貝教授在德國(guó)和瑞士的學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室的一個(gè)成果,這個(gè)名字的含義為:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用人工智能(NNAI)的誕生。這個(gè)公司的5位共同創(chuàng)始人相信,目前基于LSTM算法的商業(yè)成功只是開(kāi)始,通過(guò)元學(xué)習(xí)、人工好奇心與創(chuàng)造力、優(yōu)化搜索程序和大型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新變體,這樣一個(gè)通用人工智能將會(huì)影響到每一個(gè)企業(yè),最終超越人類(lèi)。

目前這個(gè)公司的商業(yè)模式是:和不同的行業(yè)合作伙伴合作,為他們?cè)O(shè)計(jì)解決方案,在這個(gè)過(guò)程中,NNAISENSE基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能學(xué)到新的技能,從而逐漸成為更加通用的問(wèn)題解決者。最終使命是創(chuàng)造一個(gè)能夠持續(xù)在舊技能基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)的新技能的通用人工智能,最終學(xué)會(huì)更快的學(xué)習(xí)新技能。其中一些解決問(wèn)題的技能是被AI自己通過(guò)人工好奇心發(fā)明出來(lái)的(施米德胡貝教授曾在1991年提出關(guān)于人工智能好奇心與創(chuàng)造力的理論)。

NNAISENSE公司與世界最大的鋼鐵制造商安賽樂(lè)米塔爾(Arcelor Mittal)合作,采用深度學(xué)習(xí)算法提高了鋼材缺陷的檢測(cè)效果。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的方式分析相機(jī)拍攝的鋼產(chǎn)品的照片,比傳統(tǒng)的方法更準(zhǔn)確和高效的評(píng)估鋼材質(zhì)量。人工智能這種模式識(shí)別的能力還可以應(yīng)用到上千個(gè)產(chǎn)業(yè)中。

Quantenstein是NNAISENSE與德國(guó)基金公司Acatis的合資公司。Quantenstein使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)選擇股票和管理投資組合。Quantenstein新基金的目標(biāo)是,在一定程度的波動(dòng)下,取得高于MSCI世界指數(shù)3%的收益率。在從2006年1月開(kāi)始的測(cè)試,Quantenstein獲得了高于MSCI世界指數(shù)5%的、年化12%的收益。Quantenstein與市場(chǎng)上其他基金的主要區(qū)別是:整個(gè)系統(tǒng)由人工智能端到端驅(qū)動(dòng),沒(méi)有人的參與,人工智能得到公司的基本數(shù)據(jù)以后,系統(tǒng)會(huì)給出投資組合及權(quán)重,并且系統(tǒng)會(huì)定期調(diào)整投資組合。傳統(tǒng)的長(zhǎng)期價(jià)值投資系統(tǒng),通常能夠進(jìn)行價(jià)值投資的第一階段:選股。第二個(gè)階段還是需要用馬科維茨或者其他方法來(lái)確定投資組合中不同的權(quán)重。而Quantenstein的投資系統(tǒng)已經(jīng)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)了第二階段,實(shí)現(xiàn)給定風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)前提下的收益最大化。除了在智能投顧領(lǐng)域,人工智能在金融產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)以及金融安全保障領(lǐng)域都有應(yīng)用。

NNAISENSE最近還與大眾奧迪合作,制造了一款能夠自動(dòng)停車(chē)的小型車(chē)。與其他自主駕駛汽車(chē)依賴(lài)激光、雷達(dá)等傳感器根據(jù)預(yù)定參數(shù)尋找方向所不同的是,該系統(tǒng)使用攝像機(jī)來(lái)學(xué)習(xí)如何自行駕駛。

在實(shí)現(xiàn)通用人工智能這一目標(biāo)的過(guò)程中,NNAISENSE與各行業(yè)合作研究不同的問(wèn)題,以測(cè)試在建系統(tǒng)的不同方面,并且為正在進(jìn)行的研究計(jì)劃提供必要的洞察。盡管金融行業(yè)和汽車(chē)行業(yè)面臨不同的挑戰(zhàn),但是,在這些看似不同的領(lǐng)域中,也存在一些共同的基本原則,兩者都需要通過(guò)基于高維度的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè),并且學(xué)習(xí)根據(jù)這些預(yù)測(cè)去做出正確決策。

人工智能并不是一個(gè)獨(dú)立的技術(shù),而是結(jié)合各個(gè)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用到各個(gè)具體任務(wù)中的一系列技術(shù)。短期內(nèi),施米德胡貝教授很難確切的預(yù)知哪一個(gè)行業(yè)在接下來(lái)會(huì)經(jīng)歷類(lèi)似廣告行業(yè)的變化,也因?yàn)樵诤芏囝I(lǐng)域例如保險(xiǎn)、自動(dòng)駕駛和醫(yī)療保健以及其他行業(yè)中還存在各種法律和道德方面的障礙。

施米德胡貝教授認(rèn)為B2B是比較適合現(xiàn)階段商業(yè)人工智能發(fā)展的模式。隨著最終目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),AI可能會(huì)越來(lái)越多的B2C,但是目前階段為了更好的發(fā)展,B2B提供了最大的機(jī)會(huì),因?yàn)槟承┐笮凸緭碛杏腥さ膶?zhuān)業(yè)方面的大數(shù)據(jù)和富有挑戰(zhàn)性的課題,有助于令人信服地驗(yàn)證AI的進(jìn)展。

人工智能與機(jī)器人結(jié)合的未來(lái)

現(xiàn)階段孩子甚至某些小動(dòng)物比最好的自學(xué)機(jī)器人還要聰明。但是施米德胡貝教授認(rèn)為,不久之后,人類(lèi)將能夠制造出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI機(jī)器人,通過(guò)逐漸學(xué)習(xí),至少會(huì)像小動(dòng)物一樣聰明,好奇并富有創(chuàng)造性地不斷地學(xué)習(xí)、計(jì)劃和推理,并將各種各樣的問(wèn)題分解成快速可解決(或已經(jīng)解決)的子問(wèn)題。

一旦動(dòng)物級(jí)的人工智能可實(shí)現(xiàn),距離實(shí)現(xiàn)人類(lèi)AI的進(jìn)程將進(jìn)一步縮短:發(fā)展智力需要數(shù)十億年的時(shí)間,但相對(duì)的,只要數(shù)百萬(wàn)年便發(fā)展出人類(lèi)。技術(shù)演進(jìn)比生物進(jìn)化快得多,因?yàn)樵庥鏊篮乃俣纫斓枚唷R簿褪钦f(shuō),一旦我們有動(dòng)物級(jí)的AI,幾年或幾十年后,我們可能會(huì)有人類(lèi)級(jí)別的AI,屆時(shí)每個(gè)企業(yè)都會(huì)改變,所有的文明都會(huì)改變,一切都會(huì)改變。

歐洲學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室在人工智能研發(fā)方面仍具優(yōu)勢(shì)

談到十年內(nèi)將出現(xiàn)什么樣的突破性技術(shù),施米德胡貝教授認(rèn)為突破性技術(shù)具有不可預(yù)測(cè)性,目前看來(lái),關(guān)于人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的大多數(shù)基本突破都是發(fā)生于上世紀(jì)規(guī)模不大的歐洲實(shí)驗(yàn)室,而非公司,在未來(lái),歐洲的小型學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室依然具有科研上的優(yōu)勢(shì)。但他同時(shí)認(rèn)為,美國(guó)和中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭在技術(shù)的市場(chǎng)化方面取得了巨大成功,最終使得相關(guān)技術(shù)被數(shù)十億用戶(hù)使用。

AI在中國(guó)的優(yōu)勢(shì)

施米德胡貝教授看到中國(guó)相關(guān)產(chǎn)業(yè)正在迅速發(fā)展。中國(guó)既有人工智能和深度學(xué)習(xí)方面的優(yōu)秀人才,也有相應(yīng)的投資,因此在進(jìn)一步發(fā)展人工智能方面中國(guó)將發(fā)揮非常重要的作用。與此同時(shí),對(duì)于近兩年高速發(fā)展的人工智能行業(yè),他并不認(rèn)為行業(yè)存在泡沫,相反的,在他看來(lái)人工智能行業(yè)剛剛開(kāi)始。

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原文標(biāo)題:人工智能將如何重構(gòu)所有行業(yè)?

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    的頭像 發(fā)表于 08-15 10:38 ?915次閱讀
    利用<b class='flag-5'>人工智能</b><b class='flag-5'>改變</b> PCB 設(shè)計(jì)

    FPGA在人工智能中的應(yīng)用有哪些?

    FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: 一、深度學(xué)習(xí)加速 訓(xùn)練和推理過(guò)程加速:FPGA可以用來(lái)加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理過(guò)程。由于其高并行性和低延遲特性
    發(fā)表于 07-29 17:05

    人工智能如何改變著各行各樣

    人工智能的風(fēng)起云涌,幾乎顛覆了千行百業(yè)創(chuàng)新的節(jié)奏,今天的人工智能就如同揮舞著“指揮棒”一樣,改變著各行各樣本來(lái)的“模樣”。
    的頭像 發(fā)表于 07-19 10:58 ?845次閱讀
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