人工智能与数字化

赫华
数字化是对现有海量数据价值的实现,海量数据价值的实现又为数字机器自主学习提供了丰富的信息资源,加速了人工智能的进程(参考阅读:数字化转型之我见)。正是由于早期的数字世界没有大量而多样化的数据,没有强大的数据运算处理能力,才使得人工智能无法进行有效的自我学习和训练,一直默默地呆在科学家的实验室里。

人工智能的概念起源于1956年的达特茅斯会议,但提起人工智能,人们一定会想到三年前的那场人机大战,谷歌AlphaGo以4:1战胜了世界围棋冠军李世石。一年后,新版本AlphaGo Zero在完全不依赖人类棋手经验的前提下,只经过短暂的训练,就击败了强大的AlphaGo。一时间,深度学习、神经网络等专业字眼在很多行业像雨后春笋般涌现出来,很多企业和创投公司也都忙不迭地给自己的产品或服务贴上“人工智能”的标签。与此同时,担心人工智能会抢走人们工作机会、甚至会最终控制人类等“人工智能威胁论”也成了大家在网络上争论的话题。

这不仅令人回想起20多年前IBM用超级计算机“深蓝”战胜国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫的场景。当时的人机国际象棋大战也曾引起大家同样的惊呼和对人类未来命运同样的担忧。不过,随着时间的推移,人工智能就被公众渐渐的淡忘了。

那么,这次的人机大战和以前的有何不同?为什么这次更像是人工智能的引爆点,触发了时至今日仍然火爆的人工智能浪潮?这次,人工智能真的来了吗?

关于人工智能

在回答上述问题之前,先来看看什么是智能。智能主要指理解、思考和推理的能力。那人工智能(Artificial Intelligence),顾名思义,是指人造的具有理解、思考和推理能力的东西,着重指计算机程序或机器具有像人一样思考和做事的能力。

回到前面提出的问题,本次人机围棋大战与以前相比确实有很大区别。我们知道围棋比国际象棋的走位方案要多很多,其数量超过整个宇宙的原子总数。因此,机器人AlphaGo不可能基于暴力算法进行判断,只能采用新的方法,通过机器学习神经网络,预测落子的获胜概率和下一步的可能性,并不断积累经验,提升获胜能力。这一方式十分接近于人类大脑的“直觉”和“创造力”。与前者相比,前者需要程序员预先定义逻辑和规则,后者仅需要程序员提供足够的示例;前者需要告诉机器怎么做,后者仅需要让机器自己学习做什么。正是这种不断成长的迭代能力震撼了人类世界,让人们见证了“人造智能”超越了“人类智能”难以置信的奇迹。

“将孩子的好奇心赋予机器,赋予它们猜测的能力,并对后续的结果进行强化或舍弃,进而实现智能进化。”这是人工智能之父图灵在二十世纪50年代对人工智能实现途径的设想。今天,在这个设想的引导下,很多人工智能能力都赶上甚至超过了人类水平。谷歌最新“说话人分类系统”可将多人语音分类识别错误率降到2%,不仅可以识别出“你说了什么”,而且可以准确地识别出“是谁在说话”;微软电脑系统图像识别能力已超越人类5.1%的错误率,降至4.94%。与此同时,基于自然语言的聊天机器人(类似苹果Siri、亚马逊Alexa、微软小冰、小娜等)已走入我们生活;谷歌Waymo自动驾驶汽车也已在真实公路上行驶了1600万公里(截止2018年10月);LittleRipper无人机仅用70秒就可定位被困人员位置,并成功解救两名被大浪困在海面上的游泳少年。所有这些都表明,人工智能正一步步走向我们,走进我们的生活。

图片来源:How to Create a Mind:Ray Kurzweil

人工智能与数字化的关系

人工智能离不开数字化。数字化是对现有海量数据价值的实现,海量数据价值的实现又为数字机器自主学习提供了丰富的信息资源,加速了人工智能的进程(参考阅读:数字化转型之我见)。正是由于早期的数字世界没有大量而多样化的数据,没有强大的数据运算处理能力,才使得人工智能无法进行有效的自我学习和训练,一直默默地呆在科学家的实验室里。

当数字世界进入二十一世纪,数据呈现爆炸式指数级增长,全球数据以每年40%的速度增长,预计到2020年将达到40ZB。与此同时,超强的计算能力、深度机器学习技术、更轻的工业设计材料、更复杂的控制机制以及更广泛的机器感知技术日新月异,极大地促进了人工智能的崛起。

自然语言、图像/视频理解技术赋予了机器“看”、“听”和“说”的能力,深度学习的神经网络赋予了机器“自主学习”的能力,大数据处理赋予了机器“决策”的能力,各种传感器和执行器又赋予了机器“感知”和“操作”的能力。

这些被赋予能力的人工智能系统能以极高的速度查阅海量的信息和样本,能理解我们所熟悉的自然语言和图片,总有一天,人工智能对我们的了解可能超过我们自己,预测我们的行为可能比我们更准确,如果结合传感器和执行器,它们将可以在数字世界里看到、听到和感觉到,并自然的与所在的环境互动。如果说人类是以碳和水为基础的“碳基生命”,那么人工智能越来越像以硅和硅化物为基础的“硅基生命”。在数字宇宙中,数字化奠定了人工智能发展的基础,被赋予生命的人工智能将成为数字化的终极形态。

图片来源:From Network World

人工智能与企业的关系

从前面的讨论可以看到,人工智能技术正在持续地从实验室转到商业应用,并逐步渗透到我们生活的方方面面。今天的计算机已经可以表征几十亿的神经元,可以为我们提供建议,充当我们的智能助手。技术领先的公司如谷歌、亚马逊、Facebook、阿里、腾讯等公司正利用这些技术获得越来越多的生意和客户,并不断蚕食其它行业的市场份额,如媒体、零售、金融等。在一个优胜劣汰、适者生存的竞争时代,不创新就消亡已经成了很多企业的座右铭。

现代的企业应该看到许多人工智能需要的技术已经存在,且正在快速发展,正等着足智多谋的执行者利用这些技术来创新自己的产品与服务。为了企业的生存,企业需要知道自己所在的行业、产品和服务,哪个环节需要人工智能的加入?哪些人工智能的技术可以被采用?某个技能在什么时候会被人工智能所取代?与用户的沟通以及用户的行为会发生怎样的变化?企业还应该看到记忆、计算、学习和智能都是独立于物质层面的,不再是人类拥有的特权,一旦现有的工作被人工智能所取代,整个商业游戏规则就可能发生意想不到的变化。因此,企业应当在合适的时候将人工智能技术与企业的需求和增长结合起来,在新的商业游戏规则中找到适于自己生存的位置。

在一个得客户者得天下的互联网时代,企业也应该看到人机交互的变化趋势正在吸引客户从传统模式转向新的模式。传统的鼠标、点击交互模式正在被更自然的手机触摸交互所取代,随着智能家居、智能助手、虚拟现实VR(Virtual Reality)/增强现实AR(Augmented Reality)、以及机器人的出现,更人性化的会话式语音交互将逐渐成为人机交互的主流,到那时,不能提供人机语音交互的企业可能就像现在不能提供手机服务的企业一样,将被客户逐渐抛弃。

在一个不知道谁是竞争对手的时代,企业更应该看到科技正趋向于联合化和简单化,为人类打造一个又一个的电子版多功能瑞士军刀。如智能手机让GPS、普通照相机、录音机、CD机消失殆尽,亚马逊正在吞噬着美国的零售业,谷歌搜索引擎将网页、图片、音乐、视频、地图等汇聚到统一的入口,微信把电话、视频聊天、照片/视频分享、朋友圈等功能无缝地融入到一个完整的沟通生态系统中。如果无人驾驶汽车和无人机普及化,那又将对汽车、运输、旅游、交通等相关行业及上下游行业产生多大的影响?在新的人工智能时代,企业如果不设法让自己的企业成为规则的制定者,或者至少是电子版多功能瑞士军刀的一部分,就只能被时代所抛弃。

最后,企业应该知道,一旦人工智能投入生产和运营,替代现有的流水化、程式化和数据化工作,人工智能的效率将大大超过人类,同时便捷的人工智能复制,又将带来极低的边际扩张成本。因此,企业必须尽早行动,跟踪人工智能发展趋势,研究人工智能技术对企业相关领域的影响,规划人工智能在企业的发展路径,并开始储备人工智能相关人才,培养员工去做较长时间内无法被人工智能所取代的工作。只有时时刻刻保持被时代淘汰的危机感,才有动力改变自我,超越自我,融入人工智能的新时代。

人工智能已是大势所趋,基于人工智能的数字生命终将以远超人类生命的进化速度和生存能力不断向前发展和向外传播。也许未来,人类生命和数字生命会融合成一个人机共生体,也许某一天,当大自然不再具备人类生存环境时,人类文明的历史或将依赖人类创造的数字生命长久的继承和传播下去。

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