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科學家吳恩達:人工智能幾乎影響所有行業(yè)

2017年1月13日     來源:騰訊科技      編輯:Niuli      繁體
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科學家吳恩達(AndrewNg)日前在接受美國《時代》周刊采訪時稱,人工智能將來會影響每一個行業(yè),尤其是娛樂、零售和物流等行業(yè)。
  科學家吳恩達(AndrewNg)日前在接受美國《時代》周刊采訪時稱,人工智能將來會影響每一個行業(yè),尤其是娛樂、零售和物流等行業(yè)。
  
  卡車可以沿著配送路線自動行駛;計算機能在復雜的比賽中戰(zhàn)勝人類世界冠軍;各種應用幾乎能以人類翻譯專家的水平翻譯各種句子。這只是人工智能(AI)在過去一年所創(chuàng)造的一些里程碑。業(yè)內(nèi)專家稱,人工智能將繼續(xù)快速改變我們的生活。
  


  但是,全球最偉大的一些科技人士也表達出了對人工智能的擔憂,如微軟聯(lián)合創(chuàng)始人比爾·蓋茨(BillGates)和特斯拉CEO埃隆·馬斯克(ElonMusk)等。馬斯克甚至曾表示:“人工智能是人類生存的最大威脅?!?br />  
  而吳恩達認為,人工智能有其他更加直接的風險,包括對人類工作職位的影響、人工智能研究者對研究信息的分享、以及人工智能軟件自身的可信度。他說:“我們不能用‘討論幾百年之后才發(fā)生的事情’來掩蓋這些更加直接的問題?!?br />  
  計算機將變得更“健談”
  
  隨著亞馬遜AmazonEcho等智能音箱的推出,F(xiàn)acebookMessenger等平臺上的聊天機器人的普及,越來越多的科技公司讓計算機變得更健談,能與人類用戶進行自然對話。
  
  吳恩達對此表示,2017年將是對話式計算機迅速發(fā)展的一年。百度在剛剛結(jié)束的CES上推出了自己的語音對話式人工智能操作系統(tǒng)DuerOS,可以跨設備運行,并推動第三方服務接入。
  
  吳恩達稱,開啟語音控制計算未來的關鍵是開發(fā)一個軟件平臺,可以跨設備運行,就好比當前的Android能夠運行在不同的設備上一樣。他說:“它不能只運行在一種硬件設備上,必須要支持多設備、多形式。”
  
  人工智能的三方面威脅
  
  蓋茨和馬斯克均表達了對人工智能長期威脅的擔憂,而吳恩達認為,人工智能在三個方面有更加直接的影響,分別是人類勞動力、人工智能研究者的信息共享,以及人工智能軟件自身的可信度。
  
  吳恩達認為,人工智能將對人類工作產(chǎn)生極大影響,這毋庸置疑。至于人工智能的可信度,吳恩達表示他相信人工智能的準確性。吳恩達舉例說:如果一家打車應用或外賣服務公司要利用人工智能來預測到達時間,那么人工智能肯定會給出最準確的數(shù)據(jù)。
  
  此外,開放性也很重要。人工智能研究人員經(jīng)常會發(fā)布一些學術論文,以推動該領域的發(fā)展。但吳恩達稱,如果這些論文故意隱藏一些技術細節(jié),就違背了開放性精神。
  
  人工智能幾乎影響所有行業(yè)
  
  最近幾年,許多科技公司都在發(fā)展人工智能,如谷歌(微博)、Facebook和微軟等。但從長期角度講,人工智能技術不僅對科技行業(yè)有影響,對其他行業(yè)也會產(chǎn)生巨大影響。
  
  例如,IBM沃森(Watson)平臺正在改變醫(yī)生診斷疾病的方式,百度將云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能與傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)相結(jié)合打造的“百度醫(yī)療大腦”也正在推動互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺的革命性升級。
  
  吳恩達說:“我們將人工智能比作一種新型電力。電力曾經(jīng)改變了很多產(chǎn)業(yè),如農(nóng)業(yè)、交通、通信和制造業(yè)。我認為,我們現(xiàn)在已經(jīng)很清楚地看到,人工智能技術肯定會推動多個產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型?!?br />  
  例如,人工智能將對娛樂、零售和物流行業(yè)產(chǎn)生影響。以百度為例,目前百度的人工智能技術已經(jīng)應用在無人駕駛領域,未來很可能將其應用到物流網(wǎng)絡中,讓物流卡車可以沿著運輸路線實現(xiàn)自動駕駛并安全抵達目的地。
  
  人工智能軟件自主學習
  
  當前,研究人員正在開發(fā)一種新的“非監(jiān)督式學習”技術,可以讓人工智能機器在未被人類進行標記的數(shù)據(jù)中自主學習。相比之下,當前的人工智能程序大多基于“監(jiān)督式學習”方法。
  
  在“非監(jiān)督式學習”方法下,只要向人工智能軟件提供音頻數(shù)據(jù),以及相對應的文本,經(jīng)過自主學習后,機器就能識別語音。吳恩達說:“如果該技術取得突破,那么未來將會有更大量的數(shù)據(jù)提供給人工智能來進行自主學習?!?
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