人人都在谈论人工智能 可它到底为啥这么热?

来源:七七新闻网 时间:2017-06-20 编辑:七七新闻网
人人都在谈论人工智能 可它到底为啥这么热?……

人人都在谈论人工智能 可它到底为啥这么热?

【腾讯科技编者按】人工智能(AI)这个术语的诞生可追溯到20世纪50年代,此后它曾出现过短暂繁荣。然而在过去5年间,计算能力的大幅进步触发了AI革命,谷歌()母公司Alphabet、亚马逊苹果Facebook以及微软等科技巨头争先进入这个领域。现在几乎人人都在谈论AI,可它到底为何物?为何它现在被炒得如此之热?

在我们的生活中,AI几乎已经无处不在,从苹果的iPhone键盘到Zillow的房价评估程序。还有许多东西被营销人员称为AI,尽管实际上它们并非真正的AI。或许,当Alphabet旗下AI子公司DeepMind开发出的智能程序AlphaGo不久前击败人类顶尖围棋冠军后,AI热潮达到了顶峰。

人类在智能方面依然比电脑强得多,因为人类可比机器更好地完成许多任务,虽然有AI支持的计算机程序(比如AlphaGo)也能在少数任务中战胜人类。但AI有可能在大多数任务中变得比人类更聪明,这甚至可对人类就业、创造力甚至生存造成影响。

AI到底是什么?

现在几乎所有人都在谈论AI,你可能认为它是个新鲜事物,但其技术基础早已存在。在许多基本概念出现前,AI这个术语可追溯到1956年。当时美国达特默斯大学数学教授约翰·麦卡锡(John McCarthy)提出一个夏季研究项目,并称“学习的每个方面或智力的其他特征原则上都可被精确描述出来,并被机器所模仿”,AI的概念由此诞生。

在随后几年中,麻省理工学院和斯坦福大学相继成立AI实验室。这些研究主要关于计算机国际象棋、机器人以及自然语言交流等。人们对这个领域的兴趣随着时间流逝而波动。在20世纪70年代到80年代,由于公众兴趣减退,外部资金枯竭,AI陷入“寒冬”。20世纪80年代中期,那些看似前程似锦的初创企业和风险资本突然消失,就像约翰·马尔科夫在《爱之优雅的机器》(Machines of Loving Grace)中描述的那样。

你可能还听说许多与AI有关的其他专业术语,比如机器学习和深度学习等。其中,机器学习是指教授机器如何去做特定的事情,比如识别数字,这需要用大量数据训练它,然后指导它对新的数据进行预测。现在,有关机器学习取得的巨大成就是,随着数据积累得越来越多,开发可随着时间推移变得越来越聪明的软件变得越来越容易。

深度学习是机器学习的一种类型,要求更少的人工协助。通常这种方法涉及到人工神经网络,这是一种松散的数学系统,主要是通过模仿人类大脑中神经元的协同工作方式研发出来的。神经学家沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)与数学家沃尔特·皮茨(Walter Pitts)于1943年首次提出类似系统。多年来,研究人员不断提出各种先进的技术概念,包括添加多层网络。每增加新的连续层,更高水平的功能就可被用于原始数据中,以便做出更好的预测。这些网络层可在数据中找出特征,但使用层数越多消耗的计算能力就越多。

为何AI突然变热?

多年来,硬件已经变得越来越强大,包括英伟达在内的芯片制造商也在不断改进他们的产品,以便更好地适应AI计算的需求。在许多领域,更大的数据集已经可被更广泛地训练模型。

2012年,谷歌的AI项目曾引发广泛关注,当时它用1000万张来自YouTube的图片训练由1.6万个CPU构成的神经网络,并教授其识别图片中的猫。但是当年晚些时候,图片识别领域再次取得突破,当时在2个GPU上训练的8层神经网络胜过所有竞争对手,基于内容对图片进行了精确分类。几个月后,谷歌收购了神经网络初创公司DNNresearch,后者诞生于多伦多大学计算机科学系。

自从那以来,AI活动不断加速,世界领先的科技公司争相进入这个领域。与此同时,世界上市值最高的多家科技公司也在不断发布自己最新的研究成果,这也增加了AI的魅力。

谁处于领先地位?

谷歌及其母公司已经完成了多项AI收购,其中最引人关注的就是2014年斥资5亿美元收购DeepMind。当DeepMind的AI智能项目AlphaGo为Alphabet吸引到足够注意力后,DeepMind的AI软件也显露出真正的商业价值,即帮助降低谷歌数据中心冷却成本40%左右。 与此同时,谷歌也利用AI加强其核心搜索引擎、Gmail、Google Street View、Google Photos、Google Translate、YouTube以及其他应用。

近年来,许多有关深度学习的开源框架相继出现,但谷歌的TensorFlow被认为是其中最受欢迎的。谷歌已经开发出张量处理单元(TPU)以加速神经网络的训练和预测,其功能超过当前市场上所有可用硅芯片。此外,Alphabet旗下子公司Waymo也处于无人驾驶汽车研究的前沿地位。

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