当前位置:

OFweek电子工程网

其它

正文

人工智能成功的五要素及未来发展方向

导读: 人工智能的范围很大,问题比较局限,问题的边界非常地清晰,比如说围棋是一个问题,金融是另外一个问题,无人车是下一个问题,这个问题的定义越清晰它的成功概率就越低。

  OFweek电子工程网讯 人工智能领域的领军人物,需过人工智能协会首位华人Fellow、第四范式首席科学家、香港科技大学计算机系主任杨强教授在论坛上提了这样一个问题:“现在像Google这样的公司是有人工智能的能力,一些大的银行和机构也开始做人工智能,我们平头老百姓什么时候也可以用起来人工智能呢?”

  杨强表示:人工智能的范围很大,问题比较局限,问题的边界非常地清晰,比如说围棋是一个问题,金融是另外一个问题,无人车是下一个问题,这个问题的定义越清晰它的成功概率就越低。

  为此,他提出了人工智能要成功的5个条件。

  人工智能成功的五要素

  1、数据量需要有足够的积累:

  在2000年之后就有不同的网站开始收集人和人之间对弈的数据,经过10年的积累才收集了3000万盘的数据,5年前这种数据很显然是不够的。因此,人工智能并不是说对任何问题都是迎刃而解的,马上立竿见影的,而是需要有一定的数据积累的过程,也许我们今天看好的某个领域可能是医疗,也许从今天开始收数据,我们收获硕果的时候是10年以后。

  2、边界清晰:

  这也是DIGMIND这样的公司首选做游戏的原因,在这个游戏之前做了很多单人的打飞船的游戏,这些游戏都可以从数学上来定义动作。

  3、外部反馈:

  杨强表示:这个反馈就等于是老师在教我们,如果没有这些老师我们是不是可以学出来?现在有一些学者在研究非接入学习,这是不是可以成功?非常少。我们在诺亚方舟实验室的时候和吴文达的研究小组有一个沟通,他们非常希望在华为得到一些训练数据大家一起合作做一些语音方面的工作,他们的第一个问题是你的数据有没有标注,如果没有标注就完全不感兴趣,所以外部的反馈是非常非常重要的。

  4、庞大的计算资源:

  杨强举例了AlphaGo所需要的计算资源:如果说李世石一天吃一个汉堡包,AlphaGo需要吃300个,换算成硬件来说就是大概用了300个CPU,普通大学的实验室有6个CPU已经非常不错了,这样一个“土豪型”的实验室的量是必不可少的。之后是顶级的数据科学家了。

  5、深度学习

  这五个条件实际上都是门槛,就是说一般的老百姓、一般的公司甚至是大公司没有人工智能积累的公司,如果要进入人工智能取得这样的成功是不可能的。

1  2  下一页>  
责任编辑:guo
免责声明: 本文仅代表作者个人观点,与 OFweek电子工程网 无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实, 对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅 作参考,并请自行核实相关内容。

我来说两句

(共0条评论,0人参与)

请输入评论

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码: