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AI智能:哪些行业正在或即将被人工智能改变?
作者:仝元化  发布日期:2018-10-17   浏览:138

而就目前所知,人工智能已经在医疗保健、金融、传统行业的不同领域有所应用。

[导读]而就目前所知,人工智能已经在医疗保健、金融、传统行业的不同领域有所应用。

人工智能发端于上世纪五十年代,经历了几次繁荣与低谷,到2016年谷歌所收购的DeepMind公司的人工智能AlphaGo赢得与世界围棋冠军的比赛,大众对人工智能的热情被重新点燃,并且持续升温。催生这波人工智能热潮的原因是产业发展的三个重要因素:超大规模的计算能力、大数据、机器学习尤其是深度学习算法都取得了进展。

人工智能正在并且将对商业社会产生怎样的影响?我特别访问了对现代人工智能产生深远影响的科学家于尔根?施米德胡贝教授。施米德胡贝教授实验室在20世纪90年代初提出的一种叫“长短时记忆”的深度学习算法极大影响了深度学习和人工智能的发展。DeepMind公司的联合创始人之一也是他的学生。2014年,施米德胡贝教授创立了研究人工智能的NNAISENSE公司(与DeepMind类似,方向都是通用人工智能)。所谓通用人工智能,是人工智能的终极发展目标。相对于弱人工智能(仅能解决某一方面专业问题的人工智能)而言的,通用人工智能通常指能够解决不同领域中各类问题的人工智能,并可以像人类那样学习、决策和反思。

深度学习算法的应用

施米德胡贝教授很高兴的看到,目前数十亿的用户都在使用基于LSTM算法的应用。目前市值最大的几家上市公司:苹果、谷歌、微软和亚马逊都在大量的使用这种深度学习算法为用户提供各种服务。例如,自2015年以来,LSTM算法减少了49%的语音识别错误,极大改善Google语音识别功能,目前有超过20亿部Android手机正在使用这项功能。同时LSTM算法也显著改善了谷歌翻译的效果。苹果公司的iPhone、亚马逊的语音服务平台Alexa、百度和微软也在使用LSTM算法。此外,深度学习技术在其他领域也有广泛的应用,比如LSTM还可用于识别视频和手写输入、控制机器人、分析图像、总结文档、运行聊天机器人和智能个人助理系统,预测疾病、用户点击率、股票市场和大型工厂中组件故障。人工智能将在医疗保健、工业、金融、法律等行业衍生出无数的应用。

哪些行业正在或即将被人工智能改变

长远的看,施米德胡贝教授认为人工智能将重构几乎所有的行业。

而就目前所知,人工智能已经在医疗保健、金融、传统行业的不同领域有所应用。其中广告可能是受影响最大的行业,已经受到通过谷歌、百度、亚马逊、阿里巴巴、facebook和腾讯用户数据模式识别的巨大冲击。

医疗保健行业也是目前受到深度学习算法影响的行业之一。据世界银行数据,全球医疗保健开销占全世界GDP的10%,而其中至少10%也就是大概千亿美元用于医疗诊断,如癌症检测、动脉斑块检测和X光片检查等。庞大的市场吸引了很多创业公司以及IBM、谷歌等大公司尝试通过人工智能改善医疗诊断。通过人工智能辅助医疗诊断不仅可以节省数十亿美元,而且可能帮助许多目前无力负担专家诊断的病人。由于人工智能的应用,人们将会活得更长久、更健康。

2012年,施米德胡贝教授的团队采用深度学习算法赢得了乳腺癌识别检测的比赛。这是深度学习第一次赢得医学影像竞赛,通过这种方式检测癌症。通过快速神经图像扫描的方法比以前的方法快了1000多倍。2012年,相同能力的计算机比现在贵10倍,也就是说,今天,人们可以用同样的成本计算10倍的神经网络和数据。由于每隔五年计算成本就会减少90%,自上世纪30年代第一台计算机问世以来,基于这个规律,75年后的今天,同样价格的硬件比当年的计算能力高出百万亿倍。按照这个规律,不远的未来会出现与人脑计算能力相当并且在经济上可负担的设备。因此,施米德胡贝教授判断未来通过神经网络进行的医疗诊断将远远超越人类。

NNAISENSE是施米德胡贝教授在德国和瑞士的学术实验室的一个成果,这个名字的含义为:基于神经网络的通用人工智能(NNAI)的诞生。这个公司的5位共同创始人相信,目前基于LSTM算法的商业成功只是开始,通过元学习、人工好奇心与创造力、优化搜索程序和大型的强化学习神经网络的新变体,这样一个通用人工智能将会影响到每一个企业,最终超越人类。

目前这个公司的商业模式是:和不同的行业合作伙伴合作,为他们设计解决方案,在这个过程中,NNAISENSE基于神经网络的人工智能学到新的技能,从而逐渐成为更加通用的问题解决者。最终使命是创造一个能够持续在旧技能基础上学习的新技能的通用人工智能,最终学会更快的学习新技能。其中一些解决问题的技能是被AI自己通过人工好奇心发明出来的(施米德胡贝教授曾在1991年提出关于人工智能好奇心与创造力的理论)。

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