Codecon 2016回顾:顶级CEO们汇聚一堂,讲述机器智能的崛起

GAIR

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在上周举办的Code Conference大会上,Facebook首席运营官Sheryl Sandberg阐述了他们将人工智能技术运用到网站,广告,以及虚拟现实里的兴趣。图片来源:recode.net

Code Conference无疑是业界最知名的科技大会之一,它汇聚了很多行业领袖,积极参与的科技达人,以及专业的采访记者(包括Walt Mossberg和Kara Swisher在内的名记)。今年举办的第13届Code Conference大会非常与之不同,除了大会名称和场馆发生变化之外,还有一个非常大的不同:在过去举办的12届Code Conference大会里,几乎每一届的参会者都会谈论几种不同的科技主题,然而这一次,大家似乎都集中在同一个话题上,那就是人工智能。实际上,作为消费者,我们已经在智能手机“使用”人工智能了,因此现在值得暂停一下,并且承认在过去的一年时间里,人工智能已经在人们的日常生活里应用了。

现在,人工智能已经不是“空中楼阁”,而是真真实实的出现在我们面前了。

会议内容概述

机器学习,人工智能,深度模拟,还有IBM CEO坚持的认知计算——都是本届Code Conference大会最前沿和重点讨论的内容。本届大会最有趣的部分,就是行业领袖们的问题回答环节,他们解释了人工智能在各自公司中所扮演的角色,以及如何把这个技术应用到产品设备,企业战略,以及商业模式之中。虽然我们可能对某个特定实例会比较熟悉,但是看到这些业界领袖勾勒出如何发展迅速和深度技术扩散的蓝图,还是非常令人兴奋的。

亚马逊首席执行官Jeff Bezos谈到人工智能在他公司旗下突破性产品Echo上的应用。在许多方面,Echo代表了多个技术的未来,比如语音命令,代理服务和机器学习,所有这些都包含在了这么一款消费级设备里面。不仅如此,贝索斯还谈到了Alexa——支持Echo设备的技术——它是一个可定制和可嵌入式平台。开发人员可以为Alexa构建新“技能”,或者让它“学习”新能力。创客们也可以把Alexa技术整合到自己的设备里面,比如闹钟,可以说,Alexa扮演了人工智能入口的角色。

福特公司首席执行官Mark Fields也在“说服”Code观众,他表示,虽然福特公司本身在人工智能和云技术领域并不太强,但是他们正在积极和这一领域里的公司合作(比如Pivotal),确保福特能够融入到这股技术浪潮之中。Fields并没有谈到太多福特公司关于人工智能的愿景,但是他举了一些例子,强调了人工智能在汽车维修和导航方面非常有帮助。

思科公司首席执行官Chuck Robbins也谈到自己公司在人工智能领域所做的努力,目前他们旗下有数千名软件工程师在从事人工智能方面的工作,而且他们的技术也已经整合进了福特汽车的产品线。他表示,人工智能可以更好地管理现代网络。

eBay首席执行官Devin Wenig花了很多时间告诉大家他的公司和亚马逊有很大不同,目前,eBay利用人工智能不断改善消费者的购物体验并减少欺诈交易发生。Wenig表示,利用人工智能技术,用户可以感受到一个个性化的eBay。

IBM首席执行官Ginni Rometty透露,IBM在人工智能技术上已经研究了很长时间,他们非常看好这项技术,也投入了很多。她讨论了人工智能在各个行业领域的应用,包括医疗、教育、商业IT,第三方开发,云技术,等等。IBM提供了很多开源服务和免费的解决方案。Rometty表示虽然这种方式和IBM以往的做法相悖,但是看到公司不断前进,也必须要这么坚持做下去。我们中很多人都认为IBM的深蓝超级计算机和Watson人工智能程序会非常“危险”,但是IBM其实从很早就开始涉足人工智能领域了,著名的Watson Labs可以说是很多人工智能理念的先锋,包括自然语言翻译,自然语言处理,语音和手写识别,等等。虽然面临的挑战很多,但是Rometty认为IBM非常看好人工智能,也会在这一领域里深入探究下去。

Facebook首席运营官Sheryl Sandberg和首席技术官Mike Schoepfe表示,Facebook可能是目前应用人工智能技术最频繁的公司了,Facebook网站,广告,以及虚拟现实都应用了人工智能技术。但是,Facebook产品功能和人工智能的应用研究深度似乎没有得到广泛的认可。

谷歌首席执行官Sundar Pichai刚刚举办完I/O大会,他简单回顾了下谷歌人工智能的发展历史,并表示随着时间的推移,谷歌会在产品中更加广泛地、深入地使用人工智能技术。毫无疑问,人工智能对谷歌公司非常重要,照片,邮件,搜索,广告,语音助手,自动驾驶汽车,这些都是谷歌利用人工智能技术的产品范畴。如果人工智能本身就是一个平台,那么谷歌无疑是投入最大,也是整个行业中最权威的领导者。

为什么是今年?

Code Conference大会所涉及的行业都非常具有颠覆性,比如数字媒体,移动设备和智能手机,现在终于来到了人工智能,虽然有些人会抗拒或担心新技术会颠覆传统行业,但坦白说,每个人都应该拥抱和欢迎新技术的到来。

如今,人工智能已经成为主流,很多公司的高管都使用AI技术来执行商业规划,能够做到现在这个地步,其实主要受益于四个重要的行业变化。笔者认为这非常值得反思,因为这会让我们了解到,一个新技术是如何从实验室里走出来,并快速变成一股高科技主流力量。下面,就让我们来看看这四个重要的行业变化吧:

针对模型的原始计算能力:虽然我们都很喜欢谈论摩尔定律,但当我们谈到人工智能时,摩尔定律似乎更多的应用在并行体系之中,而不是英特尔的标量。GPU目前成为了人工智能技术的关键因素,当然还有云架构也扮演了非常重要的角色,因为很多企业不再需要构建自己的GPU数据中心,就能直接应用人工智能训练模型了。

支持训练人工智能的海量数据处理能力:相比每个人都知道,训练人工智能模型的唯一途径就是让他学习更多数据,数据量是没有止境的——只有太少没有太多。因此在训练人工智能的时候,很多云技术架构开始权衡“常规数据量”和“经济数据量”,希望能在数据量和成本之间找到一个平衡点,举个例子,Facebook在训练可视化识别人工智能上,每天会使用超过3亿张照片。

难以置信的标记数据可用性:使用数据训练人工智能固然重要,但假如数据没有“标签”,那么对人工智能训练就不会有太大帮助。这就是标记数据和互联网开放性会如此重要的原因。比如当我们在Facebook上上传了一张照片,这不仅仅是一张照片那么简单,我们会标记我们认识的人,所以当我们训练人工智能图像识别引擎的时候,也需要这么做。eBay说他们想要为用户提供一个定制商店,也就是说,当我们登陆eBay之后,所有购买商品的记录数据其实都会被eBay的个性化人工智能引擎所标记。

除此之外,我们的手机中的传感器会提供运动和位置数据,强化我们所做的每一件事情。很明显,这其中会涉及到隐私和安全问题,但同时,我们每个人也能够更加方便的使用各种服务,并从中收益。得益于数据开放性和云技术解决方案的支持,个人生成(或标记)的数据,数据集合,以及应用程序接口都提升了数据的有效性,这些都可以被整合到人工智能训练模型里去。

很多人工智能基础技术实现了技术开放:人工智能之所以能够快速崛起,最迷人的一个原因就是很多公司的研究部门将自己的核心技术开放了出来,至少相比于过去对待核心技术的态度,不少企业都做出了巨大贡献,包括谷歌的TensorFlow,Facebook的Torch,IBM的SystemML,加州大学伯克利分校的CAFFE,还有很多数据技术(比如Spark),所有都是开源的。

下一步是什么?

人工智能在很短的时间里实现了跨越,但值得注意的是,它也可能跌入幻灭的低谷。

假如之后的几年时间人工智能没有太大建树,毫无疑问会有人感到失望,甚至会有人质疑这项技术(说不定会有利用人工智能技术的写作工具写文章抨击人工智能)。没有任何事情能做到面面俱到,更无法取悦每个人。

但明显的是,人工智能肯定会成为科技企业的主流技术,在不远的将来,人工智能也会整合到每一个领先的产品和服务之中。

VIA recode

题图来自scoopnest.com

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2016-06-10

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