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人工智能行业已开始拥挤 这门生意并不好做

导读: 人工智能的崛起,伴随着两轮“人类被超越”的恐慌以及恐慌被证伪的过程。然而,第三轮“人类被超越”的恐慌,或将无法被证伪,因为人工智能已经开始渗入我们的生活了!

最近人工智能非常火爆。去年,在人类自以为凭智力占据绝对统治地位的围棋领域,谷歌的阿尔法狗(AlphaGo)以4:1战胜韩国围棋名将李世石九段,让世人惊诧人工智能“思考”的复杂性。在今年的两会上,人工智能成了焦点,李彦宏、马化腾、雷军等科技巨子的提案和建议或多或少都与人工智能有关,人工智能也首次被写入政府工作报告。

人工智能的崛起,伴随着两轮“人类被超越”的恐慌以及恐慌被证伪的过程。然而,第三轮“人类被超越”的恐慌,或将无法被证伪,因为人工智能已经开始渗入我们的生活了!

人工智能行业已开始拥挤 这门生意并不好做

1. 三大因素助力人工智能加速:数据、计算能力、算法

春江水暖鸭先知。

其实,在大众意识到人工智能惊人的复杂度之前,嗅觉灵敏的资本市场早已有所行动。根据高盛的数据,从2005年到2008年,投资人工智能的VC出现一波小高潮;2009年稍作降温,之后又开始了3年爆发性增长;从2012年到2016年,投资人工智能的VC总量一直维持在高位。

资本对人工智能的前瞻意识,至少领先普罗大众五年!

人工智能行业已开始拥挤 这门生意并不好做

人工智能风投的活跃,折射了人工智能加速发展的行业格局。人工智能之所以能高速发展,得益于数据、计算能力和算法在过去5-10年间的快速发展。

数据

数据是人工智能的关键。人工智能的‘智能’能力,就是靠数据训练出来的,正所谓,数据够多,自然智能。比如,阿尔法狗能战胜世界冠军,靠的正是“领悟”了上亿盘的围棋招式数据。

当今社会,信息的生产速度已经超越了所有物质生产领域的生产速度。分布全球的无所不在的互联设备,包括移动设备、物联网等,使得非结构化的数据大量增长。比如,在移动互联网的驱动下,互联网人均流量将从2014年的6G,增长为2019年的18G。可以说,每一个流量越用越多的手机用户,都是为人工智能添加养料的功臣。

数据的覆盖面决定了人工智能的理解力,人工智能很难学习数据之外的知识,而数据的增长意味着人工智能能够用来模拟、训练和测试的数据源更加充足。

值得一提的是,国家一直在为数据的高速发展铺路。比如,李克强总理在15和16两年时间里,四次提到提速降费,其目的也正是让流量成为像水电一样的基础设施。在这个什么都在涨价的当下,提速降费,对于想摆脱管道命运却始终未见明显成效的运营商来说,压力很大,但对社会科技发展、国民经济转型升级,起到的推动作用却是不可估量。人工智能就从中受益。

计算能力

人工智能的训练和运行需要大量的计算,这就离不开GPU。GPU,图形处理器,之前常作为显卡的“心脏”而出现,专门执行复杂的数学和几何计算,完成图形渲染。

如今,强于并行计算的GPU成了人工智能的计算中枢。相比于CPU,GPU 具有数以千计的计算核心,强大、高效并行计算能力,可实现10-100倍应用吞吐量,特别适用于人工智能的海量数据训练。目前深度学习解决方案几乎完全依赖GPU。

根据高盛的报告,自1993年以来,计算机的计算能力呈指数级增长,而单位计算能力的价格却大幅下降。如果没有超强计算能力的支撑,训练神经网络模型(人工智能的核心技术)花上十天半个月也不足为奇,这也使得计算能力成为人工智能加速的重要因素。

人工智能行业已开始拥挤 这门生意并不好做

人工智能行业已开始拥挤 这门生意并不好做

算法

深度学习,是机器学习的重要分支,也是人工智能的快速发展的关键。在传统的机器学习中,需要用带有特征标注的数据训练数据模型,再由模型进行进行工作,这其中,特征由人设计,特征标注也是人工智能的瓶颈。

而在无监督的深度学习中,重要的特征并不是由人类提前设定的,而是通过算法学习和创造的,这是巨大的进步,也使深度学习成了人工智能的大脑。

越来越多的算法研究推动着深度学习的实用性,伯克利、谷歌、Facebook也纷纷公开自家的源代码框架,也就是Caffe、TensorFlow和Torch。源代码的开放吸引着越来越多的软件开发者尝试新的算法,不到一年,TensorFlow就以及该形成了一个活络的存储库GitHub,作为目前最大的开发商合作网站。当然,并不是所有的AI都出自于开源框架。

可以说,数据、计算能力和算法三方面的逐渐成熟,合力推动了人工智能的快速发展。

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