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【重磅】使用机器学习分析美国人工智能市场 Oreilly发布重磅行业报告

2016-08-12 09:15
月城清浅
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   一、新的人工智能市场

  2004年,在迷宫般的斯坦福计算机科学系走廊上,我曾与一个酷似圣诞老人的人交谈。这个胡子大叔就是JohnMcCarthy,他在上世纪五十年代提出了「人工智能」这个术语,与MarvinMinsky并称人工智能之父。在很长的一段时间里,为了人工智能的发展McCarthy带头创建了Lisp语言、计算机分时系统、垃圾回收和演算等等。那时,我还是一个学习自然语言处理的研究生,人工智能不像现在那么酷,自然语言处理也是如此。人工智能远非令人敬畏的概念,但现在所谓的人工智能的寒冬开始温暖了。

  2004年的那天,我盯着房间里的自动恒温器,与JohnMcCarthy从关系数据库的无力谈到对人工智能的反省。在每所大学和医院里,自动恒温器都是无聊的存在。然而John相信那个自动恒温器能够「思考」并「拥有情感和信仰」,就像在他的论文《ASCRIBINGMENTALQUALITIESTOMACHINES》中描述的那样。其实,他对人工智能或者数据库的现状感到失望。我不知道Nest的创始人在发明他们的设备时,是否听说过JohnMcCarthy关于自动恒温器的想法,又是否被这种想法所激励,但每次我看到一台Nest设备时,我就想起JohnMcCarthy,以及我们是如何快速从之前的那种自动恒温器发展成如今Nest生成的恒温器。虽然我不太确定我的Nest有多能思考,但是它确实将自己的小任务完成得很出色。

  恒温器内置的模型能预测未来以及我所设定的目标,从而引导自己的行为。它可能并不算我们所想的人工智能,但在短短几年里,自动恒温器向着McCarthy的设想发展了许多。JohnMcCarthy教授在2011年逝世。很快,人工智能从计算机科学系的实验室以及失败的试验尝试中走进了现实世界。我和该领域的每个人经常琢磨的问题是,人工智能是否会停留在这里,我们是否容易受到另一个人工智能寒冬的影响。多数人工智能领域的人都非常务实,并希望解决实际问题,这给予了我信心。我欣赏电视上每一条沃森的商业广告,因为IBM正投入巨额营销费用宣传人工智能的畅想,但是我也担心这项新兴的技术可能无法实现过多的承诺。每个人都在投身战场。谷歌的首席执行官最近宣布,人工智能和机器学习会成为他们所有产品的核心部件。

  该报告旨在描绘目前人工智能的市场和它在学术实验室之外的商业应用。我们站在大量人工智能应用的交接点。大胆的市场预测到处都是,我们需要基于数据定位自己的位置。该报告的目标是设立一个里程碑,以便学习人工智能在未来的增长情况。支持该报告的数据是独立的,我的评论也仅是其中的一种解释。该报告还希望能为生产者提供关于他们如何采用人工智能、大方向以及使用案例上的指导。该项目的范围限定为美国公司。

  二、人工智能的原始动力

  人工智能在2011年和2012年真正进入了主流产业——讽刺的是,这是在它的创建者McCarthy和Minsky逝世之后。其实,人工智能在这时发芽是有许多重要的原因的,许多基础技术汇聚起来共同创造了这场完美的风暴。下列是一些使得人工智能向全世界主流开发者和公司开放的技术创新和市场条件:

  大数据基础:像谷歌孵化的项目Hadoop发表的MapReduce论文为人工智能提供了廉价的、大量的数据处理基础设施。

  云计算:这项技术的进步使得一个研究生能仅花1000美元来租用100个节点的机器进行数据处理工作,先前这样的工作需要一亿美元的投入进行建设。

  大量数据:像Nutch这样开源的网络爬虫使得知识能在互联网上共享。也多亏commoncrawl这样的开源库,每个人才能轻松的获取互联网页面上的内容。

  沃森和Siri:虽然不是毫无瑕疵,但沃森和Siri都应该被赞扬,它们使人工智能受变得更受欢迎,并让大众能够接触到它。

  风险投资:自2009年来,超过100亿的风险投资被投入到大数据基础设施建设中,这些基础设施构建了今天的人工智能应用。

  合格的人力资源:从数据处理到数据科学,能完成各种人工智能开发任务的劳动者的数量增长了十倍。

  三、提醒

  在我们深入探讨人工智能在商业领域的应用现状之前,我想先指出一点,那就是我们现在发明的大部分科技其实离广义的人工智能还很远。我把广义人工智能定义为一个可以思考这个世界、理解普遍问题,并可以用与人类智慧水平相当甚至超越人类的智慧去解决这些问题的系统。现在人工智能领域的传播者们有一个主要的争论,即大部分只是一些琐碎的词袋模型(也叫作计数)的东西被误称为人工智能——其实它们不能思考或做一些被标签为是「认知」层面的事情。

  针对某一些人类可以完成的任务,现在有一些科技已经可以用类似人类甚至超越人类的智能完成(也叫狭义智能)。而且这些任务不仅仅只是那种随便找一个人就能完成的任务,而是那种需要一个非常擅长做某个任务的人来完成的。DeepMind战胜了围棋大师,它是一项成就,因为它不像国际象棋一样可以暴力求解每一步,而是需要人类的直觉。图像认知也已经做到了这一步,甚至有时可以超越人类的表现。举个例子,我们自己为Spiderbook研发了一个人工智能机器,这个机器在列出目标客户名单方面,可以比一个好的销售人员做的更加出色。

  然而,这份报告的目的不是为了争论什么是或者什么不是人工智能,我只是想从实践的角度去给人工智能下一个定义,并针对自称使用或研发人工智能的公司进行分析。我没有试图证实人们口中说的人工智能,也没有试图去辨别人工智能的好坏。

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