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人工智慧不斷打開生活“新入口”

發佈時間:2017-07-17 09:36:00 來源:經濟日報 責任編輯:夏潯

 

商海春作(新華社發)

經濟日報·中國經濟網記者 陳 靜

最近一段時間,人工智慧突然霸屏了,先有百度無人駕駛“刷屏”朋友圈,後有阿里巴巴發佈新款人工智慧硬體……在技術快速更新迭代的當下,人工智慧正在從方方面面改變我們的生活模式和生産方式,其在為人類帶來更多便利的同時,引領著世界經濟的變革——

4.1億美元!這是人工智慧企業商湯科技上周宣佈的B輪融資總額,這個數字也創下了全球人工智慧領域單輪融資最高紀錄。據商湯科技透露,其2016年的客戶和業務量較之2015年實現了數十倍增長,驅動了超過400家客戶的“人工智慧+”升級。

資本市場對商湯科技的青睞,正體現出人工智慧行業的紅火。商湯科技的投資方之一,IDG資本全球董事長熊曉鴿説:“可以明確地看到,人工智慧已成為經濟發展的原動力。”來自市場分析機構普華永道的研究報告預測,至2030年,人工智慧將為世界經濟貢獻15.7萬億美元。

在資本之外,人工智慧市場同樣活躍。從政策層面看,來自科技部的消息稱,我國最近新一代人工智慧發展規劃已編制完成,這項規劃對我國至2030年的人工智慧産業作出了系統部署。而在企業動向方面,僅僅上週一周,就先後有百度無人駕駛“刷屏”朋友圈,阿里巴巴發佈新的人工智慧硬體,微軟宣佈將成立新的AI實驗室,以對標Deepmind,“致力於解決AI領域中的一些最困難的問題”。

人臉識別、圖像搜索、下圍棋……在這些人們耳熟能詳的應用之外,人工智慧下一條“賽道”又在哪?將對人們的工作和生活帶來怎樣的影響?

打造智慧生活新入口

目前,人工智慧對自然語言的理解是最被看好的發展方向之一。中國電腦學會中文資訊技術專委會秘書長趙東岩表示,自然語言理解是人工智慧這座高峰上的一顆明珠,只有通過自然語言理解,才能實現人工智慧與人類的無縫對接。

目前,自然語言理解讓物聯網智慧語音設備大行其道。亞馬遜的Amazon Echo,微軟的Invoke和蘋果的HomePod……巨頭們紛紛發佈了自己的智慧音響産品,Echo系列産品在美國的銷售量已經達到700萬台。在國內,美的聯合百度發佈了智慧語音盒,阿里巴巴則發佈了智慧音箱天貓精靈X1。

在人工智慧的支援下,這些智慧音箱産品已經不僅僅是播放歌曲、講個故事或者預報一下天氣,它已開始成為智慧家居的新入口,並且帶來了人與機器交互的新方式。

百度度秘事業部副總經理葛行飛表示,美的智慧語音盒能夠直接控制空調、加濕器、空氣凈化器等家電産品,可以為消費者的生活帶來更多便利。

天貓精靈則能夠通過聲紋識別,讓消費者直接用語音來為手機充值、購物、查詢快遞。“當你發起購物、充值等行為時,只需要説出聲紋密碼,通過聲音識別系統校驗身份,確認是本人後才會完成交易。”阿裏人工智慧實驗室負責人陳麗娟介紹説。

在這些智慧音箱的背後,則是巨頭們的對話式人工智慧作業系統。在百度,這個系統被稱為DuerOS,阿里巴巴則稱之為AliGenie。

為什麼人工智慧技術的推進,讓語音交互真正成為可能?陳麗娟表示,中文語音交互的難點在於對中文語義的理解,人工智慧的演算法支援讓中文語義理解引擎能夠優化常用的定時、提醒、天氣、購物等領域語言內容。“比如天貓精靈僅在天氣預報上就能夠理解786種中文問法。此外,對北方語言的兒化音,小朋友的疊字,包括吞字、缺字、口頭禪,這些都可以通過深度機器學習來優化。”陳麗娟説。

人工智慧對自然語言的理解,不僅改變著人與機器的交互方式,也在改變人與人之間的交流方式。翻譯研發科學家高勤介紹説,在語言翻譯領域人工智慧可以讓機器翻譯的整個決策過程更為全面。就像AlphaGo在對圍棋的理解上超越了人類一樣,在人工智慧的支援下,機器翻譯同樣能做人可以做的事。“比如零數據翻譯,人工智慧可以使用英語和日語、英語和韓語之間對譯的訓練數據,不依靠任何日語和韓語之間的翻譯數據,實現不通過英語轉机的日語和韓語之間的直接翻譯,這為未來構建統一翻譯模型提供了可能性。”高勤説。

生産過程從此不一樣

“在人工智慧工業大腦的支援下,我們在車間裏寫的代碼,讓蘇州一家光伏切片廠提升了1%的良品率。”阿裏雲演算法工程師光鹽告訴記者。

在從工業3.0到工業4.0的遷徙中,人工智慧也已經開始發揮作用,兩化深度融合讓企業擁有了更多的數據,人工智慧則能讓數據真正在製造領域體現價值所在。來自普華永道的研究報告顯示,在深入分析2016年至2030年人工智慧將帶來的經濟增長數據後可以發現,一半以上的增長將來自於勞動生産力的提升,普華永道人工智慧分析師阿南德·拉奧表示:“人工智慧在提高和擴展企業能力方面的價值並不亞於自動化。”

那麼,人工智慧在智慧製造領域到底有什麼作用?一方面是幫助尋找問題,優化流程。商業智慧服務商Qlik幫助豐田汽車分析了1.8億個行車數據,通過對這些數據的分析,豐田大大縮短了搜尋問題的時間。“過去,豐田汽車搜尋問題根源至少需要10個小時的時間。現在,通過運用人工智慧分析數據,這一搜尋問題的時間已縮短到5分鐘至10分鐘。”Qlik亞太區製造業和高科技市場開發總監傑裏米·西姆説。

從當前對人工智慧的應用來看,最被看好的應用方向是預測性維護,光鹽所提升的1%良品率正來源於此。“通過對監控的生産數據以及設備故障歷史數據分析建模,人工智慧可以提前預測故障。在故障發生前,就可以提前更換有問題的零件。”光鹽説。

在日本,九州電力同樣通過對旗下84家工廠10萬台設備的數據進行分析,將維護模式從定期維護轉變成基於風險的預測性維護。美國通用電氣公司GE也在上月宣佈,將成立一家人工智慧公司,致力於利用數據分析、機器人和人工智慧技術,為油氣、運輸和能源等行業提供檢測服務。

不過,光鹽也告訴記者,人工智慧在智慧製造領域的應用才剛剛起步。“一方面是人工智慧對數據有更多要求,企業必須有一定的數據累積。另一方面,人工智慧的方法論雖然是通用的,但不同行業還是有原始數據和業務産品的區別,人工智慧企業同樣需要深入了解製造業,為不同的行業建立不同的演算法模型。”光鹽説。

“新一代人工智慧技術將為智慧製造系統插上翅膀,帶來智慧製造的新模式、新手段和新業態,但其發展仍要注重技術、應用和産業的協調發展,避免空想,將創新驅動與工業化緊密結合。”中國工程院院士李伯虎説。

責任編輯: 夏潯

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