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人工智能想要實現(xiàn)騰飛?先把這幾步走完再說

2016-11-213836人次瀏覽
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人工智能再一次回到人們的視野當中。AI技術如今可為無數(shù)的人可用,未來將會催生更多令

人驚嘆的東西。當然,一旦它變得可行,那沒有人會叫它AI。


      人工智能(AI)一詞最先是由約翰·麥卡錫(John McCarthy)提出的。麥卡錫當時在達特茅斯大學教數(shù)學。那一年是1956年。如今,60年過后,我們處在了新人工智能時代的前夕。在第一個人工智能時代里,并沒有出現(xiàn)我們在電影中看到的超級機器人統(tǒng)治世界的境況。這一次,情況可能會變得不一樣。


      麥卡錫有這么一個有關人工智能的說法:“一旦它變得可行,那就不會有人再叫它AI了。”從現(xiàn)在來看,的確如此。AI已經在人們的日常生活中變得無處不在。例如,亞馬遜等電商總是會給你發(fā)來有關你可能喜歡或者想要的商品的電子郵件;亞馬遜部署在家居設備的Alexa助手能夠回答晦澀難解的問題,甚至能夠幫你打開電燈。
      無人駕駛汽車不僅僅在谷歌的總部附近出現(xiàn),還在匹茲堡行駛。IT技術的安全性也因為AI而得到強化。

      智能助手領域正掀起新的軍備競賽。蘋果Siri、亞馬遜Alexa、微軟Cortana、Amelia 、IBM沃森等智能助手不斷涌現(xiàn)。谷歌照片功能能夠幫你搜索出你的家庭合作,甚至能夠找出蛋糕照片。人工智能已然降臨,但要知道的是,它的智能程度和響應速度即將迎來大幅度的提升。


      AI目前最熱門的應用領域是開發(fā)無人駕駛汽車。在當下的無人駕駛汽車爭奪戰(zhàn)中,特斯拉是被人談及最多的公司之一。下面就來看看有哪些因素使得特斯拉能夠向無人駕駛汽車夢想邁進。


      車隊學習:特斯拉獨特的優(yōu)勢之一是,它的汽車全都連接在一塊,因而汽車之間能夠相互學習。它們在駕駛期間收集到的數(shù)據能夠幫助改進數(shù)字地圖的質量,也使得各輛汽車能夠根據車隊中其它所有汽車收集到的數(shù)據進行學習。

      計算能力:英偉達打造了一種功耗只有10瓦特的AI“汽車計算機”。在汽車中進行中央“云運算”和邊界運算的能力,對于提供像無人駕駛汽車這樣的高級AI系統(tǒng)而言至關重要。

      傳感器與大數(shù)據:攝像頭、雷達和超聲波傳感器已經足夠便宜,因而可以被應用于量產的汽車當中。同樣地,氣壓計、攝像頭和加速計被用于大多數(shù)的現(xiàn)代智能手機當中。這些傳感器能夠給AI系統(tǒng)帶來它們學習所需的數(shù)據。
      敏捷式開發(fā):特斯拉能夠無線升級其汽車軟件。由于其軟件針對持續(xù)的部署打造而成,算法能夠不斷得到改進。
這些元素需要得到更大范圍的推廣。AI需要五樣東西才能實現(xiàn)真正的騰飛,這一切正在發(fā)生。
      云與計算成本:如今實現(xiàn)高運算速度的成本并不高。
      云可帶來眾多進行機器學習所需的計算資源。云還可以使能車隊學習等事情,在車隊學習中,所有的系統(tǒng)都能夠從其它系統(tǒng)學到的東西獲益。
      邊界計算:如今,隨著智能手機的價格變得越來越親民,很多人的口袋中都有了一臺超級計算機。結合可與云端通訊的處在邊界之上的超級計算機,可帶來全新的技術功能。
      大數(shù)據:海量的學習數(shù)據。
      大量數(shù)據變得可用,是推動機器學習技術發(fā)展的進展之一。圖像識別就是很好的例子:它之所以能夠取得巨大的進展,是因為人們智能手機上的那些攝像頭產生了巨量可供訓練的圖像。
      傳感器與分布式智能節(jié)點:智能手機。
      你口袋中的設備配備各種傳感器,因而能夠為機器學習貢獻大量的數(shù)據。想想用于醫(yī)療保健的數(shù)據吧(心率、步數(shù)和步態(tài)),又或者想想用于天氣的數(shù)據(氣壓計和溫度)。
      你的智能手機讓你能夠隨身攜帶智能,進而能夠隨時進行本地計算。
      自然語言處理:沃森,Siri,Google Assistant,Cortana, Alexa……
      每一個人都能夠使用這種助手服務,它們并不需要你掌握特別的技能。
      軟件開發(fā)的持續(xù)改進
      敏捷且持續(xù)改進的軟件開發(fā)技術讓機器學習快速進化,加速AI系統(tǒng)的改進。
      AI的回潮
      所以說,人工智能再一次回到人們的視野當中。AI技術如今可為無數(shù)的人可用,未來將會催生更多令人驚嘆的東西。當然,一旦它變得可行,那沒有人會叫它AI。


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