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明天是认知时代,人工智能和与苹果的关系

时间:2019-11-22 08:16来源:www.3559.com
科技世界网     发布时间:2017-08-27   北京时间10月13日晚间消息,IBM公司董事长、总裁兼CEO罗睿兰(GinniRometty)今晚在清华大学经济管理学院举行了一场主题为“转型,奔向认知商务

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科技世界网     发布时间:2017-08-27    北京时间10月13日晚间消息,IBM公司董事长、总裁兼CEO罗睿兰(Ginni Rometty)今晚在清华大学经济管理学院举行了一场主题为“转型,奔向认知商务时代”的主题演讲,并与经管学院院长钱颖一展开对话。 罗睿兰曾在1981年作为系统工程师加入IBM公司,2012年任公司总裁兼CEO,她也是IBM公司百年历史上第一位女性CEO。 在演讲中,罗睿兰首先提到了本次演讲的两大关键词——数字转型和认知计算。她指出,近年来大数据、区块链等技术成为行业热点,这其中大量的信息是在最近两年产生的。而大部分的信息,如图片、视频等是非结构性的,以往计算机对这类问题无能为力,IBM认知系统的出现就是为了解决对这类信息的消化和解读。 IBM公司董事长、总裁兼CEO罗睿兰 认知计算系统不需要进行编程,能够自我学习,但罗睿兰并不认同把IBM的认知(cogniTIon)系统等同于人工智能,她认为人工智能只是认知系统的一部分,认知系统还包含其他多个方面内容。 随后,她以IBM的沃森为例介绍了认知系统。沃森为人所熟知是在参加美国问答类节目《危险边缘》之后。但沃森的能力绝不仅仅于此,IBM还把它用于医疗行业,帮助医生诊断患者疾病。在癌症的诊疗中,沃森已经能做到和99%的医生做出一样的决策。IBM让沃森阅读了2500万页文献,现在它已经能够读懂患者病历,帮助医生诊断和治疗患者。 谈到IBM和中国的关系,罗睿兰谈到了此前在传统行业,如个人电脑与银行业等方面的合作。至于人工智能沃森,IBM表示已经与杭州21家医院展开了在肿瘤治疗方面的合作。此外IBM还在中国推进了“绿色地平线”项目,即用人工智能预测和解决中国的环境污染问题。 清华大学经济管理学院院长钱颖一与罗睿兰对话 演讲结束后,清华大学经济管理学院院长钱颖一与罗睿兰展开对话。双方的交谈内容包括IBM业务的转型、人工智能以及和苹果合作关系等问题。 罗睿兰表示IBM一直在转型,从一家硬件公司发展成90%业务为软件和服务的科技公司,IBM近年来卖出了80亿美元的业务,并收购了50多家公司,将大部分的收入用于研发和转型。 不同于霍金、马斯克等人对人工智能持谨慎态度,罗睿兰认为人工智能并不是为了取代人类,而是为了增强人类的智能,和人类应该是一种积极的关系。IBM的认知系统在未来5年内将帮助人类做出更多的决策。 在谈到与苹果的关系时,罗睿兰笑称自己和苹果CEO蒂姆·库克初识时还很年轻。IBM在两年前与苹果公司展开合作,向航空公司提供包含IBM软件的苹果硬件。而且IBM也在苹果平台上开发了多款应用,帮助企业用户迅速安全地使用Mac电脑。 最后在回答学生的提问中,罗睿兰重点提到了近期大热的区块链技术。她认为区块链技术能为供应链带来变革,IBM公司在这方面提供了大量技术代码,也和多家公司建立了行业联盟。区块链的分布式数据库技术能在融资、反洗钱、航运等方面发挥巨大作用。 她还表示,区块链的主要作用不是在数字货币方面,而是将在管理方面为全球节约千亿美元资金。此外,区块链未来还能应用在自动驾驶技术上,它能够利用分布式数据库杜绝黑客篡改升级包导致的安全问题。 对话结束后,罗睿兰向钱颖一赠送了有IBM商业价值研究院编著的《认知计算与人工智能》一书。

现在,人工智能很火,应该是相当的火,很多创业公司不管是不是真有智能都号称自己是人工智能公司,投资人追逐人工智能拼命的砸钱到这些公司生怕失去赚钱机会,媒体自媒体跟时髦不分青红皂白不追根问底更是火上加油。那么,到底应该怎么去考量一家人工智能创业公司呢?

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IBM的董事长兼CEO罗睿兰,她说如果今天是数字时代的话,那明天就是认知时代。为什么呢?

如何去看一家人工智能创业公司。

▲ 4月18日,长沙大数据产业联盟发起仪式及易观长沙大数据研发中心启动仪式正式启动。

首先,罗睿兰说,现在我们说的人工智能事实上是“智能增强”的概念。1955年,人们最早提出人工智能的概念,认为人的认知是来源于一个、或者多个基础性算法,那如果我们能用人类认知的算法来给计算机编程,就可以创造出模拟人脑的计算机系统了。但当时,另一波研究者采用的是另一种方法,这个方法就是智能增强,是指从底层开始,通过逐渐增长的数据量来寻找模式的一种方法。而我们现在的很多现实应用,比如语言处理、机器学习和人机交互等等,也就是我们所认为的人工智能,其实都是智能增强这种模式带来的。所以罗睿兰说,人工智能的说法虽然胜出了,但这其实是一种用词不当。

第一,看创始人和团队的背景,之前是否有人工智能相关的教育,训练,和从业经验和实践。人工智能毕竟是高科技,不相信看看几本书,读读几篇文章,参加几次高端会议,就能成为专家,就能打造人工智能产品。

▲ 今天大家所熟知的互联网化是在2007年易观提出来的,我们又在2012年提出“互联网 ”,很荣幸在2015年成为国家的战略。现在好多人又问我下一个问题:易观对下一个趋势的预测是什么?有句话叫“顺势而为”,顺势而为一定有可能加速我们的成长,所以我们每个人都想知道,未来的趋势是什么?这就是今天我想给大家带来的分享。

其次,现在每个行业和机构都在加速数字化,当一切都被数字化以后,谁会成为赢家呢?罗睿兰说,把数据利用得最好的公司和产品会成为赢家。数据是我们现在最重要的自然资源,而认知系统是从数据中发掘价值的唯一途径。它不仅可以捕捉信息,还可以理解信息,所以它正在变革一个又一个行业,比如医疗、教育、零售等。认知系统代表的是一类新的智能,虽然跟人工无关,但是它强化了我们的理解能力,帮助我们更好地了解复杂的世界在发生什么。所以,罗睿兰说,如果今天是数字时代的话,那么明天就将是认知时代。

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▲ 世界上发行最多的一本书是《圣经》,最后一章是启示录,这是最深奥的预言,很多人都理解不了。我想借用这样一个概念把今天的演讲称为叫启示录2.0。

第二,看有没有自己IP的人工智能算法,算法有没有说得出的创新点。用了深度学习,或是其它机器学习算法,不一定就是人工智能吧,必须要有自己的创见,自己的革新,自己的特色;

▲ 今天,我再大胆预测,这个趋势有三个。

好比Google当初发明PageRank的时候,其他搜索公司都在计算链接被引用的次数,并且把次数作为权重来指导排名。但是,PageRank把链接之间的关系抽象成了随机行走(Random Walk)模型,而不是简单的计数。这就是洞见,产品出来就超过了竞品,好评如潮。

未来五年的三大趋势

AlphaGo和其他棋类算法一样也使用了蒙特卡罗搜索,但是,首创通过引入深度学习算法来指导剪枝和评估棋盘的优劣,从而超过之前任何别的算法,达到新的高度。阿尔法狗是新加入了“价值网络”“策略网络”两种深度神经网络算法,分别减少了搜索所需的广度和深度,靠着更精准的评估和更聪明的棋步选择;

▲ 第一,所有的企业都会成为数字企业。

阿尔法狗两个关键技术:一是获胜概率的数学模型(纯靠数据训练)二是启发式搜索算法—蒙特卡数搜索算,作用是将搜索空间限制在非常有限的范围内,保证计算机能够快速找到答案;

▲ 怎么实现?在未来数字化的零售店面,往往从用户进店开始,摄像机捕捉你的面容,你的面容迅速传到后台与客户数据库里的信息进行匹配,这种匹配就产生了一步的导购信息基本上你过往的数据就能做一个完整的用户数字画像。数字化时代,不见得所有的业务流程都跟互联网产生关系,但是所有业务流程必须的全部在后台用1和0联系在一起,这就是一个数字化的场景。

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▲ 第二,数字用户资产成为企业的核心资产。

算法很重要,但需要理性的看待算法的壁垒。算法一般存在于人脑中,存在着被泄密的风险,开始可能有优势,时间长了,保不准被员工泄露,从而被竞争对手抄袭了,可见算法的风险也高,不是一劳永逸的东西。另外,算法调优中积累的经验也很重要,但有可能随着员工的流失而流失。

用户不见得等于用户资产,不用用户资产的角度去经营用户,意味着有可能未来企业的成长会遭遇瓶颈,数字用户资产就是今天每个人在数字之中这种数字的影像,数字用户资产会成为所有企业的核心资产。

第三,看有没有有优势的数据,数据可能是长期积累的行业和通用大量数据,可能是很多的行业专家知识以规则或是知识图谱的形式存在。没有积累的大量数据,没有专家整理的知识,数据没有很好的清洗结构化甚至标签化,号称自己是人工智能公司,不知道智能能从哪冒出来。IBM的Watson能做精准医疗,他们在之前买了很多的医疗数据公司,积累和分析了大量的期刊,论文,病例,药品,治疗方案,等等数据,从而能使Watson能利用算法创造奇迹。

**▲第三,人工智能成为新的基础设施。互联网的本质就是一种生产力,就好像曾经的蒸汽机,曾经的电力,下一个生产力是什么?就是人工智能。**

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新物种的新四化

其实人工智能要在产业落地需要五大条件,首先是要有数据,要有明确的业务定义,也需要懂算法,要懂如何去设计架构,要懂得如何设计产品。人工智能真正在产业落地,不仅仅是一个学科的事情,而是五项综合的结果。

**▲在大趋势下有一些变化,最重要的是会产生新物种**。物种是来自于达尔文进化论的名词,我们认为,企业也会产生一些新的物种,这些新物种不仅仅是一些初创的企业,更重要的是来源于大量的传统企业的凤凰涅槃。

www.3559.com,一个算法人才普遍学习过 1-3 年的深度学习、会用开源平台去训练模型,即使是这样的人也不多,而这些人更谈不上是研究大牛。所以我认为研究大牛是一种很稀缺的人才。当然,AI 产品经理也非常重要,因为他定义需求。如果造出来一个东西技术水平高,但不能解决实际问题,技术再高也没有实际价值。因此我们在创办一个商业公司,AI 产品经理也十分重要。

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其实随着人工智能技术的发展,深度学习技术的应用,在数据来源选择、数据采集、数据分析处理、自然语言理解、网络语义分析、分词断句、组词成文等方面都可以通过软件算法来实现,把这些算法用到机器人系统中,就可以实现一些新闻稿子的自动撰写和审查来代替一部分记者工作;

他们将会有如下特征:

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**▲1)拥有数字化的智能界面**。听起来很拗口,实际上就是产品和服务能不能交付,就比如智能手机和手机最大的区别是什么?智能手机能交付,所有的操作它有应感,未来所有的没有温度感的产品和服务都会被抛弃。

未来新一代智能计算机,将集成人工智能算法和机器人技术,具有知识表示和推理能力,可以模拟或部分模拟代替人的智能,具有人机通信和理解的能力;随着电脑和智能硬件快速发展和普及应用,更多的先进计算和智能计算技术也得到了快速的研究和发展,尤其是智能逻辑(先进的自然语言理解系统)、并行计算(量子计算机和三值光计算机)、情感计算(电脑智能化的趋势)量子计算机利用量子力学规律来进行高速的数学和逻辑运算、存储及处理量子信息,其基本规律包括不确定原理、对应原理和波尔理论;

**▲2)拥有有数字用户的社群和资产**。要有粉丝,没有粉丝的产品是可耻的,也没有发展潜力。

三值光计算机由上海计算机著名人工智能专家金翊教授发明的,光学计算机用液晶阵列控制光速偏振方向,同时配合偏振片来完成信息处理;情感计算的重点是通过各种传感器获取人的姿态及表情,并分析人的内在情感,建立“情感模型”使得电脑能够理解人的“喜怒哀乐”等情感变化并自动做出相应的动作;

**▲3)拥有算法驱动业务流程**。所谓算法就是你到一个目的地大概用什么方法可以到。其实今日头条是一个特别好的例子,今日头条所从事的媒体业务,是一个特别古老的领域,从原来的报纸电视到曾经的门户到今日得今日头条,这样一个传统领域居然能够杀出来,脱颖而出,一百亿美金的市值,今年要超过一百亿的收入,为什么?就是因为是算法驱动。

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其实人造系统智能化是一个漫长的、波浪式前进、螺旋式上升的进化过程,从感知到认知,从本能到技能,从组织到自组织,由量变到质变,由无机系统到耗散系统,由非生命体到生命体,由实体化到数字化,由数字化到智能化,最终达到三体一化;智能的核心是思维,一切思维不过就是计算;在三体智能中,人脑是“意识人体”的核心,电脑是“数字虚体”的核心;在人脑与电脑之间存在相互作用的连接线,从人脑到电脑是“数字建模”从电脑到人脑是“学习提升”

这些新的独角兽、新的物种怎么演进?我们称为新物种的新四化。

因为一个智能系统,始于感知,精于计算,巧于决策,勤于执行,善于学习;认识智能,理解智能,定义智能,走向智能是我们今天人类必须面对的课题;未来数字虚体中会有自己的运行法则和发展规律,甚至可以形成独立的自我意识,乃至出现数字人格,完整、完美地形成数体智能,成为平行于人类智能的新智能主体;

第一,数字化。就是今天做的事能不能用1和0计算,今天你看到很多小店,因为能够通过微信支付宝收款,已经把它跟顾客的流程数字化,数字化很多企业已经做到。

三体化一智能模型:简称三体模型;三体世界彼此交汇出了三个界面:物理实体—意识人体系统界面;意识人体—数字虚体系统界面;数字虚体—物理实体系统界面;所以三体交汇,认知互动,协同发展,共同进化;

第二,数据化。数据化是把这些1和0分门别类进行重组,彼此之间建立逻辑关系。今天数据化实际上是很多行业正在做的事情,今天不是一个做大数据是不是会让企业变得更好,而是企业不用大数据生产力一定会死。

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第三,自动化。大家最近在提营销自动化、供应链自动化、协同自动化、设计自动化,所谓自动化就是这些分门别类的数据已经能彼此形成一种输入输出的关系,你输入一个1,如果按照算法是10就出来10,10再过来是100。

所以说运算的智能不代表行动的智能;智能本质是一切生命系统对自然规律的感应、认知与运用;当人造系统能够像人一样具有一定的认知能力,既有感知、会分析、自决策、善动作,并且在分析与决策过程中善于运用知识、同时学习、积累乃至创造知识,就称其具有某种人造智能;

第四,智能化。什么叫智能化?就是比如你去某个店面,店员直接说,我知道你三个月之后要有一次带着家人的休假旅行,那个地方多雨潮湿,比长沙雨还多,我建议您配上这几件衣服,这叫智能化。就是预测你下一步,并且能给你最贴切的建议。

智能是一种普遍的心智能力,除其他事项外,涉及推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂的思想、快速学习和从经验中学习的认知能力;一个系统是否具有对外界信息的感知与获取能力,是判断该系统是否智能的首要特征;

互联网上半场和下半场的区别

认知引擎:吃进数据,挤出知识,由认知技术的核心算法实现,具备了各种人脑认知能力,是一种为我们提供超强大的认知计算服务的超级系统;随着增强的技术和全息技术的不断发展,数字永生的概念似乎可以走进我们生活中;机器智能化,企业自组织化,制造社会化,创新常态化,一切服务化,体脑自由化,是即将到来的新工业革命的必然趋势;

讲完趋势必须要谈谈今天所处的市场环境是什么?去年有一个很重要的概念叫互联网下半场。互联网上半场和下半场有什么区别呢?

认知计算系统程序正在酝酿下一轮的计算和信息处理技术革命,让计算系统获得超过当今系统的推理、学习能力及自主水平;那就得把自然语言处理、机器学习、知识再现(庞大的知识数据库)、人际交互和灵活规划等AI工具聚合到一起;未来需要的是智能增强(IA)而不是人工智能(AI);

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从易观来看,我认为有两个关键词来解释互联网上半场和下半场。上半场是增量市场,什么叫增量市场?第一,可以通过价格取胜,特别是团购,一降价就来了,O2O就来了。第二,拼速度。你跑的快,你能圈更多的用户,你可能拿到第一波的跑马圈地的程度。第三,讲究模式。过去的互联网里出了好多的模式,团购的模式、O2O的模式、微商的模式,包括共享模式,这是互联网上半场。由于用户还是属于增量,所以大家只要跑马圈地,只要足够快足够便宜,一招鲜就有可能吃遍天。

我们人的知识体系及其演化路径:数据—信息—知识—认知—智慧;知识是模型化的,指导人做事的信息;智慧则是人的洞察力在意识上的体现,推断出未发生的事物之间的相关性,在既有知识的支持下产生创新知识;

对不起,现在进入下半场,完全换了风格。我们进入存量市场,用户不像以前,仅仅拼价格不行,要什么?要品质。用户需要有品质的产品,需要有更多温度感的产品。第二,不拼速度拼什么?拼的是耐力,大家去想象,美团大众点评是第一个做团购的吗?答案是否定的,滴滴是第一个做共享用车的吗?答案是否定的,很多最开始的第一波没有成为先锋而成为了先烈,在今天这样的存量市场,这样的特点更为明显,企业需要拼耐力,需要有耐力去打磨品质,去关心用户,关心的不是今天有多少用户过来买了多少,而是未来愿意重复过来购买的用户有多少。最后一个就是技术,拼模式的时代过去了,我们需要有门槛的专利的技术,它可能是一个产品设计的专利,也可能是一个算法的专利。

未来必将进入“大知识”时代,人造系统也可以自动生产知识;意识人体对接数字虚体的方式有软件中介、脑机接口、芯片植入和行为感知等多种方式;在2015年美国华盛顿大学,该校科学家使用网络在1.5公里的距离内,将一个人的思想通过电磁波传给另一个人:这叫做思维意识传感;其实人的意念和思维是一种物质,可以转化成电磁波发送和接收;那人与人的思维(意识人体)可以通过数字虚体而彼此联接;未来植入人脑的超级芯片可以实现人脑意识之间的脑际互联网;

总之就是这八个关键词,基本上是讲清了现在所有企业面临的问题。现在我们国家也很早就在提新常态。

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当大脑思考与记忆的机制研究清楚以及脑机接口的技术成熟后,人们完全可以把微型化智能数字装置作为一个“智脑”植入人体,需要什么知识就灌入什么知识模块芯片;三体交汇,智能爆发;知识互联,创新必成;当所有的知识能汇总、联接在一起成为大知识,无论何人何时何地从任何终端进入都可以找到关于任何事情的知识与信息,这对于创新来说是巨大的激发与诱导作用;

所以知识图谱是下一代搜索引擎、自动问答等智能应用的基础设施。互联网大数据是知识图谱的重要数据来源。知识表示是知识图谱构建与应用的基础技术。实体链指、关系抽取和知识推理是知识图谱构建与应用的核心技术。知识图谱与本体(Ontology)和语义网(Semantic Web)等密切相关。知识表示(Knowledge Representation)是人工智能的重要课题。知识图谱应用价值最大垂直领域:医疗,金融。

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金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的知识图谱和大量的业务规则,帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。探索引擎,如分面浏览器,也是在知识图谱的基础上,则提供了人机协作的界面,让人对数据的探索过程可以很方便地被记录、迭代、重用。此外推荐系统和推送系统也非常有用,帮助金融用户聚焦在关键数据上,更省时省力地做投前发现和投后跟踪。

未来我国将进入一个经济金融市场化程度更高的新时代,利率、汇率等金融风险将成为市场主体日常经营中必须面对和处理的主要风险;全球的交易不断加速,越来越多的交易由计算机AI系统光速执行;目前高频交易者已经挤跑了传统的长期做市商;

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动态的人工智能算法可以快速调整市场策略,就好像是真正的人类交易员那样学习、预测、并主动去适应市场的变化,而这些变化很大程度上正是由于人类固有的缺陷(恐惧、贪婪、信息不对称等)带来的;机器算法需要一个全新的“交易池”这将是一个全由机器算法驱动的交易池,各种算法可以在其中得到进化、演变、成长,甚至形成属于机器算法的“生态系统”;有些算法在编辑中采用了随机函数,这样它们就可以在不同策略之间随机切换,从而掩盖了它们的行踪;

在电子交易时代,对投资者来说,最好的最容易的最便宜的保护他们自己的方式就是使用所谓的限价订单;交易活跃是因为它们的雷达侦测算法感受到市场上的行情变化;

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从目前来讲,绝大部分人工智能创业公司都是在基于 GPU 这样的计算平台和在基于 Caffe、TensorFlow 这样的开源平台用比较成熟的模型结构来训练,然后做一些解决性问题和 Demo,差异化确实不明显。基于现在的开源模式来做创新,在算法方面壁垒确实也不高。所以这就导致在一些标准问题里各家的效果都差不多,技术差距也并不大。这里面的核心原因之一就是中国人工智能原创性技术太少。

目前比较主流的框架就是谷歌的 TensorFlow、Facebook 的 Torch、传统的 Caffe、亚马逊的 MXNet 等;这些框架各有优点,比如 Caffe 对视觉成像分析做的非常好,谷歌的 TensorFlow 对自然语言处理做得非常好,MXNet 对多台机器平行处理做得非常好。所谓推理系统,就是AI的两种思考问题的模式,一种是基于记忆的,一种是基于逻辑的。于是,我们发现,AI其实拥有和人脑机器相似的思维模式。

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最后总结一下中国人工智能产业4点现状:1、现下处于弱人工智能阶段;2、中国的大数据75%集中在政府手中,BAT次之;3、国际IT巨头盘踞硬件基础层,单纯做强计算这块基本没机会;4、人工智能的关键在于新算法,沉着等待下一个十年。

我们常常对人工智能的常见七大误解有:人工智能=机器学习,机器学习=深度学习;人工智能=海量数据,数据比算法更重要;专用智能=通用智能;人工智能=机器人;人工智能=机器人取代人类、机器人要统治世界;人工智能很快超过人类智能;人工智能与人类智能、机器人与人类=零和搏弈。语音识别不是人工智能问题而是一个通信问题,用通信技术模型解决语音识别问题;

编辑:www.3559.com 本文来源:明天是认知时代,人工智能和与苹果的关系

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