編者按:在8月12日-13日舉辦的全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)上,國內(nèi)外人工智能的領(lǐng)域的科學(xué)家和企業(yè)家們進(jìn)行了全面的交流對(duì)話。這場今年興起,隨著AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石而迅速火遍全球的概念,到底離我們的生活還有多遠(yuǎn)?國內(nèi)外科技巨頭爭相布局的背后,人工智能為什么會(huì)成為資本的寵兒?它真的代表著人類社會(huì)的下一場工業(yè)革命?
文 / Sherwood
機(jī)器學(xué)習(xí)將人工智能推向大眾視野
近年來,隨著大量數(shù)據(jù)的支撐和算法的發(fā)展,機(jī)器能夠?qū)ΜF(xiàn)實(shí)中的場景進(jìn)行抓取和捕捉,并通過算法將真實(shí)場景進(jìn)行數(shù)據(jù)化,使之能夠?qū)Ρ粰C(jī)器識(shí)別,達(dá)到對(duì)現(xiàn)實(shí)的感知。獲得數(shù)據(jù)化的現(xiàn)實(shí)場景數(shù)據(jù)后,同數(shù)量龐大的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)對(duì)場景的識(shí)別,稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)。由于這兩大要素涉及到計(jì)算能力、算法和大數(shù)據(jù)支撐的限制,處于實(shí)驗(yàn)研究階段。AlphaGo在同李世石對(duì)弈并獲勝使得機(jī)器學(xué)習(xí)熱度增加,并最終進(jìn)入大眾視野。
在中國工程院院士、香港中文大學(xué)(深圳)校長徐揚(yáng)生看來,感知、認(rèn)知和動(dòng)作,這三者為構(gòu)成人工智能的三個(gè)要素。從計(jì)算機(jī)視覺的例子來看,要讓計(jì)算機(jī)識(shí)別一張圖片,首先是特征提取,對(duì)于圖像中的像素進(jìn)行重要性差別提取,此為感知。然后再對(duì)重要的元素進(jìn)行標(biāo)注,通過標(biāo)記成為計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的符號(hào),讓計(jì)算機(jī)能夠理解圖片的內(nèi)容,此為認(rèn)知。最后,計(jì)算機(jī)生成一段話對(duì)圖片進(jìn)行描述,這是最后一步動(dòng)作。
北京航空航天大學(xué)教授王田苗認(rèn)為,此前人工智能發(fā)展的50多年間歷史時(shí)間里,研究人員將大部分精力放在動(dòng)作方面,因?yàn)闆]有能力完成前兩個(gè)步驟。通常說的人機(jī)交互就是三大因素中的動(dòng)作,也是目前普遍能夠?qū)崿F(xiàn)的,最為常見的就是工廠里的機(jī)械手臂,通過編程人員對(duì)機(jī)器編入固定程序代碼,實(shí)現(xiàn)機(jī)械手臂重復(fù)的動(dòng)作。為什么會(huì)是重復(fù)的動(dòng)作,而不是隨心所欲的動(dòng)作呢?原因在于人為地為機(jī)器設(shè)定了產(chǎn)生動(dòng)作的范圍和界限,并不是機(jī)器根據(jù)自己的理解后作出的回應(yīng)。
也就是說,在機(jī)器學(xué)習(xí)之前,人工智能和機(jī)器人的發(fā)展主要停留在動(dòng)作的研究方面,缺少感知和認(rèn)知的研究,而目前的機(jī)器人學(xué)習(xí)只是人工智能在感知和認(rèn)知層面的一個(gè)早期發(fā)展階段,并且在這個(gè)階段的研究也處于實(shí)驗(yàn)階段。
人工智能領(lǐng)域易形成寡頭壟斷局面?
人工智能在今年火起來之后,不管是科技巨頭還是創(chuàng)業(yè)公司,都希望在紅利期抓住機(jī)會(huì)。國內(nèi)外科技巨頭不管通過自身研發(fā)還是通過收購的方式,加緊在人工智能領(lǐng)域的布局,想在這一領(lǐng)域占得先機(jī)。那么,從目前的市場來看,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上都有哪些公司呢?
首先是計(jì)算處理及信息儲(chǔ)存的芯片巨頭,像英特爾、NVIDIA等公司,它們處于這一領(lǐng)域的最上游,為中下游產(chǎn)業(yè)鏈提供計(jì)算處理能力及相關(guān)解決方案,他們決定了人工智能發(fā)展的深度。其次是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中的原始數(shù)據(jù)獲取方,包括運(yùn)營商、BAT、微軟、谷歌等把持互聯(lián)網(wǎng)入口的公司,它們掌握著機(jī)器學(xué)習(xí)必須的數(shù)據(jù)資源,決定了人工智能發(fā)展的廣度。
此外,還有人工智能技術(shù)的研發(fā)集團(tuán),其中自動(dòng)駕駛、深度學(xué)習(xí)、語音識(shí)別以及圖像識(shí)別等領(lǐng)域都有著各自取得領(lǐng)先公司和團(tuán)隊(duì)。由科技巨頭直接牽頭耕耘的,諸如谷歌自動(dòng)駕駛、IBM Waston、百度自動(dòng)駕駛及語音識(shí)別;有實(shí)驗(yàn)室和初創(chuàng)公司的杰出代表,如DeepMind深耕深度學(xué)習(xí);此外,還有本身就具備雄厚實(shí)力的特斯拉自動(dòng)駕駛、科大訊飛語音識(shí)別等。
然而,人工智能的研發(fā)需要持續(xù)不斷的投入以及持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)積累。在人工智能研究領(lǐng)域有這樣一個(gè)說法,人工智能需要大量的數(shù)據(jù)支持,而機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于數(shù)據(jù)的反饋又會(huì)增加數(shù)據(jù)獲取的數(shù)量和質(zhì)量,龐大的高質(zhì)量數(shù)據(jù)會(huì)更進(jìn)一步加速機(jī)器學(xué)習(xí)的效率和效果,形成良性循環(huán)。這樣發(fā)展下去的結(jié)果就是,這一領(lǐng)域內(nèi)剛開始領(lǐng)先的公司會(huì)更加領(lǐng)先,而處于劣勢的公司會(huì)逐漸被淘汰出局,最終形成少數(shù)幾家寡頭壟斷的局面。
與此同時(shí),一些處于人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心地位的公司,憑借自身技術(shù)與財(cái)力,通過并購和戰(zhàn)略入股等方式,控制產(chǎn)業(yè)鏈達(dá)到壟斷地位。例如,谷歌在2014年收購了人工智能初創(chuàng)公司DeepMind,兩年后我們才看到其研發(fā)的AlphaGo擊敗李世石的場面。