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技术探索之人工智能:基础篇——人工智能的内涵及应用

2017-04-05 17:26:49小毕 186304

技术探索之人工智能:基础篇——人工智能的内涵及应用

 

【名家观点】人工智能的研究和应用应该聚焦于解决人类的核心命题,其中一个关键点就是如何跨越工作和生活两个核心场景提升效率。聚焦在关键点上,才能积跬步而至千里。—— 微软亚洲互联网工程院常务副院长兼产品及开发总经理幺宝刚


有这样一位“学习达人”,“他”的学习速度是人类的1万倍,只花10小时,就会唱几百万首流行歌曲,成功预测出《我是歌手》总决赛的歌王!

有这样一双未卜先知的“眼睛”,城市里错综复杂的十字路口和成千上万的路段都在“它”的视野里,并能提前告诉你5分钟后、10分钟后,乃至1小时后的路况信息!路况预测准确率在 91%以上!

有这样一双“速记快手”,“她”能够高速记录大会演讲,准确率方面竟然以0.67%的微弱优势战胜第50届国际速联速记大赛全球速记亚军姜毅!

……

他、她、它的背后,都有一个共同的名字:人工智能。人工智能到底是什么?能为人类做什么?我们该如何使用?本月毕友技术探索系列,就将聚焦人工智能主题,围绕人工智能的内涵、应用、行业、企业、创投、创新模式等方面深度探讨。

 

一、人工智能是什么?

1、人工智能的定义

计算机科学理论奠基人图灵(Alan Mathison Turing)在论文《计算机器和智能》中提出了提出了著名的“图灵测试”:如果一台机器能够与人展开对话(通过电传设备),并且会被人误以为它也是人,那么这台机器就具有智能。

人工智能之父之一的马文·明斯基(Marvin Minsky)则将其定义为“让机器作本需要人的智能才能够做到的事情的一门科学”。

而代表人工智能另一条路线——符号派的司马贺(Herbert A. Simon)认为,智能是对符号的操作,最原始的符号对应于物理客体。


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根据人工智能的应用,人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能。根据人工智能的内涵,人工智能可以分为类人行为(模拟行为结果)、类人思维(模拟大脑运作)、泛(不再局限于模拟人)智能。


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2、人工智能的要素

人工智能的算法是核心,计算、数据是基础。

算法的地位:实现人工智能的核心方法是算法,工程学方法和模拟法是人工智能提升的两个途径。算法的发展现状:目前认知层算法尚未突破。

 

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3、人工智能的承载方式

人工智能的技术承载方式:单机智能、平行运算/多核智能、高度分散/群体智能。人工智能的表现方式:云智能、端智能、云端融合。

 

4、人工智能与人的关系

现阶段,人工智能正在从专有人工智能向通用人工智能发展过渡,由互联网技术群(数据/算法/计算)和应用场景互为推动,协同发展,自我演进。人工智能已不再局限于模拟人的行为结果,而拓展到“泛智能”应用,即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更复杂的问题。这些问题既包含人在信息爆炸时代面临的信息接受和处理困难,也包含企业面临的运营成本逐步增加、消费者诉求和行为模式转变、商业模式被颠覆等问题,同时还包含社会亟需解决的对自然/环境的治理、对社会资源优化和维护社会稳定等挑战。

在这个过程中,虽然“模拟人”不再是唯一方向,但是人依然是人工智能实现不可缺少的关键因素。人是主导者(设计解决问题的方法),参与者(数据的提供者、反馈数据的产生者,也是数据的使用者),同时也是受益者(智能服务的接受方)。

例如,我们开篇所讲的故事,就是阿里云研发出的人工智能ET。ET基于强大的云计算能力,学习海量的人类大数据,正应用工作、生活各个领域并不断进化,目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。ET能实现直播实时字幕、看图说话、个性化推荐、体育视频分析,帮助人们更好地接受和处理各种格式的信息;还能提供包括智能客服、工业设备异常检测、法庭庭审速记、金融风控、电子商务恶意行为监测等企业解决方案,帮助企业减低成本,提高效率,降低风险;并实现了交通预测和社会公众趋势预测,提高社会公众服务和管理水平。浙江省交通运输厅与阿里巴巴合作试点中,实时路况监测成本下降了 90%,未来路况预测准确率在 91%以上。

 

5、人工智能的发展历程


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自1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”一词以来,距今已有60年。在这期间,虽然人工智能涉及的不同学科、不同技术发展起起伏伏,但人工智能整体上一直处于不断增长的趋势,并不存在高潮低谷之说。比如1957第一款神经网络Perceptron曾经推动了人工智能领域的发展,虽然后来被证明行不通,但随后兴起的专家系统继续发挥推动的作用。

可以说,整个人工智能的发展过程都是在这样的模式之中,不同技术在不同时期扮演着推动人工智能发展的角色。在此,我们基于人工智能行业的企业、投资融资以及研究成果等维度提供一个全新看待人工智能的视角。

 

6、人工智能的发展路径

人工智能的发展路径,要基于计算机、互联网、物联网在数据生成、采集、存储、计算等环节的突破来推进。人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。


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二、人工智能会做什么?


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人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。

人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理。计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算的速度都快于人类。此外,计算机还能够不停迭代和优化“试验—验证—学习”的正循环。例如:在上文提到的阿里云ET人工智能调度交通的应用中,城市的交通是非常复杂的,每个路口和路段都有错综复杂,千丝万缕的关系。机器需要对成千上万个路段的海量历史数据进行处理和学习,以获得路段的全天路况模型,再结合城市的每个路口传回来的智能视频信息(包括车辆识别、车速识别等信息)来做全局的、实时的分析,这个过程对数据处理能力在规模、复杂度、实时性上都提出了更大的挑战。

人工智能可以更灵活地自主学习和管理知识,支持知识的“产生—存储—应用—更新”的体系化管理。例如:在淘宝和天猫,每天有近5万次热线电话求助。这些海量的语音数据通过人工智能机器的自我学习,使得机器具备能“听”能“懂”的知识,这些知识可以运用到语音交互相关的各个行业和各个场景,例如:智能客服语音交互、电话呼叫中心质检、互联网汽车语音命令等等。在一些特定场景的应用下,例如法院庭审速记,会产生的一些新的数据,和适应于此场景的新的知识,这些知识又同时被用来更新语音识别知识库,并被其他应用快速使用,这也是阿里ET可以打败世界速记亚军的知识来源。

如何让人工智能做好知识管理,是这个体系化工程的重要部分。双十一是由淘宝天猫发起的全球消费者的购物狂欢节,在2015年,更是创下了一秒14万笔订单的世界记录。庞大订单量也带来的用户咨询服务和问题的高峰,阿里巴巴的算法工程师们通过对海量问题的分析和预测,在业内首次将知识库的自动更新时效提升至分钟级,使得智能客服在此场景下获得高达94%的智能解决率。

 

三、人工智能用在哪?

人工智能已在多个方面成功应用。图像识别(包括交通信号灯和人脸)技术已经超越人类水平。微软计算机视觉软件的图片识别错误率已经低于人类。计算机不仅能识别简单图像,还能分析整个电磁波谱。语言识别和自然语言处理技术已经在日常生活中广泛应用,例如苹果手机内置的语音识别助手Siri、亚马逊智能音箱Echo、阿里YunOS个人助理+、淘宝小蜜、支付宝安娜等。通过传感器和制动器,人工智能可以感知并行动。

机器视觉和各类传感器,结合高精度地图和环境感知信息,机器人、无人机、自动驾驶等智能设备已经投入使用,Google、Uber、Tesla、阿里巴巴与上海汽车合作等都已在无人驾驶和互联网汽车领域布局。

人工智能最适用于解决什么样的问题?通过分解典型的商业流程,我们发现,人工智能更易于解决符合以下特点的商业问题:1)行业存在持续痛点;2)商业流程本身具备数字化的信息输入,问题可以细分并清晰地界定,商业流程存在重复,且获得的结果的沟通以书面沟通或单项沟通为主;3)商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。

企业客服就是人工智能应用的一个典型例子,作为企业用户与企业服务的交互入口,客服面对的80%的问题都是简单的、重复的的问题,但是却需要大量人力和时间的工作。同时,客服提供的服务内容大都来自与企业自有知识体系,受整体商业环境的影响相对较弱。这使得企业客服的智能化应用相对容易,很多基于自定义知识库的问答型企业智能客服产品蜂涌而出。

但是如何真正实现人工智能意义的智能客服?与真人深度交互,也就是尽可能地模仿真人的思维交流方式为人类服务,并有效帮助业务提升用户体验,是人工智能时代对商业流程智能化的思考。

 

来源:乌镇智库、阿里研究院、易观智库等,小毕综合整理。