AI 的現狀
現今,隨著 AI 和機器學習技術快速發展,越來越多的工具和解決方案都開始使用認知能力。但這些工具和解決方案是否真正反映出了 AI 的意義所在?
IBM Watson 的平臺經理 Jonas Nwuke 認為:
“ AI / 認知計算的目標是輔助人類更好的做出決定。系統在規模上進行學習,吸收經驗變得更強大,并以一種更自然的方式與人類進行交互。”
Progress 的首席布道官 Todd Anglin 說:
“目前,軟件開發業存在的問題是,AI 是個總稱,它經常被誤用或濫用,其本質在某些方面就被濫用。它代表了很多東西,但很多時候我們都用之不當。例如,AI 是個偉大的營銷術語,開發商往往只是強行將其插入解決方案之中,以達到脫穎而出的目的。App 的用戶會普遍認為,具備人工智能,那么其肯定是款智能化、強大的 App 。在其它情況下,開發人員會使用術語,以表示該應用程序試圖為用戶做一些事情。例如,Tesla 使用術語“自動駕駛車”稱呼自己開發的車輛,這樣更易于大眾理解,但事實上他們的車輛并非完全自動駕駛,因為它還需要人類在一旁照看以防萬一。簡單的圖像識別、目標檢測、挑戰和響應系統都做到了一定程度的 AI ,但開發商在給他們的應用程序打標簽時,還需要更明智一些。相反,開發人員應該關注基本概念,如機器學習或深度學習。我們必須花更多的時間來觀察這些東西,以及它們是如何被利用或在軟件中使用的。當我們談論 AI 時,我們真正討論的東西是什么?”
Neurala 公司的使命是“讓軟件變得更聰明”,其 CEO Massimiliano Versace 認為:
“有開發商根本不明白 AI 的真正含義。AI 最近的成功,使開發人員可以很輕松的從網站上下載軟件包,并在數據集上進行訓練,如圖像識別、視覺處理或自然語言處理等。但這并不是人工智能的意義所在。真的 AI 是思考大腦,并嘗試在軟件中模仿它。大腦的功能不僅僅是識別物體。它可以思考、感知和行動,它是有情感的。真正的智力有三大主要成分,大腦、身體和思維。大腦由軟件背后的算法或數學組成,處理輸入的數據。身體是智力賴以生存的硬件。而思維則是運行算法的計算能力。如今,這三種成份融合在一起,使得該領域發展起來更容易,成本更低。現在 AI 正步入正軌。而其挑戰是創建一個不僅可以進行圖像識別的應用程序。”
Gartner 研究員 Tom Austin,Alexander Linden,和 Reynolds 最近發布了一份“行業應該定義并有效使用智能機術語”的報告。報告中說道:
“人們應該使用描述性的詞語,區分人類智能和人工智能,并忽略營銷術語如‘ AI ’或‘認知能力’。相反,‘智能機器’這一術語更為合適,也更不會令人產生反感。將人文特性分配給技術,會扭曲我們對可真正實現項技術的理解。智能機器技術根據經驗改變行為,它不完全依賴于人們的指令/他們可以自主學習,并能產生出人意料的結果。”
人工智能背后的數字大腦
Anglin 還說:
“ AI 是開發商和企業都在努力研發的一項功能,也涵蓋了他們的服務和解決方案;但是這些企業和開發商都要利用早已就位的數字大腦。隨著越來越多的人開始使用機器學習和基于 AI 的系統,這些系統將變得越來越聰明,這將使它們更加完美,并鼓勵更多的人選擇它們。”
Anglin 認為現存的主要數字大腦有:
Facebook:Facebook 有一個 AI 研究部,其目標是推動機器學習發展,以及開發智能機器。最近公司開放了其 AI 硬件設計,代號為“ Big Sur ”,它可以在處理大規模的 AI 計算。公司還發布了新的算法,如分割框架 DeepMask ;基于深度學習的文本理解引擎 DeepText ;局部細化模型 SharpMask 和對象檢測方案 MultiPathNet 。此外,Facebook 的 CEO Mark Zuckerberg 宣布將很快向世界推出其個人 AI 助理。
Google:Google 最近開放了用于機器學習圖書館的 TensorFlow 框架。在 Anglin 看來,TensorFlow 比其它的認知服務要復雜一點,但它封裝了大量的科學項目和軟件包,使得大部分應用程序開發人員可以使用,并將其嵌入到他們的應用程序中。
IBM Wastson: IBM Watson 是一款認知系統,它被設計用于理解數據,推理,和規模性學習。它提供認知 APIs,利用自然語言處理、機器學習和其他的事情來分析數據,從數據中學習,并獲得見解。
IBM的 Nwuke 說:
“系統的價值所在是超越一般的抽象化概念,并用專業的方式進行推理。”
Microsoft:Microsoft 提供的認知服務,允許開發者使用強大的智能算法建立 Android, iOS 和 Windows 上的應用程序。 其服務包括視覺,演講,語言和知識的 APIs 。
Anglin 說:
“從這些主要成員研究中,我們將得到非常有效的數字大腦,而選擇獨自拼搏的人將經歷殘酷的競爭。”
然而,Versace 說:
“盡管 Neurala 是一個小公司,但它早就建立自己的數字大腦,領跑比賽。從建立人工大腦塊到單獨的神經元和擁有數億,甚至數十億的神經元與突觸連接的大系統。它有著悠久的歷史。該公司最近發布的機器人 SDK 神經胚大腦,允許公司將深度學習整合到他們的應用程序中。SDK
是迄今為止未被提供的主要成份。該技術當前的目標是無人駕駛飛機,以讓它們能夠學習,識別,查找和跟蹤對象。它還可以被應用到電腦、手機和其它機器上。我們準備建立一個平臺,然后讓人們將其升華。”
我們應該擔憂 AI 嗎?
我們所擔憂的地方是,AI 未來不僅會取代我們的工作崗位,還會比人類更聰明,從而征服人類并毀滅文明。
IBM 的 Nwuke 說:
“有些人給 AI 附上臭名,他們認為這一技術在某種程度上會如我們所知的那樣,挑戰或危及世界。但是,未來的 AI 只是意味著機器將能為企業、專業人士和消費者帶來更多的價值。該技術在一定程度上讓人與機器合作,增強和擴展人類的成果。”
Anglin 說:
“社會創造了這種臭名,因為有時候我們就是這樣描繪 AI 的。有經典電影中, AI 惡棍接管了世界,但這種觀念有些夸張。而問題的根源是大多數社會人士對于該技術的理解程度不夠。工程界的開發人員并不擔心這些,因為他們整天與其打交道并理解這項技術。少一些幻想,多一些機器。”
Anglin 并不否認 AI 未來可能會被濫用,或用于傷害人類,但任何的工具和技術都存在這樣的可能性。從廣義上說,將我們帶入那種時代的東西并非 AI ,而是人類本身。畢竟,人們將制作并教育機器,他們必須對這項技術負責。在適當的地方加入安全措施并傳播技術的好處,是開發人員的工作。
Gartner 的 Austin 說:
“人們總是對 AI 抱有許多幻想,而幻想的起點是我們可以發明 AI 。如果過多的高級管理人員同意了這些假設人類就不會發明出 AI,以會話界面為例,他們會與那些人一樣/他們會看到 AI 需要知道一切可以用于替代你通話中心聯系人的信息,然后很多項目會失敗并關閉。”
下一步
Anglin 說:
“如今,雖然 AI 最常用的地方是圖像識別,自然語言處理和語音識別,但我們認為這些是只是智能的起點。目前 AI 所處的狀態就像是蹣跚學步的孩子,它可以理解所見、所聞,然后告訴你它是什么看。這就是 AI 的早期階段,但如果企業真正的想從中受益,下一步將是建立更多聯系和推理對象之間關系的能力。我們正從蹣跚學步的孩子向稍有能力的學習機器前進。”
Versace 想要看到工業顛覆人們想象中的 AI 。他說:
“ AI 意味著有一款功能與人類一樣強大的軟件,它可用于無數的應用程序。隨著平臺和傳感器的爆炸式發展,現在的 AI 比以往任何時候都更重要。每一份需要人類緊盯屏幕的工作,都可以用 AI 去處理,從而讓人類去做其它事情。”
到這一步,開發人員和數據科學家需要弄懂我們如何理解對象之間的概念,并超越基礎的挑選對象功能,理解圖片中的一切。
Anglin 說道:
“這時我們都需要像開發員團體一樣集體抬起我們的頭并問,什么樣的主要模式才可以應用到用戶軟件,并以不同方式進行應用?接下來的三年中會發生很多類似的事情,人們會遇到瓶頸,思考他們想要創建出的下一代軟件,并弄清楚這些場景看起來像什么?”
IBM 的 Nwuke 發現公司的客戶身上已經發生了這類情況。他說:
“開發商已經開始在零售、醫療、銀行、運動和更多的行業商業化他們的想法。我們的靈感來自這個社區創造的東西,而且,我們正在共創未來,認知技術將積極影響我們生活的方方面面,包括工作和家庭。”
Edge Up Sports 的創始人 Ilya Tabakh 預計,在短期內我們就會看到更好的語音識別,更好地理解身體姿勢及用戶的情感狀態,和更多改善我們生活的技術。
關鍵是要解決用戶的困難,Anglin 說:
“如果一款技術實際上并不能使用戶的生活變得更好,開發人員則無需匆忙的將它應用到程序中,或呈現在用戶面前。我們是怎樣應用智能的?我們不應該單純的在偶然的情況下應用它。”
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