第三波人工智能潮 跟以前有何不同-坊子新闻

                                                              2019年06月26日 8:02 来源:坊子新闻
                                                              编辑:极速PK拾玩法

                                                              极速PK拾玩法

                                                              【古川雄辉宣布结婚】

                                                              當下處在第三波人工智能浪潮之上與前兩次人工智能浪潮不同┊♂,很多和業務緊密結合的AI應用場景已經或正在落地┊⊿,企業成為了最主要的推動者﹡。技術上♂,深度學習作為機器學習的一種π,放棄了之前符號主義的機械推理☆,而採用了基於概率的範式∟π⊿,使得應用場景得以大幅度地拓展♂。符號主義則以知識圖譜的形式延續下來π,成為新一代搜索引擎的核心技術┊。

                                                              前兩次AI的繁榮具有兩個特點:一是從參与者來看∴,主要政府投資主導↑∟∵,企業參与度低?,落地應用極為有限;二是技術上均是以邏輯推理為核心的符號主義佔據了主導地位?,神經網絡學派的發展長期被壓抑﹡∴∵,客觀上⊿☆☆,神經網絡所需要的數據量和算力條件當時也不成熟□∵□,AI的主要形式也因此表現為確定的推理☆,難以處理現實中遇到的大量不確定性問題〇π﹡。

                                                              本輪人工智能主要算法的靈感來源於認知科學、博弈論和量子力學等廣闊的領域⊿,大數據驅動的算法主導的科學研究範式(第四範式)被應用於各個學科的研究♂∴,他山之石可以攻玉⌒,其他學科的進展也能反哺人工智能的創新↑↑△,並可能起到至關重要的革命性作用▽﹡,特別是腦科學、心理學等學科發展可能與AI的發展形成閉環和相互促進的良性關係〇∟◇。

                                                              經典力學和量子力學的發展過程與今天的深度學習近似:第谷收集了大量行星運動數據∵♂∟,他的助手開普勒在這些數據中發現了行星運動三大定律⌒♂∟,但未能指出背後的原理∴,直到牛頓在三大定律基礎上提出萬有引力定律;在量子力學領域?,人們很早就獲得了氫原子的光譜數據∟,但是無法解釋π。今天∴﹡,我們擁有大數據△┊π,也有一些不錯的深度學習模型⊙▽□,但是還缺乏理論的支撐〇♀。

                                                              本輪人工智能的上半場在C端衣食住行方面都已普及▽?,接下來的主戰場將在B端↑,企業不要總是想着風口△,踏踏實實地將一個個AI場景落地才是王道⊿。整個社會各行業的數字化轉型將持續數十年☆,即便學術界在未來十年在AI理論上沒有大的突破◇☆﹡,對於行業的AI場景落地並不會產生太大的瓶頸效應∟∴,大部分企業AI場景並非一定要使用最酷炫的技術↑△☆,合適的技術才是最好的☆。

                                                              同時⊿♂∟,繁榮之下的局限也是顯而易見的⌒▽。首先⊙,深度學習技術上缺乏理論的支撐∴,目前是模型的結構和訓練是經驗主義主導〇▽,未來深度學習理論的誕生將能減少算法對算力和數據的依賴;其次缺乏突破性的算法思想∵△。深度學習中大紅大紫的卷積神經網絡(CNN)和長短時記憶網絡(LSTM)都是在上世紀八九十年代就被提出了的△,只是囿於當時數據量和算力↑⊙,才沒有流行♀↑┊。本輪人工智能繁榮中真正令人眼前一亮的創新點乏善可陳⊿⊿┊,對抗神經網絡(GAN)引入博弈論的思想、AlphaGo強化學習結合深度學習、自然語言處理中的詞向量等技術可以算是為數不多的重要創新◇。

                                                              人工智能(AI)自1956年誕生以來♂?⊿,60多年來經歷了「三起二落」的波折的發展歷程∵☆♂。2016年∴,隨着谷歌圍棋機械人AlphaGo的一戰成名▽,從國家到企業層面□﹡∵,隨處都能見到人工智能的身影∴☆。隨着經濟增速的放緩以及資本的退潮▽,人工智能的「寒冬論」又開始甚囂塵上〇◇,「一哄而上♂∵,一鬨而散」帶來了一地雞毛▽,人工智能的未來⊿△,究竟何去何從☆?

                                                              (作者係數據科學50人成員、復旦大學人工智能客座講師)

                                                              鄔學寧[本輪人工智能主要算法的靈感來源於認知科學、博弈論和量子力學等廣闊的領域□┊∵,大數據驅動的算法主導的科學研究範式(第四範式)被應用於各個學科的研究♂∟,他山之石可以攻玉♂☆♂,其他學科的進展也能反哺人工智能的創新♂,並可能起到至關重要的革命性作用☆⌒┊,特別是腦科學、心理學等學科發展可能與AI的發展形成閉環和相互促進的良性關係♀。]

                                                              人工智能歷史會重演嗎從這個角度看∴♂,其實人工智能這個術語還是貼切的⌒┊。今天⊿,AI的核心支柱——機器學習並不是在進行主動的學習?∟〇,而只是在被「訓練」?,更本質的來說☆,只是通過尋找最小誤差值的方法來進行參數擬合(Fitting)↑,並不具有任何意識☆。在小數據等需要人類認知能力的領域♂⌒,今天的AI就連5歲的孩子都比不上﹡▽□,例如□□?,兒童在看到幾張照片后〇△,就能輕鬆地學習到「貓」的概念◇↑,而「先進的」卷積神經網絡需要對大量的標籤數據進行學習才能完成類似的任務♂。即便如是∵,得益於算法的改進和指數增長的計算能力♀□∟,在特定的場景中π⌒∴,AI已經展現出令人驚嘆的能力♂∟,並且對部分行業的創新產生了關鍵影響∴π⊿。

                                                              麥卡錫對人工智能的定義是:製造智能機器的科學與工程┊〇。在人工智能誕生后的十多年裡△┊〇,科學家們致力於通過模仿人的思維來實現智能┊。今天的人工智能算法∟,例如神經網絡、知識圖譜和對話機械人的雛形在那時都已經出現♂▽,由於受當時歷史條件所限∴↑,AI能做的事情很有限□,大眾對AI前景不切實際的樂觀和AI所承諾的能力均未能兌現♀⊿,引發上世紀70年代長達10年的首次AI寒冬▽┊。

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