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人工智能将以什么姿势展开?

人工智能将以什么姿势展开?

本文来自微信公众号:曲高和众(m15875),虎嗅获授权发表。

文 / 孟庆祥

很显然,人工智能成了信息服务行业的焦点,几乎所有的业内公司都集结兵力准备在人工智能领域大干一场。

 

人工智能不是新鲜玩意,从1955年提出已经好几十年了。大家之所以现在才重兵集结这个区域,是因为貌似看到了这个大东西即将产生根本性的技术突破走向实用化的曙光。

 

说一个可能被大家忽略的常识,就是这个世界的需求非常多,比如提高寿命,比如可以把知识更好的方式灌进脑袋,比如消灭讨厌的小咬等等,太多了。为什么这些明显的需求都没有多少人干,却都聚集在信息行业无病呻吟,没需求找需求?原因就是在技术上有很大的可能性实现时人们才会一哄而上。

 

人工智能以前只是科研或者一种设想,面临着太多技术障碍,所以仅仅限于一些科研机构、公司小范围的实验室折腾。

 

关于人工智能,哲学三问也是最朴素,最有意义的基础问题。它是什么?它能干啥?它以什么样的方式发展?

 

我不是专家,对过往一些产业发展规律有所认识,用朴素的方法思考这三个问题似乎有点价值。

 

人工智能是啥?

 

较真的话永远定义不清楚什么是人工智能,就像大数据这个词一流行,统计、数据库、数据挖掘、甚至EXCLE表格都叫大数据一样。云也是一样,只要在网络上都叫云。这也是人工智能这个词必然的命运,一旦流行所有的东西都声称是人工智能的亲戚。大楼装几个网线就叫智能大厦,为毛我出个手机不能叫人工智能手机?关于定义的东西就打住,不要扯了。

 

人工智能解决的几个关键问题是机器视觉、自然语言处理、机器学习、推理等。这几项一旦产生突破性的进展,据说应用前景都十分广阔。

 

最近Google的发布会提到了两件与人工智能有关的事。第一,他们说已经把图像识别率提高到93%了。2015年机器视觉比赛冠军的错误率只有3.5%,已经超过了人眼。第二,他们的翻译软件。这东西在非人工智能时代一直就有人研究,只是,大家感觉到这次要产生质变。这样的技术如果比较成熟,就不用费劲巴拉的学外语了,机器视觉一旦成熟,可以做出了很多更灵活的机器人替代大量的服务业人员,想象空间极大。

 

人工智能很可能和计算机应用能力的增强并没有明显的分界线,今年3月份阿法狗战胜了李世石,给狂吹人工智能的各路写手,各种利益相关者找到了吹捧的机会。搞的吃瓜群众还以为行业发生了什么大事。其实1997年,IBM的深蓝就已经战胜了卡斯帕罗夫,二者并没有显著的区别。阿法狗只是一个成功的营销事件而已。

 

像人工智能这种内涵不具体的概念你很难定义它到底是啥,或许人工智能可以干啥是一个更好的提法。

 

人工智能可以干啥?

 

瓦特的蒸汽机用机器的力量替代了人力和畜力,机器的力量不仅仅是力量更大,成本更低,它同时还有能更精确控制的特点,这是发明一系列的各种机器提供了可能性。

 

计算机自发明之初主要干两件事,第一,辅助智力劳动,从各种计算到画图、打字,计算机一直都是智力劳动的助力器。第二,网络则提升了信息流动的速度。

 

现在关于人工智能的焦点是它是否会取代智力劳动者,取代哪些工种?

 

前两年,据说已经有能够写体育报道的机器人,证券公司也试图用人工智能替代成本高昂的分析师。在可以想象的未来,人工智能的真实应用可能在两个方向展开。第一,不需要和机械系统结合起来的纯计算类应用。在呼叫中心,智能机器人已经能够替代部分人工应答,处理各种问题,能够更好的翻译整篇文章的应用也会替代绝大部分翻译工作,据说有人开始研制生产PPT的机器人,未来大量的白领工作很可能被机器替代。第二,和机械结合类的人工智能。“机器人”是一个老概念,更准确地说,现在的机器人叫机械手更合适,绝大部分机械手都固定在一个位置,通过控制系统,精确的把零件移动到一个位置,替代人手的操作。可以说,过去的机械手都是替代生产线上的工人,人工智能让机器有了可靠的视觉和判断,有可能替代一部分需要走动的工作。理发师、宾馆打扫卫生的服务员,饭店上菜跑堂的,后厨都有可能被替代。

 

10年前,如果有人设想自动驾驶汽车,一般人会认为是天方夜谭或者十分遥远。现在,这个技术已经日趋成熟,自动驾驶汽车在未来的十几年替代专职司机是很有可能的。一个有启发意义的现象是,研制自动驾驶汽车时,人工智能这个领域还没有热闹起来,它也不一定要依赖于计算机视觉的成熟。有些应用需要技术发展到一定阶段作为前提,如手机若没有定位能力,就很难想象会有打车软件的广泛应用。有些则直奔解决某个具体问题而去,然后,顺带手发展出很多技术。据说,阿波罗登月工程促成了很多技术转化成各种各样的应用。

 

人工智能产业的展开

 

不需要和机械结合的人工智能明显比赋予智能的机器人进展要明朗,这种类型的人工智能相当于在计算机、手机等各种设备上装上新的应用。现在自然语音识别已经趋于实用,计算机、手机汽车等许多都安装了自然语音识别,这种识别相当于一种新的输入法,缺乏明显的商业模式。

 

能够替代电话客服、翻译、部分文字工作者的人工智能已经看到了曙光,就像机械替代人力一样,具有明显的价值。

 

动作类的人工智能要比纯软件类的人工智能复杂,Google尽管作出来踹不倒的狗,但没有找到切实的商业应用,还是把这个部分卖掉了。动作类人工智能可能代替士兵、宾馆服务员、建筑工人、理发师、家庭保姆等你能够相当到的许多工种。选择哪种类型的机器人作为突破口是很关键的,说不定哪一天就像自动驾驶汽车一样,替代某个特定工种的机器人会显示出实用化的端倪。

 

可以肯定的是,人工智能和装了人工智能的机器人会走专用化的路线,如宾馆服务员、炒股机器人、建筑工人机器人等等。不会出现通用能力的机器人,因为通用的做法难度大,不经济,竞争不过解决某个专用问题的机器人。过去的机械、机械手、软件均遵从专业化发展的路线。

 

选择做哪种机器人是非常重要的。选对了可能大放异彩,选错了则一无所获。

 

最后的一个重要猜想是人工智能是一体化的封闭系统还是开放开源的系统?以手机做比方,苹果是软硬件一体化的,它的操作系统不对外发放和销售。Google则开放、开源它的操作系统,各个厂商自己去做硬件。苹果虽然是封闭,应用层还是开放的,否则根本无法参与市场竞争。而机械手、早期的计算机基本上是纯封闭的,从软件、硬件到应用全部都由一家公司搞定。这样做对生产厂商的好处是非常明显的,商业模式非常明确。问题在于封闭的系统经常竞争能力不足被打败,单个厂商的单打独头不能促成产业环境的成熟,影响商业推广。例如,特斯拉开放了电动车的许多专利,他希望起码在充电这个环节上能统一起来。丰田研制了二十多年的燃料汽车进展缓慢,又非常怕被充电汽车干掉,所以,开放他在燃料电池汽车的6000多项专利的使用权。

 

人工智能、尤其是装了人工智能的机器人很可能走开放的路线,有人做操作系统,在操作系统上解决各种基础和底层问题。众多的厂商去发现市场和各种应用场景做各种专用的设备。对于绝大多数厂商来说,研究应用场景、提前卡位某种专用的设备似乎是明智之举。

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