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支撐人工智能技術(shù)成敗得失的五大核心元素

童程童美 2017-03-01

據(jù)外媒(VentureBeat)報(bào)道,八十年代后期,隨著許多創(chuàng)業(yè)公司、政府部門和大型企業(yè)部署新系統(tǒng)來執(zhí)行原本只能由專家才能完成的工作,人工智能迎來新的熱潮。這些系統(tǒng)基于規(guī)則運(yùn)行。

摘要

據(jù)外媒(VentureBeat)報(bào)道,八十年代后期,隨著許多創(chuàng)業(yè)公司、政府部門和大型企業(yè)部署新系統(tǒng)來執(zhí)行原本只能由專家才能完成的工作,人工智能迎來新的熱潮。這些系統(tǒng)基于規(guī)則運(yùn)行。與以往依賴傳統(tǒng)編程語言的嚴(yán)格程式邏輯不同,新系統(tǒng)將行為編碼在規(guī)則中。隨著內(nèi)存等硬件配置的提升,系統(tǒng)能夠處理更加精密的計(jì)算任務(wù),比如機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃調(diào)度以及理解自然語言。在今日之大數(shù)據(jù)時(shí)代,許多人認(rèn)為AI已經(jīng)轉(zhuǎn)移了其技術(shù)領(lǐng)域,其實(shí)不然。正如傳聲頭樂隊(duì)(TalkingHeads)在歌曲中唱的那樣:事情一如既往一成不變。

支撐人工智能技術(shù)成敗得失的五大核心元素

智能應(yīng)用的核心一直是相同的。只不過八九十年代運(yùn)用在航天飛機(jī)、太空望遠(yuǎn)鏡和宇宙空間站上的技術(shù)在隨后的年月里不斷商業(yè)化。正是在此基礎(chǔ)上,我們才得以發(fā)展電子商務(wù)、企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)和客戶關(guān)系管理(CRM)這些復(fù)雜業(yè)務(wù)。當(dāng)下人們便正在使用AI應(yīng)用程序來處理海量數(shù)據(jù)。AI應(yīng)用程序或許各不相同,然而它們核心卻都大同小異。

這些應(yīng)用程序包括:

生命科學(xué)應(yīng)用程序能夠從臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)中習(xí)得信息,為醫(yī)生提供最佳診療及用藥建議;

網(wǎng)絡(luò)威脅安全系統(tǒng)能夠預(yù)判發(fā)現(xiàn)生意中最薄弱因素,在事先給出保險(xiǎn)購買建議;

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)系統(tǒng)用頻射識(shí)別技術(shù)(RFID)來監(jiān)測物資位置變化,從而進(jìn)行更高效的規(guī)劃和更精準(zhǔn)的預(yù)判,并且阻止犯罪行為。

除此之外,日常生活中視聽所及,都有大量AI在服務(wù)著人類。Siri和Alexa隨時(shí)聽候你的語音指令,越來越多汽車開始配備自動(dòng)泊車甚至自動(dòng)駕駛功能,城際間的無人駕駛列車,AlphaGo下圍棋,IBM超級(jí)電腦沃森擊敗人類贏得電視競答冠軍等等不勝枚舉。

盡管具體應(yīng)用變化萬端,但AI有五個(gè)核心元素歷久彌新,連接與支撐著四十年來人工智能技術(shù)的成敗得失。這些AI應(yīng)用程序必須處理大量數(shù)據(jù),對(duì)周遭環(huán)境作出反應(yīng),通過學(xué)習(xí)來提高性能,面向未來,還要有同時(shí)為千萬人和系統(tǒng)提供支持的能力。

數(shù)據(jù)密集攝入

數(shù)據(jù)密集性AI系統(tǒng)處理大量數(shù)據(jù),計(jì)算單位常以十億計(jì)。實(shí)時(shí)處理如此大量的數(shù)據(jù)是AI程序必須完成的艱巨任務(wù)之一。此外它還必須能夠從容處理連續(xù)流數(shù)據(jù)(比如來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器的不間斷數(shù)據(jù))和批處理數(shù)據(jù)(比如大型歷史數(shù)據(jù)集)。

自適應(yīng)

自適應(yīng)應(yīng)用程序使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來提高自己,其性能能夠隨著時(shí)間的累積而不斷提高。機(jī)器學(xué)習(xí)工作流需要數(shù)據(jù)科學(xué)家在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中執(zhí)行模型選擇、特征工程迭代、算法選擇和參數(shù)調(diào)整。隨后應(yīng)用開發(fā)人員部署模型,當(dāng)新數(shù)據(jù)進(jìn)來時(shí),模型程序可以根據(jù)設(shè)定對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。然后應(yīng)用程序?qū)彶榉诸惖慕Y(jié)果,并使用這些結(jié)果進(jìn)行重復(fù)訓(xùn)練。

反應(yīng)

現(xiàn)代AI系統(tǒng)能夠?qū)ζ渲車淖兓瘮?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)反應(yīng),這一點(diǎn)不同于傳統(tǒng)的批處理程序。AI應(yīng)用程序持續(xù)監(jiān)視數(shù)據(jù)輸入,在現(xiàn)實(shí)情況中,這些數(shù)據(jù)通常來自流數(shù)據(jù)平臺(tái)。當(dāng)出現(xiàn)符合特定條件的情況時(shí),程序會(huì)進(jìn)行進(jìn)一步的運(yùn)算處理。簡言之,程序隨時(shí)待命準(zhǔn)備著處理數(shù)據(jù)。

前瞻性

許多AI系統(tǒng)不只著眼當(dāng)下問題的解決,它們還預(yù)測未來各種可能性,以確定最佳解決方案。規(guī)劃系統(tǒng)、游戲甚至語言解析系統(tǒng)都需要以最前瞻的方式進(jìn)行處理才能得到最佳方案。這需要AI系統(tǒng)有依據(jù)新輸入數(shù)據(jù)而隨機(jī)應(yīng)變的能力。(比如最新消息顯示臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致中國航運(yùn)的配件推遲,需要AI系統(tǒng)基于各種假設(shè)提出最優(yōu)的重新規(guī)劃方案)

同時(shí)性

與傳統(tǒng)應(yīng)用程序一樣,AI程序必須同時(shí)處理來自多個(gè)人或系統(tǒng)的任務(wù)交互。它們使用那些在操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域開發(fā)分布式系統(tǒng)所采用的技術(shù)來維護(hù)ACID屬性。

以上五個(gè)特性使得現(xiàn)代AI系統(tǒng)能夠提供讓用戶滿意的性能。此外,隨著數(shù)據(jù)數(shù)量大增長和響應(yīng)時(shí)間的縮短,良好構(gòu)建的系統(tǒng)可以非常方便地?cái)U(kuò)展其技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施,而不必一切重新搭建。考慮到這些程序表現(xiàn)對(duì)個(gè)人和企業(yè)的重要性,保持在線和可操作性可能是所有AI系統(tǒng)普遍具有的一個(gè)特征。

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