機(jī)器“大腦”戰(zhàn)勝人類的“不可思議” ，也讓人工智能（ Artificial Intelligence ）成為了產(chǎn)業(yè)投資的熱點(diǎn)領(lǐng)域。人工智能是否將成為未來戰(zhàn)勝人類的“最強(qiáng)大腦” ？人工智能市場(chǎng)下一個(gè)風(fēng)口將吹到哪個(gè)行業(yè)？
2016年，科技圈最熱的話題之一，就是AlphaGo與世界圍棋高手的人機(jī)對(duì)弈大賽。機(jī)器“大腦”戰(zhàn)勝人類的“不可思議”，也讓人工智能（Artificial Intelligence）成為了產(chǎn)業(yè)投資的熱點(diǎn)領(lǐng)域。人工智能是否將成為未來戰(zhàn)勝人類的“最強(qiáng)大腦”？人工智能市場(chǎng)下一個(gè)風(fēng)口將吹到哪個(gè)行業(yè)？
日前，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)在深圳舉行2016中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)大會(huì)暨第六屆“吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”頒獎(jiǎng)活動(dòng)。有人工智能界的前沿學(xué)者表示，“人工智能”的“智商”其實(shí)并不“高”，但是其“逆天”的學(xué)習(xí)能力，仍值得人類學(xué)習(xí)和反思。
文/廣州日?qǐng)?bào)記者阮元元
優(yōu)勢(shì)比人類勤奮萬倍 會(huì)越變?cè)铰斆?/p>
“其實(shí)現(xiàn)在機(jī)器的學(xué)習(xí)效率沒有人高。”第四范式CEO戴文淵對(duì)本報(bào)記者介紹了機(jī)器最大的優(yōu)勢(shì)是可以通過海量數(shù)據(jù)勤奮“學(xué)習(xí)”：“比如讓一個(gè)人認(rèn)知一個(gè)杯子，我告訴人‘這是一個(gè)杯子’，人一下子就能認(rèn)出來，但是機(jī)器的話，可能要記住成千上萬個(gè)杯子，才能認(rèn)出‘杯子’這個(gè)物體。它的優(yōu)勢(shì)在于比人類更勤奮。”
“就好像機(jī)器是個(gè)智商20的小孩，但它比你勤奮一萬倍，它最后會(huì)比你強(qiáng)。但如果存在數(shù)據(jù)量的局限，讓它并沒有辦法去勤奮學(xué)習(xí)，那么它可能達(dá)不到人類的水平。”同理，“阿爾法狗”下棋次數(shù)越多，表現(xiàn)得越好的事實(shí)，也是基于此。
“人工智能最近是一個(gè)非?；鸬脑~，從通過人工智能去玩游戲，到通過人工智能下象棋，從無人駕駛到智能機(jī)器人，這些都是人工智能非常火的。人工智能突然達(dá)到一個(gè)非常高的高度，實(shí)際上跟數(shù)據(jù)是有很大的關(guān)系。”英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)同樣表示，數(shù)據(jù)資源的豐富和完善，讓人工智能取得了大步發(fā)展。
“目前來講，我們處在一個(gè)數(shù)據(jù)的洪流中，到2020年會(huì)有500億的智能設(shè)備連入互聯(lián)網(wǎng)。”宋繼強(qiáng)表示，每個(gè)人在車?yán)铩⑨t(yī)院、商場(chǎng)等日常生活的各種場(chǎng)景都在大量使用智能設(shè)備，這些智能設(shè)備產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù)，都促使了科研人員擁有更好的數(shù)據(jù)去“訓(xùn)練”人工智能的算法。
“同時(shí)，這些數(shù)據(jù)也可以讓我們通過訓(xùn)練好的人工智能算法，產(chǎn)生更大的增值價(jià)值。”宋繼強(qiáng)表示：這也是為什么人工智能吸引了這么多的科研人員和企業(yè)一起把資源貢獻(xiàn)出來。如何把握好人工智能的應(yīng)用，跟怎么能夠駕馭這個(gè)數(shù)據(jù)的洪流非常有關(guān)系。
發(fā)展大數(shù)據(jù)是燃料 深度學(xué)習(xí)是引擎
“現(xiàn)在，（業(yè)界）廣泛認(rèn)為人工智能是下一步的科技浪潮，其中重要的一點(diǎn)就是深度學(xué)習(xí)的復(fù)興。”商湯科技首席研發(fā)總監(jiān)林教授對(duì)記者表示：“如果我們把人工智能系統(tǒng)看作是一個(gè)火箭的話，我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)就是燃料，深度學(xué)習(xí)的算法就是火箭的引擎，我們還需要高性能技術(shù)，用火箭的外殼來點(diǎn)爆這個(gè)過程。”他對(duì)記者介紹，相比其他機(jī)器學(xué)習(xí)的算法或者工具，深度學(xué)習(xí)的算法能夠更好發(fā)揮數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，預(yù)測(cè)精度更高。
“今天已經(jīng)不再是亞馬遜、谷歌或者BAT的時(shí)代，今天其實(shí)有更多的企業(yè)擁有數(shù)據(jù)。”戴文淵向記者介紹了一個(gè)案例：“有一家深圳的股份制商業(yè)銀行，他們有很多的營(yíng)銷數(shù)據(jù)，需要去精準(zhǔn)識(shí)別他們的客戶當(dāng)中有哪些是分期客戶，我們基于他們的數(shù)據(jù)幫助他們更好地識(shí)別。過去他們也做營(yíng)銷，但他們的模型維度只有兩百多個(gè)，而我們通過數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，幫助他們把維度提升到了五千萬，從兩百到五千萬的精細(xì)營(yíng)銷，甚至在其中我們可以幫他們發(fā)現(xiàn)一些業(yè)務(wù)規(guī)律。”
不過，人工智能想在各個(gè)產(chǎn)業(yè)全面開花絕不容易，同樣面臨“落地難”的困局。“人工智能真正在產(chǎn)業(yè)落地，不是一個(gè)科學(xué)的事情，甚至是五項(xiàng)全能的事情。”對(duì)此戴文淵認(rèn)為，人工智能要在產(chǎn)業(yè)落地需要五大條件，即擁有數(shù)據(jù)、明確的業(yè)務(wù)定義、懂算法、懂如何去設(shè)計(jì)架構(gòu)和懂得如何設(shè)計(jì)產(chǎn)品。