AlphaGo和李世石的人機(jī)世紀(jì)之戰(zhàn),最終AlphaGo贏得棋局。那么人工智能的勝利決定性因素是什么?
因此總結(jié)一下人工智能的三大支柱:算法,算力,算據(jù)。
舉個(gè)例子,在AlphaGo的這場棋局里面,算法就是機(jī)器根據(jù)對方的棋局決定下一步該怎么走,算力就是快速計(jì)算決定怎么走,算據(jù)就是通過大量的實(shí)戰(zhàn)棋譜訓(xùn)練機(jī)器模型的大數(shù)據(jù)。在比賽之前,AlphaGo通過人工輸出大量的棋譜信息不停的訓(xùn)練AI模型,然后通過和大量的人在網(wǎng)上比賽吸取了大量的棋譜并且不斷的訓(xùn)練校正模型。
所以AI的優(yōu)勢是吸取了大量的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),并把這些經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)抽象為數(shù)據(jù)模型,另外可以依靠計(jì)算能力快速做決策,并通過實(shí)戰(zhàn)不斷的優(yōu)化算法。這么比對就看出來人工智能的優(yōu)劣勢了。
優(yōu)勢在于機(jī)器可以不吃不喝的工作,依靠記憶存儲(chǔ)能力吸取大量的經(jīng)驗(yàn),而且通過集成各種優(yōu)秀人才的算法進(jìn)行不斷的進(jìn)化,在做決定的時(shí)候快狠準(zhǔn)。這么一看實(shí)在是勞模。
劣勢在于AI只是某一個(gè)領(lǐng)域的專家,如果你問他十萬個(gè)為什么的問題,AlphaGo就無法回答,因?yàn)樗皇怯?xùn)練了圍棋領(lǐng)域的數(shù)據(jù),其他領(lǐng)域相當(dāng)于白癡一個(gè)。而人的優(yōu)勢在于可以橫跨多個(gè)領(lǐng)域,觸類旁通。這也是為什么AI目前只在專用領(lǐng)域發(fā)展的原因,也被稱為弱人工智能。
既然決定AI競爭力的三個(gè)因素是算法、算力、算據(jù),那么哪一個(gè)才是決定性的因素。
算法是依靠人設(shè)計(jì)的,并且可以通過深度學(xué)習(xí)不斷的校正。因此本質(zhì)上來說,算法是人的智力水平的體現(xiàn)。既然是人的智力水平體現(xiàn),就看人才的質(zhì)量了。這也是為什么硅谷出現(xiàn)大量AI人才的原因,因?yàn)榫奂隧敿壍闹橇Y源。
算力是機(jī)器運(yùn)算的快慢,因此就是硬件而已,花錢堆疊就行了。關(guān)于算力可以參考之前的原創(chuàng)文章GPU:大數(shù)據(jù)算力時(shí)代,英偉達(dá)的王者逆襲之路
算據(jù)是給AI喂大量數(shù)據(jù),因此誰手里有大量的數(shù)據(jù),誰的AI模型就更準(zhǔn)確,同時(shí)通過不斷的深度學(xué)習(xí)反向校正算法。
因此,可以看出算法可以通過招募頂級的人才(錢)獲取智力資源,算力可以購買大量的硬件(錢)進(jìn)行堆疊,而算據(jù)也可以大量購買(目前數(shù)據(jù)買賣中國官方并沒有明確的規(guī)定是否合法)。
但是個(gè)人覺得算據(jù)才是核心競爭力。因?yàn)橛辛舜罅康臄?shù)據(jù)就可以快速的訓(xùn)練AI模型,同時(shí)通過訓(xùn)練的結(jié)果不斷的優(yōu)化算法。這樣就能在競爭中快人一步。這也是美國為什么制裁中國AI科技公司的原因,包括商湯科技、曠世、海康威視等。因?yàn)橹袊写罅康娜丝跀?shù)據(jù),因此可以通過不斷的圖像訓(xùn)練而提高AI的性能。但是美國卻一直以侵犯人的隱私為借口打擊中國,實(shí)則是因?yàn)樵诿绹袌鰯?shù)據(jù)獲取太難了。不管是歐洲的GDPR還是美國的隱私安全法,在保護(hù)個(gè)人隱私的同時(shí)也大大限制了人工智能的進(jìn)步。
因此未來人工智能之爭主要在中美,因?yàn)槊绹许敿壍闹橇Y源,而中國有大量的數(shù)據(jù)。而人工智能是人類社會(huì)從農(nóng)耕時(shí)代1.0,工業(yè)時(shí)代2.0,信息時(shí)代3.0進(jìn)入下一個(gè)4.0重要階段。
責(zé)編AJX
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