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六大人工智能领域需重点关注

2017-02-09 09:24
kumsing
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近段时间,有许多关于人工智能公认定义的争论。有些人认为人工智能就是“认知计算”或是“机器智能”,而另一些人则把它与“机器学习”的概念混淆了。然而,人工智能并不是特指某种技术,它实际上是一个由多门学科组成的广阔领域,包括机器人学和机器学习等。人工智能的终极目标是让机器替代人类去完成需要认知能力的任务。为了实现这一目标,机器必须自动学习掌握能力,而不仅仅是执行程序员编写的命令。

人工智能在过去的十年里取得了令人叹为观止的进步,例如自动驾驶汽车、语音识别和语音合成。在此背景之下,人工智能这一话题越来越多地出现在同事和家人的闲谈之间,人工智能技术已经渗透到他们生活的角角落落。与此同时,流行媒体几乎每天也在报道人工智能和技术巨头们,介绍他们在人工智能领域的长期战略。一些投资者和企业家渴望了解如何从这个新领域挖掘价值,大多数人还是绞尽脑汁思考究竟人工智能会改变什么。此外,各国政府也正在努力应对自动化给社会带来的影响(如奥巴马总统的离职演讲)。

其中,人工智能的六大领域在未来可能对数字产品和数字服务产生重要的影响。作者一一列举了这六个方向,解释了它们的重要性,目前的应用场景,并列举出正在使用的公司和研究机构。

强化学习

强化学习是一种通过实验和错误来学习的方法,它受人类学习新技能的过程启发。在典型的强化学习案例中,代理者通过观察当前所处的状态,进而采取行动使得长期奖励的结果最大化。每执行一次动作,代理者都会收到来自环境的反馈信息,因此它能判断这次动作带来的效果是积极的还是消极的。在这个过程中,代理者需要平衡根据经验寻找最佳策略和探索新策略两方面,以期实现最终的目标。

Google的DeepMind团队在Atari游戏和围棋对抗中都运用了强化学习的技术。在真实场景中,强化学习有被用来提高Google数据中心的能源利用率。强化学习技术为这套冷却系统节省了约40%的能耗。强化学习有一个非常重要的优势,它的代理者能以低廉的代价模拟生成大量的训练数据。相比有监督的深度学习任务,这个优势非常明显,节省了一大笔人工标注数据的费用。

应用:包括城市道路的自动驾驶;三维环境的导航;多个代理者在同样的环境中交互和学习等。

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