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技術探索之人工智能:基礎篇——人工智能的內涵及應用

2017-04-05 17:26:49小畢 180069

技術探索之人工智能:基礎篇——人工智能的內涵及應用

 

【名家觀點】人工智能的研究和應用應該聚焦于解決人類的核心命題,其中一個關鍵點就是如何跨越工作和生活兩個核心場景提升效率。聚焦在關鍵點上,才能積跬步而至千里。—— 微軟亞洲互聯網工程院常務副院長兼產品及開發總經理幺寶剛


有這樣一位“學習達人”,“他”的學習速度是人類的1萬倍,只花10小時,就會唱幾百萬首流行歌曲,成功預測出《我是歌手》總決賽的歌王!

有這樣一雙未卜先知的“眼睛”,城市里錯綜復雜的十字路口和成千上萬的路段都在“它”的視野里,并能提前告訴你5分鐘后、10分鐘后,乃至1小時后的路況信息!路況預測準確率在 91%以上!

有這樣一雙“速記快手”,“她”能夠高速記錄大會演講,準確率方面竟然以0.67%的微弱優勢戰勝第50屆國際速聯速記大賽全球速記亞軍姜毅!

……

他、她、它的背后,都有一個共同的名字:人工智能。人工智能到底是什么?能為人類做什么?我們該如何使用?本月畢友技術探索系列,就將聚焦人工智能主題,圍繞人工智能的內涵、應用、行業、企業、創投、創新模式等方面深度探討。

 

一、人工智能是什么?

1、人工智能的定義

計算機科學理論奠基人圖靈(Alan Mathison Turing)在論文《計算機器和智能》中提出了提出了著名的“圖靈測試”:如果一臺機器能夠與人展開對話(通過電傳設備),并且會被人誤以為它也是人,那么這臺機器就具有智能。

人工智能之父之一的馬文·明斯基(Marvin Minsky)則將其定義為“讓機器作本需要人的智能才能夠做到的事情的一門科學”。

而代表人工智能另一條路線——符號派的司馬賀(Herbert A. Simon)認為,智能是對符號的操作,最原始的符號對應于物理客體。


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根據人工智能的應用,人工智能可以分為專有人工智能、通用人工智能、超級人工智能。根據人工智能的內涵,人工智能可以分為類人行為(模擬行為結果)、類人思維(模擬大腦運作)、泛(不再局限于模擬人)智能。


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2、人工智能的要素

人工智能的算法是核心,計算、數據是基礎。

算法的地位:實現人工智能的核心方法是算法,工程學方法和模擬法是人工智能提升的兩個途徑。算法的發展現狀:目前認知層算法尚未突破。

 

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3、人工智能的承載方式

人工智能的技術承載方式:單機智能、平行運算/多核智能、高度分散/群體智能。人工智能的表現方式:云智能、端智能、云端融合。

 

4、人工智能與人的關系

現階段,人工智能正在從專有人工智能向通用人工智能發展過渡,由互聯網技術群(數據/算法/計算)和應用場景互為推動,協同發展,自我演進。人工智能已不再局限于模擬人的行為結果,而拓展到“泛智能”應用,即更好地解決問題、有創意地解決問題和解決更復雜的問題。這些問題既包含人在信息爆炸時代面臨的信息接受和處理困難,也包含企業面臨的運營成本逐步增加、消費者訴求和行為模式轉變、商業模式被顛覆等問題,同時還包含社會亟需解決的對自然/環境的治理、對社會資源優化和維護社會穩定等挑戰。

在這個過程中,雖然“模擬人”不再是唯一方向,但是人依然是人工智能實現不可缺少的關鍵因素。人是主導者(設計解決問題的方法),參與者(數據的提供者、反饋數據的產生者,也是數據的使用者),同時也是受益者(智能服務的接受方)。

例如,我們開篇所講的故事,就是阿里云研發出的人工智能ET。ET基于強大的云計算能力,學習海量的人類大數據,正應用工作、生活各個領域并不斷進化,目前已具備智能語音交互、圖像/視頻識別、交通預測、情感分析等技能。ET能實現直播實時字幕、看圖說話、個性化推薦、體育視頻分析,幫助人們更好地接受和處理各種格式的信息;還能提供包括智能客服、工業設備異常檢測、法庭庭審速記、金融風控、電子商務惡意行為監測等企業解決方案,幫助企業減低成本,提高效率,降低風險;并實現了交通預測和社會公眾趨勢預測,提高社會公眾服務和管理水平。浙江省交通運輸廳與阿里巴巴合作試點中,實時路況監測成本下降了 90%,未來路況預測準確率在 91%以上。

 

5、人工智能的發展歷程


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自1956年達特茅斯會議誕生“人工智能”一詞以來,距今已有60年。在這期間,雖然人工智能涉及的不同學科、不同技術發展起起伏伏,但人工智能整體上一直處于不斷增長的趨勢,并不存在高潮低谷之說。比如1957第一款神經網絡Perceptron曾經推動了人工智能領域的發展,雖然后來被證明行不通,但隨后興起的專家系統繼續發揮推動的作用。

可以說,整個人工智能的發展過程都是在這樣的模式之中,不同技術在不同時期扮演著推動人工智能發展的角色。在此,我們基于人工智能行業的企業、投資融資以及研究成果等維度提供一個全新看待人工智能的視角。

 

6、人工智能的發展路徑

人工智能的發展路徑,要基于計算機、互聯網、物聯網在數據生成、采集、存儲、計算等環節的突破來推進。人工智能分為計算智能、感知智能、認知智能三個階段。


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二、人工智能會做什么?


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人工智能具備“快速處理”和“自主學習”兩種能力。

人工智能實現了學習、決策和行動的快速處理。計算機處理信息、溝通信息、并行計算和線性計算的速度都快于人類。此外,計算機還能夠不停迭代和優化“試驗—驗證—學習”的正循環。例如:在上文提到的阿里云ET人工智能調度交通的應用中,城市的交通是非常復雜的,每個路口和路段都有錯綜復雜,千絲萬縷的關系。機器需要對成千上萬個路段的海量歷史數據進行處理和學習,以獲得路段的全天路況模型,再結合城市的每個路口傳回來的智能視頻信息(包括車輛識別、車速識別等信息)來做全局的、實時的分析,這個過程對數據處理能力在規模、復雜度、實時性上都提出了更大的挑戰。

人工智能可以更靈活地自主學習和管理知識,支持知識的“產生—存儲—應用—更新”的體系化管理。例如:在淘寶和天貓,每天有近5萬次熱線電話求助。這些海量的語音數據通過人工智能機器的自我學習,使得機器具備能“聽”能“懂”的知識,這些知識可以運用到語音交互相關的各個行業和各個場景,例如:智能客服語音交互、電話呼叫中心質檢、互聯網汽車語音命令等等。在一些特定場景的應用下,例如法院庭審速記,會產生的一些新的數據,和適應于此場景的新的知識,這些知識又同時被用來更新語音識別知識庫,并被其他應用快速使用,這也是阿里ET可以打敗世界速記亞軍的知識來源。

如何讓人工智能做好知識管理,是這個體系化工程的重要部分。雙十一是由淘寶天貓發起的全球消費者的購物狂歡節,在2015年,更是創下了一秒14萬筆訂單的世界記錄。龐大訂單量也帶來的用戶咨詢服務和問題的高峰,阿里巴巴的算法工程師們通過對海量問題的分析和預測,在業內首次將知識庫的自動更新時效提升至分鐘級,使得智能客服在此場景下獲得高達94%的智能解決率。

 

三、人工智能用在哪?

人工智能已在多個方面成功應用。圖像識別(包括交通信號燈和人臉)技術已經超越人類水平。微軟計算機視覺軟件的圖片識別錯誤率已經低于人類。計算機不僅能識別簡單圖像,還能分析整個電磁波譜。語言識別和自然語言處理技術已經在日常生活中廣泛應用,例如蘋果手機內置的語音識別助手Siri、亞馬遜智能音箱Echo、阿里YunOS個人助理+、淘寶小蜜、支付寶安娜等。通過傳感器和制動器,人工智能可以感知并行動。

機器視覺和各類傳感器,結合高精度地圖和環境感知信息,機器人、無人機、自動駕駛等智能設備已經投入使用,Google、Uber、Tesla、阿里巴巴與上海汽車合作等都已在無人駕駛和互聯網汽車領域布局。

人工智能最適用于解決什么樣的問題?通過分解典型的商業流程,我們發現,人工智能更易于解決符合以下特點的商業問題:1)行業存在持續痛點;2)商業流程本身具備數字化的信息輸入,問題可以細分并清晰地界定,商業流程存在重復,且獲得的結果的溝通以書面溝通或單項溝通為主;3)商業流程較少受整體商業環境的復雜影響。

企業客服就是人工智能應用的一個典型例子,作為企業用戶與企業服務的交互入口,客服面對的80%的問題都是簡單的、重復的的問題,但是卻需要大量人力和時間的工作。同時,客服提供的服務內容大都來自與企業自有知識體系,受整體商業環境的影響相對較弱。這使得企業客服的智能化應用相對容易,很多基于自定義知識庫的問答型企業智能客服產品蜂涌而出。

但是如何真正實現人工智能意義的智能客服?與真人深度交互,也就是盡可能地模仿真人的思維交流方式為人類服務,并有效幫助業務提升用戶體驗,是人工智能時代對商業流程智能化的思考。

 

來源:烏鎮智庫、阿里研究院、易觀智庫等,小畢綜合整理。

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