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幾近為人有多遠?2014年人工智能領域的突破

  在今年,人工智能領域有許多的突破。尤其是一系列機器學習軟件,作為人工智能的核心,能夠實現在經驗學習中改善自身性能。從生物技術到雲計算行業,機器學習軟件得到了許多企業級用戶的青睞。

  深度學習:計算機終於能讀懂圖像了!

幾近為人有多遠?2014年人工智能領域的突破

  在這其中,最顯著的研究成果莫過於深度學習,通過建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,可以依照人腦的機制來解釋數據。

  深度學習通常被用作處理圖像,其實這些對於人類來講非常容易讀懂,但對於傳統的計算機軟件卻像是“無字天書”那樣難以解碼。Facebook在去年耗費大力氣打造了人工智能實驗室,目前研究人員們已開發出了一種軟件可以通過圖像對比,推論出兩張照片中究竟是否為一個人。此外,Google為其搜索引擎添加“短語描述”功能,例如當用戶在搜索某個地址時,可以看到一些電腦自動推送的短語,用來說明這地地方因為什麼而出名。

  各企業搶奪人工智能人才

  人工智能領域的火爆,決定了這個新興的領域必然成為了巨頭們的必爭之地。Google在今年初斥巨資6億美元收購了人工智能初創企業 DeepMind,把公司創始人——大名鼎鼎的Demis Hassabis招入麾下,並且在此之後Google就開始一直忙着招聘人工智能 人才。

幾近為人有多遠?2014年人工智能領域的突破圖右為深度學習大牛——吳恩達先生

  提到搜索引擎巨頭公司,就不得不談到百度(你可以呵呵它或者可以稱它“中國的谷歌”)。老大哥Google潛心研究人工智能,百度當然不能落後。百度擴大了其在硅谷的深度學習研究團隊規模,並且和Google開始了人才爭奪大戰。比如,深度學習大牛,斯坦福大學人工智能研究員吳恩達 (Andrew Ng)不惜離開了Google加盟百度,他也是世界上為數不多的深度學習專家,曾經負責的是Google?X實驗室中的重磅項目“Google Brain”。雖然說在全球範圍內,Google的搜索引擎顯然比百度更受歡迎,但是不得不承認百度“挖牆腳”功力也着實了得。

  在今年,從巨頭公司乃至小的創業團隊,甚至是計算機領域外的企業,都開始爭先恐後的製造出一系列和人工智能“沾光”的產品。

  微軟藉助語音識別和語意理解技術,開發了智能助理小娜Cortana,將其打造成為Windows手機上的私人助手,能夠儘可能的模擬人的說話語氣和思考方式跟用戶進行交流。在通過和“主人”一問一答的交流中,小娜能夠通過經驗積累自主學習,克服犯過的錯誤。

  醫療健康類依舊是剛需

  2014年誕生了許多優秀的人工智能軟件,例如指導用戶懷孕、用聲音控制家中電器、自動解答數學題目等等。

幾近為人有多遠?2014年人工智能領域的突破

  在其中最有趣也是最受用戶歡迎的莫過於醫療健康類軟件。例如IBM打造的Jeopardy!-winning Watson雲服務,能夠幫助癌症醫生藉助分析雲端的基因數據,為患者制定特定的治療方案,還可以讓生物技術企業進行無害的測試實驗,來避免不必要的活體手術。

  2014最突破的產品——神經形態芯片

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  然而必須要說明的是,若希望機器學習軟件發揮其最大的潛力,則軟件必須要訓練經過海量數據的測試,對於公司來講這無疑是一件耗時費力的事情。不過今年的突破性技術——神經形態芯片(neuromorphic chip),賦予計算機認知能力,可以探測和預測負責數據中的規律和模式,大大釋放了機器學習軟件的工作效率。

幾近為人有多遠?2014年人工智能領域的突破

  IBM生產了一款大腦原型芯片,主攻超級計算機專業學習領域。此外HRL 實驗室的首席研究科學家 Narayan Srinivasa 發明了一種芯片,能夠植入到鳥類設備的體中,可以根據室內環境飛行。值得一提的是, IBM 實驗室和 HRL 實驗室,已經花了 1 億美元來為美國國防部高級研究項目局研發神經形態芯片。 此外高通公司的神經形態芯片預計會在2015年上市。

  未來?機器是否會危害人類

  人工智能領域如此飛快的進步,也讓不少人感到了恐慌。某位Google的軟件工程師曾經提醒用戶,人們對於隱私的態度因為人工智能的出現產生天翻地覆的改變,因為畢竟連機器都能讀懂圖像了。

  生物技術和衛星航空領域從業人Martine Rothblatt預測說,用戶的私人信息甚至可以被人工智能軟件“胡作非為”,創造在虛擬時空存在的另一個我們。神經系統科學家、西雅圖 Allen 腦科學研究所的首席科學家Christof Koch警告說,雖然說人工智能與用戶的生活很貼近,甚至難以察覺它們的存在,但是仍不能否認,這些“有大腦會思考”的軟件會對人類做出危害的事情。

  此外,科幻作家Greg Egan表達了他更加超前的想法,就像電影《她》中講的那樣,人工智能將會促進人類間更加暢通的交流。

  對人工智能的未來你怎麼看,樂觀還是悲觀?(井三胖)

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