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[導(dǎo)讀]本文作者Zavain Dar,Lux Capital風(fēng)險(xiǎn)投資人。Foutainhop 聯(lián)合創(chuàng)始人。現(xiàn)任斯坦福大學(xué)符號(hào)制度課程講師。1、之前二十多年的工作,主要涉及到數(shù)字化大數(shù)據(jù)集,建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)管理大數(shù)據(jù)集,以及進(jìn)行大數(shù)據(jù)集計(jì)算的范式。這些都是主要的驅(qū)動(dòng)誘因,也可以解釋說(shuō),我們這個(gè)時(shí)代,首先強(qiáng)調(diào)

本文作者Zavain Dar,Lux Capital風(fēng)險(xiǎn)投資人。Foutainhop 聯(lián)合創(chuàng)始人。現(xiàn)任斯坦福大學(xué)符號(hào)制度課程講師。

1、之前二十多年的工作,主要涉及到數(shù)字化大數(shù)據(jù)集,建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)管理大數(shù)據(jù)集,以及進(jìn)行大數(shù)據(jù)集計(jì)算的范式。這些都是主要的驅(qū)動(dòng)誘因,也可以解釋說(shuō),我們這個(gè)時(shí)代,首先強(qiáng)調(diào)的其實(shí)還是“數(shù)據(jù)科學(xué)”,然后才是“人工智能”。

2、一旦我們實(shí)現(xiàn)數(shù)字化數(shù)據(jù),并獲得可編程的數(shù)據(jù),那么明眼人就能看出,下一步就是利用這些數(shù)據(jù)在未來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和預(yù)測(cè)功能。當(dāng)我們的預(yù)測(cè)能力變得越來(lái)越好,越來(lái)越“智能”,此時(shí)所謂的“數(shù)據(jù)科學(xué)”這個(gè)詞,才能逐漸的變成現(xiàn)在人們口中的“人工智能”。但事實(shí)上,兩者之間并沒(méi)有很很明顯的區(qū)別,“唯二的”區(qū)別,可能是在對(duì)新穎和難度的感知上有所不同。實(shí)際上,所謂新穎和難度,其實(shí)都會(huì)隨著時(shí)間而發(fā)生改變,今天的“人工智能”,就是明天的“數(shù)據(jù)科學(xué)”。

3、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的人工智能,被稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用的均是原始數(shù)據(jù),然后提取出可以被人識(shí)別的語(yǔ)義(也被人認(rèn)為是功能),接著,機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)從這些功能中再學(xué)習(xí),繼而得出一個(gè)最終的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

4、過(guò)去的十年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始復(fù)蘇,它是基于在哺乳類動(dòng)物的大腦中那些松散的突觸鏈接,形成的一種機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取語(yǔ)義,讓人類進(jìn)行處理。當(dāng)然啦,在學(xué)習(xí)算法中導(dǎo)入的都是原始數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都是沒(méi)有經(jīng)過(guò)人類編輯的,于是,人們看似很隨意地就把它稱之為“機(jī)器學(xué)習(xí)”。

5、深度學(xué)習(xí)技術(shù)和學(xué)習(xí)模型已經(jīng)存在了數(shù)十年,我們現(xiàn)在看到的,是一波理論創(chuàng)新的大潮,加上現(xiàn)在基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)可用性愈發(fā)成熟,深度學(xué)習(xí)在經(jīng)驗(yàn)上也獲得了突破。2006年,NVIDIA推出了針對(duì)GPU的CUDA計(jì)算平臺(tái),這是一個(gè)真正的分水嶺。

6、主要是因?yàn)槿祟悩?gòu)建的功能具有一定獨(dú)立性,深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)的自然工具。在數(shù)學(xué)推理上,人類技能的開發(fā)優(yōu)先于人類自身能力,比如有一些我們過(guò)去學(xué)到的技能,比如理解負(fù)載的數(shù)學(xué)和語(yǔ)義構(gòu)建的能力。有一些人類天生就擁有的技能集合,其實(shí)很難以一種高水準(zhǔn)功能的形式,來(lái)準(zhǔn)確地表達(dá)出來(lái)。

高緯度數(shù)據(jù)問(wèn)題,數(shù)據(jù)的維度越高,那么它對(duì)人類來(lái)說(shuō),依靠傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)靠直覺感知就會(huì)變得更加困難,同時(shí)構(gòu)建合適的功能也會(huì)變得難度更大。

7、對(duì)于那些在我們有能力構(gòu)建復(fù)雜語(yǔ)義之前,已經(jīng)開發(fā)的技能,我們已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)里中看到了令人印象深刻的結(jié)果,自然語(yǔ)言處理,甚至是玩兒視頻游戲。值得注意的是:這里我們所學(xué)習(xí)的所有技能都不需要數(shù)學(xué)推理,因此他們是能滿足獨(dú)立意識(shí)的高層次語(yǔ)義需要的。

8、在廣義的高緯度深度學(xué)習(xí)問(wèn)題上,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)展示了突破性的成績(jī),舉例包括基因組學(xué),石油和天然氣,數(shù)字病理學(xué),甚至是公開市場(chǎng)股市。

9、最近,媒體在大肆宣傳人工智能,因此人工一般只能也引起了人們的關(guān)注,它是一種假想的計(jì)算機(jī)模擬人類智能代理。

10、在很大程度上,人工一般智能是由那些基本擬人技能的深度學(xué)習(xí)成果尾風(fēng)所驅(qū)動(dòng)的,到目前為止,我們似乎還沒(méi)有什么有意義的進(jìn)展,當(dāng)然也沒(méi)有什么競(jìng)爭(zhēng)力可言。從零到一,就像是在計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理上所作的努力一樣,也更好地說(shuō)明了這個(gè)問(wèn)題。

11、在不久的將來(lái),這些努力似乎只能在筒倉(cāng)(silos)上存在,在一些特殊的領(lǐng)域里,一群人會(huì)孤立地進(jìn)行工作。

12、我們開發(fā)人工一般智能(AGI)的速度將不會(huì)受到任何一個(gè)筒倉(cāng)的約束,但是我們有能力讓這些筒倉(cāng)相互操作,并且通過(guò)合適的輸入和輸出渠道與外部世界聯(lián)系。首個(gè)人工一般智能可能不會(huì)是一個(gè)有人體表現(xiàn)的機(jī)器人,而是以一種實(shí)時(shí)在線的形式出現(xiàn),它可以訪問(wèn)全世界的知識(shí),并且有能力通過(guò)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行交流。

13、人工一般智能將會(huì)模擬人類級(jí)別的智能,但是不會(huì)表現(xiàn)的“像人類”,知道我們了解、學(xué)習(xí)自己內(nèi)部更多的“目標(biāo)函數(shù)”。目前,計(jì)算機(jī)正在被訓(xùn)練,它們會(huì)有專門的域來(lái)指定目標(biāo)函數(shù),這樣能把錯(cuò)誤減少到最小。直到我們能夠知道如何將我們自己內(nèi)部的目標(biāo)函數(shù)校準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化,人工一般智能才會(huì)變得智能,甚至還會(huì)顯示出一些意識(shí),但不會(huì)變得“像人類一樣”。

14、2025年以后出生的孩子,他們會(huì)覺得軟件能有意識(shí),這種現(xiàn)象可能會(huì)忽然出現(xiàn),速度也會(huì)比我們想象的要快得多。

15、人工一般智能對(duì)好壞區(qū)分的能力將會(huì)受到一定比例的限制,因?yàn)橹挥腥祟惒拍芸刂戚斎牒洼敵銮?。未?lái),可能會(huì)出現(xiàn)很多有趣的爭(zhēng)論,話題就是人工一般智能可能存在的潛在惡意行為。最早出現(xiàn),同時(shí)也是一個(gè)非常有力的實(shí)例就是,我們爭(zhēng)論過(guò)自動(dòng)駕駛汽車。

16、對(duì)于人工智能初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō),我們正處在一個(gè)上升的創(chuàng)新周期,同時(shí)也能有資金支持。

17、算法和人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)商品化的速度,可能比我們預(yù)想的還要快。如果說(shuō)這一領(lǐng)域里的初創(chuàng)公司想要獲得成功,那么就必須要不斷的用自己的人工智能模型和用戶、企業(yè)進(jìn)行交互,然后尋找一些獨(dú)一無(wú)二的數(shù)據(jù),并且不斷鞏固自己的初期優(yōu)勢(shì)。最著名的就要數(shù)谷歌公司了,他們可以獲取點(diǎn)擊流數(shù)據(jù),隨著時(shí)間,用戶(特別是企業(yè)用戶)可以利用這個(gè)數(shù)據(jù)作為私人數(shù)據(jù)源,也可以進(jìn)行學(xué)習(xí)交互,來(lái)提升自己的排名。

18、雖然我們身處在人工智能的春天,但仍然是在早春階段。一旦有某個(gè)小團(tuán)隊(duì)在人工智能領(lǐng)域里有所建樹,那么大型科技公司便會(huì)砸下重金,進(jìn)行收購(gòu)和兼并。這些人工智能領(lǐng)域里的新奇成就,如果說(shuō)允許外部成熟一些,即便存在一定風(fēng)險(xiǎn),對(duì)于大型科技公司來(lái)說(shuō)也是可控的,因此我們到目前為止,已經(jīng)看到了在人工智能領(lǐng)域里有較大規(guī)模的收購(gòu)或兼并交易出現(xiàn)。

19、人工智能工具公司將會(huì)需要構(gòu)建更具粘性的平臺(tái),這樣才能在商品化相關(guān)產(chǎn)品的時(shí)候具有競(jìng)爭(zhēng)力,同時(shí)也能讓風(fēng)投看到一些有價(jià)值的產(chǎn)出。[!--empirenews.page--]

20、最后,在未來(lái)五年,硅谷將會(huì)出現(xiàn)轉(zhuǎn)型過(guò)渡。如果那知名投資人Marc AndreeSSEn當(dāng)初的一句話“軟件正在吞噬世界”來(lái)類比形容,那么就是“數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能正在吞噬世界”。

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