任何抛开数据谈人工智能 都是耍流氓

人工智能爱好者社区 2017-12-12 13:58 次阅读

 

现如今,人工智能已经被炒的非常火热,似乎不管是不是科技圈的人士,都要在嘴边聊上几句人工智能,以显示自己多么与时俱进。

当然一方面人工智能的确是未来的方向,而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下一个黑天鹅。说不定什么时候,一只独角兽就会从中诞生。

但在此之前,一定要正确的认清什么才是真正的人工智能。

伪人工智能横行

现在大多数人工智能都属于伪人工智能。为什么这么说,可以从以下两个方面来解释。

第一,人工智能不是一下就能做出来的,需要时间以及实验的积累。

而做出人工智能的这些人才也是一样,他们需要切实的接触到真正的人工智能当中,不过这样的人才在全世界也就寥寥几百个。

但是好像在一瞬间,在中国就有几万个人工智能方面的人才被选拔了出来,可想而知这样的人才是真正的人工智能专家吗?

这些人才往往被大公司冠以年薪30万或50万疯抢,虽然里面的确有很多优秀的人才,但是这样未免显得太过着急。从人才培养角度来看,人工智能领域还存在着大量的泡沫。

第二,许多项目只不过是换了个“马甲”。

许多创业公司喜欢为自己的项目贴上一个标签,这样的话不但可以吸引眼球,更能得到投资人的青睐。

虽然不能说这种做法是错误的,但这显然也不是真正的人工智能,甚至会误导其他人对于人工智能的认知。

比如许多项目在贴上人工智能标签之前非常简单,只是一些如同机器人学习,或者算法研究之类的项目,如今摇身一变全都成为了人工智能。

什么才是真正的人工智能?

我们既不是专家,也不是专门研究这种领域的学者,有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能,什么是伪人工智能?

答案是有的。

举一个简单的例子,之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后,与人们依然互有胜负,在最终完全战胜人类的时候,时间已经过去了10年。

而谷歌的AlphaGo,从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。

由此可以看出,真正的人工智能体现在其卓越的学习能力。

如果你隔一段时间,大概3个月左右去看一个算法的进步,比如面部识别,如语音识别,如果该算法进步只是代数级,没有达到指数级,那么这种算法可能更多的是机器学习,还未达到人工智能水平。

既然已经辨别了什么是真正的人工智能,那么对于人工智能而言,什么才是最重要的。

可能有些人会说算法,有些人会说设备,有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环,但是这些都不是最重要的。

对于真正的人工智能而言,最重要的永远是大数据,只有拥有完整的数据,人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀,需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利,而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。

就像是谷歌的AlphaGo,有人说为什么AlphaGo不去下象棋,而是只在围棋领域中称雄呢。

AlphaGo的专家则表示,不是他们不想这么做,而是无法这么做。因为在围棋中,日本人一直以来有保存棋谱的习惯,在每个棋谱上都标注了什么是第1手,什么是第100手,这样很容易被AlphaGo学习。

但是对于象棋来说,自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩,但是对于AlphaGo来说,它不知道残局形成的原因,对之前的步骤一无所知,这样就会对它的认知造成障碍。

这也说明,完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的,全都是耍流氓。

人工智能中的独角兽

目前,中国的大部分数据全都被BAT所掌握着,国外则是Facebook、Google、亚马逊之类的企业。对于创业者而言,想要打破数据的垄断具有相当大的挑战,但也不是没有机会。

比如说医疗数据,BAT就还没有形成垄断。金融方面数据,更多的掌握在金融公司手中,这些互联网企业也没有。

在这两个领域,不管你的技术水平如何,至少在数据方面是在同一起跑线上,这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时,下一个巨头也有可能在这两个领域诞生。

就拿医疗来说,国外已经有许多家企业与医院达成协作,直接读取医院中的病例以及X光片或者CT片。

医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了,而人工智能,则可以在1个小时内看10万张,效率不可同日而语。

对于医生而言,诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了,通过图像和最终诊断结果的闭环学习,人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善,才能提升正确性及智能化。

在国外由于隐私保护非常严密,很多数据无法开放,因此无法做到大量数据录入。

但是由于如今中国民众对于隐私保护还没有那么严格,因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。

只要有了大数据,特定领域超越BAT也不是不可能的。

所以说,数据才是人工智能中最重要的一环。

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原文标题:伪人工智能横行,什么才是真正的人工智能?

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