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宋宋 数据领袖Lv6
发表于2020-3-12 18:45
楼主
最近参与了学校组织的调研小组，关注人工智能发展的阶段和风险，读了不少参考书籍，因此来苟答一波。以后在空余的时间，我会不定时的分享一下自己调研以及meeting的感悟，也算是做个记录。
这一周主要拜读了李开复先生的著作：《AI-未来》。在书中，李开复先生提及了他眼中的人工智能的发展阶段，互联网智能化（Internet AI）、商业智能化（business AI）、实体世界智能化（perception AI）、自主智能化（autonomous AI）。这些阶段都是从商业领域的角度去看待，和我们生活息息相关。
首先是互联网智能化（Internet AI）。这指的是12年以来，互联网公司的崛起。互联网公司根据用户的数据来推测用户的喜好，从而获得更大的用户粘性。比方说淘宝京东的购物推荐、今日头条的短新闻推送、谷歌贴出的各种广告等。 这时候的人工智能还只是一些简单的数据驱动型(data-driven)的算法，通过统计学的规律来推测你要买什么，想看什么等等。在这个阶段收益最大的是互联网企业，不到10年的发展，中国的互联网公司已经占据了中国经济的相当大一部分。
然后就是商业智能化（business AI）。商业智能化在我看来，其实就是人工智能赋能传统领域。在互联网智能化的浪潮中，既然能够利用用户的数据推测用户的喜好，那能不能利用其它传统领域的数据，来帮助传统领域的一些决策呢？比方说现在的CT助手，机器自动分析CT图片的病灶区域；贷款助手，根据你的征信历史自动决定你得贷款是否通过，等等。在这一波浪潮中，人工智能的发展其实只前进了一小步，因为它还是落在算法层面，只不过用来训练它的数据模态更加多样化，人们可能需要针对不同领域的数据设计不同的解决方案。但是，这一小步却带来及其大的社会变革，现在我们也可以感受到，越来越多的领域开始出现智能化，诸多的垂直领域等待去挖掘，这也是创业的最好的机会。
再进一步的就是实体世界智能化（perception AI）。这也是人工智能真正融入到我们生活的阶段。以大量的传感器及智能型器材， 把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据， 如小米的智能音箱“ 小爱同学” 和Amazon Echo可以把声音环境数字化； 阿里巴巴的“ 城市大脑” 通过摄影机和物体识别， 可以把城市交通流量数字化； Face++的技术和软件则可以把面孔数字化， 使用感知数据， 经过人脸识别来保护我们的手机或数字钱包。在实体世界智能化的浪潮将改变我们的日常生活环境， 模糊数字世界与现实世界的界限，直到界限完全消失。这个转变依赖于强大的硬件制造能力。
最后的集大成者就是自主智能化（autonomous AI）。把极复杂的数据和机器感知能力结合起来， 就会得到不仅能了解世界，也能改变世界的机器。目前的机械化设备只能重复某个动作，但无法做决策或处理突发情况。 它们不能听也不能看， 必须由人来控制， 或是只在单一、 不变的轨道上运行。 它们能够执行高度重复的工作， 却无法应付偏差或异常。 但是当人工智能赋予机器视觉、 触觉， 以及使用数据来优化的能力时， 机器能够处理的工作范围就大大增加了。第四波人工智能浪潮的影响深、 广， 将彻底改变我们绝大部分人的日常生活，一个重要的例子就是无人驾驶。
李开复先生的思路非常清晰，但是没有考虑到技术层面的跃迁。有些商业想法是好的，但是确是现在的技术非常难达到的，最简单的一点就是，李开复先生在这些应用场景中仍然寄希望于深度学习，但是有些场景是深度学习绝对无法实现的，比方说多智能体的协同合作。我们仍然需要一次技术的革新，才能彻底的步入第三个甚至第四个阶段。
下次我可能会介绍一些类脑计算的知识，所里面黄铁军教授在这方面有着很大的建树。或许我们可以从他认为的类脑计算的发展阶段，来从技术的角度看待，人工智能的发展。下次有时间再更。
来源互联网
这一周主要拜读了李开复先生的著作：《AI-未来》。在书中，李开复先生提及了他眼中的人工智能的发展阶段，互联网智能化（Internet AI）、商业智能化（business AI）、实体世界智能化（perception AI）、自主智能化（autonomous AI）。这些阶段都是从商业领域的角度去看待，和我们生活息息相关。
首先是互联网智能化（Internet AI）。这指的是12年以来，互联网公司的崛起。互联网公司根据用户的数据来推测用户的喜好，从而获得更大的用户粘性。比方说淘宝京东的购物推荐、今日头条的短新闻推送、谷歌贴出的各种广告等。 这时候的人工智能还只是一些简单的数据驱动型(data-driven)的算法，通过统计学的规律来推测你要买什么，想看什么等等。在这个阶段收益最大的是互联网企业，不到10年的发展，中国的互联网公司已经占据了中国经济的相当大一部分。
然后就是商业智能化（business AI）。商业智能化在我看来，其实就是人工智能赋能传统领域。在互联网智能化的浪潮中，既然能够利用用户的数据推测用户的喜好，那能不能利用其它传统领域的数据，来帮助传统领域的一些决策呢？比方说现在的CT助手，机器自动分析CT图片的病灶区域；贷款助手，根据你的征信历史自动决定你得贷款是否通过，等等。在这一波浪潮中，人工智能的发展其实只前进了一小步，因为它还是落在算法层面，只不过用来训练它的数据模态更加多样化，人们可能需要针对不同领域的数据设计不同的解决方案。但是，这一小步却带来及其大的社会变革，现在我们也可以感受到，越来越多的领域开始出现智能化，诸多的垂直领域等待去挖掘，这也是创业的最好的机会。
再进一步的就是实体世界智能化（perception AI）。这也是人工智能真正融入到我们生活的阶段。以大量的传感器及智能型器材， 把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据， 如小米的智能音箱“ 小爱同学” 和Amazon Echo可以把声音环境数字化； 阿里巴巴的“ 城市大脑” 通过摄影机和物体识别， 可以把城市交通流量数字化； Face++的技术和软件则可以把面孔数字化， 使用感知数据， 经过人脸识别来保护我们的手机或数字钱包。在实体世界智能化的浪潮将改变我们的日常生活环境， 模糊数字世界与现实世界的界限，直到界限完全消失。这个转变依赖于强大的硬件制造能力。
最后的集大成者就是自主智能化（autonomous AI）。把极复杂的数据和机器感知能力结合起来， 就会得到不仅能了解世界，也能改变世界的机器。目前的机械化设备只能重复某个动作，但无法做决策或处理突发情况。 它们不能听也不能看， 必须由人来控制， 或是只在单一、 不变的轨道上运行。 它们能够执行高度重复的工作， 却无法应付偏差或异常。 但是当人工智能赋予机器视觉、 触觉， 以及使用数据来优化的能力时， 机器能够处理的工作范围就大大增加了。第四波人工智能浪潮的影响深、 广， 将彻底改变我们绝大部分人的日常生活，一个重要的例子就是无人驾驶。
李开复先生的思路非常清晰，但是没有考虑到技术层面的跃迁。有些商业想法是好的，但是确是现在的技术非常难达到的，最简单的一点就是，李开复先生在这些应用场景中仍然寄希望于深度学习，但是有些场景是深度学习绝对无法实现的，比方说多智能体的协同合作。我们仍然需要一次技术的革新，才能彻底的步入第三个甚至第四个阶段。
下次我可能会介绍一些类脑计算的知识，所里面黄铁军教授在这方面有着很大的建树。或许我们可以从他认为的类脑计算的发展阶段，来从技术的角度看待，人工智能的发展。下次有时间再更。
来源互联网
