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人工智能
1.7.4 4.深度学习将引爆人工智能应用

4.深度学习将引爆人工智能应用

一直以来,人们对能够像人一样,有知觉、有自我意识的机器人充满着无限期待和憧憬。然而,尽管这方面的研究时有突破,但距人们的期待仍然相去甚远。一切的改变似乎定格于2016年3月15日这天。这天,谷歌公司的AlphaGo战胜李世石,让人们感觉到了机器人接近人们想象的时代正在逐步走来。

对于业内人士来说,一切都在意料之中。凯泽科技公司的吴军是一位人工智能领域的从业者。AlphaGo战胜李世石后他这样说道:“多数人已折服于AlphaGo的精准、聪明和大局意识。但这个比赛结果其实并不令我们吃惊。”其主要原因就在于AlphaGo不再像传统电脑那样,只按照设定好的固定程序运行,而是融入了学习能力——即深度学习技术。这种技术让机器模仿人类大脑神经模式,通过大大增加人工神经网络方式来提升计算能力。

有了深度学习技术,机器就能够通过“自主学习”,获得帮助解释文字、图像和声音等数据的信息,并能进行一定程度的分析。这种技术,在让人工智能变得越来越强大的同时,也已经成为揭示科学原理、提升商业模式的重要工具,其应用空间涵盖了各级市场和各个细分行业。

谷歌公司从2014年10月开始,通过大规模的投入,让AlphaGo的计算能力增加了2000倍。不过,谷歌公司对于AlphaGo的投入和应用,只能视作他们在深度学习方面所进行的一种测试,他们真正的志向在于将人工智能应用推向现实生活的各个领域。

就目前来看,深度学习技术应用主要还是在对图像和视频进行分析的视觉领域。在图像分析方面,深度学习大幅提升了如人脸识别、语音识别和大规模图像之类的分类准确率。在这方面,谷歌公司多次展开深度学习技术探讨会,走在了行业的前面。其智能手机Android系统中的语音识别,就是通过深度学习技术来提高准确率的。

在行业内,国外如微软公司小冰、苹果公司如iPhone的语音助理Siri,国内如百度公司的度秘、科大讯飞公司的灵犀等,都在语音识别等领域获得了一些应用。在目前的应用中,深度学习最适合的领域是图像识别。比如说,机器一对一地进行人脸识别很容易做到,但是要在成千上万张图像中找到所要选取的人脸图像,并快速了解到该人脸图像所对应人物的个人信息资料,就需要深度学习技术。

深度学习可以应用于任何需要理解复杂模式的领域。比如说,在未来的个人应用领域,深度学习能够带来机器人、自动驾驶、翻译机、更好的语音识别操作系统和网络推荐等生活服务。在行业应用方面,深度学习能够应用于更高层次的云计算、大数据分析、规划设计、预测预警和特征提取等方面。

不过,一些人工智能方面的专家同时指出,就综合智能来说,机器的能力还无法与人类相提并论。尽管目前深度学习有很大进步,但机器深度学习,是通过人工设计的程序来实现的,并且深度学习需要在大量的数据基础上进行训练,且学习过程不够灵活,需要人的协助才能实现。

就谷歌公司的AlphaGo来说,它所代表的并不是人工智能的全部。从认知上来看,人工智能大体上可分为感知智能、认知智能和决策智能三种类型。目前,机器在感知智能方面已经取得超越人类的巨大进步,但在认知智能和决策智能方面,与人类相比距离相当大。从发挥的作用来看,人工智能又可分为这样三种类型:处理特定任务的弱人工智能、全方位模拟人类的强人工智能和在任何领域都超越人类的超人工智能。如果按这种标准来说,AlphaGo基本上还处在弱人工智能的范畴。

尽管如此,一些专家还是发出了这样的感叹:“仅在几个月内实现了人类若干年才能够达到的学习效果,这样惊人的学习能力是人类可望而不可即的。”

在国内,较早致力于人工智能研究的百度公司,其创始人李彦宏在谈及人机大战时这样表示:“机器绝对能赢,没有任何悬念。”在谈及百度公司人工智能研究进度时,他如实说道:“‘百度大脑’的智能水平已经达到了三四岁孩子的智力水平。”这个水平,与AlphaGo能够战胜当今世界围棋天王来说,似乎不在一个档次上,但其实质并不是这样。他们的研究成果同处在弱人工智能阶段。

就百度来说,他所擅长的是人机对话中的多轮交互。这是当今离强人工智能最近的应用场景。比如说,百度的语音搜索就能够实现好几轮人机互答。这其中就包含有语音识别、自然语言理解和数据搜索与呈现等深度学习技术。

在谈及人工智能的未来时,他表示人工智能领域已由过去的学术讨论阶段逐渐进入商用阶段,如智能机器人、无人驾驶汽车和语音识别系统等将会越来越普及。人工智能未来的走向,就是贴近人的生活和工作并服务于人的生活和工作。

有关人工智能专家预计,到2050年时,有50%的可能实现强人工智能;到2075年时,可能性将上升到90%。目前,尽管如谷歌公司AlphaGo这样的人工智能系统还处在弱人工智能水平,但这样的水平仍然能够战胜人类。这无疑在表明,这样的智能能够代替人类从事很多领域的工作,同样能够改变或影响各个行业的生产方式,从而调整产业格局。

目前,信息技术已经进入云计算和大数据时代,如何开发和利用大数据库,如何将人类的科技水平提升到更高的层次,可以说针对这些问题人工智能处在当仁不让的地位。而在这一过程中,深度学习就成为将人工智能由实验室阶段推向社会生活各个领域的助推手。可以预见,人工智能在社会生活各个领域的应用会很快呈遍地开花的形势,而像人一样能够独立思考、行动且比人的大脑更聪明的强人工智能也会应时而至。