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智能+时代,人工智能发展三大要素亟需升级

2019年04月16日 10:52来源:未知手机版

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摘要:人工智能的发展未来不再是三大基础要素,而是四大基础要素(算法、算力、大数据、Know-How能力)

众所周知,人工智能发展离不开三大要素:算法、算力、大数据。

三者相辅相成的逻辑关系相信大家都有所了解:06年辛顿教授提出了深度学习算法,开创了A.I.理论界的创新突破,后续在移动互联网的到来,促进了A.I.发展的最基础条件“大数据”的产生。大数据和深度学习算法的双剑合璧,再配合摩尔定律下的算力快速提升,从而输出不同场景以及行业下的A.I.解决方案,如现在大家经常看到的人脸识别、物体识别、语音识别、语音合成等多方面的应用和成果。

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人工智能发展到现如今还是一个被大数据喂养起来的一个小怪兽,而且在深度学习算法没有明显突破的情况下,人工智能实现自我学习能力看起来还是遥遥无期,因此对于A.I.对人类的替代性以及威胁,还远没有达到让人类担忧的地步,当前大家探讨最多的就是人工智能在各个领域的应用。

特别是在今年两会期间,人工智能多次出现在政府工作报告之后,今年更深入具体的提出了“智能+”的概念。政府工作报告提出“智能+”,即通过人工智能技术“赋能”生产性场景,打造工业互联网平台,提升各行各业的生产效率,创造新的市场需求,成为推动中国经济增长的新动力。

当人工智能这个性感的时髦词语和工业这一厚重沉闷的词语碰撞在一起的时候。问题来了:

人工智能三大要素在这一发展趋势之下,是否还会适用?

如果我们多留心产业A.I.的动向,就会发现从去年下半年开始,相关项目的PPT里越来越多提到行业专家、Know-How这样的字眼。从算法问题,算力与数据问题,再到Know-How问题,本质上来说A.I.正在一步步向神秘的产业世界进发。

那么到底什么是Know-How呢?

Know-How 摘录自百度百科的内容如下:

中文译名为:技术诀窍,最早指中世纪手工作坊师傅向徒弟传授的技艺的总称。现在多指从事某行业或者做某项工作,所需要的技术诀窍和专业知识。就拿汽车制造工业来说,如果说制造汽车好比烹饪佳肴,技术文件整车数模好比该佳肴的“独门秘方”,那么Know-How就是“独门秘方”的调配、验证过程,这个过程是经过“世界名厨”们长时间多次反复试验而最终形成的。Know-How正是中国古训“授人以鱼不如授人以渔”之“渔”。

理想情况下:人工智能如果要进入一个工业领域,需要一个专业的行业专家做指导,这个专家可以是一个人,也可以是一家公司,Know-How更多的类似这种中介机制的存在,确保A.I.在各个领域的应用和需求充分对接和满足。它的好处有以下几点:

1、控制行业差异化,从而保证工业应用效果。

深度学习的原理就是提取人类标注过的大数据中抽象化特征并反向输送给机器,从而实现智能。但提取什么特征,提取过程中要注意哪些问题等,这些都是A.I.无法预计和预估的。比如说A.I.提升良品率问题,良品的定义到底什么?重量还是表面纹理,还是说运行振幅等。类似这个特征的定义,就是A.I.在工业应用中的Know-How点。

2.关键训练数据的获取和应用。

A.I.离不开数据,现在人工智能发展应用集中在通用数据,随着物联网和信息网的物信融合趋势,导致现在数据价值密度大大增加,甚至引发了边缘计算的趋势现象,大数据的获取纬度和密度都出现前所未有的加大,挑战和机遇并存。首先工业领域里那些从未被公开的工业价值数据如何应用、如何防止泄露,其次工业应用在物信融合的趋势,还可能发现一些新的数据纬度和价值,如何挖掘、如何应用。上述两点都可以理解为,A.I.在工业应用的另外一个Know-How价值点。

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