人工智能进入学习时代
人机对战早已不是先例,此前对战也各有输赢,但计算机并没有占到太多便宜。甚至一度有这样的评论:机器人虽然智能,但没有思维,不可能战胜人脑,更何况取代人类。今天,人工智能早已今非昔比。
早期的人工智能,由工程师人工编程,复杂程序控制着智能设备,令其面对怎样的条件,做出怎样的反应。支配机器人每一个动作的背后,是一大串庞大的程序编码,类似于数学中的函数,代入怎样的数字,就得出怎样的结果。当时巨大的编码体系,是由工程师手动录入,并且丝毫不能含糊。
今天,人工智能进入学习时代,意味着它可以像我们一样,不必复杂地手工录入编码,机器通过自主学习学会各种复杂的思考和行为。
以AlphaGo为例,其表现如此厉害,是因为工程师给他设计了两个大脑:一个输入了3000万盘人类顶级棋手对弈数据,通过自我对战来增强学习,改善此前的决策网络;另一个通过价值网络来进行整体局面判断,决策网络与价值网络协作决定落子位置。
在AlphaGo的设计蓝图中,它的技术架构是模仿人类大脑神经的模式,通过深度学习把人工神经网络的层级大大增强,提升了计算机能力。而所谓人工神经网络,是一种从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,按不同连接方式组成不同网络体系,它由一层一层神经元构成。所谓深度学习就是用多层神经元构成的神经网络,达到机器学习的功能。这些多层电脑网络像人类大脑一样,可以收集信息,并基于收集到的信息产生相应行为:认知事物,并做出行动。
以AlphaGo为代表的人工智能,也许只是智能生态系统的冰山一角,其背后是更为庞大的智能产业体系。
第四次工业革命业已展开
第一次工业革命,人类开始了机械化时代;第二次工业革命,迎来电气化时代;第三次工业革命,人类走进电子计算机时代。而眼下,以大数据、云计算、人工智能为代表的时代,已经被称作第四次工业革命。早在2013年4月的汉诺威工业博览会上,德国政府正式提出“工业4.0”战略,其目的是提高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占领先机。
“工业4.0”研究项目已上升为国家战略。得到德国科研机构和产业界甚至全球政府部门的广泛认同。
“工业4.0”项目分为三大主题,同时也是实现智能时代的三个层次:一是“智能工厂”,研究智能化生产系统及过程;二是“智能生产”,涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用,同时特别注重吸引中小企业参与,力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者,也成为先进工业生产技术的创造者和供应者;三是“智能物流”,整合物流资源,提高物流效率,使需求者能够快速获得商品和服务。
在整个智能生态的构建过程中,国家战略、中小企业参与、科技创新等成为关键词汇。智能产业的一切科技成果落地,将一同构筑人工智能生态系统。
打造智能生态系统
在城市的任何地方都能享用高速免费WIFI;凭市民卡在城市的公交、地铁、图书馆、旅游区里畅通无阻;办公场所抛弃沉重的电脑主机,仅使用移动终端,高速而高效;智能设备帮助市民及早发现疾病,将其纳入监护体系,用大数据给用户配备私人医生……在文化、医疗、养老、旅游等领域中,以互联网、云服务、大数据、人工智能为基础的商业服务为一体的智能生态体系正在打造中,在这个生态体系里,一切将从想象走进现实。
致力于智能城市相关领域的赛伯乐集团董事长朱敏就拿蒙古骑兵与坦克打比方:在智能科技背景下,开设一间餐馆也要依托大数据定位选址,如果做决策还依赖传统的经验和猜想,无异于蒙古骑兵对战现代化的坦克。在其提出的双创云城构想中,将打造一个智能生态系统,引入人工智能、云服务、大数据等概念,依托地方区位优势,支持现代服务业发展、传统产业转型升级,并为供给侧改革提供新思路。
创毅科技董事长张辉在接受记者采访时也表示,他们将整合云服务、物联网、电子商务与大数据等领先技术,形成以人工智能为核心,以大数据为手段,以云计算为平台的全新模式,为用户带来新体验。
人机对战之后,李世石说:“这只是我个人的限度,不是人类的限度。我再强调一遍,这次失败是‘李世石’的失败,不是‘人类’的失败……AlphaGo确实下得好,但还达不到‘棋神’的程度。这五局如果比我年轻的朴廷桓下,肯定能赢下来。人工智能还没有突破一个限度,事实上不及人类的地方还有很多。”
诚然,高手对决之后的感悟深刻而清晰。智能科技是否真的能够与“人脑智能”平起平坐,还有待科学界和伦理学的论证。但在实践中,有远比这些探讨与对决更为重要的事,就是如何驾驭智能科技,将其应用于我们的生活。从一个小小的对弈机器人,到智能工业生产体系,再到整个智能生态系统。随着科技发展,各种智能生态相关项目将逐一落地。新生事物,不仅需要拥有战略眼光的工程师去培养,更有待于独具慧眼的战略投资家为其浇灌,提供创业帮助以及配套金融服务,那么将梦想变为现实,或许将不会遥远。
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