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AlphaGo大胜背后:人工智能产业化尚未成熟

2016-03-15 05:22:57 中国企业报 

  汪蕾 王小毅

  “谷歌机器人AlphaGo在围棋人机世界大战中战胜围棋世界冠军、韩国名将李世石”的消息刷爆了无数人的朋友圈。有网友这样评价:“人类迎来了发展史上又一个重要时刻,一个新的时代已经到来!”但同时也有网友担忧:“人类输给机器人,未来将有更多的工作岗位消失!”人工智能发展如此迅猛,人类的未来难道真的会被机器人所取代吗?

  资本迫不及待推动

  现实的情况是,这不是AlphaGo第一次和人类棋手对战,甚至不是电脑和人脑的第一次对决。2005年3月23日,世界头号国际象棋大师卡斯帕罗夫被电脑程序“更深的蓝”击败。2015年10月,AlphaGo就在与欧洲围棋赛冠军樊麾的交战中取胜。这是因为AlphaGo是基于机器学习和人工智能研发而成的,具有强大的自我学习和进化功能,所以它的棋艺进步非常神速,短短几个月的学习训练就有可能跨越一个天才棋手几十年走过的路。

  这场较量的胜负以及它所带来的象征意义,对人工智能而言绝不是结束,而是人工智能技术发展与应用中的一个过程。而对于人类来讲,它其实是一个自我认识和自我发现的又一个途径。

  人工智能的发展得益于三个方面的技术突破:首先是机器学习算法上的突破,但这还不是最主要原因。关键还有大数据为人工智能的机器学习积累了海量的学习数据,以及云计算为深度学习提供了弹性计算能力的支持。

  毫无疑问,人工智能是信息技术的重要发展方向,也正因为是这样,资本市场迫不及待地开始推“人工智能”概念。在国际上,各种人工智能概念的出现背后同样是未来市场的争夺,最典型的就是谷歌的深度学习与IBM的认知计算之间的技术竞赛。

  DeepMind的联合创始人德米斯·哈桑比斯日前透露已经有EA等公司找上门来,寻求在电玩、电竞等方面的合作。就谷歌来说,他们在2014年1月用4亿美元收购英国公司DeepMind,坚持在语音识别等方面之后的人工智能纵深化,是非常划算而具有战略方向的决策。顺便说一句,AlphaGo只是谷歌的一个项目,甚至算不上主要项目,他们最大的战略布局还在无人驾驶汽车等主战场上面。

  人脑研究才是终极

  从产业的角度上来说,AlphaGO此次横空出世有望引燃培育多年的AI行业。就DeepMind这个谷歌的子公司来说,他们已经开始产业方面的变现合作,此次人机大战前就宣布和伦敦帝国学院和伦敦皇家NHS信托基金会合作,探索AI在医疗领域的实践。目前,他们准备用免费的APP来全面试水。AlphaGo在韩国大获全胜后,寻求合作的公司纷纷涌来。

  实际上,重大和关键技术储备与产业化是两个不同的概念。人工智能距离成熟的产业化尚有距离,而要想达到推动整个信息产业上一个台阶的目标则更是遥远。目前最有价值的人工智能领域,可以分为狭义和广义两个方面。狭义上,侧重的就是机器学习技术的深度应用,重点在视觉图像、语音和文本三个方面,其目的就是让机器可以理解周围环境、识别人的指令、理解人的意图;广义上,人工智能是融合机器人、大数据、传感网等新一代信息技术的关键共性技术,将有助于它们在工业、医疗、家庭等重要市场的快速发展,一旦实现将会促使目前的信息产业快速走出互联网“泡沫”。

  对于人工智能的未来,随着技术的发展、科技的进步,应用领域会更宽、更广。在那些需要依赖于大量信息、数据以及环境是动态变化的领域,需要人脑来处理各种信息来研判、决策、博弈以及竞争的地方,人工智能都有可能得到应用,比如服务行业、金融、商务、医疗、军事等领域。

  最终人工智能在更多领域的成功应用,还是依赖于对大脑的彻底解读,而这一点需要走相当漫长的路。

  所以,真正的智者,目光一定不只在人工智能,而是人脑研究。事实上,各国在继基因研究之后,纷纷将重点集中于脑的研究。美国早在2013年就发布“脑计划”,欧盟和日本也在2013年、2014年相继发布各自的“脑计划”,近年来更是逐渐从脑的病理研究转为脑机制与人工智能的结合研究上。在最近两会期间,科大讯飞(002230,股吧)董事长刘庆峰就建议加快推动人工智能和“中国脑计划”。实际上中国早在2013年就开始酝酿中国的“脑计划”,“十三五”规划纲要草案已经把脑科学和类脑研究列入国家重大科技项目。

  链接

  下棋之外人工智能还会做什么

  在知识检索领域,人工智能也已胜过人类。2011年,IBM公司的人工智能“沃森”在美国智力问答节目《危险边缘》中战胜两位人类冠军。这说明电脑在海量数据存储和快速检索能力方面的强大。

  在另一些规则相对清晰的领域,人工智能也在接近人类的水平。比如说话,相信许多人已经试过苹果手机上的Siri和微软的“小冰”,只要你发音比较标准,它们基本上都能“听清”你的话语并字正腔圆地回答。

  再比如开车,谷歌公司的无人驾驶车已然在一些地方能够上路,因为事实证明它们可以很好地遵守交通规则、根据不同的交通状况自主行驶。

  除软件外,还有一些人工智能则致力于“软硬结合”,模仿人类的肢体动作。美国波士顿动力公司今年年初刚刚展示了最新的人形机器人,它们有与人相似的躯干和四肢,能够在各种环境中行走,摔倒了会自己爬起来,还能完成一些简单任务,比如自己开门和搬箱子。

  中国研究人员也在致力做出更复杂的人工智能,检验方式颇具中国特色——高考。科大讯飞公司董事长刘庆峰透露,他们正在研发“类人答题机器人”,目标是在3—5年之内让机器人参加高考能考上“一本”。

(责任编辑:张振江 HN061)
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