人工智能时代真的来临了吗

作者&投稿:燕刘 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
人工智能时代真的已经到来了么?~

这个应算作一种可能的趋势吧,现在的话肯定好多方面不是很成熟,很多人也只是在观望状态。而且,时代的变革再快也需要时间过度,需要一个思维转变,有的变得快,追着跑,有的变的慢,被赶着跑。但历史的车轮不会在乎一两个人的牺牲。淘汰是必要的,肯定的,但同时也会有新的机会和机遇在等待着挖掘。而现在比较火的家具智能,楼宇智能,小话统电销智能,都在个字领域做着努力吧。总而言之,太阳会照常升起,明天不会迟到。


早上,被智能音箱叫醒,同时还提醒你上午要给朋友回电话;去上班,用导航地图走了避免拥堵的路线;路上,拍了张照片,用修图软件一键PS;到了办公室,刷一下根据你兴趣推荐的新闻。
这样的场景,你是否熟悉?不过,你可能并未意识到,这背后,其实都有人工智能的影子。
当然,这些并不是人工智能的全部。
现状——
人工智能已在身边
“人类终将使电脑智能化且使其远胜人脑。”这是1987年复旦大学计算机科学系毕业生陆奇给同学的临别赠言。
如今,身为百度集团总裁兼首席运营官的陆奇,正和万千程序员与亿万公众一起,经历着人工智能的跌宕起伏和带来的巨大改变。
从可以跟你聊天的“小冰”到能帮你开电视的智能音箱,从机器翻译到智能教育,从刷脸支付到无人驾驶,从可穿戴设备到智能医疗……人工智能已经全面走入人类的生活,广泛渗透到生产和生活的各个领域,并不断刷新人们的想象力。
在新闻领域,基于大数据和人工智能的个性化推荐已成为不少新闻App的标配,写稿机器人、智能视频剪刀手等生产工具也在不断涌现;
在教育领域,人工智能已经被应用在批改作业、教英文等教学项目,探索“私人订制”“千人千面”的个性化学习模式;
在语音识别和翻译领域,翻译软件已经可以支持全球数十种热门语言互译、覆盖几百个翻译方向;
在金融领域,生物识别技术的应用使得刷脸支付已成为现实,以较低成本提供个性化专属财富管理方案的智能投顾也已在不断发展中;
在物流领域,智能分单、智能配送机器人、无人仓、无人机等产品和服务,已在不断帮助快递业提升物流速度和服务水平;
在零售领域,除了无人超市等吸引眼球的探索性应用外,人工智能还被用来对超市的生鲜商品进货量进行预测;
在交通领域,除了地图、导航等应用外,备受关注的无人驾驶也有了新的进展;
在医疗领域,利用AI和大数据的能力,可以让机器筛查和分析医学影像,来辅助医生诊断;
……

当然,人工智能的应用不仅是在第三产业,在农业、工业和社会治理领域,人工智能的赋能作用也都有不错的表现。
相比人工智能诞生后的两次最终陷于沉寂的热潮,这次的人工智能研究和应用遍地开花,热潮来得更为贴近产业。
“人工智能这次浪潮其实是更稳健的浪潮,技术基础、数据技术、计算基础、社会基础都比较扎实。”微软亚洲研究院副院长张益肇表示,“此次人工智能浪潮比以往拥有更多落地的实际应用场景,产学研互动比以前更丰富。”
“‘人工智能+’时代已经到来。”猎豹移动创始人兼CEO傅盛说。
改变——
重塑中的各行各业
变化是显而易见的,而影响,有些已然显现,有些还在水面之下。
“人工智能技术的不断发展必将不断重塑各行各业以及我们的生活。”张益肇将这种“重塑”概括为三个方面:推动产业向智能化转变、引发商业创新、让人们的生活更美好。
对各行各业而言,直观的变化是效率的提升。
在工业领域,来自阿里云的数据显示,通过其推出的ET工业大脑,光伏切片企业协鑫光伏良品率提升超过1%,每年带来经济效益超亿元;轮胎生产企业中策橡胶则将良品率最高提升了5%。“先进制造业可能是AI效益杠杆最大的行业”,阿里巴巴集团副总裁刘松说。
在信用评级领域,以机器学习为基础的大数据风控,在提高信贷服务效率、增加金融服务覆盖率方面,效果明显。据百度方面介绍,其教育信贷基本上是以“秒”的时间就可决定是不是给一个人放贷。
“过去40年,前20年的数字化进程改变了生产资料,后20年的网络化进程重构了市场关系,未来20年人工智能模糊了生产资料和劳动力之间的界限,其使命是与传统产业嫁接,降低生产成本,对生产力产生数量级的提升。”驭势科技联合创始人、CEO吴甘沙说。
这种提升催生了一个极具想象力的增量空间。
据咨询公司埃森哲2017年6月发布的《人工智能:助力中国经济增长》报告显示,制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的3个行业。到2035年,人工智能将推动这三大行业的年增长率分别提升2%、1.8%和1.7%。
影响还将发生在社会治理领域。
专家表示,随着人工智能技术的发展,未来政府的很多管理方式都有必要从追逐式管理变成预测式管理。
2016年,杭州市政府牵头联合了包括阿里云等13家企业开始进行城市数据大脑的探索。在杭州萧山的试点发现,通过智能调节红绿灯,区域内通行速度提升15%,让120救护车到达现场时间缩短了一半;在杭州主城区,部分区域通行时间缩短15.3%。
对个人而言,除了生活领域的改变,影响还将发生在职业领域——未来,一些重复性的工作,如在线客服、速记翻译、驾驶员等都可能被人工智能取代。
不过,业内人士也表示,对此不必过于担心,在产生职业替代的同时,AI也会产生新的行业。“集装箱出现以后,搬运工人担心会失业,在港口却出现了很多吊桥工人。”在阿里巴巴集团董事局主席马云看来,新技术不是让人失业,而是让人做更有价值的事情,让人不去重复自己,而是去创新,让人的工作能够“进化”。
巨大的影响,带来足够快的行业增长率。
据数据显示,中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元,增长率达到43.3%,预计2017年增长率将提高至51.2%,产业规模达到152.10亿元,并于2019年增长至344.30亿元。
不过,在业内人士看来,目前这些影响,还只是冰山一角。
麦肯锡全球研究院认为,人工智能正在促进人类社会发生转变,这种转变将比工业革命“发生的速度快10倍,规模大300倍,影响几乎大3000倍”。
“在不久的未来,智能流就会像今天的电流一样平静地环绕、支持着我们,在一切环节提供养料,彻底改变人类经济、政治、社会、生活的形态。”百度董事长兼CEO李彦宏如是表示。
未来——
百米赛跑才刚刚起步
“我要看到未来的自己。”这是百度大脑给《智能革命》这本书所作序言的最后一句。
未来的人工智能什么样?现在可能谁都没有答案,但能确定的是,当下只是个开始。
“如果把人工智能应用比喻成百米赛跑,现在是刚刚起步。”张益肇说,“人工智能现阶段就是互联网在上世纪90年代初期的那个阶段。”
政府、企业、资本等多种推动,成为这一波人工智能火起来的“助推器”。当然,与许多互联网发展进程的新事物一样,人工智能在成为风口的同时,也还存在待突破的瓶颈。
从技术层面看,目前人工智能还处于“黑箱”决策阶段,而且“主要方法论仍是基于大数据、大计算模式”,想让机器像人类那样思考,就必须“喂”给它天量数据,由此导致目前人工智能落地还存在行业局限,“拥有大量数据积累和分析需求的行业更适合实现转型。”张益肇说。
此外,从国内情况看,人才缺口对意图发力人工智能领域的企业来说,也正成为一大制约。
“全国人工智能研究方向的博士、硕士每年只有不到200人,而如今的创业公司多如牛毛,这个数字根本不够分。”李彦宏直言。来自领英的数据显示,全球范围内,人工智能专业人才有195万,中国只占2%,排名第七。
从行业层面看,重应用、轻基础的急功近利,无序与重复投资、过热与概念包装、浮躁与浮夸并存等问题也不容忽视。有业内人士直言,需要警惕人工智能“网红化”的倾向。
商汤科技联合创始人兼CEO徐立直言,国内人工智能创业大多扎堆在应用层面,创业者使用开源算法,找到某个垂直领域便套上“人工智能”概念扎进去,但真正从算法层出发做“原创技术”的人并不多。“而这块才是核心,是最需要厚积薄发的。”
不过,业内人士也表示,这些可以理解为“成长的烦恼”:是瓶颈,也是下一步发力的方向。从更广阔的时代眼光看,中国正处于发展AI的良好机遇期。
从人才角度看,已经现出明显成长性。乌镇智库的数据显示,在人工智能专利数上,最近5年,中国专利数平均每年增速为43%;美国增速为21.7%。其中,2016年中国新增的人工智能专利数突破9000,超过美国的两倍。
“中国人工智能企业数量、专利申请数量及融资规模均仅次于美国,位列全球第二。”陆奇分析表示,中国拥有巨大的市场机会和独有的海量数据,这对于海外人才的吸引力不容忽视。事实上,近年来,吴恩达、李飞飞等一批知名AI人才纷纷回国发展,也佐证了这一点。

国家的重视也在为人工智能的发展助力。2016年3月,人工智能一词写入国家“十三五”规划纲要。2017年3月,人工智能首次被写入《政府工作报告》,如今《新一代人工智能发展规划》也已正式印发。
“中国在这次科技浪潮上是赶在前面的,深度学习有超过40%的论文是华人发表的,这次我们和专家沟通起来没有语言障碍,也没有时差障碍。我们有很好的数据、巨大的样本群,有很好的工程师队伍,又有全球一流的制造能力。”傅盛表示:“未来是人与机器人共存,中国存在弯道超车的机会。”
从这个意义上讲,未来已来,只是尚未流行。

未来会是人工智能时代,但不是现在!

2016年AlphaGo战胜了李世石以后,人工智能成为了全球瞩目的科技焦点,人工智能这个概念其实很早就在1956年被提出,但是之所以现在才逐渐变火,主要来源于这3点的发展:算法,大数据,算力。

数据来源今日头条的《人工智能影响力报告》

随着核心算法的技术突破,计算能力的提高,再加上现在人们把越来越多的时间花费在网上,留下了大量数据,人工智能基于海量数据已能够训练出规模足够大的神经网络,足够保证识别算法的精确度和准确性,这也是现在人工智能能够快速发展的重要原因。

至于你说智能化时代是不是要来,我觉得要看这几个方面:

1 人工智能应用十大领域

从目前人工智能的应用领域来看在影响力最高的财经、数码、汽车领域里确实已经有人工智能落地的先进案例,比如刷脸支付,刷脸签到,无人汽车驾驶等。

麦肯锡调查显示,目前在中国的传统行业中,超过 40%的公司仍未将人工智能列 入战略优先项。只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业,而不仅仅属于科技巨头时,其经济潜力才会充分彰显。

数据来源今日头条的《人工智能影响力报告》

就比如在人人拥有一台电脑之前,电脑一直都主要应用在军事上,直到后面进入了民间,带来的巨大的经济效益,导致了这几年电脑的更新换代特别快。买过电脑的人都知道,差不多一两年,电脑的配置可能就得换了,人工智能也是同理。

2 人工智能科学家毕业院校和学历

从数据来看,人工智能科学家主要毕业于清华大学、中国科学院、中国科技大学、麻省理工大学、北京大学等等。学历上看,73%的人工智能科学家都拥有博士学历。

数据来源今日头条的《人工智能影响力报告》

人工智能领域需要的技术性明显是高于很多行业的,这也导致了人工智能的门槛很高,不过毕竟人工智能本身就是需要综合很多学科的,需要高质人才是无可厚非的。

数据来源今日头条的《人工智能影响力报告》

我觉得在未来,如果人工智能科学家能够把人工智能技术封装成一个应用接口,任何人都可以使用,而无需去了解其中复杂的实现方法,减少使用门槛,那么智能化的时代则会越来越快,这也是目前大部分人工智能企业的主要盈利方式之一就是提供算法服务的原因。

3 企业是否需要人工智能?

从上面的数据分析来看,智能化的时代可能还没有那么快到来,那么作为企业是否就不需要人工智能了吗?我的答案是,能尽快智能化就智能化,你无法想象人工智能可以给企业带来多大的效率。

依旧用电脑举例,就算我们都知道电脑更新换代很快,可能未来会有比现在更好的产品,但是难道我们就不买电脑了?很明显,即使在早期没有鼠标,没有操作系统,依靠代码来操作的电脑依旧很快地走进了每个家庭,正是因为即使没有到达真正完善的技术,电脑的诞生依旧给我们带来了很大的便利,人工智能也如此。

图片来源于网络

目前,企业在人工智能应用最多的就是刷脸签到,刷脸考勤,用人脸识别代替了需要身份验证的场景,同时不仅仅是节省了传统考勤需要使用介质的费用,通过人工智能的人脸识别技术,以及背后驱动的大数据分析,企业可以很快地掌握员工的考勤信息。

以前可能需要人员管理的同事一字一句地把考勤信息录入表格,然后统计信息,可能耗时一天,或者一星期,现在只需要登个后台,点个按键,所有信息都会展现在眼前,相当于节省了80%的时间,毫无疑问,对于需要进行复杂人员管理的企业来说,人工智能技术是在合适不过的了。



之前看到一本书《奇点临近》,书中讲到,当有一天计算机会足够强大,以至于它的智能也可以匹敌人类,当计算机智能超过人的时候,整个社会会发生非常奇妙的变化。

        人工智能时代真的来临了吗?实际上人工智能领域中的机器学习在广告,搜索,feed等各个领域均有大规模运用,此刻的概念和传统的机器学习有啥不同?个人理解有以下三点:


1.数据的爆发式增长,得益于手机、智能硬件等设备的普及,如今人们生产的数据规模较之前的pc时代有大规模的提升,越来越多数据的处理、挖掘和理解需要更智能的技术,这就是为什么硅谷出现大量的AI公司去处理各特定领域的问题;此外,做机器学习的人应该知道,可处理的数据越丰富,一定程度上机器学习的任务运作的越好,这也推动了机器学习的发展。

2.机器学习处理技术的提升,较之传统机器学习模型(浅层模型),深度学习近几年得到大规模运用。一方面是深度学习较传统的机器学习有较好的处理效果,尤其在图像、语音、视频等领域;其次是得益于硬件技术的发展和训练方式的提升,原本几乎不可能完成(训练时间过长)的深度学习的训练得以实施,比如目前对图像处理的CNN是Yann LeCun于1998提出,但是因为技术手段因素一直到最近几年才被广泛应用。

3.深度学习平台化以及云化的发展,记得两年多前,曾经有朋友说想试试dnn,但门槛极高,如今如paddle,tensorflow,caffe等开源平台可以让大家方便的进行深度学习任务(如果不用gpu加速或者并行计算,处理传统的文本任务也够了)。这也是为什么很多小公司可以号称自己使用了深度学习技术的原因,而这个趋势会随着未来开源平台的完善更加深入。此外,越来越多的云计算平台开始考虑集成机器学习,包括深度学习进入云服务,下一代的云服务会更好的支持机器学习任务,大家接入的成本会更低,也会促进AI应用的大规模发展。

        综上,正是因为大量的数据依赖AI技术,AI的自身发展和接入成本会更低,可预计的未来将会出现大量的AI应用。才会此刻出现人工智能时代到来的说法。



AI时代即将来临?

人工智能(AI)的发展路程
艾伦·麦席森·图灵,计算机逻辑的奠基者,被誉为”人工智能之父“。在1950年,他通过一篇名为《计算机与智能》的论文中,提出了自此以后60年甚至乃至我们未来数百年,诸多科学家们不断奋斗的目标:图灵测试。

图灵测试是什么?

简单的来说,就是当我们通过打字聊天的方式长时间的和一个计算机进行提问,如果计算机给出的回答可以让30%以上的人类判断不出和自己进行对话的是计算机,那么它就通过了图灵测试。

“图灵测试”作为对AI与否提供了一个重要的衡量标准,如果有机器能够通过图灵测试,那它就是一个完全意义上的智能机,和人没有区别,可以被称作“他”或者“她”了。

在图灵测试诞生后的第6年,达特茅斯的 AI 会议正式召开并开创了人工智能 Artificial Intelligence 这个词之后,无数计算机科学家、电子科学家、语言学家、神经科学家、心理学家等等汇聚在这面大旗下,尝试推动智能系统、计算理论、生物智慧、仿人类智慧系统设计的研究,不过一如大家所见,太多的问题和概念都一股脑装在了「人工智能」这个大筐里,普通民众也养成了用「机器够不够像人」和「机器和人谁厉害」评价技术成果的坏习惯。

在六七十年代,人工智能持续是一个很重要的议题,那个时代有很多重要的算法涌现出来,但是随后人工智能迎来了他的第一个低潮,那么原因是什么?

因为当时很多的工程师、科学家发现,当时的算法和人工智能只能解决比较狭窄领域的问题,那么问题在哪儿?

实际上是在于计算机的算力是不够的。

在80年代的时候,人工智能出现了第二波的浪潮。

比如出现了人工神经网络、专家系统等领先的算法。当时算力也同步有了提升,有很多像IBM这种大型的计算机的出现,使得一些实际问题可以应用和解决。

然而,在80年代人工智能又迎来了第二波低谷,当时个人电脑渐渐的开始普及,但是像大型专业计算机资源,造价和成本依然非常高。渐渐地,像美国政府,开始缩减对于这方面的预算、资源,带来了这一波的低谷。

最后,众所周知的人工智能第三个浪潮,也就是我们现在经历的这个时代。

从20世纪初开始,我们迎来了深度学习的算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技术的创新。算力、数据资源爆炸式的增长,使得算法有了一个大幅的提升。

以前计算机不能解决的问题,比如语音识别、图像识别,包括现在的自然原处理等这些领域,都有了非常大幅的提升。

刚才说的是人工智能的发展浪潮,其实大家可以注意到,算法的提升和整个智能技术的提升是分不开的,同时也跟算力基础、计算的基础设施以及数据量,也是密不可分的。

信息化、大数据化、然后才是智能化
我提出一个概念,在智能化的时代,我们实际上是需要经历几个步骤:首先是信息化,然后是大数据化,最后才是智能化。

我们可以看一下我们了解的行业大概处于一个什么样的阶段?
我们以医疗行业为例,比如大家觉得医疗行业目前是处于什么阶段呐?
答案是:信息化。

尤其是在中国,有些比较大型的三甲医院,比如协和、301或者北大医院,目前是在从信息化慢慢向大数据提升的阶段。

有一个最简单的例子,之前我们去接触一个老中医,然后这个中医院的院长说:“我们想做大数据,我们有10万个病人的数据。”我们听了以后挺高兴的,数据量也不小了。接着,这个老中医就拿出厚厚的一大叠病历本,他有一百个大本,每个本上一页是一个病人的手写记录,每一本有一千个病人,所以加起来有10万个病人。当时就非常傻眼了,这个我们怎么分析?

以医疗行业为例,我们所说的信息化,实际上是包括病例的电子化,医院的信息系统、图像管理系统等。而在目前这个阶段,这些系统的数据资源是没有打通的,所以还没有达到大数据化的阶段。

如果把这些数据资源打通,才可以实现以一个病人为中心,可以看到他入院的记录、诊断记录、住院记录,也可以看到他的影像数据,才可以形成一个全方位的数据。而且,从时间轴上来说,这样的数据记录,才可以形成大数据,并且通过智能算法,来帮助医生来决策需要什么样的治疗,需要在什么样的阶段做一些辅助。

而这个对医药医疗行业来说,是需要一个持续的发展的一个过程。

世界变化日新月异,都在期盼人工智能的到来,却又在害怕。期待的是见证更新的黑科技,给人力提供更便携的服务,恐惧的是,是否终端智能会产生属于自己的智慧,改变这个世界的整体思维方式与生存方式,这些也都是未可知。总有人说机器是没有灵魂的,可是,真的没有灵魂么?你用你肉眼看到的是真实的么?未必。但,未来不可期,当下确是我们首要考虑的问题。变革,势在必行,每个时代都在变革,那你在这场变革战役中处于于什么样的位置?要我说,智能时代已经来了,比如无人超市,智能家居,小话统智能电销,银行引导机器人,智能物流。这些,都已经走在前端的路上了。

早着呢。
至少你还的劳动没有机器人帮你劳动吧。


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