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創(chuàng)新機(jī)會(huì)很多創(chuàng)業(yè)難度很大 人工智能等于玩火?

2017年1月10日     來(lái)源:中國(guó)青年報(bào)      編輯:xuxinxin      繁體
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從2015年開(kāi)始,不斷有IT界的技術(shù)大牛辭職,在人工智能應(yīng)用各個(gè)領(lǐng)域發(fā)力:自動(dòng)駕駛汽車、精準(zhǔn)醫(yī)療、智能視頻監(jiān)控、醫(yī)學(xué)圖像分析等等。

  2017年伊始,一個(gè)名為 “Master”的神秘圍棋愛(ài)好者,在網(wǎng)上橫掃中日韓頂尖圍棋高手,甚至打敗“棋圣”聶衛(wèi)平后還會(huì)客套:“謝謝聶老師”。取得60局連勝后,隨即通過(guò)各種渠道公開(kāi)承認(rèn),“Master”就是2016年春天以4∶1贏得韓國(guó)九段李世石的人工智能“Alpha Go”。

  毫無(wú)疑問(wèn),人工智能(AI)的技術(shù)發(fā)展曲線正在上揚(yáng)??纯次覀兊娜粘I罹鸵荒苛巳唬好刻焓謾C(jī)社交、網(wǎng)上購(gòu)物、查看空氣質(zhì)量、規(guī)劃最佳行車路線、得知即將到來(lái)的交通堵塞、語(yǔ)音查詢,甚至識(shí)別一首不熟悉的歌曲…都使用了大量的人工智能技術(shù),AI已經(jīng)遍布我們的世界。

創(chuàng)新機(jī)會(huì)很多創(chuàng)業(yè)難度很大 人工智能等于玩火?

  與此同時(shí),與AI相關(guān)的創(chuàng)業(yè)也一浪高過(guò)一浪。人們希望機(jī)器人能在制造、培訓(xùn)、銷售、維修、管理等方面擔(dān)任新的崗位。從2015年開(kāi)始,不斷有IT界的技術(shù)大牛辭職,在人工智能應(yīng)用各個(gè)領(lǐng)域發(fā)力:自動(dòng)駕駛汽車、精準(zhǔn)醫(yī)療、智能視頻監(jiān)控、醫(yī)學(xué)圖像分析等等。

  但是人工智能自1956年夏天在美國(guó)達(dá)特茅斯(Dartmouth)大學(xué)被提出,60年的發(fā)展歷程中遭受過(guò)兩次寒冬,無(wú)論是學(xué)術(shù)界、工業(yè)界都對(duì)此次熱潮抱有警惕心理,尤其是一些研究者更是憂心忡忡,害怕整個(gè)領(lǐng)域再一次遭受打擊,讓人們對(duì)AI失去信心。

  智能機(jī)器人需要靈魂和軀體共建

  “人機(jī)大戰(zhàn)早在上世紀(jì)50年代就有,當(dāng)時(shí)是一個(gè)叫Checkers西洋跳棋,之后1997年美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的許峰雄博士開(kāi)發(fā)的深藍(lán)電腦成功戰(zhàn)敗世界棋王卡西帕羅夫,可以說(shuō),人工智能19年以前已經(jīng)戰(zhàn)勝人類了。當(dāng)然2016年出現(xiàn)的Alpha Go更復(fù)雜,國(guó)際象棋的狀態(tài)空間復(fù)雜度是10的46次方,圍棋是10的172次方?!标愋∑绞侵袊?guó)科技大學(xué)機(jī)器人研究中心主任,主持研發(fā)了兩種智能服務(wù)機(jī)器人“可佳”和“佳佳”,“可是,智能機(jī)器人什么時(shí)候能夠?qū)嶋H應(yīng)用好像遙遙無(wú)期,到底難點(diǎn)在哪兒,值得我們思考?!?/p>

  2016年歲末,在由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年計(jì)算機(jī)科技論壇舉辦的“中國(guó)人工智能創(chuàng)新發(fā)展之路”論壇上,陳小平列舉了智能機(jī)器人碰到的一些復(fù)雜因素,包括精確動(dòng)作、活動(dòng)范圍以及不可預(yù)測(cè)因素等,“麻煩在哪兒呢?是因?yàn)榻ú涣怂臄?shù)學(xué)模型,例如桌子嚴(yán)格來(lái)講是不規(guī)則的,無(wú)法建模。在理論模型和實(shí)際視覺(jué)之間存在不一致性,這很容易被忽視,而這是我們過(guò)去一直忽略的?!?/p>

  如果把AI比作一個(gè)人的靈魂,那么人形機(jī)器人就是軀體,造起來(lái)難度更大。

  “我們看到圍棋、國(guó)際象棋、西洋跳棋,完全遵守圖靈計(jì)算經(jīng)典編碼三原則:約定強(qiáng)制性、約定有效性、語(yǔ)義封閉性,不存在不可預(yù)測(cè)性,可是三原則對(duì)智能機(jī)器人就失效了。”陳小平分析,智能機(jī)器人的難點(diǎn)在于面對(duì)三項(xiàng)挑戰(zhàn):建立新設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,模型與現(xiàn)實(shí)不一致性、可預(yù)測(cè)性和可解釋性。

  他所帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)還做了軟體執(zhí)行器,因?yàn)楝F(xiàn)在機(jī)器人大多是剛性的,手不能抓握不規(guī)則、柔軟或者易碎物品。陳小平教授還演示了實(shí)驗(yàn)室研制的機(jī)器人,可以與主人語(yǔ)言溝通,并按照指令和路線,為主人用微波爐加熱食物,甚至能做爆米花,“我們的微波爐機(jī)器人2010年就做好了,為什么現(xiàn)在還不能用呢?那是因?yàn)樵谝粋€(gè)環(huán)境下調(diào)好了,用得很好,換一個(gè)環(huán)境要重新調(diào)。如果機(jī)器人進(jìn)入千家萬(wàn)戶,科研人員還要到一個(gè)家庭調(diào)一個(gè)星期,這不現(xiàn)實(shí)?!?/p>

  AI科技創(chuàng)新機(jī)會(huì)多,但是創(chuàng)業(yè)難度很大

  作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家,中科院計(jì)算機(jī)所研究員山世光從計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展角度來(lái)分析人工智能的發(fā)展,“人,70%的信息是通過(guò)視覺(jué)的方式來(lái)獲取的,所以計(jì)算機(jī)視覺(jué)讓機(jī)器能夠像人一樣去看,這是非常重要的挑戰(zhàn)。”

  過(guò)去幾年得益于深度學(xué)習(xí)及多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù),計(jì)算機(jī)視覺(jué)智能快速發(fā)展。物體檢測(cè)識(shí)別率從2013年23%正確率,提高到現(xiàn)在80%;人臉識(shí)別錯(cuò)誤率從5%下降到0.4%。

  山世光提到AI發(fā)展有兩次熱潮:“前兩次熱潮因?yàn)椴荒軆冬F(xiàn)承諾而導(dǎo)致AI進(jìn)入寒冬,(所以)切勿過(guò)度承諾,避免第三次AI寒冬。通用AI尚未出現(xiàn),媒體有時(shí)候過(guò)度宣傳,還有大多數(shù)AI不能自我成長(zhǎng)。還沒(méi)有成長(zhǎng)型智能的出現(xiàn)。”

  山世光在2016年還成為中科視拓科技有限公司的創(chuàng)始人,這家專注于人臉識(shí)別研究的公司,已經(jīng)獲得線性資本、紫?;稹⒌仄骄€和明勢(shì)資本等千萬(wàn)元級(jí)別的天使投資。山世光談到幾個(gè)月的感受,用到“蠻難”這個(gè)詞,用鋼筋和造房子來(lái)進(jìn)行比喻:“AI是鋼筋,最終客戶需要富麗堂皇的房子,這個(gè)中間用戶看不到鋼筋,他看到是其他包裝出來(lái)的東西??萍紕?chuàng)新距離錢包太遠(yuǎn),創(chuàng)業(yè)周期其實(shí)蠻長(zhǎng)的,特別考驗(yàn)人的耐性。”

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