人工智能發(fā)端于上世紀(jì)五十年代，經(jīng)歷了幾次繁榮與低谷，到2016年谷歌所收購的DeepMind公司的人工智能AlphaGo博得與世界圍棋冠軍的角逐，大眾對人工智能的熱情被重新點燃，而且持續(xù)升溫。催生這波人工智能熱潮的原因是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的三個重要因素：超大規(guī)模的計算能力、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)算法都取得了進展。

人工智能正在而且將對商業(yè)社會產(chǎn)生怎樣的影響?我特別拜候了對現(xiàn)代人工智能產(chǎn)生深遠影響的科學(xué)家于爾根?施米德胡貝教授。施米德胡貝教授實驗室在20世紀(jì)90年代初提出的一種叫“長短時記憶”的深度學(xué)習(xí)算法極大影響了深度學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展。DeepMind公司的聯(lián)合創(chuàng)始人之一也是他的學(xué)生。2014年，施米德胡貝教授創(chuàng)立了研究人工智能的NNAISENSE公司(與DeepMind類似，標(biāo)的目的都是通用人工智能)。所謂通用人工智能，是人工智能的終極發(fā)展目標(biāo)。相對于弱人工智能(僅能解決某一方面專業(yè)問題的人工智能)而言的，通用人工智能通常指能夠解決差別領(lǐng)域中各類問題的人工智能，并可以像人類那樣學(xué)習(xí)、決策和反思。

深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

施米德胡貝教授很高興的看到，目前數(shù)十億的用戶都在使用基于LSTM算法的應(yīng)用。目前市值最大的幾家上市公司：蘋果、谷歌、微軟和亞馬遜都在大量的使用這種深度學(xué)習(xí)算法為用戶提供各種辦事。例如，自2015年以來，LSTM算法減少了49%的語音識別錯誤，極大改善Google語音識別功能，目前有超過20億部Android手機正在使用這項功能。同時LSTM算法也顯著改善了谷歌翻譯的效果。蘋果公司的iPhone、亞馬遜的語音辦事平臺Alexa、百度和微軟也在使用LSTM算法。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在其他領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用，好比LSTM還可用于識別視頻和手寫輸入、控制機器人、分析圖像、總結(jié)文檔、運行聊天機器人和智能個人助理系統(tǒng)，預(yù)測疾病、用戶點擊率、股票市場和大型工廠中組件故障。人工智能將在醫(yī)療保健、工業(yè)、金融、法律等行業(yè)衍生出無數(shù)的應(yīng)用。

哪些行業(yè)正在或即將被人工智能改變

長遠的看，施米德胡貝教授認為人工智能將重構(gòu)幾乎所有的行業(yè)。

而就目前所知，人工智能已經(jīng)在醫(yī)療保健、金融、傳統(tǒng)行業(yè)的差別領(lǐng)域有所應(yīng)用。其中廣告可能是受影響最大的行業(yè)，已經(jīng)受到通過谷歌、百度、亞馬遜、阿里巴巴、facebook和騰訊用戶數(shù)據(jù)模式識另外巨大沖擊。

醫(yī)療保健行業(yè)也是目前受到深度學(xué)習(xí)算法影響的行業(yè)之一。據(jù)世界銀行數(shù)據(jù)，全球醫(yī)療保健開銷占全世界GDP的10%，而其中至少10%也就是大概千億美元用于醫(yī)療診斷，如癌癥檢測、動脈斑塊檢測和X光片檢查等。龐大的市場吸引了很多創(chuàng)業(yè)公司以及IBM、谷歌等大公司嘗試通過人工智能改善醫(yī)療診斷。通過人工智能輔助醫(yī)療診斷不但可以節(jié)省數(shù)十億美元，并且可能幫手許多目前無力負擔(dān)專家診斷的病人。由于人工智能的應(yīng)用，人們將會活得更長久、更健康。

2012年，施米德胡貝教授的團隊采用深度學(xué)習(xí)算法博得了乳腺癌識別檢測的角逐。這是深度學(xué)習(xí)第一次博得醫(yī)學(xué)影像競賽，通過這種方式檢測癌癥。通過快速神經(jīng)圖像掃描的方法比以前的方法快了1000多倍。2012年，相同能力的計算機比現(xiàn)在貴10倍，也就是說，今天，人們可以用同樣的成本計算10倍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)。由于每隔五年計算成本就會減少90%，自上世紀(jì)30年代第一臺計算機問世以來，基于這個規(guī)律，75年后的今天，同樣價格的硬件比當(dāng)年的計算能力高出百萬億倍。根據(jù)這個規(guī)律，不遠的未來會出現(xiàn)與人腦計算能力相當(dāng)而且在經(jīng)濟上可負擔(dān)的設(shè)備。因此，施米德胡貝教授判斷未來通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行的醫(yī)療診斷將遠遠超越人類。

NNAISENSE是施米德胡貝教授在德國和瑞士的學(xué)術(shù)實驗室的一個成果，這個名字的含義為：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用人工智能(NNAI)的誕生。這個公司的5位共同創(chuàng)始人相信，目前基于LSTM算法的商業(yè)成功只是開始，通過元學(xué)習(xí)、人工好奇心與創(chuàng)造力、優(yōu)化搜索程序和大型的強化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新變體，這樣一個通用人工智能將會影響到每一個企業(yè)，最終超越人類。

目前這個公司的商業(yè)模式是：和差別的行業(yè)合作伙伴合作，為他們設(shè)計解決方案，在這個過程中，NNAISENSE基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能學(xué)到新的技能，從而逐漸成為更加通用的問題解決者。最終使命是創(chuàng)造一個能夠持續(xù)在舊技能基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)的新技能的通用人工智能，最終學(xué)會更快的學(xué)習(xí)新技能。其中一些解決問題的技能是被AI本身通過人工好奇心發(fā)明出來的(施米德胡貝教授曾在1991年提出關(guān)于人工智能好奇心與創(chuàng)造力的理論)。

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