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5大因素遠程助攻 人工智能或將顛覆科技行業

   日期:2017-04-18     來源:中國智能制造網    瀏覽:44    評論:0    

  在如今這個大數據世代,很多人相信人工智能已經徹底顛覆了科技行業。而在人工智能發展的近四十年時間里,一直有五大核心要素在支撐整個行業,連接各個技術節點。

  人工智能從上世紀八十年代開始興起,許多初創公司、政府、以及大型企業都開始部署人工智能系統,來處理過去由人類專家執行的任務。相比于傳統的編程語言,這些系統大多基于行為規則,然后形成“記憶”,人工智能系統可以處理更多計算密集型任務,比如機器學習,規劃和調度,以及自然語言處理等。在如今這個大數據世代,很多人相信人工智能已經徹底顛覆了科技行業。

  不過,在人工智能發展的過程中,它的核心要素并沒有發生太大變化。舉個例子,NASA 在上世紀八十年代末到九十年代推出的航天飛機計劃,結果整個產業鏈都成功實現了商業化,包括無人駕駛探測器、太空望遠鏡、空間站、以及行星探測器等。甚至有些技術也應用在了 ERP 行業和電商、客戶關系管理和廣告市場營銷應用領域里。最近幾年,人工智能技術還在其他很多行業內得到了廣泛應用,包括:

  生命科學:人工智能可以學習臨床試驗數據,然后為患者匹配最合適的治療藥物,或是尋找最理想的醫生。

  網絡安全系統:人工智能可以預測企業網絡的潛在危險(至少能告訴企業該在什么地方買保險)。

  物聯網系統:基于 RFID 標簽,人工智能可以對資產位置變化做出反應,而且還能預測、分析某些特定場景,防止犯罪。

  此外,許多人們日常交互,且耳熟能詳的系統也采用了人工智能技術,比如蘋果的 Siri 和亞馬遜的 Alexa 可以收聽我們的語音指令,亞馬遜網站可以智能推薦商品,Netflix 可以按照用戶喜好推送節目,自動泊車和無人駕駛系統,能夠下國際象棋和圍棋計算機等等。

  人工智能的用例其實還有很多,事實上,在人工智能發展的近四十年時間里,一直有五大核心要素在支撐整個行業,連接各個技術節點。人工智能應用程序吸收海量數據,對周圍環境做出反應,通過學習提升適應度、實現更好的表現,同步服務系統和用戶。

  一、強化吸收數據

  基于數據強化的人工智能系統需要和海量數據進行交互,他們通常會高速獲取數十億量級的信息記錄。對于人工智能系統來說,實時吸收數據是它們必備的技能之一,此外還需要獲取不間斷的流媒體數據(絕大多數都是小數據模塊,比如物聯網傳感器評估)和批量數據(一些大數據模塊,比如系統數據庫內的歷史數據表)。

  二、自適應性

  利用機器學習技術,自適應的應用程序可以進行自我優化。隨著時間的推移,他們會分析工作處理的結果,然后學習如何做的更好。機器學習的工作流程需要數據科學家進行模型選擇,這涉及到一整套迭代流程,包括特征工程、算法選擇、以及參數調整。開發人員之后會把機器學習模型部署到應用程序內部,再導入新數據,該模型會進行數據分類,在按照分類分析處理行為。最后,這些部署了機器學習的應用程序會“回顧”自己的處理結果,再利用這些結果數據重新進行訓練。

  三、反應性

  現代人工智能系統可以根據周圍環境情況,實時做出變化反應。傳統應用程序更多的是基于批處理模式——你安排應用程序執行任務,它們運行,然后存儲處理結果,最后關閉程序。而人工智能應用程序則會不斷監測他們的輸入(通常來自于各種流媒體數據平臺),然后根據實際情況執行操作,人工智能程序會自動調用程序、規則和行為,然后自己做出決策。簡單的說,人工智能系統會一直處于運轉之中,然后根據不同的輸入做出反應。

  四、前瞻性

  許多人工智能系統不僅僅具備反應性,他們可以規劃未來,執行最佳的行動計劃。事實上,系統規劃、游戲規劃、甚至是語言分析系統,都需要一個前瞻性的解決方案。這些系統必須要具備根據不同場景(情況)隨時切換輸入數據的能力。舉個例子,人工智能會及時獲取天氣預報數據,并以此分析是否會延誤來自中國的海運或航運發貨,一旦發貨延遲,是否會對美國的制造進度計劃產生影響,是否需要重新優化生產計劃。

  五、并發性

  人工智能系統,其實就像傳統應用程序一樣,必須支持同時處理多個用戶或多個系統。通過在操作系統和數據庫領域里開發分布式系統,人工智能系統需要不斷確保執行傳統數據庫事務的四要素原則(ACID):原子性、一致性、隔離性、以及持久性。

 
標簽: 人工智能
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