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繁華背后的人工智能會經(jīng)歷什么樣的2018年?

2018-01-17 09:08:42來源:搜狐 踢圍 關(guān)鍵詞:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)醫(yī)療閱讀量:35736

導(dǎo)讀:機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)模型迅速部署到醫(yī)療、零售、傳媒等領(lǐng)域,谷歌、亞馬遜、百度等科技公司都走向了人工智能優(yōu)先的發(fā)展道路。
  【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)模型迅速部署到醫(yī)療、零售、傳媒等領(lǐng)域,谷歌、亞馬遜、百度等科技公司都走向了人工智能優(yōu)先的發(fā)展道路。但是對于2018 年機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的發(fā)展卻存在著幾項(xiàng)悲觀預(yù)測。
 
  2017 年,AlphaGo 升級再復(fù)出,擊敗柯潔,讓公眾再次認(rèn)識到人工智能的強(qiáng)大力量。機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)模型迅速部署到醫(yī)療、零售、傳媒等領(lǐng)域,谷歌、亞馬遜、百度等科技公司都走向了人工智能優(yōu)先的發(fā)展道路,人工智能和深度學(xué)習(xí)被捧上神壇。不過今天我們對 2018 年機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的發(fā)展做出了幾項(xiàng)悲觀預(yù)測,包括發(fā)展的局限性,發(fā)展帶來的潛在破壞性,以及部分夸張的炒作。
 
  深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜性將阻礙人工智能的實(shí)際應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)平臺的簡化和產(chǎn)品化勢在必行
 
  有很多企業(yè)希望能夠?qū)⑷斯ぶ悄芤浦驳狡髽I(yè)應(yīng)用,很多風(fēng)投的錢也樂意流向人工智能創(chuàng)業(yè)公司。但這些企業(yè)都希望將深度學(xué)習(xí)能力直接應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)問題,而非希望改進(jìn)深度學(xué)習(xí)工具,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)工具本身往往復(fù)雜難懂,只有少數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠掌握。
 
  咨詢公司 Gartner 曾預(yù)言:有人認(rèn)為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將在 2018 年成為 80% 數(shù)據(jù)科學(xué)家工具箱的標(biāo)準(zhǔn)組成部分,但我們認(rèn)為這個(gè)想法過于樂觀。
 
  亞馬遜,微軟,谷歌,英特爾,英偉達(dá)等深度學(xué)習(xí)主要提供商正在試圖簡化深度學(xué)習(xí)工具。但就現(xiàn)狀而言,首先要找到一位具備良好資質(zhì)并勝任簡化工作的數(shù)據(jù)科學(xué)家不是一件容易的事。其次,使用這些平臺往往復(fù)雜而昂貴,除非能夠租用大量昂貴的 GPU 節(jié)點(diǎn),否則僅一個(gè)模型的訓(xùn)練時(shí)間就以周為單位測量,并且仍有許多模型根本無法訓(xùn)練,我們對超參數(shù)的優(yōu)化知之甚少,有些甚至還沒有被正確識別。
 
  我們都期待這些深度學(xué)習(xí)工具能夠像其他算法一樣能被合理、便利地使用。個(gè)提供這種簡單化工具的提供商必將獲得豐厚的回報(bào),但這項(xiàng)工作至少在 2018 年是無法被完成的。
 
  人工智能和深度學(xué)習(xí)將以比想象中更慢的速度滲透到市場中,實(shí)際應(yīng)用也可能會比想象中狹隘
 
  人工智能和深度學(xué)習(xí)在近一兩年被迅速捧上神壇,不斷有文章介紹人們未來能夠如何在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用人工智能。這些可能的應(yīng)用在未來或許能夠?qū)崿F(xiàn),但這個(gè)未來會比大多數(shù)人所期望的要更遠(yuǎn)。
 
  我們所理解的商業(yè)化的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動人工智能實(shí)際上目前于兩個(gè)主要領(lǐng)域:文本語音處理和圖像視頻處理。這兩個(gè)領(lǐng)域在商業(yè)上都是可行的,并且人工智能和深度學(xué)習(xí)也確實(shí)正在被積極采納。
 
  2018 年,人工智能將繼續(xù)主要以自然語言處理的聊天機(jī)器人形式出現(xiàn)。在 2015 年只有 25% 的公司曾聽說過聊天機(jī)器人,到 2017 年已經(jīng)相當(dāng)一部分公司計(jì)劃制造聊天機(jī)器人了,以亞馬遜 Echo 為代表的智能音箱成為人工智能進(jìn)入消費(fèi)領(lǐng)域的典型,銷量已經(jīng)超過 2000 萬。2017 年第三季度,智能音箱的出貨量暴增 708%,國內(nèi)的智能音箱混戰(zhàn)也已經(jīng)拉開大幕,阿里巴巴和小米都推出了自己的智能音箱設(shè)備,以低價(jià)搶占市場。
 
  2018 年,語音識別將延續(xù)迅速發(fā)展的趨勢,并且極有可能逐漸成為所有系統(tǒng)中的可選用戶界面。隨著視覺入口的飽和,音頻設(shè)備將成為越來越重要的信息入口,以語音識別為基礎(chǔ)的語音智能將出現(xiàn)在更多智能產(chǎn)品上,比如音箱、電視、冰箱、汽車和可穿戴設(shè)備。
 
  然而,深度學(xué)習(xí)人工智能在圖像視頻識別中的實(shí)際應(yīng)用相當(dāng)有限,目前市場前景較大的僅有面部識別。未來還將會出現(xiàn)一些面部和手勢識別的應(yīng)用,但這些能力難以取悅不同層次的客戶。這也包括基于深度學(xué)習(xí)的自動駕駛汽車,至少在 2018 年自動駕駛汽車還很難上市出售,真正的自動駕駛汽車或許還要等上幾年。
 
  雖然自動駕駛汽車是當(dāng)前人工智能創(chuàng)業(yè)投資的火熱區(qū)域之一,傳統(tǒng)車企和科技公司都在加碼進(jìn)入這一領(lǐng)域。但值得關(guān)注的是,自動駕駛汽車的商業(yè)落地到底是以終端消費(fèi)者為目標(biāo)還是以貨運(yùn)出租公司為目標(biāo),其市場前景究竟有多大,仍需進(jìn)一步驗(yàn)證和探索。
 
  公眾和政府將開始仔細(xì)研究人工智能對于社會和隱私所產(chǎn)生的影響
 
  利用預(yù)測分析追蹤用戶點(diǎn)擊次數(shù)、位置、面部信息等人工智能技術(shù)會進(jìn)一步發(fā)展。2017 年,中國的資訊行業(yè)全面轉(zhuǎn)向人工智能,以今日頭條為代表的新型互聯(lián)網(wǎng)資訊 App,充分利用在線追蹤以及個(gè)人設(shè)備的位置追蹤算法,呈現(xiàn)更符合用戶口味的個(gè)性化信息。以此為基礎(chǔ),這些資訊 App 能夠針對細(xì)分的目標(biāo)人群進(jìn)行的廣告投送,能夠降低商家的廣告成本,同時(shí)降低對閱讀者的無效廣告干擾。
 
  與此同時(shí),人工智能帶來的隱私風(fēng)險(xiǎn)逐漸呈現(xiàn)。雖然你可以自由關(guān)閉 App 或選擇退出在線追蹤,但實(shí)際上 App 已經(jīng)比朋友、家人甚至你自己更加了解你,知道用戶隱私。再加上如今追蹤和記錄面部信息的攝像機(jī)泛濫,一旦我們的面部信息被偷偷采集并儲存在面部識別數(shù)據(jù)庫中,與我們的各種隱私數(shù)據(jù)結(jié)合,后果將更難以設(shè)想。
 
  目前為止還沒有明確關(guān)于這些可能帶來不利影響的信息,但這種不利影響時(shí)刻潛伏著,一旦發(fā)生就可能會帶來出乎意料的后果,也許在 2018 年這些不利影響就會逐漸顯露。
 
  歐盟已經(jīng)開始行動,在剛剛生效的新的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)中加入了曾經(jīng)幾乎被人們所遺忘的隱私權(quán)。在美國,政府還沒有介入制定這種類似歐盟的嚴(yán)格規(guī)定,但已經(jīng)對一些貸款和健康模型所使用的算法和數(shù)據(jù)進(jìn)行限制,雖然這會導(dǎo)致這些模型效率下降并出錯(cuò)。
 
  此外,人工智能的社會功能亟待進(jìn)一步提升。公眾正迅速意識到,人工智能目前仍無法識別、預(yù)防特殊事件——盡管 Facebook,YouTube,Twitter,Instagram 等都吹捧自己 AI 的種種能力,包括發(fā)現(xiàn)虛假新聞的能力、發(fā)現(xiàn)針對未成年的犯罪等特殊事件的能力,但他們后來都迅速申明是利用了大量的審稿人才達(dá)到了所聲稱的準(zhǔn)確度,這正說明人工智能的社會功能仍有提升空間。
 
  原標(biāo)題:繁華背后的人工智能會經(jīng)歷什么樣的2018年?
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