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人工智能為什么越來越聰明,從機器學(xué)習(xí)說起

 昵稱16619343 2019-02-24

在上一篇專欄文章中《AI應(yīng)用 | 2019年企業(yè)應(yīng)用AI四大維度趨勢在這里》,我們分析了2019年AI的發(fā)展趨勢,本篇繼續(xù)聊聊AI的核心技術(shù)——機器學(xué)習(xí)。

為何越來越聰明?

要說人工智能產(chǎn)品,可能就想起無人駕駛、智能音箱等。的確,這兩個是人工智能表現(xiàn)最多、也被大眾所熟知的產(chǎn)品。

去年7月,百度第100輛阿波龍無人車正式下線,阿波龍的商業(yè)化落地也同步展開。從外觀看,這輛車是典型的“無人駕駛”:沒有方向盤、沒有駕駛位、也沒有油門和剎車踏板。它已經(jīng)應(yīng)用在一些園區(qū)當接駁車使用。像這類無人駕駛車越熟悉場景、執(zhí)行任務(wù)的頻率越多,它帶來的體驗就會越好。

同樣,像智能音箱也是如此。它的應(yīng)用越來越廣,可以陪孩子說話、播放童話和歌曲。能與人類智能對話,播報新聞、天氣預(yù)報、甚至幫你網(wǎng)上購物、與其他智能家居互動等。只要你所互動的頻率越多,互動的質(zhì)量越高,智能音箱就會越聰明,越“懂你”。

為什么這類智能產(chǎn)品都在交互中不斷“成長”?這與人工智能的核心“機器學(xué)習(xí)”離不開。

通常業(yè)內(nèi)把人工智能的核心三要素看作是“算法、數(shù)據(jù)和算力”,而機器學(xué)習(xí)是“算法”的核心,培養(yǎng)的是機器的認知、推理、思考、判斷等能力,也就是讓機器“如何懂你”?;拥念l率越多、質(zhì)量越高,這意味著不斷給算法“喂養(yǎng)”各類數(shù)據(jù),讓機器學(xué)習(xí)在這些數(shù)據(jù)中不斷尋找規(guī)則,也就會變得越來越聰明。

可以說,沒有機器學(xué)習(xí),就沒有人工智能。

沒有機器學(xué)習(xí),就沒有人工智能

從專業(yè)角度來說,機器學(xué)習(xí)就是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí),然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測,關(guān)鍵點是大量數(shù)據(jù)、不斷優(yōu)化。

換種說法表述,人工智能是最終追求的結(jié)果,而機器學(xué)習(xí)是不斷探索的過程。只有找到一條正確的路徑并不斷努力,才有可能找到想要的答案。機器學(xué)習(xí)于人工智能的價值由此可見。

舉個例子來說明二者之間的關(guān)系。當我們?yōu)g覽網(wǎng)上商城時,經(jīng)常會出現(xiàn)各種商品推薦的信息,想必每個網(wǎng)購的用戶都會好奇,為什么商城能知道每個人在想什么?這些信息是怎么來的?

簡單說,商城推薦靠推理引擎算出來的,也是人工智能的表現(xiàn)之一。而機器學(xué)習(xí)的過程可以參見下圖。首先需要在該領(lǐng)域具備一定的數(shù)據(jù)量。完成數(shù)據(jù)準備工作后訓(xùn)練模型,并對模型參數(shù)不斷調(diào)優(yōu)至可以上線部署。訓(xùn)練好的模型部署上線后即成為一個個推理引擎,支持自然語言處理、圖像識別、語音分析、海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析預(yù)測等。

在網(wǎng)上商城的應(yīng)用場景中,每個商城都有自己不斷優(yōu)化的一套算法,大量數(shù)據(jù)則是用戶日復(fù)一日留下的痕跡,包括購物記錄、收藏清單、瀏覽停留時間等。

很顯然,如果計算結(jié)果精準度較高,這樣的決策模型有助于商城為客戶提供建議并鼓勵產(chǎn)品消費。這就是人工智能的價值,也是為什么全社會、各個行業(yè)都在擁抱AI的原因。

正應(yīng)用到各個領(lǐng)域

通過上面的例子可知,機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,是讓計算機具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,它主要是歸納、綜合和增強學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)可分為傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩大類(每一類均有不同種算法),針對不同的應(yīng)用場景,各有優(yōu)勢。

當前,機器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機器人等領(lǐng)域。未來其還將向融合語音、語義、視頻圖像等多模態(tài)計算發(fā)展。

當然,機器學(xué)習(xí)也好,人工智能也好,都不是孤立發(fā)展的,必須和其他前沿科技融合發(fā)展、相互促進,才能發(fā)揮更大的作用。

以百度的阿波龍為例,它依托于阿波羅(Apollo)開放自動駕駛平臺,同時,也有百度云天工物聯(lián)網(wǎng)平臺的強力支撐。百度云的天工為阿波龍?zhí)峁┓€(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)通道和高效的數(shù)據(jù)存儲服務(wù),涉及數(shù)據(jù)采集、傳輸、計算、存儲、展現(xiàn)到分析等,是后臺的技術(shù)保障之一。

由此可見,我們通常說的AI其實是前沿科技的代表名詞,也是企業(yè)智能轉(zhuǎn)型的引擎。當前應(yīng)用的范圍越來越廣,不僅僅局限在消費領(lǐng)域,而且在更多行業(yè)包括金融、醫(yī)療、制造、零售、視頻、安防、智能家居、教育等都在大顯身手。

毫無疑問,隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷精進,AI將變得更先進,并在各個行業(yè)的轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮更大的價值,下一期我們將繼續(xù)談?wù)勅斯ぶ悄艿募夹g(shù)能力。

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