我們現(xiàn)在的AI可以簡單的總結(jié)成一個(gè)算法，或者是模型，加上數(shù)據(jù)的方法，這樣的方法論使得我們的機(jī)器從大量的數(shù)據(jù)里，比我們?nèi)祟愐姷母嗟臄?shù)據(jù)里，學(xué)到我們?nèi)祟惒荒芾斫獾?，但是它?huì)優(yōu)于人類的表示和分類方法。
比如圍棋，因?yàn)榘柗ü返某霈F(xiàn)，我們的圍棋專家、圍棋選手，自己已經(jīng)開始突破過去的一些思維框架，向阿爾法狗學(xué)習(xí)。也下出了在過去認(rèn)為不太好的棋，但是發(fā)現(xiàn)，這樣一些棋招反而更好。
所以說，是不是像人？并不是這個(gè)算法好或者是不好的標(biāo)記。比如說人臉識別的系統(tǒng)，現(xiàn)在我們完全不知道機(jī)器到底通過這樣大量的學(xué)習(xí)，學(xué)出來了什么樣的特征，可以做得比別人好。這一點(diǎn)，已經(jīng)超出了我們?nèi)祟惪梢岳斫獾姆懂牎?/p>
人類的機(jī)會(huì)在哪里？人類的智能，除了算法，我們大腦了有一個(gè)算法，有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)之外，我們還有邏輯推理。相比機(jī)器，我們的算法和模型是我們自己可以設(shè)計(jì)的。非常重要的特點(diǎn)是，我們的數(shù)據(jù)是我們主動(dòng)收集的，并不是像目前的機(jī)器學(xué)習(xí)算法一樣是被動(dòng)的，你給它什么樣的數(shù)據(jù)，它就學(xué)習(xí)什么數(shù)據(jù)。
我們?nèi)祟愒诤芏鄷r(shí)候也有一些非常有趣的特點(diǎn)，比如說我們的視覺智能，有時(shí)候我們的錯(cuò)誤本身也是我們智能非常重要的一部分。在左邊這張圖里，大家可以看到的，這個(gè)塊和這個(gè)塊的亮度是一樣的還是不一樣？我相信沒有一個(gè)人真的可以看出來這兩個(gè)塊的亮度是一樣的。如果你覺得這兩塊的顏色確實(shí)一樣的話，我相信你的大腦可能出現(xiàn)了問題，需要去看醫(yī)生。
上面這個(gè)塊的顏色和這個(gè)塊的顏色也是一模一樣的，但是我們不會(huì)有人感知到這樣一個(gè)正確的結(jié)果。事實(shí)上，我們可以認(rèn)為這個(gè)世界是我們自己想象出來的。但是，這種想象是目前的機(jī)器很難具有的，讓機(jī)器判斷這兩個(gè)問題，它也可以非常準(zhǔn)確的判斷出這兩個(gè)的答案。
我們理性的度量AI的進(jìn)步，在很多方法我們也需要注意。我們看到了很多的進(jìn)步，但是都是特定領(lǐng)域的進(jìn)步，通用的AI還沒有出現(xiàn)的跡象。感知能力也是日新月異的，但是我們的認(rèn)知能力并沒有太大的進(jìn)步。所謂的感知能力就是看的能力、聽的能力等。還有一點(diǎn)，我們目前階段的AI不可以自己學(xué)，更不能自己主動(dòng)的去學(xué)。
這意味著當(dāng)前的AI都是領(lǐng)域、經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)依賴的，決定它只能是特定領(lǐng)域的AI。通用的AI軍在何方？包括學(xué)術(shù)界也沒有非常準(zhǔn)確的答案。
現(xiàn)在必然是一個(gè)春秋戰(zhàn)國的時(shí)代，各個(gè)行業(yè)的AI應(yīng)用也會(huì)百花齊放，但是大秦統(tǒng)一全國的時(shí)刻還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到來，很多行業(yè)都需要自己AI引擎的生產(chǎn)能力。
我本人在去年的時(shí)候也創(chuàng)立了一家公司，我們稱之為中科視拓，我們有一個(gè)中西合并的名字，叫C他（音），我們搭建這樣一個(gè)平臺，提供這樣的服務(wù)，為各行各業(yè)的用戶、客戶，提供基于私有數(shù)據(jù)，生產(chǎn)自己的AI引擎的能力。我們?yōu)槿A為手機(jī)里的人臉識別，包括中國移動(dòng)、中國平安等一些大的客戶提供引擎、賦能的能力。
簡單總結(jié)一下。在過去幾年時(shí)間里，感知進(jìn)步帶動(dòng)了整個(gè)AI的熱潮，應(yīng)該說，傳統(tǒng)的行業(yè)利用AI可以有一個(gè)非常好的升級機(jī)會(huì)，但是通用的AI還需要時(shí)日。所以，深度學(xué)習(xí)在某種意義上來講，我們認(rèn)為它需要基礎(chǔ)設(shè)施化。這也是中科視拓成立的非常重要的目標(biāo)，希望能夠走向AI技術(shù)設(shè)施化的一條道路，謝謝大家！
登陸|注冊歡迎登陸本站，認(rèn)識更多朋友，獲得更多精彩內(nèi)容推薦！