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面对“战胜”人的人工智能,什么才是两者合理的存在方式?

时间:2016-03-13 编辑:robin 阅读:3 次

 

这几天人工智能再一次占领了大家的话题榜。即使是完全不懂围棋的人,例如笔者自己,也对这次 Alpha Go 和李世石的世纪大战投入莫大的关注。围棋领域,一直被认为是智力的试金石,它的可能性之多,不同棋手的下法皆不一样,所以围棋一直是人工智能开发的试验田。

目前, Alpha Go 已经连赢三局,完胜李世石,有些媒体或个人已经开始担忧人工智能最终会战胜人类,但是人工智能最终要成型,还要面临着人脸识别、图灵测试等多重堡垒。

先别忙着对人工智能恐慌,因为除了取代人类这个选项,我们还有更多的选择。钛媒体作者Lemore营销实验室将从科幻电影当中走出来,更接地气儿地聊聊人工智能在生活中有哪些运用。

首先我们从广义上来定义一下人工智能。

区别于和人类智慧等同的强人工智能,我们今天所说的人工智能的运用,是指它通过计算机模拟人类的某些思维过程和智能系统,它有一定学习和再规划能力。

1. 搜索引擎优中的大数据和人工智能的相辅相成

你有没有想过为什么这次的挑战人类智力的 Alpha Go 是来自于 Google ,而不是其他什么公司。除了 Google 有个非常厉害、专门研究人工智能的实验室——Deep Mind ,还源于搜索起家的 Google 对海量数据处理的优势。大数据给人工智能的发展带来了新的机遇。通过通数据的分析,进行自我学习、优化。在这里,大数据可以看做是人工智能在追求结果的尝试。

你有没有发现自己每天使用的搜索引擎变得有哪里不一样了?搜索结果从精准度到呈现方式上都得到了优化。Google 花了 4 亿美元的价格购买了英国研究人工智能的公司 Deep Mind ,也可以作用于自己搜索引擎的优化上。从早期对关键字和文章内容的准确匹配,到可以利用同义词、语义分析,关联内容匹配,到现在,Google 已经可以明白每个用户更复杂的需求。

去年,谷歌推出了一种名为“RankBrain”的系统来处理复杂或罕见的搜索查询。谷歌工程师利用所谓的“深度学习”人工智能技术构建了 RankBrain 系统,这个系统已成为谷歌搜索引擎 200 余种用途中第三重要的一种。

搜索所产生的数据助力于人工智能的研发,人工智能的研发也帮助 Google 完成 SEO。而就在 Alpha Go 举世瞩目的时候,我用百度外卖给自己定了一份盒饭。

 2. Siri 不是只可以用来调戏

闲来无事调戏一下 Siri 已经是笔者的爱好之一;当年为了说上一句“Ok,Google Now”也购置过一台 Moto X,而 WP 和 Win 10 的用户想必也和小娜建立起深厚的友谊。虚拟智能助手可以说是离我们生活最近的运用。它们通过你发布的语音需求,通过搜索和规划给你最直接的答案、完成在智能设备上的操作。人工智能对这些智能助手的发展是非常重要的一环。

相比之前迟钝的 Siri ,它现在除了能给你讲冷笑话之外,现在已经可以做到语义识别。而微软则声称小娜可以“持续从用户行为中学习”,Google Now 则是在完成用户需求又往前发展了一步:预测用户行为。

Google Now 从发布之初,就一直在预测用户需求上做努力。到 2015 年 Google I/O 2015 大会上,Google Now 可以获得用户的更多使用场景,从而为用户提供更精确的答案。

举一个例子,如果 Google Now 在你的邮件检测到一张飞往纽约的机票。这时候你触发它,它就会告诉你纽约的天气、纽约的宾馆饭店。它可以通过用户在智能设备上的其他行为,分析出你即将要发生行为,并提前做好搜集、分析、重组的工作,为你提供提前的帮助。

在这一点上,Google Now 颠覆了人机交互的模式,尽量减少人的需求输入,而是通过分析,直接给你答案。而这种颠覆,也可以让它在今后运用到更广阔的领域当中。

通过不断地学习、获取信息,虚拟智能助手在变得越来越聪明,它们的使用情景也在不断的扩大,在你需要的时候为你提供帮助。

3. 交通路面系

和 Alpha Go 一起登上热点的还有 Google 的无人驾驶汽车的肇事事件。虽然,目前还没有一辆消费领域的汽车能完全实现无人驾驶,但是愈加频繁的测试,和越来越多的资本投入,让我们有理由相信,无人驾驶就是下一个走进我们生活的人工智能。

自动驾驶的概念从诞生的那一刻就与AI紧密联系,自动驾驶中最重要的两点:分析当前情况和规划下一步,恰好契合广义上AI的定义。

2016 年的 CES 电子消费展上 ,NVIDIA 发布了一套具有学习功能的全新自动驾驶技术,这个技术的核心就是电脑可以自主学习。在这套自动驾驶系统,车辆可以通过摄像头实时采集信息,扫描周围道路街景、车辆、行人、路标等,经由GPU分析处理后自行学习,形成一套完整的图像通过判断物体的行进轨迹而不是物体本身去计算路径。

这套技术还能够监控路面上的其他车辆类型、速度等信息。通过数据处理分析每辆车的行进轨迹、速度、车辆类型、实时给出最佳行进方案。沃尔沃将成为第一个全面使用该整套系统的品牌。

通过实时采集的数据自行实时分析处理并作出下一步规划是自动驾驶的终极目标,但是该技术距离大范围普及还有很长的路要走。

高精度地图在自动驾驶技术中扮演了极其重要的地位,前有 Google 遍布世界的街景车在疯狂测绘,后有 ABB 联合收购 HERE,高精度地图对于自动驾驶的影响可见一斑

特斯拉 7.0 更新之后为我们带来了 AutoPilot,在其技术说明中我们注意到了一个名叫 Mobileye 的公司,他提供了一种利用 AI 来制作高精度地图的技术,指的是具备深度学习功能的图像识别体系:

以车载摄像头监控到的画面为基础,分析出画面中的车道线、各项道路标志、以及道路上的基础交通设施(交通灯、摄像头等),并以此构建能够让车辆 “看得懂的高清地图”相比于买无数辆街景车去做测绘,该技术不仅成本低廉,而且可以借助不同品牌大量级的车辆上摄像头获取到的数据,保证数据的更新率。

4. 家庭生活系

通过手机操作智能家居智能算是一个非常初期的形态。而当 AI 介入智能家居的领域,设备就可以通过你的日常操作和家庭环境进行学习,它会变得越来越适合你的家,真正做到节省能源和方便生活。

被 Google 收购的 Nest 可以说是这一块儿的鼻祖。它是一个可以连接网络的智能恒温器,最大的作用就是:监测室温、控制室温、优化控制的算法和根据主人的反馈学习如何更好的服务。无论是你在家或者离开、醒着或是睡着、热或是冷,Nest 所专注的都是可以让你的家变得更高效,为你节省费用。

物联网关键的四部曲是:监测、控制、优化和学习。换之以科幻些的名词即“感知、执行、优化和学习”。所以随着物联网在家庭生活当中的普及,人工智能会变得离我们越来越近。

家庭消费级别的智能机器人的运用,已经不再只是停留在想象。利用语义识别和人脸识别可以更加了解家庭成员的需求。根据家庭成员的日常生活、丰富自身数据库、进行自我成长。家庭成员关怀、交流助手、家庭设备管理,还可以根据完全贴合家庭成员的成长计划拓展出无数种可能性。

而这样的智能机器人出现在与我们最亲密的地方,其实也是在探索人工智能和人类的相处方式——友好。产品逐渐渗入到家庭生活,实现用户和产品之间的平等交互。不会刺伤用户、不会刻意为之的一个使用场景。或许这才是人工智能最合理的存在方式——与人平等沟通、更具人性化。

从这些生活的场景去了解人工智能,我们可能会发现,它并没有我想象中那么来势汹汹。反而变得更加亲切。AI 的应用似乎一直都在,它作为辅助出现的我们生活场景中,是人类智慧的拓展;而科幻电影中机器人暴乱、天网、控制甚至取代人类还离我们很远,一方面是技术还远没有实现,另一方面人类对于人工智能的利用还是在往一个乐观的形式发展。