人工智能被广泛应用与机器学习能力分析分析仪表

“人机大战的最大意义在于让公众认识到技术的力量。”谈及柯洁对弈“阿尔法狗”、人类再次败北，“第四范式”创始人、CEO戴文渊28日接受记者采访时表示，关于围棋的人机大战，结果在战前已无悬念，而人工智能应作为工具应用于更多场景，协助人类生活的方方面面。

尽管相关技术发展迅猛，但人工智能距离“成为大多数人的工具”还有很长一段路。戴文渊认为，如何降低人工智能领域的门槛，令更多非科学家甚至“外行”得以开发出属于自己的人工智能服务，是人工智能真正发挥商业价值并迎来整个行业爆发增长的关键。

当人工智能被广泛应用于多种行业中的诸多场景时，企业构建AI的能力将成为一个显著的竞争优势。戴文渊认为，对一个商业公司来说，构建AI的能力有5个核心要素：有意义的过程数据、数字化的持续反馈、高维度的算法、高性能的计算能力、定义清晰的问题边界，“如果这5个核心要素较为齐备，机器就非常有机会超过人。”

他进一步表示，机器学习是一个收集“过程数据”的过程，收集量越大，能做出的模型越大。机器提供服务后，如果能得到一个正向或负向的结果反馈，告诉机器它提供的服务好还是不好，就能对机器服务进行优化。

此外，高维度的算法能让原本门槛高的任务变得简化，回避“大量数据清洗、特征变换、归一化、特征组合、离散化”等，依靠一个算法就能让数据在既得模型里“跑起来”。而高性能的计算能力能够支持万亿级的机器学习，解决机器学习数据量极大时导致的架构问题。

对企业而言，即便上述五大要素齐备，想要通过这些要素获得强大的AI能力，也需要一个复杂步骤：从定义问题边界到收集数据、目标设定，再到数据归类、评价、特征提取、模型训练，要一步步实现。戴文渊透露，目前“第四范式”正推出并优化“先知平台”，简化中间过程，企业在定义好其商业问题边界、收集好数据之后，就能得到商业问题的解决方案。

“阿尔法围棋”飞速进步奥秘何在

人工智能已经发展到什么程度，到底会走向何处？该领域的专家表示，日前3:0击败柯洁的“阿尔法围棋”就是人工智能深度学习飞速进步的一个例子，秘密在于启发式学习和深度学习相结合，这将有助于人工智能最大化实现人类的意愿。

在全球人工智能产业信息服务平台“机器之心”主办的全球机器智能峰会上，《人工智能：一种现代方法》的作者之一、美国加州大学伯克利分校人工智能专家斯图尔特·拉塞尔举例说，“阿尔法围棋”是人工智能深度学习飞速进步的一个例子，输给“阿尔法围棋”后柯洁说，去年好像还是在跟人下棋，而今年他觉得好像是在跟“神”下棋一样。

加拿大阿尔伯塔大学教授、计算机围棋专家马丁·米勒介绍说，“阿尔法围棋”的成功源于启发式学习与深度学习相结合。有了新算法与硬件，启发式学习有望让计算机系统学会真正的人工智能，“能让我们的搜索变得更加有效，能让计算机帮助我们做出越来越好的决策。”

攻克游戏和棋类人工智能，是要为真实世界的应用铺平道路。搜狗首席执行官王小川说，识别、决策、生成是人工智能的核心应用。例如，在决策方面，人工智能可以帮助提高决策效率，提升商业效率。

“我们已经在金融、医疗和教育等方面看到这些应用。在识别和生成领域，人工智能的进展已使人机交互越来越自然，这也是我们感兴趣的领域。从历史趋势上看，机器在逐渐适应人，并已为人类分担了许多具体工作，”王小川说。

但他同时指出，目前人工智能还局限在特定的封闭领域，比如“阿尔法围棋”和搜狗的问答机器人“汪仔”在围棋和语音识别输入竞赛中分别战胜了人类，但它们只擅长各自的技能，且只能在封闭场景里通过数据学习、计算或搜索提高效率，并不能发挥创造性。今天的机器智能还需要依赖于来自人的数据。机器并不具备人工通用智能能力和解决开放型问题的能力。

香港科技大学计算机科学与工程学系系主任杨强说，从机器学习的角度看，“阿尔法围棋”尚不具备迁移学习的能力，即把已经训练好的模型参数迁移到新的模型上来帮助新模型训练数据集。王小川则认为，目前来看，迁移学习等理论离实际应用并产生效益还很远。

拉塞尔说，人工智能并不是一个新学科，20世纪40年代人们就在思考如何使用一些新工具;1950年，著名的图灵测试诞生，按照其定义，如果一台机器能通过电传设备与人类展开对话而不被辨别出机器身份，则称这台机器具有智能。

但直到2010年后，许多初创公司开始重新专注于人工智能发展，谷歌、国际商用机器公司（IBM）等大企业也投入到该领域研究中，此后人们看到了神经学的进步以及计算机资源和大数据的发展。

拉塞尔说，目前人工智能的发展“让人欣慰”，但要将其内容落地，变成能带来高产值的应用至少还要十年。人们要审慎考虑，不要因为期待过高而觉得失望。发展机器人的唯一目的是最大化实现人类的意愿，“人工智能需要对人类有贡献，要做到这点是一个技术性的问题，我相信人类能够解决这个问题。”

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