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人工智能行業(yè)的“拆文解字”|高達(dá).原創(chuàng)

時(shí)間:2018-03-02

2018年的春晚,王菲和那英再度聚首合唱了一首《歲月》,讓觀眾又想起20年前,王菲和那英合唱那首廣為傳唱的《相約1998》。同樣是將近20年的歷史,1997年,IBM(深藍(lán))戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍Garry Kasparov,代表了基于規(guī)則的人工智能的首次勝利,2016年,谷歌的AlphaGo機(jī)器人在圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世石,至今維持不敗戰(zhàn)績(jī)。如果要問(wèn)未來(lái)20年,影響我們生活的最大技術(shù)驅(qū)動(dòng)力是什么?答案就是人工智能(Artificial Intelligence)。

人工智能是指使用機(jī)器代替人類實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識(shí)別、分析、決策等功能,對(duì)人類思維和推理過(guò)程的模擬、延伸和擴(kuò)展,是一門綜合了機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等前沿交叉學(xué)科技術(shù)。人工智能的過(guò)程就是機(jī)器模仿人類利用知識(shí)完成了一定行為的過(guò)程。按照是否能真正實(shí)現(xiàn)推理、思考和解決問(wèn)題這一標(biāo)準(zhǔn),人工智能分為“弱人工智能”和“強(qiáng)人工智能”,目前市場(chǎng)上的人工智能研發(fā)和應(yīng)用主要集中于“弱人工智能”領(lǐng)域,即是實(shí)現(xiàn)特定功能的專用人工智能,如語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、機(jī)器翻譯等。

與傳統(tǒng)的人工控制或遙控機(jī)器人相比,人工智能系統(tǒng)同樣需要數(shù)據(jù)和計(jì)算,同樣需要與人產(chǎn)生互動(dòng)協(xié)作,但人工智能系統(tǒng)更高級(jí)之處,在于具有一定的自適應(yīng)特性和學(xué)習(xí)能力,能夠隨環(huán)境、數(shù)據(jù)或任務(wù)的變化而自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù)或更新優(yōu)化模型,能夠向“云、端、人、物”進(jìn)行數(shù)字化連接并擴(kuò)展、實(shí)現(xiàn)演化迭代,應(yīng)對(duì)不斷變化的現(xiàn)實(shí)環(huán)境,從“一器一用”向“一器百用”過(guò)渡,這就是“智能”的體現(xiàn)。

以上是對(duì)人工智能的整體介紹,下面我們以“拆文解字”的方式,再來(lái)剖析一下人工智能的各個(gè)方面:

1. 人工智能的“人”:可以理解為機(jī)器所替代的各種人類活動(dòng)場(chǎng)景,由此派生出了各種結(jié)合人工智能應(yīng)用場(chǎng)景,包括“AI+醫(yī)療”、“AI+金融”、“AI+物流”、“AI+制造”等各種領(lǐng)域。

在“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域,人工智能技術(shù)在醫(yī)療影像輔助診斷、輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、藥物開(kāi)發(fā)方面,能夠有效提高醫(yī)護(hù)人員的工作效率,降低漏診率和誤診率。比如在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,我國(guó)影像數(shù)據(jù)的年增長(zhǎng)率約為30%,而放射科醫(yī)師數(shù)量年增長(zhǎng)率為4.1%,放射科醫(yī)師有超過(guò)一半以上工作時(shí)間在 8小時(shí)以上,20%每日工作時(shí)間甚至超過(guò) 10小時(shí),一個(gè)病人的肺部CT影像,看完需要15~30分鐘,而通過(guò)人工智能技術(shù)的輔助,影像醫(yī)生的工作效率可以提高3倍多。

在“AI+金融”領(lǐng)域,人工智能技術(shù)在智能獲客、身份識(shí)別、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、智能投顧等方面都取得了一定的進(jìn)展。以大數(shù)據(jù)風(fēng)控為例,傳統(tǒng)銀行的風(fēng)控打分還維持在在20~200個(gè)左右的模型變量,而基于深度學(xué)習(xí)的模型可以處理的特征變量多達(dá)7萬(wàn)個(gè),通過(guò)人工智能的算法,模型還可以發(fā)現(xiàn)一些傳統(tǒng)模型無(wú)法預(yù)警到的風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象,比如,在美國(guó)市場(chǎng)的小額現(xiàn)金貸發(fā)放中,機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)發(fā)現(xiàn)貸款申請(qǐng)人在網(wǎng)上填表喜歡全部用大寫(xiě)字母的人違約率更高,或者在申請(qǐng)人月收入沒(méi)有驗(yàn)證的情況下,申請(qǐng)人填寫(xiě)月收入超過(guò)7500美元以上的人違約率反而會(huì)提高,預(yù)示著一種可能存在欺詐的統(tǒng)計(jì)現(xiàn)象。

2. 人工智能的“工”:可以理解為“工效”指標(biāo),即KPI,這是衡量機(jī)器輔助或替代人類活動(dòng)后工效指標(biāo)。

通過(guò)人工智能能夠非常明顯提高工效的活動(dòng),除了上面提到的醫(yī)學(xué)影像輔助診斷之外,客服行業(yè)也是一個(gè)非常好的案例,通過(guò)歷史上積累的客服對(duì)話記錄,人工智能技術(shù)能夠在意圖識(shí)別、命名實(shí)體識(shí)別、自動(dòng)問(wèn)答、用戶畫(huà)像等方面進(jìn)行賦能,可以提高20%~30%的工時(shí)效率,通過(guò)人機(jī)充分協(xié)作,機(jī)器人不僅可以獨(dú)立解決客戶問(wèn)題,還能輔助人工發(fā)揮重要作用,90%以上的問(wèn)題將可以由機(jī)器人自主解決。

不僅僅在服務(wù)領(lǐng)域有“工效”問(wèn)題,在智能硬件出也能體現(xiàn)中“使用效果”的提升,比如在2018年1月9日美國(guó)拉斯維加斯舉辦的國(guó)際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會(huì)(CES)上,一家Forward-X的公司就推出了一款可以跟隨主人滑行的智能行李箱。這款行李箱采用面部識(shí)別技術(shù)、傳感器與自動(dòng)駕駛技術(shù),可以避開(kāi)障礙物,用攝像機(jī)和激光雷達(dá)進(jìn)行定位,實(shí)時(shí)鎖定并跟隨主人。而且用戶通過(guò)獨(dú)特的手勢(shì)控制功能就可以控制它。此外,智能行李箱還配備了一個(gè)警報(bào)腕帶,如果有人試圖偷走它就可以報(bào)警。有了智能旅行箱,出門旅行的雙手是解放,帶來(lái)了很好的“工效”提升。

3. 人工智能的“智”:是指人工智能的關(guān)鍵算法,即“機(jī)器學(xué)習(xí)”。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科,研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有知識(shí)結(jié)構(gòu)并實(shí)現(xiàn)迭代,這是人工智能技術(shù)的核心。

基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是從觀測(cè)數(shù)據(jù)(訓(xùn)練集)出發(fā)尋找規(guī)律,利用這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)或無(wú)法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),相關(guān)算法包括邏輯回歸、支持向量機(jī)方法、三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、貝葉斯方法以及決策樹(shù)方法等,按照學(xué)習(xí)模式劃分,可分為以下3類

除了上述傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)之外,深度學(xué)習(xí),又被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(指數(shù)層超過(guò)3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),是一個(gè)從2006年開(kāi)始出現(xiàn)的新興領(lǐng)域,其實(shí)質(zhì)是給出了一個(gè)將特征表示和學(xué)習(xí)合二為一的方式,其特點(diǎn)是放棄了可解釋性,只追求學(xué)習(xí)的有效性,目前兩類典型的模型是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)

值得一提的是,近期機(jī)器學(xué)習(xí)本身也正在走向機(jī)器學(xué)習(xí)的階段,這得益于谷歌在2017年推出的AutoML(Auto Machine Learning),即讓AutoML系統(tǒng)自主編寫(xiě)機(jī)器學(xué)習(xí)代碼,一種能夠讓AI生成AI的人工智能。從人工智能應(yīng)用的角度看,谷歌AutoML平臺(tái)將是一個(gè)非常方便的工具。如果單個(gè)企業(yè)定制人工智能方案,就要去定義算法,收集數(shù)據(jù),通常要數(shù)個(gè)月或者數(shù)年才能完成。而谷歌AutoML平臺(tái)可以自動(dòng)生成模型,產(chǎn)品周期被大大縮短,企業(yè)的花費(fèi)也會(huì)降低。

4. 人工智能的“能”:是指實(shí)現(xiàn)人工智能的運(yùn)算能力,GPU的出現(xiàn)讓并行計(jì)算成為可能,對(duì)數(shù)據(jù)處理規(guī)模、數(shù)據(jù)運(yùn)算速度都帶來(lái)了指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。

作為計(jì)算能力的物質(zhì)基礎(chǔ),智能芯片被分別部署在云端和設(shè)備端,人工智能的訓(xùn)練和推理通常在云端芯片實(shí)現(xiàn),而設(shè)備端芯片用來(lái)處理實(shí)時(shí)性要求很高的設(shè)備,比如自動(dòng)駕駛的車載攝像設(shè)備。智能芯片主要是通用類的芯片,包括CPU、GPU、NPU、FPGA。

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