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在機(jī)器變得徹底像人前,AI還有很長(zhǎng)一段路要走。
——不是哪個(gè)人說的,而是一些人說的。
AI最近發(fā)展到可以識(shí)別視頻中貓的圖片,也可以高精度的幫我們翻譯一些東西,甚至AlphaGo還幫我們首次在圍棋上擊敗了人類,但是這些大佬告訴我們他們正在冷冷地審視它。
在周一麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論會(huì)議上,艾倫智能研究所的CEO表示,不是我吹牛,雖然AlphaGo的勝利很偉大,但是Go依然只是一個(gè)棋類游戲,人類的語(yǔ)音中的細(xì)微差別比這個(gè)要復(fù)雜多了,即使是最好的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)現(xiàn)在出現(xiàn),也難當(dāng)大任。
僅僅通過AlphaGo的勝利,你也不能說人類理性冷漠的那面就贏了,現(xiàn)在Google的工程師們正忙著用大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練它,其中的一個(gè)重點(diǎn)就是教會(huì)它怎么學(xué)會(huì)人類看似很簡(jiǎn)單的怎么去玩,而這其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法的99%還是靠人來搭建的。
Google的研究總監(jiān)Peter Norvig則提醒我們,因?yàn)锳I的流行,它正在改變這個(gè)世界開發(fā)軟件的方式,以最近FB、亞馬遜、Google都在猛推的聊天機(jī)器人為例,大家都忙著攝取不斷的數(shù)據(jù)流來提高軟件的性能。這種基于不斷變化的數(shù)據(jù)來開發(fā)軟件的方式,正在瓦解過去循序漸進(jìn)式的軟件開發(fā)方式。
毫不夸張地說,每一分每一秒數(shù)據(jù)都在改變著機(jī)器學(xué)習(xí),我們得想點(diǎn)好辦法來處理這種不確定性和變化性,而解決辦法是得找到更好的模型來處理。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的軟件相比之前更復(fù)雜,程序員們找bug也更難,要放過去,哪里有bug,哪里摳出來修復(fù),然后也不會(huì)影響剩下的系統(tǒng);而在機(jī)器學(xué)習(xí)中,改變一個(gè)小點(diǎn),可能會(huì)改變所有的程序,要想安全地改個(gè)bug,現(xiàn)在Google自己都做不到。
百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)最近開始頻繁強(qiáng)調(diào),在人工智能系統(tǒng)工作中,數(shù)據(jù)的重要性,現(xiàn)在百度正在通過各種新的方式來收集為加強(qiáng)自己人工智能服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)據(jù),而且現(xiàn)在各個(gè)像Google、百度這樣本身就扎根大數(shù)據(jù)的公司,希望早點(diǎn)找到正確的戰(zhàn)略。
最近,雷鋒網(wǎng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)趨勢(shì),不知是受FB、亞馬遜、Google發(fā)布新品的連環(huán)沖擊,還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)我們的蠱惑作用正在減弱,大家開始不那么狂熱地討論AI將變革這個(gè),變革那個(gè),而是開始注意AI下面的那層大數(shù)據(jù)和云,甚至機(jī)器學(xué)習(xí)云神馬的也開始慢慢成了我們的心頭好,一些之前沒什么動(dòng)靜的2B公司又開始出來宣傳自己基于大數(shù)據(jù)AI戰(zhàn)略的正確性。
這樣的結(jié)果,是什么關(guān)鍵的步驟的階段性作用?雷鋒網(wǎng)等你來跟我們聊聊~
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