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    傳統(tǒng)行業(yè)審慎,機(jī)器智能+的時(shí)代快來臨

    放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2015-04-29     瀏覽次數(shù):176
    核心提示:原先阿蘭圖靈認(rèn)為到1950年計(jì)算機(jī)就會(huì)思考。1997年,超級(jí)計(jì)算機(jī)深藍(lán)擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年,IBM的Watson成
          原先阿蘭·圖靈認(rèn)為到1950年計(jì)算機(jī)就會(huì)思考。1997年,超級(jí)計(jì)算機(jī)深藍(lán)擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年,IBM的Watson成為了Jeopardy知識(shí)競賽的最佳選手。2015年,一輛汽車自行橫跨了美國。
     
        這些成績的取得均有賴于機(jī)器智能,后者是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的統(tǒng)稱。幾何增長的計(jì)算能力、更大的數(shù)據(jù)、更強(qiáng)的算法,這一波完美風(fēng)暴推動(dòng)了這些領(lǐng)域在近年取得了快速增長。成千上萬的機(jī)器智能初創(chuàng)企業(yè)涌現(xiàn)(參見機(jī)器智能公司一覽圖),其中不少隨時(shí)準(zhǔn)備著要在未來的5到10年時(shí)間內(nèi)改變世界。
     
          在迄今我見過的團(tuán)隊(duì)和公司里面,最有趣的是結(jié)合了機(jī)器智能專業(yè)知識(shí)以及像計(jì)算機(jī)視覺、自然語言或語音識(shí)別之類技術(shù)的那些。如果計(jì)算機(jī)能夠思考,然后再賦予其看、讀或者寫的能力,就會(huì)有令人驚艷的可能性出現(xiàn)。突然之間,計(jì)算機(jī)就能完成各種此前只能由人來處理的事情了。有兩類任務(wù)值得考慮:一是“溝通任務(wù)”,二是“視覺任務(wù)”。
     
              溝通任務(wù)
         即計(jì)算機(jī)嘗試學(xué)習(xí)解釋和制作書寫和口語內(nèi)容。Summly每天利用自然語言處理(NLP)大概要對(duì)20萬篇新聞進(jìn)行摘要,同時(shí)還要為用戶提供個(gè)性化的內(nèi)容流。Siri和Google Now將NLP與語音識(shí)別技術(shù)結(jié)合,用戶可以口頭提問并收到口頭回答。Viv等正在開發(fā)的技術(shù)更進(jìn)一步:他們要做的是賦予計(jì)算機(jī)會(huì)話式的記憶,并且允許追問和澄清。換句話說,這樣的對(duì)話才是合適的。
     
         這種科幻小說一直以來設(shè)想的交互模式正在變成商業(yè)化的現(xiàn)實(shí)。這種創(chuàng)新是基礎(chǔ)性的,因?yàn)樗屛覀兡軌蚋鷽]有自然視覺UI的機(jī)器,如汽車、可穿戴設(shè)備、機(jī)器人或者甚至你的房子交互。
     
        更近一些(1到5年)的機(jī)會(huì)是對(duì)所有目前由人類執(zhí)行的溝通任務(wù)類型進(jìn)行自動(dòng)化的可能性。怎樣才能識(shí)別出哪一項(xiàng)任務(wù)自動(dòng)化的條件已經(jīng)成熟了呢?所創(chuàng)造的價(jià)值又在哪里呢?要想回答這些問題必須審視那些遵循模式的交互,然后再從中尋找目前很費(fèi)時(shí)的任務(wù)。經(jīng)過分析,以下滿足上述條件:
    醫(yī)療診斷:跟醫(yī)生的互動(dòng)大體上包括一系列癥狀描述,然后推斷最有可能的疾病。對(duì)于掌握語言技能的智能計(jì)算機(jī)來說,這是一種理想的案例。很有可能IBM的Watson很快就會(huì)成為全世界最好的醫(yī)生。它已經(jīng)接觸到了最新的醫(yī)療知識(shí),精確且始終如一,理論上可以24小時(shí)為每一個(gè)人服務(wù)。
     
        會(huì)議安排:傳統(tǒng)上這屬于秘書和行政助理的角色。我的個(gè)人助手叫Amy Ingram。“她”是x.ai的成果結(jié)晶,幾乎沒有人意識(shí)到跟他們對(duì)話的不是人。從Claralabs等也可以獲得類似的服務(wù)。
     
        語言學(xué)習(xí):想學(xué)中文?如果有位講著一口流利普通話的對(duì)話伙伴就好了,如果他永遠(yuǎn)都不會(huì)介意糾正你的錯(cuò)誤,永遠(yuǎn)都不會(huì)感到厭煩則更佳。要不來一位精通萬國語言的全天候?qū)崟r(shí)翻譯怎樣?
     
        新聞報(bào)道:Narrative  Science等正在訓(xùn)練計(jì)算機(jī)寫新聞故事。當(dāng)然,要寫出像大西洋周刊那樣的觀點(diǎn)文章還欠火候,但是機(jī)器人寫賽事結(jié)果、財(cái)經(jīng)報(bào)道已經(jīng)是信手拈來。
     
        人員招聘:招聘人員在很大程度上算是應(yīng)征者與雇主之間基于一組定義好的特性(位置、行業(yè)、技能、經(jīng)驗(yàn))進(jìn)行聯(lián)系的中介。期待利用機(jī)器智能和NLP來自動(dòng)識(shí)別和推薦候選者的公司早日出現(xiàn)。當(dāng)然,其第一場(chǎng)面試也一定是有計(jì)算機(jī)主持的。
     
       網(wǎng)上旅行社:flightcentre.com上面幫助你找布拉格的酒店的那位“實(shí)時(shí)助理”究竟是人還是機(jī)器人?如果是在2017年,我已經(jīng)有確定的答案。
     
       法律任務(wù):訴訟的取證過程需要許多資歷淺的律師梳理堆積如山的文檔來尋找蛛絲馬跡。像Equivio這樣的組織則結(jié)合了機(jī)器智能與NLP對(duì)這一職能進(jìn)行自動(dòng)化,結(jié)果是,喝了8杯咖啡的那位幫辦忙到凌晨2點(diǎn)還沒弄完的事情早已被計(jì)算機(jī)搞定,結(jié)果不僅更加精確,而且它既不用喝咖啡也不用睡覺。
     
       呼叫中心:呼叫中心的家伙都是經(jīng)過培訓(xùn)的,其回答都有腳本支持,針對(duì)不同情況作出不同的響應(yīng)。但是未必所有人都能記得,或者有的記得也不遵循。這些情況你應(yīng)該多多少少都經(jīng)歷過。如果讓智能計(jì)算機(jī)利用NLP及語音識(shí)別技術(shù)來替代的話就好了。做得好的話其市場(chǎng)規(guī)模是巨大的。
         2015年2月,計(jì)算機(jī)視覺取得了一項(xiàng)突破:機(jī)器眼力比人更高了。說得更確切一點(diǎn),是指計(jì)算機(jī)查閱一系列圖片并對(duì)其進(jìn)行分類的精確度已經(jīng)比人要高了。把這種水平的計(jì)算機(jī)視覺(看的能力)與機(jī)器智能(思考能力)結(jié)合起來的話,就會(huì)有令人著迷的可能性出現(xiàn)。
     
         有很多工作都需要人看圖像然后對(duì)內(nèi)容進(jìn)行評(píng)估。比如機(jī)場(chǎng)安保就是明顯的例子,安保要掃描箱子然后看里面是否有槍支等違禁品,又比如放射科醫(yī)師,經(jīng)過5年以上的訓(xùn)練才能準(zhǔn)確通過X光片診斷出疾病。
     
        我相信,用不了多久讓計(jì)算機(jī)執(zhí)行這類任務(wù)就將變成現(xiàn)實(shí),結(jié)果不僅更快更精確而且成本更低。下述的可能性將會(huì)顛覆一個(gè)個(gè)的行業(yè):
    汽車:自動(dòng)駕駛汽車是結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)的最先進(jìn)案例。
     
        農(nóng)業(yè):與其花錢請(qǐng)人開車兜一圈查看作物情況,為什么不讓能夠根據(jù)衛(wèi)星圖像監(jiān)控作物的計(jì)算機(jī)代辦呢?
     
        軍事:座艙顯示器及無人機(jī)偵測(cè)對(duì)象并用機(jī)器智能自動(dòng)識(shí)別對(duì)方是否構(gòu)成威脅(我敢打賭CIA的風(fēng)投機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)行了一堆未宣布的投資……)
     
        基礎(chǔ)設(shè)施:Google的Street View是全球大部分地區(qū)的街道圖像。市政部門肯定喜歡這個(gè)主意:用算法自動(dòng)從中找出需要維護(hù)的道路和建筑,而不是讓巡查員開車到處找。
      
        醫(yī)療:檢查皮膚癌為什么一定要去見醫(yī)生?發(fā)張雀斑的圖片過去讓計(jì)算機(jī)分析一下不就出來了?同樣地,像核磁共振、X光等診斷也應(yīng)該可以這樣。  
     
        建筑維護(hù):安檢需要檢查石油管道、煉油廠等有沒有漏油的地方。是不是可以讓帶攝像頭的無人機(jī)飛行巡檢然后讓計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)分析連續(xù)鏡頭?
     
         巡檢工作有成千上萬個(gè)垂直領(lǐng)域可以自動(dòng)化,其中有很多還是相當(dāng)晦澀難掌握的。KeyMe尋求通過照片來自動(dòng)化一個(gè)60億美元的鎖匠市場(chǎng)。Tractable正在幫助管道工確認(rèn)管道是否焊接好了。
     
         所以傳統(tǒng)行業(yè)請(qǐng)留意了,互聯(lián)網(wǎng)還沒+好,機(jī)器智能+的時(shí)代也快要到了。
     
         以下是與非網(wǎng)精選原創(chuàng)系列,從產(chǎn)業(yè)到八卦,從技術(shù)到深度觀察都應(yīng)有盡有,更多精彩,請(qǐng)進(jìn)入與非網(wǎng)觀察室查看。
     
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