AI时代敲开第四次工业革命大门

2018-09-24

AI时代敲开第四次工业革命大门

9月17日,在上海举办的世界人工智能大会上马云发言时提出:“未来成功的制造业一定是用好智能技术的企业,因为不会用智能技术的企业都会进入失败领域。”

 

而根据近日世界经济论的《2018未来就业》报告预测,2025年前,机器人的工作量将会超过人类。但报告同时指出,AI又将在5年内带来5800万个全新就业岗位。

 

AI人工智能已经不再是一个新鲜词,从亚马逊到Facebook,再到谷歌和微软,全球最顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向了人工智能。

 

到底人工智能技术发展如何,让我们一起来看一看。

 

 

 

 

    语  音  助  手    

 

语音技术是人工智能去的快速突破的领域之一,语音识别的错误率已经从2012年的近1/3下降到如今的约3%左右了,这项技术的突破让机器终于能够“听懂”并能够在某种意义上“理解”人的想法和意图。

 

语音技术除了语音识别技术(ASR),也就是大家熟知的语音识别输入法或微信中的语音转文字外,还包括很多方向,比如声纹识别、语音合成、音色转换、语音增强等等。

 

 

而未来应用前景最广阔的,当属语音助手了。

 

语音助手,就是通过人机对话来实现用户的命令。先通过语音识别将语音转化成文字,再通过自然语言识别(NLP)来处理、理解文字内容,最后通过后台来响应处理该请求,并通过语音合成来完成反馈,这就是人机对话的全过程。

 

语音助手的终极目标是能够成为你真正的个人助手,完成一定复杂程度的操作和帮你获取一定的资讯等。

 

语音助手最容易落地的方式有两种,一种是可穿戴设备和可移动设备上(如AppleWatch和智能音箱),还有一种是作为通用的应用程序入口(Google Assistant)。在看到了语音助手广阔的应用前景后,各家公司纷纷推出各种语音助手,比如微软的Cortana,苹果的Siri,亚马逊的AlexaGoogleGoogle Now等,虽然未必都尽如人意,但也都在快速发展,未来可期。

 

 

想象一下,未来语音技术成熟的一天,你会像《银翼杀手2049》里那样,回到家你的AI女友/男友和你对话,为你准备食物、嘘寒问暖……

 

 

虽然对于这样的全息投影+人工智能情人的到来可能还有些遥远,不过Facebook创始人马克扎克伯格的豪宅就拥有了一个智能管家Jarvis,名字来源于漫威超级英雄钢铁侠的智能管家Jarvis。Jarvis会对来可进行识别,为其开门并提醒主人访客已到达。Jarvis可以控制家中的电灯开关、烤吐司片、并根据个人口味播放音乐、提醒女儿Max不要忘了上汉语课。

 

随着人工智能技术的发展,相信这些明星豪宅的智能家居也能很快惠及每家每户,让大家都享受科技进步带来的便利。

 

 

 

    计  算  机  视  觉    

 

 

刚刚提到的智能管家Jarvis会人脸识别,算计算机视觉的一种。

 

 

计算机视觉(Computer Vision)是另一个除语音技术外受惠于人工智能技术而获得重大突破的领域了。计算机视觉就是用机器的眼(摄像头)来代替人眼,去适应、理解外界环境。

 

随着人脸识别在支付领域(如支付宝的人脸识别支付和Iphone的Face ID)有不少应用,在金融、安防领域(如身份鉴定、工作考勤、访客管理和公共场所安检等)也有了广阔的应用空间。

 

简单来说,计算机视觉主要解决的是物体识别、方位确认和运动判断等。

 

像淘宝上通过图片搜同款的物体识别、在医疗领域比较成熟的医学影像分析帮助降低医学误诊,做出诊断、还有通过计算机视觉对视频识别、行为识别等视频对象提取分析后,可用于视频监视、疑犯追踪、人流分析、防爆预警等,让犯罪无处可藏……都是目前计算机视觉的功劳。

 

 

此外,VR(虚拟现实)也用到了计算机视觉技术,于VR不同,AR(增强现实)也具有非常大的发展前景。AR不需要购买专用设备,依靠智能手机自带的摄像头,只要按照AR软件,即可在摄像头拍摄的画面基础上,结合虚拟画面进行展示和互动。最近,Google I/O 2018上也展示了AR的新用途——定位导航,通过视觉进行定位,打开手机摄像头即可成功定位,非常方便。

 

 

 

 

    无  人  驾  驶    

 

要说人工智能在具体行业里的应用,讨论最多的应该是无人驾驶了。

 

2018年,全球无人驾驶的领头羊WaymoGoogle X实验室)已经在美国凤凰城推出无人出租车服务,用户通过WaymoApp,就能叫到一辆无人驾驶汽车。

 

 

无人驾驶,其实是利用车载的各种传感器(激光雷达、摄像头、陀螺仪等),来实时感知周围的环境(道路、行人、车辆等),并通过实施预测、路径规划、决策,来完全控制车辆在道路上行驶,以代替人类驾驶员的作用。

 

试想一下,未来某一天,你下楼坐上提前预约好的无人驾驶车,上车后路线已经规划好,并未你避开了拥堵路段。车内有舒服的沙发,你可以坐在车里休息或做自己想做的事情,到达目的地后,你直接下车,车辆自己开走。那时,比起购买私家车,可能大家更倾心共享出行。也不用担心停车、保险等问题……

 

如果真正实现了无人驾驶的那一天,生活或许也会有翻天覆地般变化了吧。

 

在当前的理论条件下,即使有足够的数据和算力没人工智能可能在某个狭义领域内或者某项技能上超过人类,但其不可能具备接近人类的思考、推理能力以及跨领域想象力。换句话说,除非人工智能的理论体系发生巨大突破,否则不必担心“人工智能威胁人类文明”了,毕竟人工智能机器人Sophia 都已证实,那些满是争议的话都是研发团队提前设计好的内容。

 

 

 

 

     “算力”拖AI后腿?    

 

 

 

算力、算法和数据被看做是人工智能发展的三大支撑力。人工智能之所以最近两年才火起来,正是因为拥有了这三大支撑力。

 

 

历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源,为AI提供了充足的养料。例如,在AlphaGo 起初的学习过程中,核心数据是来自互联网的 3000 万例棋谱。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中,几乎所有的活动都会留下数字足迹,海量数据已汇成数据洪流。

 

只有有了算力的基础,加上算法的突破与数据洪流的爆发才能成就人工智能获得突破、走向应用。

 

 

随着数据量在继续暴涨,尤其是随着手表和汽车等更多设备接入互联网,数据量只会有增无减:有人估计,无人驾驶汽车每秒将会产生100GB的数据,到2020年,跟人工智能相关的计算力的需求,就会增长12倍。在如此庞大的数据面前,算力显得滞后了——现有算力平台已经不足以完成人工智能对于庞大运算量的需求。

 

实际上,AI界的泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念,直到最近几年深度学习才逐渐应用起来,是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持。深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果。相应地,海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑。

 

或许接下来人们的课题,除了不断科研创新AI技术,更要为解决行业算力痛点而战了。

 

 

人工智能敲响了新时代的大门,你,准备好了吗?

 

 

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