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                人工智能會成為其他行業終結者嗎?或創造新行業

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                人工智能會成為其他行業終結者嗎?或創造新行業

                發布日期:2017-11-09 00:00 來源:http://www.qbmtc.com 點擊:

                人工智能專家:這些最聰明的腦袋塑造著怎樣的世界?

                  在星球大戰、終結者、攻殼機動隊等科幻電影中,人工智能專家是人類頂尖智慧的化身。因為觸不可及,所以缺乏真實感。

                  然而,近年來隨著各國、各科技企業紛紛加緊部署人工智能,人工智能已經從幾年前還是一個比較學術的科學,演變成相對產業化的高科技行業。越來越多的頂尖人才加入到這個如火如荼的風口。

                  人工智能專家的日常是怎樣的?他們的工作場景真的那么高冷嗎?這些最聰明的腦袋具備哪些看家本領?又有哪些困惑?他們會成為其他職業的終結者嗎?

                  機器的啟蒙老師

                  美顏相機中萌萌噠的兔耳朵動態表情包、在線開通基金賬戶、實時清理互聯網中不健康的違規圖像、遠程抄錄家里的水電煤三表……這些我們再熟悉不過的日常,其實都是人工智能專家的杰作。

                  走進由他創辦的實驗室,濃濃的極客氣息撲面而來。這個實驗室有個奇特的名字——Ataraxia人工智能實驗室。Ataraxia是古希臘的一種哲學思想,該哲學流派認為世界的知識和理論都是不完善的,只有通過不斷學習才能達到更高的境界。三友電器設備人工智能就是一種機器需要不斷學習和認知才能到達的境界。

                三友電器設備

                  除了響亮的名字,實驗室的墻壁上還掛滿了藍底科幻海報,上面寫著AI Civilizatoin(人工智能文明)。區別于到處都是瓶瓶罐罐的傳統實驗室,人工智能實驗室遍布一排排計算機,屏幕上跳動著一行行代碼、數據;變形金剛式的中小型機器人錯落有致地矗立在辦公桌上。一張張年輕的面孔熟練而有節奏地敲打著鍵盤,有的是算法工程師、有的是數據科學家,還有的是數據標識員……盡管從事的具體工作各不相同,但他們都有一個共同的稱謂——人工智能專家。

                  人工智能專家,可以簡單理解為機器的啟蒙老師。算法工程師先負責搭出一個最初步的算法框架,然后,數據科學家再把合適的數據裝入算法框架里,通過優化、搭建出第一版機器模型。隨后,數據標識員通過給圖像、文字等數據做標記,為機器編寫出一本附有正確答案的教科書,手把手教機器模型如何學習處理不同類別的信息。

                  在人工智能專家的啟蒙和教導下,機器模型經過幾天或者一周的學習,就可以自主進行深度學習了。當機器模型學習的準確率達到及格線,就可以開發成產品、投入試運行,然后一邊運行、一邊繼續學習。一兩個月后,機器模型的準確率就會有脫胎換骨的進步。

                  人工智能+

                  用算法解決各行各業的痛點

                  人工智能是計算機科學的一支,它的起始是算法。怎樣把數據轉化成有效的信息,進而解決各行各業的痛點、輔助其做決策是人工智能專家的愿景。與長期從事某一個具體行業的上班族不同,人工智能專家需要在各行各業自如轉換。

                  算法模型是最基礎的工具,這些工具只有跟不同行業、不同用戶的需求結合起來,才會有用武之地。好的人工智能專家需要不斷學習不同行業的知識,了解各行業的運行規律、發現他們的痛點,進而有針對性地寫算法、建模型、做產品。

                  例如,人工智能+娛樂媒體行業,就有了智能鑒黃師。對于直播、短視頻平臺來說,他們的一大痛點是如何實時清理平臺上不健康的違規圖像。以往,美拍、熊貓直播、陌陌等平臺,需要雇傭百余名人工,24小時值班,挑出不合格的照片,現在采用機器深度學習平臺,這些企業只需要雇傭幾十人,不僅清理的準確率更高,而且工作強度也減輕了、只要對機器模型的結果進行復查就可以了。

                  人工智能+能源消費,催生了智能抄表員。通過圖像識別和記錄每戶家庭每天的用氣量,計算機能夠精確預估當地燃氣公司每天需要購買多少燃氣,避免空燒燃氣造成浪費。七牛服務的一家燃氣公司,此前每年需要空燒掉價值約90億元的燃氣,采用了人工智能圖像識別深度學習平臺后,智能抄表員幫助公司減少了20%左右的能源浪費。

                  人工智能+醫療診斷,出現了智能讀片機。傳統的智慧醫療,是將醫生可表述、可外化的經驗進行數字化,形成數據庫后用于智能檢索判斷,這類智能對人力的輔助相對有限。而人工智能則是基于全部醫療案例和機器自主學習,讓醫療的智能化水平超越人類可掌握的經驗邊界。


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