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          AI繁榮背后:30年停滯 物聯(lián)網(wǎng)是下一個技術(shù)浪潮嗎?

          作者: 時間:2018-12-06 來源:億歐網(wǎng) 收藏
          編者按:人工智能領(lǐng)域現(xiàn)階段的人工智能還不成熟,仍是基于以往研究的“美化”和“包裝”。不過各大科技巨頭們爭相涌入,有了創(chuàng)新和突破,“真正的”人工智能很快就會到來。

            過去幾年,人工智能()的火爆似乎掀起了新一波的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)浪潮,無數(shù)技術(shù)人轉(zhuǎn)移陣地、投身其中。但是隨之而來的,是各種有關(guān)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的夸夸其談??梢哉f,在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中,從來沒有出現(xiàn)過如此眾多且毫不專業(yè)的人對某一技術(shù)領(lǐng)域如此趨之若鶩——即便對于二十世紀(jì)八十年代從事尖端硬件的人來說,這也是匪夷所思的事情。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201812/395299.htm

            近期,備受矚目的暢銷書作家、《人類簡史》和《未來簡史》的作者尤瓦爾赫拉利就講述了人工智能將對民主產(chǎn)生的影響。他的言論中充斥著對當(dāng)前人工智能技術(shù)能力的極大信心,他說與Google同宗的DeepMind所開發(fā)的國際象棋軟件具有“創(chuàng)造性”、“富有想象力”,甚至擁有“天才本能”。此外,在英國廣播公司BBC的人工智能紀(jì)錄片中,吉姆·阿爾哈利利(Jim Al-Khalili)和DeepMind的創(chuàng)始人丹米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)講述了人工智能系統(tǒng)如何取得了“真正的發(fā)現(xiàn)”,而且還“真的提出了一個新的想法”,然后“憑自己的直覺”開發(fā)出了策略。

            各種層出不窮的言論在使用夸張和擬人的手法來描述蠢笨機(jī)械化的系統(tǒng),不一枚舉。現(xiàn)在,則是時候回頭仔細(xì)看看基礎(chǔ)硬件的現(xiàn)實(shí)了。

            過去30多年,人工智能沒有任何重大進(jìn)步

            人們喜歡通過神話、比喻和借助計(jì)算機(jī)屏幕等人為形式來討論有關(guān)計(jì)算機(jī)技術(shù),比如“直覺”、“創(chuàng)造力”和神奇的“策略”。專家從的行為中找出特定的模式并將其稱為“戰(zhàn)略”,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不知道“戰(zhàn)略”是什么。如果真的有“創(chuàng)造力”,那也是DeepMind研究人員的創(chuàng)造力,他們設(shè)計(jì)、管理和訓(xùn)練了AI。

            今天的AI系統(tǒng)是用大量的自動化試錯訓(xùn)練出來的,每個階段都需要通過一項(xiàng)稱為反向傳播的技術(shù)來反饋錯誤并調(diào)整系統(tǒng),以減少將來的錯誤,從而逐步提高AI在特定任務(wù)(如國際象棋)上的表現(xiàn)。

            目前可以大幅提升AI(“機(jī)器學(xué)習(xí)”和所謂的“深度學(xué)習(xí)”)系統(tǒng)效率的方法主要以這種反向傳播技術(shù)為基礎(chǔ),而這項(xiàng)技術(shù)發(fā)明于二十世紀(jì)六十年代,并于二十世紀(jì)八十年代中期由Geoffrey Hinton應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

            換句話說,在過去30多年中人工智能并沒有任何重大的概念進(jìn)步——目前我們在人工智能研究和媒體上看到的大部分內(nèi)容都是通過大量昂貴的計(jì)算硬件和復(fù)雜的公關(guān)活動渲染的一個古老的想法。

            這并不是說DeepMind的工作沒有價值。協(xié)助開發(fā)者生成新策略和想法的機(jī)器非常有趣,特別是由于巨大的復(fù)雜性導(dǎo)致人們難以理解該機(jī)器的操作。在世俗文化中,技術(shù)的魔力和神秘非常誘人,而且在枯燥的工程領(lǐng)域出現(xiàn)一些非常神秘的東西是非常受歡迎的。

            但遺憾的是,DeepMind的機(jī)器里并沒有靈魂。

            一位上世紀(jì)九十年代的年輕程序員打破了傳統(tǒng)

            所有圍繞DeepMind機(jī)器大做文章的行為都會讓人想起二十年前,一個非比尋常且意義深厚的“機(jī)器學(xué)習(xí)”系統(tǒng)給技術(shù)界所帶來的那種興奮感。

            1997年11月,蘇塞克斯大學(xué)計(jì)算神經(jīng)科學(xué)與機(jī)器人中心的研究員阿德里安·湯普森登上了那一期“新科學(xué)家”的封面,其題目是:“原始硅打造的生物——讓達(dá)爾文主義迷失在電子試驗(yàn)室,一睹新的造物主。高效精干的機(jī)器,無人能理解。 ”而湯普森能登上封面的原因是他的作品引起了很大的轟動。

            湯普森打破了傳統(tǒng),在電子硬件上發(fā)展了機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)——而不是使用傳統(tǒng)的軟件方法。他選擇這樣做是因?yàn)樗庾R到所有數(shù)字計(jì)算機(jī)軟件的功能都會受到計(jì)算機(jī)二進(jìn)制開關(guān)的限制。相比之下,人類大腦的神經(jīng)元得到了很好的進(jìn)化,可以思考各種微妙且不可思議的復(fù)雜物理和生化過程。湯普森假設(shè),通過自然選擇的自動化過程讓計(jì)算機(jī)硬件進(jìn)化,就可以模擬出硅介質(zhì)的所有實(shí)際物理屬性,而計(jì)算機(jī)的數(shù)字開關(guān)正是由這些硅介質(zhì)構(gòu)成,因此可能會產(chǎn)生某種東西有效模擬人類大腦的組成。

            后來的事實(shí)也證明了他是正確的。

            湯普森在他的實(shí)驗(yàn)室中對FPGA(一種數(shù)字硅芯片,其數(shù)字開關(guān)之間的連接可以反復(fù)重新配置)的配置進(jìn)行了改進(jìn),以便區(qū)分兩種不同的音頻音調(diào)。然后當(dāng)湯普森在查看FPGA芯片內(nèi)部開關(guān)之間的連接是如何通過改進(jìn)過程配置的時候,他注意到一種令人印象深刻的高效電路設(shè)計(jì)——僅使用了37個元件。

            不僅如此,該改進(jìn)電路已經(jīng)超出了數(shù)字工程師的理解范圍。37個組件中的一些沒有與其他組件電連接,但是一旦從設(shè)計(jì)中移除這些組件,整個系統(tǒng)就會停止工作。對于這種奇怪情況,唯一的解釋就是該系統(tǒng)在它所謂的數(shù)字組件之間利用了某種神秘的電磁連接。換句話說,該改進(jìn)過程為了執(zhí)行“計(jì)算”,已經(jīng)卷入了系統(tǒng)組件和材料模擬的真實(shí)世界的特征。

            作為一位二十世紀(jì)九十年代的年輕研究員來說,湯普森的工作發(fā)現(xiàn)確實(shí)令人驚嘆。計(jì)算機(jī)不僅設(shè)法發(fā)明了一種全新的電子電路,而且超越了人類電子工程師的能力,更重要的是它還指向了開發(fā)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和AI的方法。

            所以究竟是什么情況?為什么湯普森幾乎無人知曉,而后來的哈薩比斯卻為Google的母公司Alphabet贏得了滿堂彩,而且BBC還為之制作了謳歌的紀(jì)錄片?答案就在于時機(jī)。

            人工智能還“時髦”嗎?

            早在二十世紀(jì)九十年代,人工智能就已經(jīng)十分時髦了。

            現(xiàn)在三十多年過來了,AI不僅承擔(dān)起了引發(fā)“第四次工業(yè)革命”的重任,還是行業(yè)重點(diǎn)投資的下一個方向。雖然DeepMind的數(shù)字AI系統(tǒng)不是很擅長針對復(fù)雜的真實(shí)世界(如天氣或人腦)進(jìn)行建模,但它們還是非常適合處理在線二進(jìn)制世界的鏈接、點(diǎn)擊、點(diǎn)贊、共享、播放列表和像素等問題。

            除了市場契機(jī)已至,DeepMind還深諳吸引觀眾的技巧。DeepMind通過培養(yǎng)技術(shù)的神秘性來推銷技術(shù)和高級人員,但它的演示始終只是玩簡單的、有計(jì)算規(guī)則的游戲,因?yàn)橛螒蚓哂忻襟w和公眾的高度關(guān)注以及視覺趣味性的優(yōu)勢。實(shí)際上,該技術(shù)的大多數(shù)商業(yè)應(yīng)用都將是相當(dāng)平庸的后臺業(yè)務(wù)應(yīng)用程序,例如優(yōu)化Google數(shù)據(jù)中心(Google保存服務(wù)器的地方)的電源效率。

            湯普森和哈薩比斯有一個共同點(diǎn)(除了他倆都是英國人以外),他們都擁有必要的技術(shù)和創(chuàng)造力,從而能夠有效地訓(xùn)練和改進(jìn)他們的系統(tǒng),但是這種對人類的技術(shù)和創(chuàng)造力的依賴性很顯然是所有“人工智能”或機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的弱點(diǎn),它們各自的技術(shù)也非常脆弱。

            例如,湯普森的系統(tǒng)不能在與訓(xùn)練環(huán)境不同的溫度條件下工作。同樣地,DeepMind擅長的一個視頻游戲(雅達(dá)利的Breakout)中,僅僅是改變擋板的大小就能讓AI的成績一落千丈。這種脆弱性是由于DeepMind的AI軟件不知道什么是擋板,甚至不知道什么是視頻游戲;它的開關(guān)只能處理二進(jìn)制數(shù)。

            不可否認(rèn),近年來機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)取得了很大的進(jìn)步,但這一進(jìn)步主要是通過大量投入傳統(tǒng)計(jì)算硬件來實(shí)現(xiàn)的,而不是通過激進(jìn)創(chuàng)新。在不久的將來,芯片集成技術(shù)將觸及極限,設(shè)計(jì)效率(即用更少的硬件進(jìn)行更多處理)將在商業(yè)上更加重要,也許在那一刻可進(jìn)化形式的硬件將流行起來。

            人工智能會是下一個技術(shù)浪潮嗎?

            技術(shù)是一個升級創(chuàng)新的過程,而不是通過“包裝”渲染的“虛假”式繁榮。而回顧每一次的技術(shù)浪潮,從最初的Web時代,到移動、云計(jì)算時代,然后是現(xiàn)在的人工智能、區(qū)塊鏈、浪潮,也并不是每一步都走得正確,也是經(jīng)過了反復(fù)的迭代和推陳出新。

            Web和操作系統(tǒng)的年代

            自從第一個RFC(Request For Comments)于1969年發(fā)布以來,互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議就有了一個分散的開發(fā)過程,并且形成了獨(dú)特的標(biāo)準(zhǔn)。雖然定義協(xié)議是分散的,但使用這些協(xié)議的核心平臺(例如思科路由器)仍然是專有的并且是封閉的。而思科1990年的首次公開募股開啟了不可思議的Web時代。

            由于主要的網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商都有自己的硬件,所以雖然局外人可以為協(xié)議規(guī)范做出貢獻(xiàn),但只有網(wǎng)絡(luò)公司的開發(fā)人員才能將這些協(xié)議添加到他們的平臺。思科創(chuàng)建了各種公司,然后經(jīng)歷各種收購或合并,直至互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅。

            這之后的操作系統(tǒng)、桌面應(yīng)用程序也都經(jīng)歷了類似的戰(zhàn)斗。無論是20世紀(jì)90年代的Netscape和IE,還是今天的Chrome、IE和Firefox,瀏覽器一直是令人垂涎的應(yīng)用程序,因?yàn)樗蔷W(wǎng)絡(luò)的前端。

            移動開發(fā)導(dǎo)致消費(fèi)升級,云端混戰(zhàn)開啟統(tǒng)治時代

            當(dāng)蘋果公司推出App Store后,與網(wǎng)頁類似但功能更豐富的移動應(yīng)用程序迎來了消費(fèi)者能力升級的新時代。但是對于開發(fā)人員來說,有些人可能認(rèn)為移動開發(fā)進(jìn)入的門檻太低,這個對所有人開放的領(lǐng)地注定難以形成創(chuàng)新,才會導(dǎo)致現(xiàn)在的應(yīng)用商店遍布垃圾、充斥著復(fù)刻和模仿。不過事實(shí)證明,仍有一小部分人成功創(chuàng)建了出色的應(yīng)用程序,但絕大多數(shù)的人卻仍是無所作為。

            而“得云者得天下”的云計(jì)算時代,在2006年開啟。彼時,谷歌推出了“Google 101計(jì)劃”,并正式提出“云”的概念和理論。此后,亞馬遜、微軟、惠普、雅虎、英特爾、IBM等公司紛紛入局,云端混戰(zhàn)。其中亞馬遜在采用AWS的云計(jì)算功能和新時代的定價方面做得非常出色,Google和微軟緊隨其后。

            在云計(jì)算模式下,用戶借助云服務(wù)提供商的計(jì)算資源、存儲空間和各種應(yīng)用軟件,就可以把連接“顯示器”和“主機(jī)”的電線變成網(wǎng)絡(luò),把“主機(jī)”變成云服務(wù)提供商的服務(wù)器集群。也因此,近年來一大批的企業(yè)為了追求低成本和高性能而借助云計(jì)算實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

            區(qū)塊鏈、、人工智能主導(dǎo)下一波技術(shù)浪潮

            區(qū)塊鏈、和人工智能則最有望成為下一個技術(shù)浪潮。

            區(qū)塊鏈以其獨(dú)特的技術(shù)計(jì)算方式獲得了企業(yè)和用戶的熱烈追捧,而2016年印發(fā)的《“十三五”國家信息化規(guī)劃》中提出的“加強(qiáng)區(qū)塊鏈等新技術(shù)的創(chuàng)新、試驗(yàn)和應(yīng)用”更是為其加了一把火,在技術(shù)圈炒得火熱。2017年世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的白皮書《實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈的潛力》,則提到了區(qū)塊鏈技術(shù)能夠使信息互聯(lián)網(wǎng)向價值互聯(lián)網(wǎng)的新時代轉(zhuǎn)變,開創(chuàng)更具顛覆性和變革性的互聯(lián)網(wǎng)時代。從目前來看,區(qū)塊鏈的技術(shù)應(yīng)用雖不夠完善,但發(fā)展前景卻很值得期待。

            物聯(lián)網(wǎng)(IoT)在過去的十年中經(jīng)歷了幾次起伏。就進(jìn)入門檻而言,構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大多數(shù)軟件(甚至硬件)構(gòu)建模塊都是常用的,但將商用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備推向市場是一項(xiàng)重大任務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)已從一些標(biāo)準(zhǔn)化中受益,但它也是一個非常分散的空間,僅僅因?yàn)橛小皹?biāo)準(zhǔn)”并不意味著公司必須使用它們。因此,雖然未來的物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展將會涉及到生活的各個領(lǐng)域,但是如何將其潛力發(fā)揮極致也是開發(fā)者和市場重要的一大命題。

            而人工智能領(lǐng)域,正如前文所述,它是一個有著完備生態(tài)和豐富工具的技術(shù),但是現(xiàn)階段的人工智能還不成熟,仍是基于以往研究的“美化”和“包裝”。不過正如各大科技巨頭們爭相涌入的勢頭一般,也正像Gartner2017年成熟度曲線所呈現(xiàn)的那樣,有了創(chuàng)新和突破,“真正的”人工智能很快就會到來。

            

          AI繁榮背后:30年停滯 物聯(lián)網(wǎng)是下一個技術(shù)浪潮嗎?

            Gartner公布的2017全球新興技術(shù)成熟度曲線

            未來已來,但是會以何種姿勢呈現(xiàn),取決于技術(shù)市場和開發(fā)者們。



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