機(jī)器學(xué)習(xí)將人工智能推向大眾視野

近年來，隨著大量數(shù)據(jù)的支撐和算法的發(fā)展，機(jī)器能夠?qū)ΜF(xiàn)實(shí)中的場(chǎng)景進(jìn)行抓取和捕捉，并通過算法將真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)化，使之能夠?qū)Ρ粰C(jī)器識(shí)別，達(dá)到對(duì)現(xiàn)實(shí)的感知。獲得數(shù)據(jù)化的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)后，同數(shù)量龐大的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的識(shí)別，稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)。由于這兩大要素涉及到計(jì)算能力、算法和大數(shù)據(jù)支撐的限制，處于實(shí)驗(yàn)研究階段。AlphaGo在同李世石對(duì)弈并獲勝使得機(jī)器學(xué)習(xí)熱度增加，并最終進(jìn)入大眾視野。

在中國(guó)工程院院士、香港中文大學(xué)（深圳）校長(zhǎng)徐揚(yáng)生看來，感知、認(rèn)知和動(dòng)作，這三者為構(gòu)成人工智能的三個(gè)要素。從計(jì)算機(jī)視覺的例子來看，要讓計(jì)算機(jī)識(shí)別一張圖片，首先是特征提取，對(duì)于圖像中的像素進(jìn)行重要性差別提取，此為感知。然后再對(duì)重要的元素進(jìn)行標(biāo)注，通過標(biāo)記成為計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的符號(hào)，讓計(jì)算機(jī)能夠理解圖片的內(nèi)容，此為認(rèn)知。最后，計(jì)算機(jī)生成一段話對(duì)圖片進(jìn)行描述，這是最后一步動(dòng)作。

北京航空航天大學(xué)教授王田苗認(rèn)為，此前人工智能發(fā)展的50多年間歷史時(shí)間里，研究人員將大部分精力放在動(dòng)作方面，因?yàn)闆]有能力完成前兩個(gè)步驟。通常說的人機(jī)交互就是三大因素中的動(dòng)作，也是目前普遍能夠?qū)崿F(xiàn)的，最為常見的就是工廠里的機(jī)械手臂，通過編程人員對(duì)機(jī)器編入固定程序代碼，實(shí)現(xiàn)機(jī)械手臂重復(fù)的動(dòng)作。為什么會(huì)是重復(fù)的動(dòng)作，而不是隨心所欲的動(dòng)作呢？原因在于人為地為機(jī)器設(shè)定了產(chǎn)生動(dòng)作的范圍和界限，并不是機(jī)器根據(jù)自己的理解后作出的回應(yīng)。

也就是說，在機(jī)器學(xué)習(xí)之前，人工智能和機(jī)器人的發(fā)展主要停留在動(dòng)作的研究方面，缺少感知和認(rèn)知的研究，而目前的機(jī)器人學(xué)習(xí)只是人工智能在感知和認(rèn)知層面的一個(gè)早期發(fā)展階段，并且在這個(gè)階段的研究也處于實(shí)驗(yàn)階段。

人工智能領(lǐng)域易形成寡頭壟斷局面？

人工智能在今年火起來之后，不管是科技巨頭還是創(chuàng)業(yè)公司，都希望在紅利期抓住機(jī)會(huì)。國(guó)內(nèi)外科技巨頭不管通過自身研發(fā)還是通過收購(gòu)的方式，加緊在人工智能領(lǐng)域的布局，想在這一領(lǐng)域占得先機(jī)。那么，從目前的市場(chǎng)來看，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上都有哪些公司呢？

首先是計(jì)算處理及信息儲(chǔ)存的芯片巨頭，像英特爾、NVIDIA等公司，它們處于這一領(lǐng)域的最上游，為中下游產(chǎn)業(yè)鏈提供計(jì)算處理能力及相關(guān)解決方案，他們決定了人工智能發(fā)展的深度。其次是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中的原始數(shù)據(jù)獲取方，包括運(yùn)營(yíng)商、BAT、微軟、谷歌等把持互聯(lián)網(wǎng)入口的公司，它們掌握著機(jī)器學(xué)習(xí)必須的數(shù)據(jù)資源，決定了人工智能發(fā)展的廣度。

此外，還有人工智能技術(shù)的研發(fā)集團(tuán)，其中自動(dòng)駕駛、深度學(xué)習(xí)、語音識(shí)別以及圖像識(shí)別等領(lǐng)域都有著各自取得領(lǐng)先公司和團(tuán)隊(duì)。由科技巨頭直接牽頭耕耘的，諸如谷歌自動(dòng)駕駛、IBM Waston、百度自動(dòng)駕駛及語音識(shí)別；有實(shí)驗(yàn)室和初創(chuàng)公司的杰出代表，如DeepMind深耕深度學(xué)習(xí)；此外，還有本身就具備雄厚實(shí)力的特斯拉自動(dòng)駕駛、科大訊飛語音識(shí)別等。

然而，人工智能的研發(fā)需要持續(xù)不斷的投入以及持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)積累。在人工智能研究領(lǐng)域有這樣一個(gè)說法，人工智能需要大量的數(shù)據(jù)支持，而機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于數(shù)據(jù)的反饋又會(huì)增加數(shù)據(jù)獲取的數(shù)量和質(zhì)量，龐大的高質(zhì)量數(shù)據(jù)會(huì)更進(jìn)一步加速機(jī)器學(xué)習(xí)的效率和效果，形成良性循環(huán)。這樣發(fā)展下去的結(jié)果就是，這一領(lǐng)域內(nèi)剛開始領(lǐng)先的公司會(huì)更加領(lǐng)先，而處于劣勢(shì)的公司會(huì)逐漸被淘汰出局，最終形成少數(shù)幾家寡頭壟斷的局面。

與此同時(shí)，一些處于人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心地位的公司，憑借自身技術(shù)與財(cái)力，通過并購(gòu)和戰(zhàn)略入股等方式，控制產(chǎn)業(yè)鏈達(dá)到壟斷地位。例如，谷歌在2014年收購(gòu)了人工智能初創(chuàng)公司DeepMind，兩年后我們才看到其研發(fā)的AlphaGo擊敗李世石的場(chǎng)面。

B端市場(chǎng)，人工智能的下個(gè)風(fēng)口將是醫(yī)療和金融？

在本次人工智能與機(jī)器人峰會(huì)上，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的大咖們都發(fā)表了其對(duì)人工智能下一個(gè)風(fēng)口的看法。

牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)系主任Michael Wooldridge認(rèn)為，下一個(gè)AI的應(yīng)用應(yīng)該是在醫(yī)療領(lǐng)域。目前，我們可以通過智能手環(huán)等智能硬件檢測(cè)用戶的心率、血壓、血糖，同時(shí)還能計(jì)步。如果我們將這些數(shù)據(jù)傳給AI處理，就能實(shí)現(xiàn)一些健康的應(yīng)用。這種應(yīng)用就是讓醫(yī)生隨時(shí)跟你在一起，每天24小時(shí)監(jiān)測(cè)。它知道你睡了多少，吃了多少，知道你血糖的水平，知道你運(yùn)動(dòng)的情況等等，同時(shí)還能建議你什么時(shí)候要健身，什么時(shí)候不能吃太多或者是喝太多酒了。

Michael Wooldridge介紹，在英國(guó)，國(guó)家醫(yī)療系統(tǒng)的病例包括所有英國(guó)人的病例數(shù)據(jù)，用藥記錄。AI如果能夠運(yùn)用到醫(yī)療領(lǐng)域，將為我們整個(gè)醫(yī)療行業(yè)帶來新的發(fā)現(xiàn)，人工智還能的下一個(gè)風(fēng)口應(yīng)該就是在醫(yī)療。據(jù)外媒報(bào)道，在今年6月初，DeepMind就開始計(jì)劃將其算法應(yīng)用到醫(yī)療保健行業(yè)，同時(shí)計(jì)劃在5年內(nèi)使用機(jī)器學(xué)習(xí)處理英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系的數(shù)據(jù)。

香港科技大學(xué)教授楊強(qiáng)認(rèn)為，人工智能離不開大數(shù)據(jù)，所以目前如果判斷下一個(gè)風(fēng)口，就要看哪一個(gè)行業(yè)領(lǐng)域有完整的封閉系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)資源。在金融領(lǐng)域，很多人把所有的整個(gè)商業(yè)流程全部的記錄在案，這里用了數(shù)字化的方法。在信息的處理和未來預(yù)測(cè)方面，如果在一個(gè)封閉系統(tǒng)里面，在有大數(shù)據(jù)的前提，又有資金推動(dòng)的影響下，金融行業(yè)是最容易成功的一個(gè)領(lǐng)域。

C端市場(chǎng)，以語音為切入點(diǎn)的消費(fèi)革命或?qū)⒌絹?/strong>

從發(fā)展趨勢(shì)上來看，人工智能如果一直停留在實(shí)驗(yàn)室、研究所階段，不進(jìn)入商用階段面對(duì)C端，無法為普通大眾所接觸，只是高高在上的黑科技。縱然像AlphaGo那樣贏了著名棋手，轟動(dòng)一時(shí)，也只是人們茶余飯后的談資。

但是資本的推動(dòng)絕不會(huì)讓AI只是實(shí)驗(yàn)室中的產(chǎn)品，人工智能想要商用化，首先要考慮的是技術(shù)難度。從目前的人工智能的幾個(gè)領(lǐng)域來看，自動(dòng)駕駛的諸多安全性隱患近期內(nèi)還無法得到解決，深度學(xué)習(xí)雖然取得重大成就，但仍處于摸索階段，自動(dòng)化機(jī)器人無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編程。不過駕駛之外的語音控制，兒童市場(chǎng)的聊天機(jī)器人等領(lǐng)域，讓智能語音在大眾消費(fèi)市場(chǎng)的應(yīng)用風(fēng)生水起。

不管是國(guó)外的微軟、谷歌、IBM以及蘋果，還是國(guó)內(nèi)的百度、搜狗及科大訊飛，在語音識(shí)別及語義分析等領(lǐng)域取得了一些進(jìn)展，甚至?xí)嵏惨恍╊I(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方式。而且，智能語音的市場(chǎng)突破一定要有特定的人群、特定場(chǎng)景來體現(xiàn)。在具體場(chǎng)景上，有潛力的使用場(chǎng)景是客服以及功能、助理類的場(chǎng)景。

總之，人工智能和機(jī)器人的發(fā)展，在應(yīng)對(duì)人口老齡化、工資成本上漲、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等問題時(shí)，對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有重要作用。在此需要說明的是，人們不必?fù)?dān)心機(jī)器人會(huì)替代勞動(dòng)力造成失業(yè)的問題，新技術(shù)的應(yīng)用會(huì)帶來生產(chǎn)力的發(fā)展，生產(chǎn)效率的提高，同時(shí)還會(huì)催生新的智慧生活、智能生活等觀念方式的轉(zhuǎn)變，刺激和釋放新的需求，創(chuàng)造新的增長(zhǎng)點(diǎn)。人工智能的到來，更多的是對(duì)人類社會(huì)結(jié)構(gòu)提出了新的挑戰(zhàn)。