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    國際科技巨頭描繪人工智能愿景

    2017-03-01 12:39:07孫語冰
    網(wǎng)絡(luò)傳播 2016年12期
    關(guān)鍵詞:小冰愿景機(jī)器

    孫語冰

    在經(jīng)歷了60年“三起兩落”的發(fā)展后,以深度學(xué)習(xí)為主要標(biāo)志的人工智能正迎來復(fù)興。很多國際科技巨頭都已將研究開發(fā)人工智能作為企業(yè)的核心戰(zhàn)略,持續(xù)投入巨資并招聘領(lǐng)軍人才,強(qiáng)力拓展在該領(lǐng)域的布局。有專家預(yù)測,未來2至5年,人工智能應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展將迎來真正的爆發(fā)期。而直接推動人工智能領(lǐng)域前進(jìn)的谷歌、微軟、IBM等科技巨頭,已為人工智能的未來描繪出了無比美好的愿景。

    微軟:人工智能從“對話即平臺”融入生活

    1991年,比爾·蓋茨在創(chuàng)建微軟研究院時曾提出過一個愿景:讓計(jì)算機(jī)能看會聽,并理解人類的想法。25年來,微軟公司持續(xù)投入在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。現(xiàn)在,借助全新發(fā)布的聊天機(jī)器人Zo、Cortana Decices SDK、智能套件以及擴(kuò)展智能工具,“對話即平臺”的愿景即將成為現(xiàn)實(shí)。

    在微軟Build2016開發(fā)者大會上,微軟CEO納德拉首先提出了對話即平臺的人工智能發(fā)展方向。微軟全球執(zhí)行副總裁陸奇在發(fā)布會上宣布:“今天,我們終于具備了對話即平臺的條件?!痹邶嫶蟮臄?shù)據(jù)量、用戶連接和技術(shù)條件達(dá)到一定要求后,以對話為核心的人工智能將回歸到人們所期待的最自然的交互形式,最自然的體驗(yàn)是直接和電腦說話。

    這一革命孕育出的便是人工智能伴侶虛擬機(jī)器人“微軟小冰”。微軟在2014年5月推出了這款能和用戶在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行對話的“機(jī)器人”。截至2016年5月,據(jù)微軟公開數(shù)據(jù)顯示,微軟小冰已經(jīng)擁有數(shù)千萬用戶,累計(jì)對話超過200億次,平均對話23輪,微軟小冰也被稱為全球科技史上最大規(guī)模的一次圖靈測試。大數(shù)據(jù)推動了微軟小冰的發(fā)展,而每一代微軟小冰的躍升也越來越明顯。在微軟小冰的基礎(chǔ)上,微軟又分別在日本和美國相繼推出了“凜菜”和“Zo”,兩個機(jī)器人都受到了極大的關(guān)注。

    微軟的長遠(yuǎn)戰(zhàn)略是希望人工智能應(yīng)用不但擁有智商(IQ),還要有情商(EQ)。正是基于這一理念,微軟在聊天機(jī)器人領(lǐng)域?qū)覍议_創(chuàng)研究成果。2016年10月,微軟成為業(yè)內(nèi)第一家實(shí)現(xiàn)對話語音識別技術(shù)達(dá)到人類專業(yè)水平的公司。Skype Translator獲得了突破性進(jìn)展,現(xiàn)已支持9種語言的互譯,可以幫助不同地區(qū)的人們在交流時即時了解對方的意圖;基于微軟新的智能語言和語音識別技術(shù),Microsoft Translator可以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場實(shí)時翻譯多種語言,在人與人之間建立聯(lián)系,破除語言障礙。

    在微軟眼中,人工智能的發(fā)展方向是用來幫助人們的工作和生活,包括在情感上與人類交流,以后的人工智能將不再是被強(qiáng)化的概念,而會像你在生活中使用電燈、電腦、手機(jī)那樣司空見慣,和生活融為一體,而這一切將從“對話即平臺”人工智能開始。

    IBM:打造針對商業(yè)的人工智能平臺

    多年來,各個科技公司一直在通過人機(jī)大戰(zhàn)展示它們在人工智能方面的進(jìn)展。其中,IBM是底蘊(yùn)十分深厚的一支力量。1997年,IBM的“深藍(lán)”超級計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕羅夫;5年前,IBM Watson系統(tǒng)在電視知識競賽節(jié)目《Jeopardy!》中打敗了人類對手,用自然語言實(shí)現(xiàn)了深度問答,展示了其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力,自此,Watson聲名大噪。

    認(rèn)知計(jì)算平臺Watson是目前IBM在人工智能領(lǐng)域的重要布局,IBM希望利用Watson的語義分析、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)造福人類。Watson代表的是一種名為“認(rèn)知計(jì)算”的計(jì)算模式,具體包括理解、推理和學(xué)習(xí)三方面。首先,Watson主要運(yùn)用計(jì)算系統(tǒng)處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力進(jìn)行認(rèn)知協(xié)作;其次,運(yùn)用“假設(shè)生成”算法,Watson能從數(shù)據(jù)中抽絲剝繭,尋找事物間的相關(guān)聯(lián)系;最后,Watson從大數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息,以證據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行學(xué)習(xí)。根據(jù)萬能的三步,Watson就能“以不變應(yīng)萬變”,改變商業(yè)解決的方式,由此提升效率。

    “Watson是針對商業(yè)的人工智能平臺?!笔聦?shí)上,IBM公司董事長、總裁兼CEO羅睿蘭的這句話就是Watson最大的特點(diǎn)。雖然谷歌和微軟的最終目的也是商業(yè)化,然而羅睿蘭所說的“商業(yè)化”是目前持續(xù)在進(jìn)行中的商業(yè)化。僅以醫(yī)療行業(yè)為例,Watson目前不僅最重視這個領(lǐng)域,而且已經(jīng)在和產(chǎn)業(yè)進(jìn)行深入銜接。

    在與多倫多一所醫(yī)院的合作中,Watson分析大量因感染而死亡的早產(chǎn)兒數(shù)據(jù),試圖找出早期可觀察的警示信號。系統(tǒng)發(fā)現(xiàn),通常在死亡前24小時開始,這些嬰兒的心率就開始偏離正常值。這一結(jié)果可以給醫(yī)院提供極大的參考。

    IBM首席創(chuàng)新官Bernard Meyerson博士表示:“它最頂級的用處,就是準(zhǔn)確預(yù)測未來,讓你能夠從根本上改變歷史的進(jìn)程。因?yàn)樗軌蝾A(yù)知即將發(fā)生的事情,讓你有機(jī)會在不喜歡的事情到來之前改變它的發(fā)展路徑。你可以減輕或消除負(fù)面的結(jié)果,讓事情往積極的方面發(fā)展?!?/p>

    谷歌:機(jī)器學(xué)習(xí)時代已經(jīng)來臨

    2016年3月,AlphaGo在人機(jī)圍棋比賽中以4:1的成績戰(zhàn)勝了世界頂級圍棋棋手李世石,體現(xiàn)了谷歌在人工智能領(lǐng)域的突破,一時間,機(jī)器學(xué)習(xí)成為世界矚目的焦點(diǎn)。

    2015年11月9日,谷歌發(fā)布了人工智能系統(tǒng)TensorFlow,并宣布開源?!吧疃葘W(xué)習(xí)就是發(fā)生在我們身邊的一次工業(yè)革命,它正在以千絲萬縷的方式滲透到科技與生活的方方面面?!眮碜訥oogle Research的阮巨城博士在接受采訪時認(rèn)為,“科技從業(yè)者能不能跟上深度學(xué)習(xí)的浪潮將在一定程度上決定他未來的發(fā)展?!?/p>

    實(shí)際上,谷歌為了推出這個龐大的人工智能平臺已經(jīng)默默做了三年的努力,谷歌更希望人們稱它為“機(jī)器智能”。谷歌認(rèn)為,人工智能”這個詞包含太多言外之意,他們想打造的是可以應(yīng)用于機(jī)器的智能。

    TensorFlow平臺的開放,使人們有機(jī)會窺探谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以Google Photos為例,這款產(chǎn)品的標(biāo)志性功能是能夠在圖片中識別出用戶指定的物品,而通過學(xué)習(xí),電腦可“知道”邊境牧羊犬的樣子,而且可以識別出不同年齡和毛長的邊境牧羊犬。對于人類來說,這可能十分容易,但沒人能夠從數(shù)百萬張圖片中篩選出來這些照片,同時還能識別出不同的犬種,而機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)就可以做到。

    谷歌發(fā)力機(jī)器學(xué)習(xí)并非簡單地代表編程技術(shù)發(fā)生了轉(zhuǎn)變,實(shí)際上,這已經(jīng)屬于“深度學(xué)習(xí)”算法——從大腦結(jié)構(gòu)中獲取靈感圍繞復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立起來的算法——“谷歌大腦”就屬于“深度學(xué)習(xí)”努力的成果。如今,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開始越來越多地出現(xiàn)在谷歌的熱門產(chǎn)品中,并正在逐步走上人工智能的中心舞臺。機(jī)器學(xué)習(xí)專家佩德羅·多明戈斯曾表示,誰贏得人工智能大戰(zhàn),誰就能主導(dǎo)信息時代的下一階段。而谷歌也希望能以主導(dǎo)者的身份站在人工智能領(lǐng)域的潮頭上。

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