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      人工智能成資本追獵焦點(diǎn) 中美差距有多遠(yuǎn)?

      2016-03-29 11:40:10來源:中國投資咨詢網(wǎng) 關(guān)鍵詞:機(jī)器人大數(shù)據(jù)計算機(jī)芯片閱讀量:31634

      導(dǎo)讀:人機(jī)大戰(zhàn)加速了整個人工智能的前進(jìn)步伐,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)等領(lǐng)域都成為了資本和創(chuàng)業(yè)者角逐的焦點(diǎn)。
        【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】人機(jī)大戰(zhàn)加速了整個人工智能的前進(jìn)步伐,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)等領(lǐng)域都成為了資本和創(chuàng)業(yè)者角逐的焦點(diǎn)。
        人工智能成資本追獵焦點(diǎn) 中美差距有多遠(yuǎn)?
        “今年是人工智能的啟蒙階段,預(yù)計未來三年時間內(nèi)人工智能將進(jìn)入商用領(lǐng)域,不管是對接受服務(wù)的消費(fèi)者抑或提供方而言,人工智能都到了一個新的爆發(fā)期。”搜狗公司CEO王小川告訴記者。在他看來,有了AlphaGo之后,老百姓開始接受人工智能。不管是創(chuàng)始人還是創(chuàng)業(yè)者、工程師,也更相信人工智能了。“有時候你相信就可能做得比原來更好。所以,從接受服務(wù)的人和提供方來說,現(xiàn)在都到了一個新的爆發(fā)期。”王小川說。
        
        而在IDG資本2016年鎖定的新投資趨勢上,人工智能也被列為首要投資方向。IDG資本合伙人李驍軍認(rèn)為人工智能投資契機(jī)逐漸成熟,主要取決于三方面的原因:其一,硬件水平的提升,計算機(jī)的芯片、運(yùn)行速度、存儲能力、系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面都已經(jīng)達(dá)到基本要求。其次伴隨硬件的提升,計算機(jī)算法也在不斷優(yōu)化,MachineLearning已經(jīng)是計算機(jī)系必修課。同時基于互聯(lián)網(wǎng)和移動手機(jī)的普及,企業(yè)端積累了大量數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)分析成為可能。
        
        但即便如此,人工智能似乎距離我們依然很遙遠(yuǎn),“人工智能的改變?nèi)孕钑r日,當(dāng)前更多的投資機(jī)會在于垂直領(lǐng)域深耕,具體而言就是看得懂、聽得懂、很貼心、能夠干活的人工智能創(chuàng)業(yè)項目。”李驍軍表示。
        
        商湯科技Sensetime CEO徐冰也坦言,現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)實(shí)際上是在用數(shù)學(xué)模擬人腦的結(jié)構(gòu),人腦有接近3000億量級的神經(jīng)元,沒有任何的計算機(jī)設(shè)備存儲和數(shù)據(jù)處理能力可以到這樣的量級,現(xiàn)在可以落地的技術(shù)和10年后可以落地的技術(shù),主要局限在硬件層面和計算機(jī)的計算速度。
        
        而目前真正落地的技術(shù)主要在單項應(yīng)用上,例如人臉識別、語音識別、圖像分類、理解等這些單項任務(wù)上。“我們拿機(jī)器人、拿算法模擬人腦的時候,不需要模擬整個大腦,往往是去逼近某一項特有功能,單項技術(shù)可以做得非常好,甚至擁有超過人的能力。”徐冰告訴記者。
        
        這已然成為事實(shí)。王小川就坦言在搜狗公司2000多名員工中,80%都是工程師,目前就是在語音、圖像、網(wǎng)頁搜索和廣告領(lǐng)域做深度學(xué)習(xí),把語音輸入轉(zhuǎn)化成文字、在圖片里進(jìn)行檢索,在網(wǎng)頁搜索結(jié)果中排序還有對商業(yè)廣告的優(yōu)化。
        
        “國內(nèi)很多的研究者在某一個技術(shù)點(diǎn)上做得非常好,但缺乏長期目標(biāo)和哲學(xué)層面的思考。”浙江大學(xué)教授張宏鑫表示。其次,雖然人口紅利使得中國在數(shù)據(jù)量積累方面擁有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢,但國內(nèi)在底層技術(shù)的研發(fā)和算法都落后于國外。
        
        作為一家技術(shù)公司的負(fù)責(zé)人,王小川則更是直言:“我們和Google大的差距是學(xué)校教育。其實(shí)一篇論文發(fā)表以后,大概三四個月的時間我們就能消化吸收了。在應(yīng)用領(lǐng)域,中國和美國的距離不算遠(yuǎn),但是在基礎(chǔ)研究里、在數(shù)學(xué)領(lǐng)域里、在人工智能的一些基礎(chǔ)原理或者神經(jīng)學(xué)里,我們對大腦神經(jīng)元的理解,這方面的差距巨大。所以,美國更多的是原創(chuàng),我們這邊做一些應(yīng)用實(shí)踐。”
        
        事實(shí)上,即便將技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品也不意味著有賺錢的保障,但至少變成一個能提供給用戶的服務(wù)。
        
        此外,張宏鑫提及的哲學(xué)層面的考慮確實(shí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域頗具爭議的焦點(diǎn)。例如從人文和社會道德角度而言,人工智能將會帶來哪些風(fēng)險是否會導(dǎo)致大范圍失業(yè)或者人工智能達(dá)到一定程度是否會改變?nèi)祟惗陂L期陪伴中,如果人類與機(jī)器人產(chǎn)生情感依賴該怎么辦
        
        這的確是一個挑戰(zhàn)性的話題,人工智能恐慌論并非毫無依據(jù)。據(jù)徐冰介紹,當(dāng)前的人工智能和以往幾年已經(jīng)大不相同,人工智能一定程度上是由人設(shè)定程序,讓機(jī)器按照這個程序重復(fù)性地完成工作,從而終在某種程度上實(shí)現(xiàn)取代。
        
        “機(jī)器會出現(xiàn)自適應(yīng)進(jìn)行學(xué)習(xí),還可以自己迭代,雖然人類沒有指定某個目標(biāo),但經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練會自動得出結(jié)論。”徐冰告訴記者。這樣的案例并非沒有發(fā)生過,此前谷歌曾做過一個實(shí)驗,用一套超計算機(jī)處理大量視頻,終這個計算機(jī)自己學(xué)習(xí)出了‘貓’的概念。
        
        “人工智能一定程度上包含了社會的機(jī)制在里邊,如何把技術(shù)真正產(chǎn)生的生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化為我們作為一個整體的效益,這是一個社會體制的問題。”徐冰建議。
        
        其次對安全性的威脅同樣是發(fā)展人工智能需要考慮的另一重問題?,F(xiàn)在越來越多的東西會通過物聯(lián)網(wǎng)、傳感器連成一體,但往往存在安全性極差的問題,時常采用一些私有協(xié)議,極易遭到黑客的攻擊。
        
        “大量數(shù)據(jù)連在一起,繼續(xù)往下走可能會變成城市級別的大腦,如果不經(jīng)監(jiān)控、管理,很可能會變成一個系統(tǒng),這樣的系統(tǒng)對人的自由度是一種挫傷。”張宏鑫表示。
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