互聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)+好 機(jī)器智能+的時(shí)代快要到了

      接下來(lái)1萬(wàn)家初創(chuàng)企業(yè)的商業(yè)計(jì)劃很容易預(yù)測(cè)：做X然后再加上AI。

―Kevin Kelly

      本來(lái)阿蘭?圖靈認(rèn)為到1950年計(jì)算機(jī)就會(huì)思考。1997年，超級(jí)計(jì)算機(jī)深藍(lán)擊敗了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，IBM的Watson成了Jeopardy知識(shí)比賽的最好選手。2015年，1輛汽車(chē)自行橫跨了美國(guó)。

      這些成績(jī)的獲得均有賴(lài)于機(jī)器智能，后者是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相干領(lǐng)域的統(tǒng)稱(chēng)。幾何增長(zhǎng)的計(jì)算能力、更大的數(shù)據(jù)、更強(qiáng)的算法，這1波完善風(fēng)暴推動(dòng)了這些領(lǐng)域在最近幾年獲得了快速增長(zhǎng)。不計(jì)其數(shù)的機(jī)器智能初創(chuàng)企業(yè)出現(xiàn)（參見(jiàn)機(jī)器智能公司總覽），其中很多隨時(shí)準(zhǔn)備著要在未來(lái)的5到10年時(shí)間內(nèi)改變世界。

      在迄今我見(jiàn)過(guò)的團(tuán)隊(duì)和公司里面，最有趣的是結(jié)合了機(jī)器智能專(zhuān)業(yè)知識(shí)和像計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言或語(yǔ)音辨認(rèn)之類(lèi)技術(shù)的那些。如果計(jì)算性能夠思考，然后再賦予其看、讀或?qū)懙哪芰Γ蜁?huì)有使人冷艷的可能性出現(xiàn)。突然之間，計(jì)算機(jī)就可以完成各種此前只能由人來(lái)處理的事情了。有兩類(lèi)任務(wù)值得斟酌：1是“溝通任務(wù)”，2是“視覺(jué)任務(wù)”。

      溝通任務(wù)

      即計(jì)算機(jī)嘗試學(xué)習(xí)解釋和制作書(shū)寫(xiě)和口語(yǔ)內(nèi)容。Summly每天利用自然語(yǔ)言處理（NLP）大概要對(duì)20萬(wàn)篇新聞進(jìn)行摘要，同時(shí)還要為用戶(hù)提供個(gè)性化的內(nèi)容流。Siri和Google Now將NLP與語(yǔ)音辨認(rèn)技術(shù)結(jié)合，用戶(hù)可以口頭發(fā)問(wèn)并收到口頭回答。Viv等正在開(kāi)發(fā)的技術(shù)更進(jìn)1步：他們要做的是賦予計(jì)算機(jī)會(huì)話(huà)式的記憶，并且允許追問(wèn)和澄清。換句話(huà)說(shuō)，這樣的對(duì)話(huà)才是適合的。

      這類(lèi)科幻小說(shuō)1直以來(lái)假想的交互模式正在變成商業(yè)化的現(xiàn)實(shí)。這類(lèi)創(chuàng)新是基礎(chǔ)性的，由于它讓我們能夠跟沒(méi)有自然視覺(jué)UI的機(jī)器，如汽車(chē)、可穿著裝備、機(jī)器人或乃至你的房子交互。

      更近1些（1到5年）的機(jī)會(huì)是對(duì)所有目前由人類(lèi)履行的溝通任務(wù)類(lèi)型進(jìn)行自動(dòng)化的可能性。怎樣才能辨認(rèn)出哪1項(xiàng)任務(wù)自動(dòng)化的條件已成熟了呢？所創(chuàng)造的價(jià)值又在哪里呢？要想回答這些問(wèn)題必須審視那些遵守模式的交互，然后再?gòu)闹袑ひ捘壳昂苜M(fèi)時(shí)的任務(wù)。經(jīng)過(guò)分析，以下滿(mǎn)足上述條件：

      醫(yī)療診斷：跟醫(yī)生的互動(dòng)大體上包括1系列癥狀描寫(xiě)，然后推斷最有可能的疾病。對(duì)掌握語(yǔ)言技能的智能計(jì)算機(jī)來(lái)講，這是1種理想的案例。很有可能IBM的Watson很快就會(huì)成為全球最好的醫(yī)生。它已接觸到了最新的醫(yī)療知識(shí)，精確且始終如1，理論上可以24小時(shí)為每個(gè)人服務(wù)。

      會(huì)議安排：傳統(tǒng)上這屬于秘書(shū)和行政助理的角色。我的個(gè)人助手叫Amy Ingram。“她”是x.ai的成果結(jié)晶，幾近沒(méi)有人意想到跟他們對(duì)話(huà)的不是人。從Claralabs等也能夠取得類(lèi)似的服務(wù)。

      語(yǔ)言學(xué)習(xí)：想學(xué)中文？如果有位講著1口流利普通話(huà)的對(duì)話(huà)火伴就行了，如果他永久都不會(huì)介意糾正你的毛病，永久都不會(huì)感到厭煩則更佳。要不來(lái)1位精通萬(wàn)國(guó)語(yǔ)言的全天候?qū)崟r(shí)翻譯怎樣？

      新聞報(bào)導(dǎo)：Narrative  Science等正在訓(xùn)練計(jì)算機(jī)寫(xiě)新聞故事。固然，要寫(xiě)出像大西洋周刊那樣的觀點(diǎn)文章還欠火候，但是機(jī)器人寫(xiě)賽事結(jié)果、財(cái)經(jīng)報(bào)導(dǎo)已是信手拈來(lái)。

      人員招聘：招聘人員在很大程度上算是應(yīng)征者與雇主之間基于1組定義好的特性（位置、行業(yè)、技能、經(jīng)驗(yàn)）進(jìn)行聯(lián)系的中介。期待利用機(jī)器智能和NLP來(lái)自動(dòng)辨認(rèn)和推薦候選者的公司早日出現(xiàn)。固然，其第1場(chǎng)面試也1定是有計(jì)算機(jī)主持的。

      網(wǎng)上旅行社：flightcentre.com上面幫助你找布拉格的酒店的那位“實(shí)時(shí)助理”究竟是人還是機(jī)器人？如果是在2017年，我已有肯定的答案。

      法律任務(wù)：訴訟的取證進(jìn)程需要許多資格淺的律師梳理堆積如山的文檔來(lái)尋覓蛛絲馬跡。像Equivio這樣的組織則結(jié)合了機(jī)器智能與NLP對(duì)這1職能進(jìn)行自動(dòng)化，結(jié)果是，喝了8杯咖啡的那位幫辦忙到清晨2點(diǎn)還沒(méi)弄完的事情早已被計(jì)算機(jī)弄定，結(jié)果不但更加精確，而且它既不用喝咖啡也不用睡覺(jué)。

      呼喚中心：呼喚中心的家伙都是經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的，其回答都有腳本支持，針對(duì)不同情況作出不同的響應(yīng)。但是未必所有人都能記得，或有的記得也不遵守。這些情況你應(yīng)當(dāng)多多少少都經(jīng)歷過(guò)。如果讓智能計(jì)算機(jī)利用NLP及語(yǔ)音辨認(rèn)技術(shù)來(lái)替換的話(huà)就行了。做得好的話(huà)其市場(chǎng)范圍是巨大的。    

      視覺(jué)任務(wù)

      2015年2月，計(jì)算機(jī)視覺(jué)獲得了1項(xiàng)突破：機(jī)器眼力比人更高了。說(shuō)得更確切1點(diǎn)，是指計(jì)算機(jī)查閱1系列圖片并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)的精確度已比人要高了。把這類(lèi)水平的計(jì)算機(jī)視覺(jué)（看的能力）與機(jī)器智能（思考能力）結(jié)合起來(lái)的話(huà)，就會(huì)有使人著迷的可能性出現(xiàn)。

      有很多工作都需要人看圖象然后對(duì)內(nèi)容進(jìn)行評(píng)估。比如機(jī)場(chǎng)安保就是明顯的例子，安保要掃描箱子然后看里面是不是有槍枝等背禁品，又比如放射科醫(yī)師，經(jīng)過(guò)5年以上的訓(xùn)練才能準(zhǔn)確通過(guò)X光片診斷出疾病。

      我相信，用不了多久讓計(jì)算機(jī)履行這類(lèi)任務(wù)就將變成現(xiàn)實(shí)，結(jié)果不但更快更精確而且本錢(qián)更低。下述的可能性將會(huì)顛覆1個(gè)個(gè)的行業(yè)：

      汽車(chē)：自動(dòng)駕駛汽車(chē)是結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的最早進(jìn)案例。

      農(nóng)業(yè)：與其花錢(qián)請(qǐng)人開(kāi)車(chē)兜1圈查看做物情況，為何不讓能夠根據(jù)衛(wèi)星圖象監(jiān)控作物的計(jì)算機(jī)代辦呢？

      軍事：座艙顯示器及無(wú)人機(jī)偵測(cè)對(duì)象并用機(jī)器智能自動(dòng)辨認(rèn)對(duì)方是不是構(gòu)成要挾（我敢打賭CIA的風(fēng)投機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域已進(jìn)行了1堆未宣布的投資……）

      基礎(chǔ)設(shè)施：Google的Street View是全球大部份地區(qū)的街道圖象。市政部門(mén)肯定喜歡這個(gè)主張：用算法自動(dòng)從中找出需要保護(hù)的道路和建筑，而不是讓巡查員開(kāi)車(chē)到處找。   

      醫(yī)療：檢查皮膚癌為何1定要去見(jiàn)醫(yī)生？發(fā)張雀斑的圖片過(guò)去讓計(jì)算機(jī)分析1下不就出來(lái)了？一樣地，像核磁共振、X光等診斷也應(yīng)當(dāng)可以這樣。   

      建筑保護(hù)：安檢需要檢查石油管道、煉油廠等有無(wú)漏油的地方。是否是可讓帶攝像頭的無(wú)人機(jī)飛行巡檢然后讓計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)分析連續(xù)鏡頭？

      巡檢工作有不計(jì)其數(shù)個(gè)垂直領(lǐng)域可以自動(dòng)化，其中有很多還是相當(dāng)晦澀難掌握的。KeyMe尋求通過(guò)照片來(lái)自動(dòng)化1個(gè)60億美元的鎖匠市場(chǎng)。Tractable正在幫助管道工確認(rèn)管道是不是焊接好了。

      所以傳統(tǒng)行業(yè)請(qǐng)留意了，互聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)+好，機(jī)器智能+的時(shí)期也快要到了。

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