带你读《创新之巅: 未来十年重构商业的六大战略性技术》第一章未来十年重构商业的 六大技术1.1AI是什么,为什么它很重要…-阿里云开发者社区

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带你读《创新之巅: 未来十年重构商业的六大战略性技术》第一章未来十年重构商业的 六大技术1.1AI是什么,为什么它很重要…

简介: 《创新之巅: 未来十年重构商业的六大战略性技术》第一章未来十年重构商业的 六大技术1.1
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人工智能(AI)一直围绕在我们身边,是它在支撑语音识别、自然语言处理(NLP)和机器视觉。AI藏在复杂垃圾邮件过滤系统的后台,帮助你的邮箱(大多数时候)免受垃圾邮件的骚扰。它还标识出你的信用卡的异常使用信息,并评估你的信用积分。它对你发送到脸书(Facebook)上照片中的人物提出标签建议。当你使用搜索框时,它提供智能建议。AI一直围绕在我们身边,但对于 AI未来的潜力,我们所触及的还仅仅停留于表面。

就像一部经典电影中的致命女神,AI看起来既性感又骇人。虽然人工智能可以帮助我们治疗疾病、发现新的神奇材料并预测未来,但有些人仍然担心它在经济上抑或生存上威胁到人们的生活。

 

AI是什么,为什么它很重要

 

人工智能是一个总括术语,它描述的是通过机器模仿人类技能并复制人类智能。在20世纪80年代和20世纪90年代期间知识系统”曾经风靡一时。如今,大多数现代 AI利用的技术被称为机器学习。机器在以训练数据形式存在的示例中学习。大多数机器学习系统通过人工神经网络(ANN)进行构建,ANN通常被简称为神经网络。

 

 

 

电力、数字计算机和人工智能

 

大约一百二十年前,电力改变了世界。电力被用于冷藏、洗衣、照明,以及为工厂提供动力。电力改变着每个产业部门,赋能我们现在的生活。

20世纪 40年代,第一台数字计算机诞生。计算机最初的功能有限,后来演变成强大的机器,它带来了文字处理、电子表格、互联网、视频游戏、社交媒体、流媒体,以及智能手机。就像在它之前出现的电力一样,计算机的出现颠覆了商业并改变了我们的生活。

人工智能也将像电力和数字计算机一样影响深远。AI的杰出人物 AndrewNg是百度前首席科学家,谷歌 Brain(大脑)项目的前负责人,目前运营的 Landingai公司是一家利用AI解决制造问题的公司。2017年,AndrewNg谈到就像一百年前电的发明改变了所有行业,今天,人工智能也可能为几乎所有行业带来巨大改变。”

人工智能是个巨大的交易,值得本书用第 1章和篇幅最长的一章来书写。谷歌的CEOSundarPichai曾经说过,AI是人类正在为之努力的最重要的事情之一。对人类而言,它或许比电力和火更为重要。”虽然有些夸张,但这个观点来自世界上最强大的技术公司之一的负责人,确实值得我们正襟危坐、侧耳聆听。

AI的大肆宣传在很大程度上是合理的。就像数字化技术是 20世纪 90年代至

21世纪初任何成功企业战略的重要构成一样,AI也必定成为未来十年战略规划的核心。

 

下一代计算:传统数字化与人工智能

 

人工智能和传统数字计算机是互补关系。重要的是,AI处理的问题对于传统计算机来说,处理起来成本非常高或不可处理。这两种技术将共生共存、并肩工作,各自处理不同的问题。对于智能手机上的语言翻译 App来说,传统计算机提供的是富于吸引力的界面,而 AI处理的是语言识别和语言翻译功能。

AI解决问题使用的方法与传统计算机有着本质的不同。传统计算机通过

编程解决问题:程序根据一系列规则对数据进行运算,然后计算出结果。换言之,它们输入规则和数据,并输出结果。而 AI无须使用编程规则来解决问题。机器学习是AI的经典形式:将数据和结果作为其输入,推导出规则作为其输出。通过复杂的训练过程,AI能发现模式和数据与结果之间的关联关系,并就它们如何连接洞悉出自己的规则。因为这个特性,我们可以利用AI解决所有的新问题。这也是为什么 AI看起来如此神奇:它解决的是我们不知道该如何解决的问题。

为了发现数据中的复杂关联关系并构建规则,AI必须通过成千乃至成百万的实例进行训练。今天的 AI还不像人类的大脑。虽然AI的一些组织原理与人类大脑相同,但是人类的孩子在能够准确识别汽车并且可爱地大叫出“汽车”这个词之前,无须先看过上百万幅的汽车图像。

 

20世纪50年代的概念和20世纪80年代的算法与现代算力相遇

 

人工智能这个术语最早创建于 20世纪 50年代。今天的 AI背后的核心算法最早在 20世纪 70年代提出并于 20世纪 80年代中期开始流行。但是直到2012年,AI最新的突破性成果才开始出现。为什么迟了1/4个世纪?传统的计算机缺乏运行AI应用的相应性能。来自Nvidia(英伟达)这些公司的高端图形处理器、GPU最终提供了所需的算力。它们的并行数字运算架构,本来是为创建逼真的视频游戏而设计的,最终却被证明特别适合用来训练 AI。正如同快速计算机一样,AI也需要训练数据并从中学习。随着数字化存储成本的下降以及宽带速度的提升,数据从各种渠道如洪水般奔涌而来:数十亿的产业传感器、数百万的敏捷相机、数十亿的人们分享数万亿的照片和数十亿的视频,以及社交媒体上数万亿次的点击。用户每分钟上传500小时的视频到 YouTube(油管)、每天上传超过12亿张照片到谷歌相册(来源:维基百科)。

通过廉价且强大的计算能力、大量的训练数据以及一群精通 AI技术的研究人员和开发人员,人工智能现在已经准备好解决各种各样的问题并具备了许多令人激动的新能力。

 


 

 


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