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从人工智能到工业智能 走中国特色工业智能道路

日期:2019-12-09 02:53
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摘要: 2016年,人工智能技术被推上了研究和商业的风口浪尖, 从“深蓝” 到Master,从驾驶辅助到自动驾驶,从Alexa到Google Home,从大学教授到企业魁首,人工智能技术在互联网行业遍地开花,同时也对人们心目中的传统行业--制造业带来了巨大的冲击与商机。

     2016年,人工智能技术被推上了研究和商业的风口浪尖, 从“深蓝” 到Master,从驾驶辅助到自动驾驶,从Alexa到Google Home,从大学教授到企业魁首,人工智能技术在互联网行业遍地开花,同时也对人们心目中的传统行业--制造业带来了巨大的冲击与商机。

    继IBM“深蓝”在国际象棋对决中战胜世界优越卡斯帕罗夫,Waston在危机边缘战胜人类优越Ken和Brad,Eugene挑战图灵的“TheImitation Game”后,人工智能在一个更加复杂的领域—围棋中再次超过了人类的*高水平,AlphaGo以4:1的比分战胜了韩国围棋大师李世乭,其升级版Master更是在弈城网上取得60:0:1的不败战绩。同样是在对弈比赛中战胜顶尖人类选手,“深蓝”到Master的发展充分体现出了人类科技进步在计算方法和计算资源上的长足进步。如果说“深蓝”是凭借其运算速度通过遍历战胜了人类,那么Master是在此基础上通过优化的搜寻算法,决策支持和计算架构遍历了当时觉得不可能实现的所有可能。Master所用到的Deep Reinforcement Learning结合了当今AI领域研究的两大前沿技术Deep Learning(DL)和Reinforcement Learning(RL),创造性的使用DL的方式,通过棋局的图片评估落子的优先级,再结合RL,通过自我“对弈”的方式更新深度神经元网络的参数,*终带领人类真正意义上站在了“智能”的门口。AlphaGo*重要的成就并不是采用了性能多么优良的电脑,而是**次让程序可以近似人类的方式去感知、学习、思考和决策。

    无论是Master这样已经存在的,还是在《西部世界》中的BICAMERAL MIND,人工智能已经大跨步的走进了我们的生活。目前来看,人类所有的外部感知能力例如温度,加速度等都早已可使用现有的传感器技术实现,基于机器学习,统计学习的方法更是帮助机器在听(语音助手),看(computer vision),读(NLP),写(handwriting recognition),思考(Optimization)等多方面超越人类平均水平。有人预测奇点理论正在以很快的速度成为现实。我们不去探讨人工智能的技术本质或是它的伦理问题,如果人工智能真的被规模化地应用,那么能够对人类社会带来什么样的改变和价值?