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机器智能改变世界

admin 发布于 2016-12-09 08:38

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  与此同时,有关机器智能方法的炒作仍在增加:“深度学习”这个词现在已经代表着一系列非常有意义的突破,就像“大数据”这个同样被炒作的词汇。我们关心的是一家公司的创始人是否使用正确的方法专注解决问题,而不是异想天开的方法。我们喜欢那些对技术的应用小心谨慎的人。

  已经做好准备的玩家的世界

  许多令人印象深刻的视觉突破都出现在游戏世界中,从 DeepMind 打赢 Atari 经典游戏、击败世界围棋冠军,到允许任何人在游戏环境中训练智能代理的 OpenAI Gym。

  早期的一些尝试非常有趣,9号赌城。开发者发明了躲避交警的监视器,可以给黄瓜分类、给垃圾分类的程序,9号赌城,甚至开发了一个对话机器人来重现已逝亲人的记忆。Otto 的自动驾驶卡车的第一次商业运作是运啤酒,看起来就像《侠盗猎车手》的奖励关卡。我们很期待明年出现更多新的创造性的应用。

  Why even Bot-her?

  与手机 APP 的爆发式增长不一样,Chatbot 快速增长隐藏的风险是,9号赌城,我们会假定所有的对话交互界面都会拥有人类水平的对话能力。但显然,大多数的界面并不具备这种能力。下一年度,我们将会看到这种不切实际的想法的幻灭,与此同时,这也能迅速地澄清 Chatbot 的概念。

  究竟会不会有一个“一统天下的bot”?对于这一话题,我们搜集到了很多问题。坦白说,从研究的多个领域来看,我们并不同意这一观点。我们确定,不会有一个一统天下的 bot,甚至也不会有一个一统天下的交互界面。目前看来,bots 只是平庸的专家:主攻某一特定的领域。

  迈向 11111000001

  在大型机构里成应用机器学习的案例令人震惊的二元化,简直像一个顽固的电灯开关。虽然十分艰难,不过一旦成功用上了机器学习,这家机构就会把这种技术的潜力发挥到极致。谷歌、Facebook、苹果、微软、亚马逊、Uber 等公司在机器学习上大力投资,将其应用于几乎所有自己的产品线。

  其他的公司则举步维艰,让人想起 1997 年,很多董事会焦虑地开会思考“该拿互联网这东西怎么办?”为什么对这些公司来说,扭转思维那么困难呢?机器智能与传统软件不同。不像大数据,你可以花钱买能力;但机器智能涉及到更加深层的组织架构和流程转变。企业需要一次性决定他们是否该信任机器智能去做分析,或者是否在他们的核心流程里嵌入通常是不可知的机器学习模型。团队需要弄清楚如何测试这种新获得的能力,应用也需要跟着改变才能提供比以前的系统记录更多的服务,员工也必须得到相应的培训,此外,他们还得学习自己输入的数据。

  机器智能商业模式将不同于发放许可证和订阅的软件,然而我们却不知道这个差别在哪里。与传统软件不同,我们仍然缺乏管理的框架来决定在哪里部署机器智能。Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb 等经济学家已经采取了第一步,帮助管理者去理解机器智能的经济学,并且预测在哪里部署机器智能才是最有效的。不过,我们仍有很多工作要做。

  在接下来的几年里,我们所面临的真正危险不是我们在反乌托邦科幻电影中看到的种种情形。机器智能的真正危险在于,企业高管将对构建什么样的机器智能性能做出错误的决定。

  无法“长大”的初创企业,构成了全景图中“彼得潘的永无岛”

  机器智能让社会变得更加美好

  一旦我们真正把这项技术的里里外外弄清楚,机器智能可以解决比传统软件更有趣的问题。我们很高兴看到这么多聪明的人使用机器智能让这个社会变得更好。

  在与很多投身于使用机器智能促进社会福祉的人交谈过程中,他们都提到了开源技术的关键作用。在过去一年中,我们看到了OpenAI 的成立,OpenAI 致力于为每个人提供世界一流的研究和环境;TensorFlow 和 Keras 这些深度学习平台也接连升级换代。非营利组织总是试图用更少的资源做更多的事情,而机器智能使他们能够扩大业务范围而不用增加预算。算法使非营利组织能够低成本地大规模提供那些普通人原本无法承受的服务。

  在稍微轻松活泼些的层面,我们也听到了更多创新使用机器智能的消息。例如使用计算机视觉算法,帮助选择最好的可可豆制作高档巧克力、让机器写诗、烹饪牛排,创作音乐剧。

  如果你正在研究一个独特或重要的机器智能应用程序,也请告诉我们,我们期待你的回复。

  机器智能令人激动的未来,序幕已经揭开

  所有这些活动只会持续加速发展。世界会给我们更多的开源和商用的机器智能模块,社会上将有更多的数据,也会有更多的人对学习这些方法感兴趣,并且总是会有值得解决的问题。我们仍然需要找到区分机器智能和传统软件差别的方法,我们正在努力。代码的价值不同于数据,但是使用这些数据基于代码改进的模型的价值又该如何评估?

  一旦我们深入了解机器智能,我们或许可以回顾传统软件时代,并将其视为迎接现在的序幕。我们期待着明年机器学习会给我们带来什么,会有怎样的生态图景。

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