“人工智能革命”初现雏形 接下来会发生什么?

简介:

据Singularityhub报道,它能解读唇语、创造新的菜谱,它能轻松玩转国际象棋、智力游戏以及围棋,几乎所有大型科技公司似乎都在竭尽全力将它整合到自己的组织和业务中。就像每款新诞生的应用那样,它宣称其软件可利用某种机器学习技术以更好地改善生活。它就是人工智能(AI)。

在过去1年中,AI不断登上全球媒体头条,引发前所未有的关注。“AI革命”已经初现雏形,随着2017年的到来,人们不禁都想问这样一个问题:接下来会发生什么?最近,詹姆斯·亨德勒(James Hendler)接受采访,被问及这个问题。亨德勒是伦斯勒数据探索和应用学院院长,也是语义网的开发者之一。他最近与艾丽斯·穆尔维希尔(Alice M. Mulvehill)合著了新书《社交机器:人工智能、社交网络和人类即将发生的碰撞》(Social Machines:The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity)。

这本书的重点不是预测AI的未来,而是更多倾向于描述AI可以完成哪些任务,以及无法胜任哪些任务。亨德勒认为,问题在于,很多人都将AI视为“终结者”或乌托邦美梦,完全没有考虑人类的因素。他说:“人们喜欢将AI描绘成非黑即白的技术。但实际上,它需要人类参与,人类更擅长处理‘灰色’地带的问题。”

借用过去比较常见的政治口号:我们——人类和人工智能——团结起来会更加强大。这是亨德勒探讨AI的未来时所要表达的重要观点。

AI用于大规模编程

亨德勒说:“我认为短期内令我感到兴奋的是,对于程序员来说,AI技术正变得越来越简单,可以方便他们使用。这已经不再是需要专业只是才能玩转的领域。”

亨德勒目前教的一门AI认知计算课程就凸显出这一点。本科生也在从事与AI相关项目,比如在几个星期内就能开发出聊天机器人,回答与哈利·波特(Harry Potter)相关的问题。如果是在几年前,这样的研究应该是博士论文的课题。

AI发生了哪些改变?

现在已经没有必要从零开始开发深度学习、计算机视觉或自然语言组件。只要下载一个开源软件包,将其整合到你的系统中,再进行部分修改即可。这有点像玩《WordPress》,但亨德勒更喜欢将其与互联网发展初期的情况进行对比。在20世纪90年代初,由于各种预先封装且可以安装到机器上的代码出现,只需要简单地了解HTML便可创建网站。

亨德勒说:“AI已经通过可用的方式完成了封装过程,它更像是把零部件拼接起来,然后找到哪种方式能够发挥最大效用,而不是对这些零部件进行基础性研究。至少在更具实用价值的技术领域,情况的确如此。”

打开创新之门

亨德勒表示,从短期来看,AI技术将向各种规模的行业参与者敞开大门。他说:“我们会看到小企业利用现有的深度学习、视觉和语言技术展开大量创新。微软、谷歌、Facebook等科技巨头也将对这项技术进行重大投入,但他们会瞄准新的方向。”

与此同时,学术机构和政府将会在AI相关技术的演变过程中扮演重要角色。亨德勒以无人驾驶汽车为例,这项技术首先是由斯坦福大学等高等院校开发的,并赢得了美国国防部高级研究计划局(DARPA)举行的挑战赛(Grand Challenge)。谷歌随后进一步推动这项技术走向成熟。现在,似乎所有的汽车制造商都在开发无人驾驶汽车。

虽然仍有必要开发新的AI技术来解决问题,但亨德勒表示,短期的重点将是能够利用现有工具实现的商业案例。他说:“我认为创业者和创业公司也将关注这类创新,而且创新数量将十分巨大。”

解决发达国家和发展中国家问题

2017年后,普通科技用户将看到AI领域实现哪些进步?在这种情况下,更多可能意味着更少,因为技术将被无缝整合到用户所在的背景中。亨德勒说:“有人或许期待着购买某个东西之后,整个世界就变得完全不同了。但实际上,可能不会有如此明显的变化。”

以苹果虚拟助手Siri为例。Siri胜任复杂任务的能力不断提升,但它依然时常找不到答案,只能默认提供网络搜索结果。或许不久的将来,我们可以向Siri或者与之类似的服务下达这样的指令:给我展示孩子今天吃午饭的照片,而后者可以又快又准确地给出结果。

事实上,亨德勒提到的许多创业公司已经实现了这个目标。名为Snips的公司使用名为“情境感知(context aware)”的技术便可过滤联系人、电子邮件、日程、照片等各种数据,从而在用户的移动设备上建立短期记忆。随着时间推移,它就能了解对用户来说真正重要的东西,并最终成为用户设备上各种应用和信息的唯一接口。

Snips创始人兼首席执行官兰德·辛迪(Rand Hindi)在2015年的TEDx演讲中说:“利用AI的关键是让这项技术消失于无形。你只需要过好自己的每一天,无需再关注它。”

当然,“让技术消失于无形”都是发达国家国家面临的问题。亨德勒乐观地认为,那些旨在改进发展中国家现状的项目不久之后也将融入AI技术。亨德勒和其他人正在与IBM合作,计划在未来5年帮助10亿人扫盲。他说:“我们谈论的是大幅改善许多人的生活,尤其是在那些识字率还比较低的国家。在这种情况下,人们将会突然间看到科技以前所未有的方式进入他们的生活。”

教育是关键

虽然有好有坏,但将来AI会驱动越来越多的大规模颠覆性技术。一方面,180万卡车司机可能在不到一代人的时间内被无人驾驶汽车取代。另一方面,制药等航行业有可能节省巨额成本。事实上,IBM著名的人工智能平台沃特森已经被大规模部署到制药行业。美国医疗保险和医疗补助中心发布数据显示,医疗行业大约占到美国GDP总量的17.5%。

亨德勒表示,政府需要着手推动这些变革,而非为创新设置障碍。他坚持认为,教育将成为“AI革命”的关键,帮助人们了解电脑更擅长的领域和无法胜任的缺陷。他说:“人们需要在这方面变得更加聪明,而技术人员则应该帮助决策者理解这些差异,这是至关重要的事情。”


原文发布时间为: 2017年1月3日

本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
未来人工智能发展趋势探析
【2月更文挑战第3天】随着人工智能技术的迅速发展,未来的人工智能将呈现出令人瞩目的发展趋势。本文将从数据驱动、自动化、跨学科融合等方面进行探讨,展望未来人工智能的发展方向。
|
2月前
|
监控 安全 搜索推荐
未来智能家居中的人工智能技术应用探析
【2月更文挑战第4天】 在智能家居领域,人工智能技术的应用已经成为不可或缺的一部分。本文将深入探讨未来智能家居中人工智能技术的发展趋势和应用前景,分析其对家庭生活的影响和改变。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
量子计算与人工智能:探索两大前沿技术的结合
当谈到两个最令人兴奋的领域时,量子计算和人工智能都毫无疑问地处于前沿。这两个领域的结合潜力巨大,为解决一些传统计算难题和推动智能系统的发展带来了新的可能性。本文将探讨量子计算与人工智能的结合,并提供一个简单的代码案例来演示这种融合的潜力。
223 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 达摩院
王坚院士:解好电力行业的关键问题,有可能引领下一波AI浪潮
王坚院士:解好电力行业的关键问题,有可能引领下一波AI浪潮
139 0
|
人工智能 智能设计 自动驾驶
人工智能时代来临,我们终将何去何从?
人工智能时代已经全面到来。生活中无所不在的人工智能机器,将逐步并递进式的替代人类去执行重复性的、零碎的、危险的、复杂的工作。人类,是不是就此被淘汰?还是机遇与挑战并存?
4264 0
人工智能时代来临,我们终将何去何从?
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
人工智能与能源行业的革命
在数据驱动的能源领域,复杂的机器学习正在为“强大的AI”铺平道路,以提高效率、预测、交易和用户可访问性。强大的AI和能源行业的融合将对全球消费者产生巨大而广泛的影响……
614 0
人工智能与能源行业的革命
|
机器学习/深度学习 云安全 人工智能
人工智能技术或成为未来网络安全的引爆点和驱动力
根据《市场与市场人工智能网络安全预测报告》,预计到 2026 年,人工智能网络安全市场规模将从 2019 年的 88 亿美元增长到 382 亿美元,年复合增长率为 23.3%。
684 0
人工智能技术或成为未来网络安全的引爆点和驱动力
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
人工智能正在推动芯片的复兴
半导体是数字时代的一项基础技术。美国硅谷的名字正是源自于此。过去半个世纪以来,计算技术的革命改变着社会的方方面面,而半导体技术正是这场革命的核心。
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
人工智能正在推动芯片的复兴
人工智能(AI)引发了半导体创新的“新黄金时代”——机器学习带来独特的市场需求,第一次激发了企业家们,去重新思考芯片架构的基本原则。
人工智能正在推动芯片的复兴
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能,务实发展是正道
近日,由中国人工智能学会主办的中国人工智能大会在深圳召开,利用这个人工智能领域产、学、研紧密结合的高端前沿交流平台,围绕关键核心技术发展等当前热点话题,学者和业界人士进行了充分探讨。
1788 0