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  • 人工智能井喷,百度高调领跑“互联网的下一幕”

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    • 时间:2016-07-27
    • 来源: 中国网
    • 编译:XZJ
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       互联网的下一幕既不是大数据,也非云计算,而是人工智能。
     
      自AlphaGo在围棋人机大战表现惊艳后,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)备受瞩目。
     
      最近一个月来,多位互联网大佬也纷纷发声,热议人工智能。
     
      6月上旬,百度公司创始人李彦宏公开断言,如果说PC互联网和移动互联网是第一幕和第二幕,那么互联网的下一幕既不是大数据,也非云计算,而是人工智能,“人工智能迅速渗透到各个行业,改变我们的社会”。
     
      7月中旬,创新工场创始人李开复表示,其在过去两三年一直悄悄布局人工智能,已向20余家公司投资近1亿美金,其中包括Face++和驾势科技。
     
      风投数据公司CB Insights 一份报告也显示,2016年第一季度,共有143笔关于人工智能创业公司投资,交易额高达6.02亿美元,数量创下历史新高,行业呈现井喷态势。
     
      从人脸识别、语音输入等应用直到无人驾驶这样的炫科技,无不与人工智能相关。作为一股新兴的技术力量,为什么人工智能如此重要?
     
      无处不在的应用场景
     
      在人工智能领域,基于人工神经网络的深度学习(Deep Learning),是当前最热的研究领域,应用非常广泛。利用深度学习技术构建的人工大脑,最擅长的事情就是吸收大量的数据,机器可以进行自主判断。
     
      AlphaGo就采用了深度学习技术,输入棋谱等数据后,AlphaGo自动形成一种经验累积,在不断的“复盘”中等于沉淀了数千年的围棋棋龄,再与20多年棋龄的李世石对弈,并根据变化做出应对。

    AlphaGo与李世石对弈
     
      由于技术的突飞猛进,人工智能的商业化进程大大提速。语音识别、图像识别、智能搜索成为应用最快的三大领域,进入相对成熟的阶段。
     
      比如,2010年,微软将深度学习技术应用于语音识别领域,准确率迅速提高,到2015年百度开发的深度语音识别系统(Deep Speech 2),其语音识别能力超过人类,准确率超过97%,目前语音识别日请求量达到1亿以上,语音搜索等技术现已普及化。
     
      2012年,知名人工智能权威Geoffrey Hinton将深度学习引入到图像领域,图像识别领域开始大跃进,人脸识别、金融支付等应用迅速打开局面;在搜索领域,根据用户的点击优化自动优化搜素结果,也已非常普遍。
     
      可以说,但凡大量重复发生的具体事件,只要数据足够多,均可以利用人工智能,用过往数据预测下一次的结果,从日常的外卖派送到更为复杂的金融风控,其应用无处不在。
     
      百度首席科学家吴恩达曾举例,若A和B住得比较近,A在一餐馆订过一份炒饭,需要20分钟送到,B也想吃这种炒饭,人工智能可以综合食物的制作时间,判断出送达的大致时间;在获取大量用户贷款申请数据的基础上,也能预测申请人下一次是否会按时还款。

    百度首席科学家吴恩达
     
      在可预见的将来,人工智能会渗透到传统行业,带来显著效率改进和服务优化,尤其对于面向海量用户的巨头们,规模效应尤其明显。在国外,谷歌、Facebook、微软、三星等在该领域均不惜重金,比如,英特尔(Intel Capital )一家就投资了十几家人工智能相关的公司,而谷歌又被公认是最领先的国际巨头。
     
      百度领跑凭什么?
     
      人工智能在中国同样活跃。根据艾瑞咨询2015年的统计,中国人工智能领域已有近百家创业公司,约65家获得投资,共计29.1亿元,且本土公司在视觉、语音识别等细分领域已处于国际领先水平。
     
      中信证券一份名为《人工智能——扬帆未知的蓝海》报告中,根据参与深度,将国内相关企业分为三大层级:应用层、技术层和基础设施层。
     
      其中,优必选、出门问问等创业公司,多从硬件产品、虚拟场景、商业智能等应用领域切入;科大讯飞、旷视科技等具有一定技术积累的中等规模企业,多以技术层进入切入语音和视觉识别等领域,拥有一定专业优势;而百度和阿里巴巴则凭借海量数据和计算资源,从基础设施层即进行部署。
     
      考察一家公司在人工智能领域的优势,核心在三要素:数据量、计算能力和技术团队。李开复评说Google之所以领先的理由,除了“做人工智能做得最早”,就是因为“有世界最大的数据集”、“特别快的机器”、“多年累积大量技术人才”。

    百度位于美国硅谷的人工智能实验室
     
      以百度为例,其之所以被公认是国内人工智能的领跑者。首先,它是国内最早布局人工智能的巨头公司;其次,深度学习技术的作用原理是,给予系统学习的各种数据越多,运算结果越准确,预测准越好,百度的用户群均数以亿计,在数据上具有天然的优势;再次是计算能力,这是由大数据处理的需求所决定,比如,在2014年5月,百度就曾构建当时世界最快的超算平台。
     
      而最重要的是,在于“造脑”的技术实力。
     
      评价一家公司是否有人工智能核心技术,造脑能力最为关键,因为深度学习技术等于构建一个人工大脑,提供数据相当给“大脑”去判断,脑子造得聪明与否,决定最后运算结果,而造脑能力的核心要素是顶级的技术人才。
     
      2013年,AlphaGo的缔造者Deep Mind只有十来人,没一分钱收入,谷歌为什么花4亿英镑将其收购?有行业专家就给出解释,“人工智能领域内真正内行的只有约50名专家,其中有12名在deep mind”,脸书(Facebook)也曾高价招募学术权威Yann LeCun等人,本质请的就是“造脑的上帝”。
     
      在中国公司中,百度又是唯一可在“造脑”的人力资源上与国际巨头一较高下的。2013年,百度对外宣布成立IDL(深度学习研究院),开始大规模进入深度学习领域,在硅谷招募国际一流人才,并聘请国际权威吴恩达负责主持研究院,吴恩达在业界被认为是“四大天王”之一,其他三位中有两人分别供职于谷歌和Facebook。

    百度无人车
     
      百度人工智能的核心也正是布局“造脑”,“百度大脑”是其人工智能技术的集大成者,其中包括语音技术、图像识别、自然语言理解和用户画像等。
     
      前不久,《MIT Technology Review》将百度列入2016年度“全球最聪明的50家公司”,排名高居第二,认可其人工智能的实力和研发成果,其理由这样说到:“百度在核心的搜索业务之外,语音识别、人工智能技术领域的积累已经让百度在语音识别上可与真人相媲美,并且百度在硅谷成立自动驾驶研发部门,也是视觉识别、传感器等领域的领先企业。”
     
      这也是继深度语音识别系统(Deep Speech 2)获得“2016全球十大突破技术”之后,百度在人工智能领域又一次得到的业界认可。
     
      互联网的下一幕
     
      在百度、谷歌、Facebook等巨头的推动下,人工智能正与传统行业不断结合,已从语音等相对基础的应用领域,开始广泛渗透到汽车、金融、医疗等高级应用。
     
      以无人驾驶为例,这是现阶段人工智能竞相争夺的“战略高地”。因为驾驶应对的场景非常之多,无人驾驶需用各种算法以自动应对各种情况,比如对车辆和行人的识别、避让、超车、红绿灯等等,要求“人造大脑”建立感知能力、决策能力以及不断自主学习的能力,技术难度非常高。
     
      在中国,很多公司号称进军无人驾驶,但鲜有人敢于派出大量车在路面实地测试,技术就是重要瓶颈,技术稍有瑕疵,就可能酿出事故。不久前,特斯拉的无人车事故,就是由于强烈的日照等因素,人造大脑没有分辨出天空和卡车所致。

    百度无人车在试驾
     
      而百度已公开宣布,将与芜湖市政府达成合作,开辟无人车试点区域,对无人车进行更为险恶环境的测试;并将在乌镇景区运营无人车,像游览项目一样让大家去体验。
     
      这其实并不简单,只有拥有交通场景物体识别、地图与定位、智能决策等关键技术,且在LBS、大数据等方面技术能力过关,才敢将实验室中的技术拿到路面上去跑。技术出身的百度总裁张亚勤公开表示,百度无人车项目计划“三年商用五年量产”,这是要有足够技术底气的。
     
      在人工智能领域,同样存在“先发优势”。
     
      比如,无人驾驶技术一旦走出实验室,就可以基于实测收集大量结构化的数据,而根据深度学习的技术原理,通俗地说,如果一千辆无人车率先在地面上开1年,等于早积累了1000年的驾龄,这种经验积累跟人的经验积累是一样的,且能在实测中优化算法,进一步扩大技术和产品的优势。

    百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏
     
      如果互联网未来趋势果真如李彦宏预测的一样,鉴于人工智能无处不在的应用场景,将有可能改变中国互联网的现有版图。
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