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未來人工智能領(lǐng)域的變革

來源:培訓(xùn)無憂網(wǎng)-云朵 發(fā)布人:云朵

2021-11-18 09:56:42|已瀏覽:265次

未來人工智能領(lǐng)域的變革

    人工智能技術(shù)的潛力大家都有目共睹,但未來人工智能可以用來做什么,將會(huì)給人類社會(huì)帶來多大的變革,也在考驗(yàn)我們的想象力。

    盡管人工智能技術(shù)還處在初級(jí)發(fā)展階段,但它現(xiàn)有的能力也足以改變眾多領(lǐng)域,尤其是那些有著大量數(shù)據(jù)卻無法有效利用的領(lǐng)域。

1 人工智能推動(dòng)基礎(chǔ)科學(xué)理論突破

    實(shí)際上,材料、化學(xué)、物理等基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的研究過程中充滿了“大數(shù)據(jù)”,從設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)、測(cè)試到證明等環(huán)節(jié),科學(xué)家們都離不開數(shù)據(jù)的搜集、選擇和分析。

    由于物理、化學(xué)或力學(xué)規(guī)律的存在,這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)往往都是結(jié)構(gòu)化的、高質(zhì)量的以及可標(biāo)注的。

    人工智能技術(shù)(機(jī)器學(xué)習(xí)算法)擅長(zhǎng)在海量數(shù)據(jù)中尋找“隱藏”的因果關(guān)系,能夠快速處理科研中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),因此得到了科研工作者的廣泛關(guān)注。

    人工智能在材料、化學(xué)、物理等領(lǐng)域的研究上展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢(shì),正在引領(lǐng)基礎(chǔ)科研的“后現(xiàn)代化”。

    以物理領(lǐng)域?yàn)槔斯ぶ悄艿膽?yīng)用給粒子物理、空間物理等研究帶來了前所未有的機(jī)遇。為尋找希格斯玻色子(上帝粒子),進(jìn)一步理解物質(zhì)的微觀組成,歐洲核子研究中心(CERN)主導(dǎo)開發(fā)了大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)(LHC)。

    LHC是目前世界上最大的粒子加速器,它每秒可產(chǎn)生一百萬吉字節(jié)(GB)的數(shù)據(jù),一小時(shí)內(nèi)積累的數(shù)據(jù)竟然與Facebook一年的數(shù)據(jù)量相當(dāng)。

    有一些研究人員就想到,利用專用的硬件和軟件,通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來實(shí)時(shí)決定哪些數(shù)據(jù)需要保存,哪些數(shù)據(jù)可以丟棄。

    事實(shí)證明,機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以至少做出其中70%的決定,能夠大大減少人類科學(xué)家的工作量。盡管人工智能商業(yè)化發(fā)展更容易受關(guān)注,但人工智能在基礎(chǔ)科研中的應(yīng)用,卻更加激動(dòng)人心。因?yàn)樯鐣?huì)生產(chǎn)力的變革,歸根結(jié)底在于基礎(chǔ)科研的進(jìn)一步突破。

    我們或許再也回不到有著牛頓、麥克斯韋和愛因斯坦等科學(xué)“巨人”的時(shí)代。

    在那個(gè)時(shí)代,“巨人”們可以憑借著超越時(shí)代的智慧,在紙張上書寫出簡(jiǎn)潔優(yōu)美的定理,或者設(shè)計(jì)出轟動(dòng)世界的實(shí)驗(yàn)。像這樣做出偉大工作的機(jī)會(huì)或許不多了,在這個(gè)時(shí)代,更多需要的是通過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來獲取真理的工作。大到宇宙起源的探索,小到蛋白質(zhì)分子的折疊,都離不開一批又一批科學(xué)家們前赴后繼、執(zhí)著探索。

    人工智能技術(shù)的應(yīng)用,或許能幫助藍(lán)色星球的科學(xué)家們擺脫無窮無盡實(shí)驗(yàn)的痛苦,加速重大科學(xué)理論的發(fā)現(xiàn),將人類文明提升到新的臺(tái)階。

2 人工智能推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)效率快速提升

     人工智能無疑是計(jì)算機(jī)應(yīng)用的最高目標(biāo)和終極愿景:徹底將人類從重復(fù)機(jī)械勞動(dòng)中解放出來,讓人們從事真正符合人類智能水平、充滿創(chuàng)造性的工作。

    在60年的人工智能發(fā)展史中,已經(jīng)誕生了機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別、語(yǔ)音助手和個(gè)性推薦等影響深遠(yuǎn)的應(yīng)用,人們的生活在不知不覺中已經(jīng)發(fā)生了巨大變化。

    未來,人工智能應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)一步延伸,是否能夠帶來社會(huì)生產(chǎn)效率的極大提升,引領(lǐng)人類進(jìn)入新時(shí)代?

    為了探索這一問題,曾在谷歌和百度擔(dān)任高管的吳恩達(dá)于2017年成立了一家立足于解決 AI 轉(zhuǎn)型問題的公司 Landing . ai。

    吳恩達(dá)通過一篇文章和一段視頻在個(gè)人社交網(wǎng)站上宣布了該公司的成立,并表示希望人工智能能夠改變?nèi)祟惖囊率匙⌒械确椒矫婷娴纳,讓人們從重?fù)性勞動(dòng)的精神苦役中解脫。

    Landing的中文含義是“落地”,這家公司的目標(biāo)是幫助傳統(tǒng)企業(yè)用算法來降低成本、提升質(zhì)量管理水平、消除供應(yīng)鏈瓶頸等等。

    截至目前,Landing . ai已經(jīng)選擇了兩個(gè)落地領(lǐng)域,分別是制造業(yè)和農(nóng)業(yè)。

3 人工智能將有效改善人類的生存空間

    自第一次工業(yè)革命以來,人類活動(dòng)對(duì)自然界造成的影響越來越大,日益增長(zhǎng)的資源需求使得土地利用情況產(chǎn)生巨大變化,污染愈發(fā)嚴(yán)重,生物多樣性銳減,人類的生存空間變得越來越惡劣。

    進(jìn)入人工智能時(shí)代后,怎樣更好地利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù),為環(huán)保和綠色產(chǎn)業(yè)賦能,成為了政府、科學(xué)家、公眾以及企業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。

    在能源利用方面,谷歌旗下的DeepMind無疑走在了最前面。

    2016年開始,DeepMind將人工智能工具引入到谷歌數(shù)據(jù)中心,幫助這家科技巨頭節(jié)省能源開支。DeepMind利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模式系統(tǒng)來預(yù)測(cè)電量的變化,并采用人工智能技術(shù)操控計(jì)算機(jī)服務(wù)器和相關(guān)散熱系統(tǒng),成功幫助谷歌節(jié)省了40%的能源,將谷歌整體能效提升了15%。

    2018年后,DeepMind更是將“觸手”伸向了清潔能源領(lǐng)域。我們都知道,風(fēng)力發(fā)電因?yàn)橛休^大的波動(dòng)性和不可預(yù)測(cè)性,因而難以并入電網(wǎng),無法有效利用。

    DeepMind利用天氣預(yù)報(bào)、氣象觀測(cè)等數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以提供36小時(shí)后的風(fēng)力預(yù)測(cè),從而讓農(nóng)場(chǎng)的風(fēng)力發(fā)電變得能夠預(yù)測(cè)。

    一旦風(fēng)力發(fā)電可以預(yù)測(cè),電廠就能有充裕的時(shí)間啟動(dòng)需要較長(zhǎng)時(shí)間才能上線的發(fā)電手段,與風(fēng)力互補(bǔ)。如此一來,風(fēng)電并網(wǎng)難的問題就可輕松解決。

4 總 結(jié)

    站在2019年看人工智能,不免感到幾絲寒意。人工智能算法沒有明顯突破,魯棒性差、算法黑箱等問題依然突出,部分商業(yè)化落地也不及預(yù)期,一些專家學(xué)者開始擔(dān)心人工智能將迎來新的“寒冬”。

    但若站在未來回顧人工智能,當(dāng)前所有的擔(dān)憂將僅僅是一個(gè)個(gè)小插曲。即便是目前,人工智能技術(shù)的潛力也遠(yuǎn)遠(yuǎn)未終結(jié)。人工智能即將帶來的變革,仍將會(huì)超乎大部分人的想象。

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