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周鸿祎认定人工智能是未来,送外卖、卖电影票不是360长项

发布时间:2016-03-17 10:09:14 所属栏目:评论 来源:钛媒体
导读:"过去两年,中国的互联网公司纷纷参与到送外卖、上门洗车、卖电影票,认为这是最大的商业机会。在这股浪潮中,360作为互联网科技企业,我们耐住了寂寞,认定了IOT的战略方

周鸿祎 人工智能技术 百度人工智能

【宋长乐/钛媒编辑】在李世石与谷歌 AlphaGo 开始第一场较量时,周鸿祎在朋友圈就发文称这场围棋大战最终是人类胜利。如今,世纪人机大战划上句号,阿尔法狗4:1大胜李世石,随后周鸿祎发布的内部信流出,在这封内部信中,周鸿祎不仅坚定的站在了人工智能一边,并且还论述了人工智能的应用场景以及趋势。

周鸿祎称,阿尔法狗以4:1的总比分战胜了李世石,就像1997年5月IBM深蓝计算机战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫一样,这次人机大战也将开启一个全新的人工智能时代。

虽然两次都是机器赢了人类,但是带来的意义却不同:

深蓝计算机战胜卡斯帕罗夫,带来了信息基础设施建设的热潮、电脑的迅速普及和互联网的爆发式增长。

阿尔法狗战胜李世石,展示出计算机新的思维模式,它将会促进深度学习、增强学习、神经网络等技术的普及,而语音识别、图像识别等通用技术一定会与深度学习能力整合,加速融入到各种创新产品中,人工智能产品在大众消费领域的普及只是一个时间问题。

面对这样的大趋势,360会怎么做?周鸿祎给出的答案是:

1、确定IOT的战略方向;

2、坚信未来是基于大数据和人工智能;

3、坚信未来智能设备的多样化,智能手机不是最终表现形态。

基于以上三点基础,周鸿祎表示360会从人工智能的两个方向进行战略规划:一个是图像识别技术,另一个是大数据技术。

值得一提的是,相比全球范围内针对人工智能威胁论的谈论,周鸿祎持有反对态度,他认为人工智能并不只是表现为下国际象棋、下围棋,人工智能也并不是像电影里所展示的那样,机器人会成为人类的威胁。相反,它就像工业革命之后的一切技术创新一样,会造福于我们整个人类。

周鸿祎还在内部信中表示,过去两年,中国的互联网公司纷纷参与到送外卖、上门洗车、卖电影票,但他从来不认为把盒饭送到每个用户手里是360未来的使命,卖电影票也从来不是360的长项。

除此之外,周鸿祎在内部信中还透露360人工智能研究院团队正在进行一系列秘密研发,同时还提到一个关键人物,360人工智能研究院院长颜水成教授,这也是周鸿祎第一次正式的提及此人。颜水成是何许人也?根据公开资料显示:

颜水成毕业于北京大学,也是伊利诺伊大学(UIUC)的博士后,主要研究领域是计算机视觉,深度学习,与多媒体分析。他的团队开发的”Purine”是全球第一个开源的支持多机多GPU的深度学习系统。

曾入选汤森路透(THOMSON REUTERS)发布的“2014年世界最具影响力科学家”,同时2014和2015两次入选ISI Highly-cited researchers。2015年9月,360成立人工智能研究院,颜水成担任院长一职。

恰巧前两天,钛媒体与颜水成教授有过一次交流,在比赛还未结束时,他就预测这次一定是 AlphaGo 赢,并且准确的预测到 AlphaGo 4:1 战胜李世石。为什么如此断定?

对此,颜水成当时表示:AlphaGo最成功的,除了网络设计之外,真正成功的关键是,它用了增强学习,增强学习的特点是,已经有了差不多的算法,就可以有试错的方式,它能直接就可以在电脑里根据你的行动判断行动是好还是不好。

除此之外,人工智能,当发现精度已经到了一定程度时就会思考怎么去做加速,这次AlphaGo 能成功你会发现搜索策略每一次都比以前快很多,快了之后效率就能保证,这样不用损失太大精度情况就能满足比赛时的要求。

谈及为何谷歌拥有比较成熟的神经网络系统算法,而其他公司却鲜有,颜水成表示数据、模型和计算机资源是影响其研发的三道坎,对于普通研究者来说数据不够,计算机资源不够,而像谷歌这样的大公司不仅有资源支撑,另一方面有丰富的数据,以围棋为例,很多人把棋谱数据是直接输入到系统里,如此再配合很强的研究人员,可以把深度学习和增强学习很好地结合。

他也坦言,国内暂时不可能做出这个事情,大部分国内公司想着的是人工智能技术怎么能支撑用户级的产品,能够给用户带来便利,反而一些研究的机构会做这些事情。现在的深度学习,因为大家不考虑速度只考虑精度,竞争就变成不是人的智力竞争,而是计算机资源和数据竞争。

在颜水成看来,人工智能的技术在工业上分为四个方面:一是视觉的理解;二是语音的理解;三是自然语言的理解;四是大数据的分析。

而人工智能最终的产品形态会有两种:

第一种是物联网Internet of Things,深度学习的人工智能会放在云端,你可以通过把图像、语音、大数据传送到云端,做分析,然后把结果反馈给你,比如对话系统放到云端,云端相当于知识库,那个量不可能像放在手机上那样,那更不可能。

第二种是端上的技术会变得有可能,虽然不能做完整的语音识别,但可以做轻量级的语音识别。本地端会有一些基本的功能,它只需要觉得有必要时才把数据送到云端,大部分都在本地端进行处理。辅助驾驶或自动驾驶技术,不可能送到云端,你开车跑到车库,没有网络不就废了吗?这些很快速的算法就可以部署到端上,不一定到云上去。

他还透露,现在的团队在做的一件事是Baby learning,希望提供一个学习的框架,可以模拟小孩的学习过程。

据介绍,Baby learning 具备两种能力。一种能力是只要给很少量的样本,就能开始学习。第二种是小孩有一种自学习能力,和增强学习有一些关系,但又不是同一个东西。比如小孩在动物园里看到了马,他会仔细观察,观察的过程就有点像增强学习的过程。

但增强式学习是试对错,而Baby learning主要是寻找正例样本,去模拟小孩在外界接触过程中自学习的过程,要逐步去完善自己对马的模型是怎样的。Baby Learning 的两大特色是,一方面可以让自学习能力更强;另一方面让这个模型在这个环境中自学习,更适应这个环境。

最后,颜水成表示,任何一个新生事物出现,人们都会稍微有点担心,但无论是巨头还是创业公司,大家把人工智能技术用到云上或端上的产品,最终目的都是帮助人。

这恰恰和周鸿祎内部信描述的愿景不谋而合,“我们不要谈论送盒饭,不要谈论卖电影票,我们要做的是像大洋对岸那些巨头公司的创始人和工程师一样,具备极客精神,利用人工智能的新技术做出对消费者有价值的产品,不是热衷于赚多少钱,而是热衷于创造新奇的事物,热衷于解决人类面临的难题”,周鸿祎在内部信如是说。

以下为周鸿祎内部信全文,经钛媒体编辑:

(编辑:应用网_丽江站长网)

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