有人把人工智能看成下一个风口，但我想说现在还为时尚早
腾讯科技讯 6月18日，《连线》(Wired)网站日前发表文章称，虽然“任何足够先进的技术都与魔法无异”，但当前的深度学习(Deep learning)技术还远未达到“魔法”的程度。()人工智能(AI)应用AlphaGo战胜李世石让全世界感到惊叹，一些行业权威人士也因此将深度学习技术吹嘘成“人脑模拟”。但事实上，机器学习还远不是一个将从魔瓶里被放出的“妖怪”。它只是一种数学算法，是人类在理解智能、建立与人类水平相当的AI过程中向前迈出的一步。深度学习就是数学计算深度学习正在迅速“吞噬”AI，但不要把这种方兴未艾的AI技术夸大其词。英国知名作家亚瑟·克拉克(Arthur C. Clarke)曾经说过：“任何足够先进的技术都与魔法无异。”深度学习当然是一种先进技术，它能识别图片中的物体和人脸，识别语音内容，将一种语言翻译成另一种语言，甚至还能在围棋比赛中战胜人类顶尖高手。但是，深度学习还没达到“魔法”的程度。随着谷歌、和等科技巨头继续将该技术整合到日常在线服务中，以及全世界仍在为谷歌AlphaGo战胜李世石而感到惊叹之际，一些行业权威人士开始将深度学习技术吹嘘成“人脑模拟”。其实，机器学习就是简单的数学计算，只不过计算规模庞大而已。事实上，深度计算就是一种算法，基于数据来调整神经网络。那么这句话到底是何含义呢？让我们来解释一下：一个神经网络就是一个计算机程序(受大脑结构而启发)，它包括大量彼此连接的节点(或称 “神经元”)，每个节点都会对接收到的数值输入进行简单的函数计算(如求和)。这里的“节点”远比大脑神经元要简单，其数量也远低于大脑神经元的数量。深度学习只是强化了神经网络中的这些节点的连接。深度学习是机器学习的一个子域，机器学习是AI领域里一个非常活跃的研究分支。理论上讲，机器学习就是基于数据点收集的一种逼近函数(approximating functions)方法。例如，如果一组数字排列是 “2、4、6…” ，那么机器就能预测出第四个数字应该是“8”，第五个数字应该是“10”。计算公式就是2X，X代表排序中的位置。这种算法的应用空间很广泛，例如，在自动驾驶汽车、语音识别和预测机票价格波动等方面均有出色表现。在某种意义上讲，深度学习不是独一无二、无规律可寻的。任何机器学习系统，无论是否属于“深度”学习，都由下列一些基本要素组成：1.执行元素：系统中采取行动的部分。例如，在围棋比赛中负责走棋的部分。2.目标函数：被学习的函数。例如，围棋比赛中棋盘位置或走子选择的映射。3.训练数据：一套被标记的数据点集合，用于逼近目标函数。例如，围棋比赛中棋盘位置的集合，其中每一个位置都标注了人类专家在该位置上的走子选择。4.数据表现：每个数据点通常会被表示为一个预先确定的变量的矢量。例如，围棋盘上每个棋子的位置。5.学习算法：基于训练数据计算目标函数近似值的算法。6.假设空间：学习算法可能考虑的函数的空间。这种结构能适应所有取机器学习方法，包括从简单的线性回归方法到复杂的深度学习算法等。从技术上讲，我们指的正是监督学习(supervised learning)，其中每个数据点都有人类做出的标记。如数据没有被标记，就是无监督学习，处理起来就要困难许多。如果有部分数据被标记，则属于半监督学习。需要指出的是，机器学习架构中前五个部分都是人工输入的，意识到这一点很重要。人类程序员建构了其中每个元素，但并未控制机器学习程序。事实上，程序员通常会分析这个学习程序的行为，发现它不够完美之后，会手动修改其中一个或多个元素。这是一项非常艰苦的工作，在达到期望水平之前，可能需要几年、甚至更长时间的重复工作。帮助人类我们会发现，一个学习程序的能力会受到这种架构的严格限制。确切而言：1.学习程序无法修改该架构的任何部分。2.学习程序无法自我修改。3.学习程序无法“学习”假设空间之外的函数。正因为如此，像AlphaGo这样的学习程序，在没有人类帮助的情况下，是无法学会国际象棋或跳棋的。此外，如果未经过大量的专门训练，大多数程序员都无法成功地修改机器学习系统。即便是训练有素的数据家，也需要大量的时间和资源才能成功建立起一套成功的机器学习系统。AlphaGo系统的设计和实现需要3000多万个从互联网上挑选的训练样本，以及一个庞大的研究人员和工程师团队的多年努力。其实，仅仅将AlphaGo击败欧洲围棋冠军樊麾的水平提升到击败李世石的水平，也需要几个月的努力工作 。此外，AlphaGo还用到了一系列被称为“强化学习”的机器学习方法，通过不断地选择动作、并观察结果，以获得最大的赢面。在强化学习过程中，训练数据并不是“预先标记”的输入。相反，该学习程序被提供了一个“奖励函数”，即为不同的状态分配不同的奖励。强化学习方法通过执行某些动作、并观察奖励来获得训练数据，本文中的机器学习分析同样也适用于强化学习，该方法仍然受限于其目标函数、数据表现和假设空间等。可能性空间非常寻常的学习力量带来了显著结果，我们通常将其称之为“进化”。但需要指出的是，我们必须要意识到自然选择的进化过程和计算机程序模拟过程之间的区别。计算机程序模拟过程被称为遗传算法(Genetic algorithms)，目前这种方法还不是特别成功。遗传算法修改了“体”的表现形式，而这种表现形式是非常庞大的。例如，人类基因估计包含了10多亿比特的信息，这意味着人类DNA序列的可能数量是2的10亿次方。探索如此规模的空间所需的成本非常高，但这个空间的拓扑结构让它无法找到简单、适合的算法。相比之下，围棋的可能性空间就小很多，利用机器学习方法进行探索就会容易很多。为了成功定义一个目标函数，将生活中的一项任务变成为一个简单的优化问题，计算机科学家、研究人员和统计学家整整花了十年时间。但是，许多问题在被表现为机器可操作的形式之前，还需要进行更多的分析。例如，如何以机器可以理解的语言写下一句话的含义？正如麻省理工学院教授杰拉尔德·萨斯曼( Gerald Sussman)所说的那样：“如果表达不出来，就学不会。”在这种情况下，选择适当的表现方法都做不到，更谈不上解决问题了。因此，深度学习(或者从广义上讲是“机器学习”)已被证明是一种强大的AI方法，但当前的机器学习方法还需要大量的人工参与，才能将一些问题被表现为机器可操作的形式。之后，还需要大量的技巧和时间反复定义这些问题，直至这些问题最终被机器解决。最重要的是，该过程还被限定在很窄的范围内，机器的自主权限很低。和人不一样，AI不具备自主性。因此，机器学习还远不是一个将从魔瓶里被放出的“妖怪”。相反，它只是理解智能、建立与人类水平相当的AI过程中所迈出的坚实一步。(谭燃)精彩视频推荐
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还能输入140字2016MIIC大会的技术新物种，人工智能将成下一个风口|界面新闻oJMedia近日， 2016移动互联网创新大会在京举办。在一波技术大跃进和超级IP的培育浪潮中，本届MIIC大会核心理念定位为，发现技术大逆转背景下的&新物种&，而在这其中人工智能技术的发展无疑最受关注。
人工智能技术变革大爆发
一个公认的事实是，过往中国互联网的发展，更多是利用人口红利+巨量资本。下一个周期的互联网发展，则将依托技术的进步、超级IP的培育和发展、全新生态的建立以及对数据的占有和深度挖掘。
这其中对于技术的探索，莫过于近年来大火的人工智能技术与移动互联网的结合最值得期待。数据显示，2014年人工智能领域全球投资总额超过了19亿美元，同比增长超过50%。据BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
此次论坛活动上，百度人工智能技术专家赵世奇博士就人工智能技术的现状、实用和与移动互联网相结合的前景发表了演讲，赵世奇在演讲中指出，目前人工智能基于大数据的深度学习技术，使得人工智能在很多领域接近甚至达到实用水平。
与此同时，随着移动互联网的发展，互联网+、O2O正在重塑人们的需求，这就需要人工智能技术提升&连接&能力&&从连接人与信息到连接人与服务。因此，国内外众多科技企业巨头早已在人工智能领域展开了激烈竞赛。
科技巨头争向布局人工智能
人工智能代表着下一个技术趋势，对科技巨头来说这已然成为抢占下一个风口的战略要地。所有科技行业巨头都想从人工智能市场分一杯羹。过去几年间，无论是Preferred Networks这样的创业公司，还是谷歌、微软等科技巨头，都在加大对人工智能技术的投入。
谷歌从2013年至今收购了包括Boston Dynamics在内的九家机器人制造公司，且一直致力于无人驾驶技术的应用普及。此外，谷歌还斥资数十亿美元连续收购了智能家居领域的数家公司，通过一系列并购、开放平台的建立、软件硬件一体化打造出了一个智能家居生态系统。
微软和苹果在人工智能方面也有很多布局。微软的人工智能技术更多的体现在微软cortana和小冰这两款智能助理机器人方面，此外则是对包括多台服务器上展开训练的模块框架和各种算法在内的人工智能学习系统的开放。而苹果的人工智能技术推进主要为智能设备服务，比如收购了人工智能初创公司Perceptio来加强离线图像分类功能，收购自然语言处理创业公司VocalIQ来强化Siri功能，还收购了地图可视化公司Mapsense等。
Facebook也被认为是人工智能领域的领导者之一。近几年来，Facebook一直在大力投资和发展人工智能。去年7月，脸谱在巴黎新设立一家人工智能实验室，成为继在硅谷、纽约之后的第三家。Facebook最新研发的应用之一，就是通过人工智能技术绘制一张细致的世界人口地图，从而以最合适的方式帮助各个地区联网。
放眼国内，在人工智能领域布局最为深远的当属以技术为基因的百度。其在语音搜索，机器翻译，自然语言处理，无人驾驶等众多领域都结出了累累硕果。这其中，百度语音搜索是集多项人工智能技术之大成，其实现流程就涵盖了将用户的声音转换成文字的语音识别技术，深入分析理解用户需求的自然语言处理技术，帮用户找到所求的智能搜索技术等。
百度人工智能布局的关键方向之一则是自然语言处理技术。所谓自然语言处理，就是将人类的语言替换成机器的语言，让机器理解人类的需求。比如在度秘里搜索&明天热吗&，度秘便会理解用户的意图给出答案，如果用户还想知道后天的天气情况，则可以直接提问&后天呢？&，度秘会完成多轮交互，满足用户的搜索需求。
而百度的机器翻译项目更在年初获颁国家科学技术进步奖二等奖，目前百度机器翻译技术已支持27种语言，700余个翻译方向，同时支持上万家第三方应用，是已经落地实用的人工智能技术之一。
事实上，百度积极布局人工智能领域的背后，彰显的正是百度作为一家技术基因深入骨髓的企业，希望用技术连接世界的雄心，它连接了百度的搜索引擎、O2O、国际化等一众版图，串联起了百度生态帝国的现在与未来。
语音智能助理的未来革命
有数据显示，在美国的安卓移动应用里，20%的搜索是由语音来完成的，而且这个比例还在不断提高。虽然人工智能技术眼下正迎来一个高速发展时期，各领域成果可谓是百花齐放。然而在实际应用场景中，智能助理机器人或许是最为成熟的领域。毕竟语音才是人类最基本的工具，没有任何方式比语音更自然、更方便。
微软CEO萨提亚&纳德拉(SatyaNadella)曾表示，&智能助理机器人将彻底改变计算体验方式。&一个典型的例子是今年的Google I/O开发者大会推出的Google Home，这样一款通过移动互联网+语音交互等人工智能技术研发的智能家居盒子类型产品，足以成为连接所有智能家居的中枢系统，随着第三方应用平台的接入其还能具备更多交互与操控功能。
事实上，除了谷歌的Google Home，微软的cortana和苹果的siri也都是顺应移动互联网发展，逐渐从个人智能助理走向智能机器人的代表。而在国内，这其中的佼佼者当属百度旗下的度秘。
作为语音智能助理机器人，度秘一端连接用户，另一端连接餐饮、电影、娱乐、生活、交通等多个服务场景。对百度来说，度秘的出现或许将很大程度上改变百度连接服务的方式。随着百度在人工智能、多模交互、自然语言处理方面持续不断的探索和进步，度秘的服务范围也将覆盖更多行业。
数年前看起来还遥不可及的人工智能，在数据、算法、机制、生态等的共同促进下正逐步走向实用化。如今更已经越来越大范围的应用于大众生活工作之中，这对人类生活起到的极大改变是毋庸置疑的，移动互联网+人工智能正在引领我们走向一个值得期待的科技未来。
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物流业迎新变革 人工智能将成其下一个风口
物流业迎新变革 人工智能将成其下一个风口
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今年的政府工作报告中提到，要加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。值得注意的是，“人工智能”首次写入全国政府工作报告。
2016年的快递业务量是网络零售额的2倍。这份由交通运输部科学研究院和菜鸟网络、阿里研究院共同发布的国内第一份智慧物流报告推测，快递业务增长率高于网络零售增长率的原因主要有两个：一是包裹对应货值进一步降低，包裹数量进一步碎片化；二是移动社交网络蓬勃发展，大量基于移动社交网络的商品交易尚未纳入现有电商统计范畴。
在传统经济条件下，流通业的发展是依赖于所在的地域。电子商务平台兴起后，由于其天然具有统一大市场、大流通的属性，使得任何人在任何地方、时间均可达成交易意向，地理位置不再重要。如阿里巴巴集团2016财年电商交易额突破3万亿元，一跃成为全球最大的零售平台。
“这是流通革命带来的物流属性的根本性改变。”菜鸟网络CTO王文彬说，传统商业模式下，物流主要指以大批量货物为主的运输和仓储。电子商务兴起后，小包装、多频次的包裹快递需求持续扩大，物流碎片化特征开始显现。
在仓储物流领域，当亚马逊在全球布局智慧物流中心，大力发展无人机、智能手表等智能设备；当京东聚焦无人机送货和自动化物流中心的搭建；当马云宣布加快菜鸟网络布局，打造智能物流骨干节点城市的时候，智慧化物流的大潮已经成为行业不可逆转的趋势。
在供给侧，仓储物流解决方案专家林德也将德国工业4.0的先进智能化技术带到中国，推动客户内部物流向自动化的转型。一个拣选叉车从货架中叉取托盘运到中转站，再由托盘堆垛叉车将托盘运到滚动运输机，在运输机终点，林德物流拖车将运送托盘去另一个货架。这一系列动作，通过自主研发的林德搬运机器人都可以实现，而无需司机操控。未来诸多应用都会在网络化系统中连接起来，特别是在生产与仓储管理系统的应用，包括数据分析、操控指令生成、甚至所有叉车产品与货物的实时定位等。
林德利用大数据的优势，率先运用无人驾驶搬运技术(AGV)，根据客户需求，提供前沿高效的个性化解决方案；林德ConnectedSolution车队管理系统将人、车、电脑实时联网在一起，有效地进行操作人员管理、设备使用管理等，也便于统计和分析设备的使用效率、异常使用记录等，并提供管理建议，未来还可以实现自动报修、远程故障诊断等；今年林德继续加大智能物流解决方案的投入，已相继推出可实现高达12米的货物存储与提取的搬运机器人K-MATIC，以及联结在林德搬运机器人(自动托盘堆垛车)上用于存货盘点的无人机。&
人工智能技术、自动化技术、信息技术的发展，使智能化可以贯穿于物流活动的全过程，它不仅能用于库存水平的确定、运输道路的选择、自动跟踪的控制、自动分拣的运行、物流配送中心的管理等，而且随着时代的发展，人机协作、机器人与自动化、无人设备等必将大面积普及，人工智能产品能在物流行业中承担重复和体力任务，提高处理效率，降低人力成本，带来更美好的客户体验。
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& &今年的政府工作报告中提到，要加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。值得注意的是，&人工智能&首次写入全国政府工作报告。
& &2016年的快递业务量是网络零售额的2倍。这份由交通运输部科学研究院和菜鸟网络、阿里研究院共同发布的国内第一份智慧物流报告推测，快递业务增长率高于网络零售增长率的原因主要有两个：一是包裹对应货值进一步降低，包裹数量进一步碎片化；二是移动社交网络蓬勃发展，大量基于移动社交网络的商品交易尚未纳入现有电商统计范畴。
& &在传统经济条件下，流通业的发展是依赖于所在的地域。电子商务平台兴起后，由于其天然具有统一大市场、大流通的属性，使得任何人在任何地方、时间均可达成交易意向，地理位置不再重要。如阿里巴巴集团2016财年电商交易额突破3万亿元，一跃成为全球最大的零售平台。
& &&这是流通革命带来的物流属性的根本性改变。&菜鸟网络CTO王文彬说，传统商业模式下，物流主要指以大批量货物为主的运输和仓储。电子商务兴起后，小包装、多频次的包裹快递需求持续扩大，物流碎片化特征开始显现。
在仓储物流领域，当亚马逊在全球布局智慧物流中心，大力发展无人机、智能手表等智能设备；当京东聚焦无人机送货和自动化物流中心的搭建；当马云宣布加快菜鸟网络布局，打造智能物流骨干节点城市的时候，智慧化物流的大潮已经成为行业不可逆转的趋势。
& &在供给侧，仓储物流解决方案专家林德也将德国工业4.0的先进智能化技术带到中国，推动客户内部物流向自动化的转型。一个拣选叉车从货架中叉取托盘运到中转站，再由托盘堆垛叉车将托盘运到滚动运输机，在运输机终点，林德物流拖车将运送托盘去另一个货架。这一系列动作，通过自主研发的林德搬运机器人都可以实现，而无需司机操控。未来诸多应用都会在网络化系统中连接起来，特别是在生产与仓储管理系统的应用，包括数据分析、操控指令生成、甚至所有叉车产品与货物的实时定位等。
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& &林德利用大数据的优势，率先运用无人驾驶搬运技术(AGV)，根据客户需求，提供前沿高效的个性化解决方案；林德ConnectedSolution车队管理系统将人、车、电脑实时联网在一起，有效地进行操作人员管理、设备使用管理等，也便于统计和分析设备的使用效率、异常使用记录等，并提供管理建议，未来还可以实现自动报修、远程故障诊断等；今年林德继续加大智能物流解决方案的投入，已相继推出可实现高达12米的货物存储与提取的搬运机器人K-MATIC，以及联结在林德搬运机器人(自动托盘堆垛车)上用于存货盘点的无人机。
& &人工智能技术、自动化技术、信息技术的发展，使智能化可以贯穿于物流活动的全过程，它不仅能用于库存水平的确定、运输道路的选择、自动跟踪的控制、自动分拣的运行、物流配送中心的管理等，而且随着时代的发展，人机协作、机器人与自动化、无人设备等必将大面积普及，人工智能产品能在物流行业中承担重复和体力任务，提高处理效率，降低人力成本，带来更美好的客户体验。人工智能，下一个风口刮哪
　　大咖深圳论剑 普遍认为人工智能风口刚刚开始 而且不再是BAT的专属
　　今年五月，第十九届中国北京国际科技产业博览会（科博会）开幕，图为当日展出的一款机器人。据新华社
　　今年五月，第十九届中国北京国际科技产业博览会（科博会）开幕，图为当日展出的一款智能汽车。据新华社
　　2016年，科技圈最热的话题之一，就是AlphaGo与世界围棋高手的人机对弈大赛。机器“大脑”战胜人类的“不可思议”，也让人工智能（Artificial Intelligence）成为了产业投资的热点领域。人工智能是否将成为未来战胜人类的“最强大脑”？人工智能市场下一个风口将吹到哪个行业？
　　日前，中国人工智能学会在深圳举行2016中国人工智能产业大会暨第六届“吴文俊人工智能科学技术奖”颁奖活动。有人工智能界的前沿学者表示，“人工智能”的“智商”其实并不“高”，但是其“逆天”的学习能力，仍值得人类学习和反思。
　　文/广州日报记者阮元元
　　优势——比人类勤奋万倍 会越变越聪明
　　“其实现在机器的学习效率没有人高。”第四范式CEO戴文渊对本报记者介绍了机器最大的优势是可以通过海量数据勤奋“学习”：“比如让一个人认知一个杯子，我告诉人‘这是一个杯子’，人一下子就能认出来，但是机器的话，可能要记住成千上万个杯子，才能认出‘杯子’这个物体。它的优势在于比人类更勤奋。”
　　“就好像机器是个智商20的小孩，但它比你勤奋一万倍，它最后会比你强。但如果存在数据量的局限，让它并没有办法去勤奋学习，那么它可能达不到人类的水平。”同理，“阿尔法狗”下棋次数越多，表现得越好的事实，也是基于此。
　　“人工智能最近是一个非常火的词，从通过人工智能去玩游戏，到通过人工智能下象棋，从无人驾驶到智能机器人，这些都是人工智能非常火的。人工智能突然达到一个非常高的高度，实际上跟数据是有很大的关系。”英特尔中国研究院院长宋继强同样表示，数据资源的丰富和完善，让人工智能取得了大步发展。
　　“目前来讲，我们处在一个数据的洪流中，到2020年会有500亿的智能设备连入互联网。”宋继强表示，每个人在车里、医院、商场等日常生活的各种场景都在大量使用智能设备，这些智能设备产生各种各样的数据，都促使了科研人员拥有更好的数据去“训练”人工智能的算法。
　　“同时，这些数据也可以让我们通过训练好的人工智能算法，产生更大的增值价值。”宋继强表示：这也是为什么人工智能吸引了这么多的科研人员和企业一起把资源贡献出来。如何把握好人工智能的应用，跟怎么能够驾驭这个数据的洪流非常有关系。
　　发展——大数据是燃料 深度学习是引擎
　　“现在，（业界）广泛认为人工智能是下一步的科技浪潮，其中重要的一点就是深度学习的复兴。”商汤科技首席研发总监林倞教授对记者表示：“如果我们把人工智能系统看作是一个火箭的话，我们认为大数据就是燃料，深度学习的算法就是火箭的引擎，我们还需要高性能技术，用火箭的外壳来点爆这个过程。”他对记者介绍，相比其他机器学习的算法或者工具，深度学习的算法能够更好发挥数据的优势，预测精度更高。
　　“今天已经不再是亚马逊、谷歌或者BAT的时代，今天其实有更多的企业拥有数据。”戴文渊向记者介绍了一个案例：“有一家深圳的股份制商业银行，他们有很多的营销数据，需要去精准识别他们的客户当中有哪些是分期客户，我们基于他们的数据帮助他们更好地识别。过去他们也做营销，但他们的模型维度只有两百多个，而我们通过数据，通过机器学习，帮助他们把维度提升到了五千万，从两百到五千万的精细营销，甚至在其中我们可以帮他们发现一些业务规律。”
　　不过，人工智能想在各个产业全面开花绝不容易，同样面临“落地难”的困局。“人工智能真正在产业落地，不是一个科学的事情，甚至是五项全能的事情。”对此戴文渊认为，人工智能要在产业落地需要五大条件，即拥有数据、明确的业务定义、懂算法、懂如何去设计架构和懂得如何设计产品。
　　戴文渊说：“我们要解决的是把前提条件减少，解决科学家的问题、解决计算资源的问题、解决外部反馈的问题，让一家企业只要有IT专家，普通的业务的专家，就能够把模型做出来，让AI触手可及”。
　　下一个风口：自动驾驶、共享经济被看好
　　不少参会嘉宾对记者表示，如果说互联网这个风口正接近尾声，那么人工智能的风口才刚刚开始。“未来的汽车就是人工智能的平台，几乎是将各项技术整合在里面。”明势资本创始合伙人黄明明表示，摩拜单车、滴滴打车这些共享的出行方式只是智能交通领域的“上半场”，“下半场”一定在自动驾驶。
　　赛伯乐中国投资高级合伙人张峻表示，前年很热的是可穿戴设备和智慧家庭，去年是VR和无人机，今年摩拜单车和OFO又成了热门。他强调：“作为投资人宁愿投资缺乏技术能力，但是对客户和市场非常了解的团队，也不会选择技术一流但是不会商业行为的团队。”
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责任编辑：AP010
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