AI系列读书笔记——AI的下一个技术风口与商业风口-来源于第四范式首席科学家杨强教授的演讲

说明:1.本人非AI技术人士,斜体部分为个人观点,可能有错误。2.正楷体部分为引用演讲原文,为个人学习、研究或者欣赏使用。3.感谢第四范式,感谢杨强教授的分享!

2月27日演讲原文链接http://mp.weixin.qq.com/s/pVNQ54ht86b1qWqjOw5TBg

一,AI 成功的5大必要条件:高质量的大数据、清晰的问题定义和领域边界、懂人工智能且擅长应用和算法的跨界人才、足够的计算资源、持续的外部反馈。满足这五个条件的领域,才有可能在未来出现人工智能的爆发。(笔者私评:前百度首席科学家Andrew 吴恩达也表达过,AI的发展受制于4大因素,计算能力,数据量,算法,人才。个人认为,计算能力相当于智商,巨大的数据量相当于清华北大的课程,算法相当于思维方式,人才就是机器的老师——一个脑力智商超高的学生,在清北名师的调教下用科学的思维方式学习高端课程,成功可想而知)

二,AlphaGo为我们带来了什么

1.AlphaGo创造性的用深度学习和强化学习的结合来做两种任务的判别,能识别“当下棋局的形势”,并“预判有利的走向”,这个可以扩展到其他领域,例如球赛的分析和针对当下情况的排兵布阵……

AlphaGo通过自我博弈来进行数据积累,证明在封闭式游戏中,自我博弈在数据积累层面的有效性。

我们如果沿着下围棋的步骤走,就要面对这些问题:你的人工智能算法的目标是什么?有没有数据?数据在哪里?问题的边界是否清晰?什么叫合理的走法、什么叫犯规的走法?你的特征在哪里?又如何得到这些特征?是否可以得到一个持续的反馈?这样的一个流程是AlphaGo设计团队所走过的路。不妨把这些步骤记下来,变成一个workflow,看看其他的领域是不是可以重复AlphaGo的成功。比如,如果用AlphaGo治疗癌症,如何治疗呢?治疗癌症一般是用放射性来杀掉癌细胞,而每一个癌症患者需要的剂量、角度、频次可能都不一样,如果能把所有的这些信息都记录下来,再记录治疗结果,因为结果不是马上就知道的,而是经过一段时间才知道,这样就有了数据、有了特征、有了问题持续的反馈,并且有了非常清楚的目标,即在副作用最小的情况下杀死癌细胞。并且这个workflow是可以重复的

AlphaGo无疑刷新了人们对人工智能先进度的预估,从技术角度来讲,AlphaGo是一个里程碑,其团队的workflow,也许会对其他领域有很大的借鉴作用,例如癌症的治疗,提供巨大的想象空间!——不单是产品逻辑的workflow,阿法狗的成功(高超的计算能力,创新的可预测当下形势和未来趋势的算法,自我博弈的数据获取方式)来自于人才的引导,同样是workflow!此外,人工智能并不能片面的认为就是机器学习,机器学习依赖于很多逻辑推理和知识边界的问题,随着AI的进一步发展,这些领域都会更加细分,分工明确意味着技术进步,同时意味着市场巨大,这是一个新的创业领域。


二,AI的技术风口在哪?

1.深度学习会继续发展——表示学习(对非结构化数据的利用是大利好。表示学习先把非结构化的数据作为原始数据,训练出一个统计模型,再把这个模型变成某种知识的表达。最终可以达到这样的效果:给出一段话让机器去阅读,机器学习可以自动地发现一些值得关注的点)表示学习对于自然语言中的知识学习大有益处,也许机器像人类学生一样在学校学习将成为现实。此外还有深度学习模型的结构设计,如何让逻辑推理和深度学习一起工作等,都是可能的技术突破点。

2.迁移学习——通俗解释就是有ab两位学生,b专门学习语数外理化生的知识,a专门学习b在不同领域的学习方法,最终a知道每门学科的学习方法,并且可以触类旁通的迅速在新学科学的很好…然后输出a的能力。

3.自然需要的表示学习与机器阅读——表示学习已经解释过了,机器阅读建立在表示学习的基础上,计算机可以看懂高考中的“阅读理解”,可脑补这将是怎样的技术进步!

4.人机对话领域,演讲者认为人机对话领域已经发展到临界点,数据已经足够多,可能会有质变的产生。

5.强化迁移模型——说实话没看懂,知识积累不够,只是读书笔记的水平…需要恶补一下再回来完善

6.人工智能的可靠性模型——小白用户拿一些人工智能的模块来搭一个系统,这个系统就应该能被搭出来,而且它的效果应该是在一个固定的范围以内的,所以人工智能应该像软件工程一样做出来。

三,AI商业的风口

智能客服——大量的数据积累,很多AI玩家在这个领域做了很多创新,突破之日也许不远。

新闻领域——新闻可以推送给特定用户,新闻可以由机器来自动写了。今日头条等很多内容类app已经做到了智能分发,部分科研机构已经能够让机器自主写作武侠小说。

特定任务的智能机器人——目前已经有机器人通过人工操作远程开刀手术,远程抓取物品,假以时日数据量足够了,可以自动化操作。

医护领域(无障碍辅助领域)目前痛点强烈,能够提供类似于“保姆,或者导盲犬的服务从不缺需求方”目前需要数据积累…

AI有机食品——香港有的工厂已经可以用非常科学的方法,知道温室里最好的一颗菜生长全周期的光照,气温,肥料等情况,将这颗菜的生长环境用机器学习学会,可以培育高品质蔬菜。

金融领域的智能投顾——蚂蚁金服,百度都已经在做这块了…

四,多年后的AI社会

人与机器共存,共同推动社会的发展

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,968评论 6 482
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,601评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,220评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,416评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,425评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,144评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,432评论 3 401
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,088评论 0 261
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,586评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,028评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,137评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,783评论 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,343评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,333评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,559评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,595评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,901评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容