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來源:黑客技術     時間:2020-07-25 06:09

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  在過去幾年里,人工智能幾乎覆蓋了所有新聞版面,吸引了企業家、投資者和消費者的很多目光。我們可以看到它的潛力:自動駕駛交通工具、家庭機器人助手以及亞馬遜Echo 14.0版本,它們可以讓人們做些人類大腦永遠都無法思考的事情。這樣的未來并不遙遠,也許十年時間就能成為現實。

  但是,正如我們所談論的AI話題和閱讀與AI有關的文章那樣,我們中的許多人仍然以錯誤的方式思考這個問題。人們把AI與人類智能相提并論,常常把人類智能視為AI所能達到的最終目標。我們已經非常熟悉人類智能,因此想要用它來作為衡量標準是很自然的事情。但事情是這樣的:人類智能更接近于最底層。

  為什么要制定與人類能力相匹配的AI目標?

  對許多人來說,AI的目標是創造出能像人類那樣思考的技術。但它過于簡單化了,認為任何智能(無論是人類智能還是人造智能)都能在如此簡單的尺度上被評價為“好還是壞”。有些人擅長記憶、邏輯推理或情商,而有些人視覺或聽覺能力更強。類似地,AI也有優勢和弱點。此外,為什么要制定能與人類能力相匹配的AI目標,而且要將打敗人類智能納入研究范疇呢?

  想想所有AI似乎已經超越人類智能的所有維度。人類能在短短1秒內將一段文字翻譯成300種語言中的任何一種嗎?如何立即確定最佳駕駛路線以避開所有交通擁堵?在許多任務中,機器的表現已經超過了我們,特別是那些涉及大數據處理的任務。

  我們對AI有什么期待?

  別誤會我的意思。令我感到興奮的是,AI開始通過觀察和與世界互動模仿人類,并學習人類的能力。這就是所謂的通用人工智能(AGI),它不需要通過數據訓練就可直接獲得經驗。

  當然,電影產業正被通用AI所吸引——機器以人類的形態出現,有完整的五官,能夠理解世界,并與世界溝通。想象與人類在形態和智力上難以分辨的機器共存是一種超現實的、有趣的想法,但它并不是理解AI當前環境和軌跡的有用基準,以及AI將如何影響大多數產品和行業。AI不應該被以人類的方式來評判。

  相反,AI在未來10年的最大影響可能是特定領域。 為了實現這一目標,AI需要數據,而且是大量的數據。這些新的令人驚嘆的智能形式誕生于快速算法,后者可以處理越來越多的數據。

  專注于某個領域的AI和數據驅動軟件正處于引發大規模工業顛覆的邊緣。例如,在Applied Semantics以及后來的谷歌中,我們建立了機器學習系統,從數百萬則廣告中選出最好的,而所有這些都在幾毫秒內完成。每次我們為一個沒有點擊的廣告服務,它就成了一個額外的數據點,可以用來訓練AI,因為這是系統學習的一個小機會,更重要的是,可以幫助AI對這個世界做出新的結論。有了數萬億個數據點,這些系統就變得出奇地有效,肯定遠遠超出了人類的能力范疇。

  數據和AI的共生關系

  我們正在見證對數據的需求呈幾何級數增長。商業世界幾乎每一個行業和領域都朝著數字化轉型的方向發展:從實體購物到電子商務,從電視廣告到移動營銷,從現金到加密等等。這些新的規范要求軟件、AI和數據,大量的數據。

  這正是我創建Factual的原因:為數字創新提供最高質量的位置數據,包括AI。數據公司幫助企業開發新產品、獲取客戶,并理解現實世界中的使用模式。為了打造用于生產此類數據的引擎,我們必須打造自己的AI,而這反過來又會得到來自合作伙伴的更多數據所支持,這是一個非常好的反饋循環。

  我們專有AI的有效性無法輕易地與人類相提并論,因為其能力位于不同的智力維度,例如通過處理數萬億個數據點來獲得意義。AI許多最有前途的應用并不是那些看起來最像我們的應用,而是那些可以做我們從未想過的事情的應用。




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