什麼是人工智慧?終於說明白了
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現如今,人工智慧已經被炒的非常火熱,似乎不管是不是科技圈的人士,都要在嘴邊聊上幾句人工智慧,以顯示自己多麼與時俱進。
人工智慧的定義是讓機器實現原來只有人類才能完成的任務,其核心是演算法。
例如下圖所示就是讓機器模擬人各種能力的人工智慧領域示意圖:
當然一方面人工智慧的確是未來的方向,而另一方面則是因為人工智慧有可能是科技圈中的下一個黑天鵝。說不定什麼時候,一隻獨角獸就會從中誕生。
但在此之前,一定要正確的認清什麼才是真正的人工智慧。
偽人工智慧橫行
現在大多數人工智慧都屬於偽人工智慧。為什麼這麼說,可以從以下兩個方面來解釋。
第一,人工智慧不是一下就能做出來的,需要時間以及實驗的積累。
而做出人工智慧的這些人才也是一樣,他們需要切實的接觸到真正的人工智慧當中,不過這樣的人才在全世界也就寥寥幾百個。
但是好像在一瞬間,在中國就有幾萬個人工智慧方面的人才被選拔了出來,可想而知這樣的人才是真正的人工智慧專家嗎?
這些人才往往被大公司冠以年薪30萬或50萬瘋搶,雖然裡面的確有很多優秀的人才,但是這樣未免顯得太過著急。從人才培養角度來看,人工智慧領域還存在著大量的泡沫。
第二,許多項目只不過是換了個『馬甲』。
許多創業公司喜歡為自己的項目貼上一個標籤,這樣的話不但可以吸引眼球,更能得到投資人的青睞。
雖然不能說這種做法是錯誤的,但這顯然也不是真正的人工智慧,甚至會誤導其他人對於人工智慧的認知。
比如許多項目在貼上人工智慧標籤之前非常簡單,只是一些如同機器人學習,或者演算法研究之類的項目,如今搖身一變全都成為了人工智慧。
什麼才是真正的人工智慧?
我們既不是專家,也不是專門研究這種領域的學者,有沒有簡單的方法直接辨別什麼是人工智慧,什麼是偽人工智慧?
答案是有的。
舉一個簡單的例子,之前人們也嘗試教計算機下國際象棋。計算機經過學習之後,與人們依然互有勝負,在最終完全戰勝人類的時候,時間已經過去了10年。
而谷歌的AlphaGo,從什麼都不會到圍棋中不可戰勝的存在只用了短短一年的時間。
由此可以看出,真正的人工智慧體現在其卓越的學習能力。
如果你隔一段時間,大概3個月左右去看一個演算法的進步,比如面部識別,如語音識別,如果該演算法進步只是代數級,沒有達到指數級,那麼這種演算法可能更多的是機器學習,還未達到人工智慧水平。
既然已經辨別了什麼是真正的人工智慧,那麼對於人工智慧而言,什麼才是最重要的。
可能有些人會說演算法,有些人會說設備,有些人會說編程技術。雖然它們也是構成人工智慧中重要的一環,但是這些都不是最重要的。
對於真正的人工智慧而言,最重要的永遠是大數據,只有擁有完整的數據,人工智慧才能真正的發展起來。就像是一把寶刀,需要有一塊好的磨刀石才能讓它更加銳利,而大數據恰好就是這塊最好的磨刀石。
就像是谷歌的AlphaGo,有人說為什麼AlphaGo不去下象棋,而是只在圍棋領域中稱雄呢。
AlphaGo的專家則表示,不是他們不想這麼做,而是無法這麼做。因為在圍棋中,日本人一直以來有保存棋譜的習慣,在每個棋譜上都標註了什麼是第1手,什麼是第100手,這樣很容易被AlphaGo學習。
但是對於象棋來說,自古以來大多數都是殘局。雖說殘局也很精彩,但是對於AlphaGo來說,它不知道殘局形成的原因,對之前的步驟一無所知,這樣就會對它的認知造成障礙。
這也說明,完整的數據對於人工智慧多麼重要。任何拋開數據談人工智慧的,全都是耍流氓。
人工智慧中的獨角獸
目前,中國的大部分數據全都被BAT所掌握著,國外則是Facebook、Google、亞馬遜之類的企業。對於創業者而言,想要打破數據的壟斷具有相當大的挑戰,但也不是沒有機會。
比如說醫療數據,BAT就還沒有形成壟斷。金融方面數據,更多的掌握在金融公司手中,這些互聯網企業也沒有。
在這兩個領域,不管你的技術水平如何,至少在數據方面是在同一起跑線上,這對於創業者或後進入的公司是一個難得機遇。同時,下一個巨頭也有可能在這兩個領域誕生。
就拿醫療來說,國外已經有許多家企業與醫院達成協作,直接讀取醫院中的病例以及X光片或者CT片。
醫生一天看10張並且分析出癥狀都已經是非常有經驗了,而人工智慧,則可以在1個小時內看10萬張,效率不可同日而語。
對於醫生而言,診斷病因需要基於自己的經驗積累。但是對於人工智慧來說這就太簡單了,通過圖像和最終診斷結果的閉環學習,人工智慧很快就能對X光片或CT片進行病因分析。當然這一過程需要不斷完善,才能提升正確性及智能化。
在國外由於隱私保護非常嚴密,很多數據無法開放,因此無法做到大量數據錄入。
但是由於如今中國民眾對於隱私保護還沒有那麼嚴格,因此中國企業還是有機會在這個領域中實現超越的。
只要有了大數據,特定領域超越BAT也不是不可能的。
所以說,數據才是人工智慧中最重要的一環。
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