Baidu - Робин Ли

Искусственный интеллект – новые возможности вычислительной мощности человека. И он продолжает способствовать прогрессу. Кроме того, искусственный интеллект – революционная вычислительная система высочайшего уровня (ICS). Это само по себе является беспрецедентным и революционным явлением.

Основной структурой, определяющей современную цифровую вычислительную систему, является организационная форма ресурса. Проще говоря, суть вычислений искусственного интеллекта очень отличается от структуры потока управления фон Неймана, который использует линейную память и булевую функцию в качестве базовой вычислительной операции. Новая парадигма – нейронные сети, характеризующиеся распределенными представлениями и активными моделями. Здесь переменные представлены векторами, наложенными на общие физические ресурсы (например, нейроны), и вычисляются путем активации нейронов. Топологическая архитектура сети и режим активации обеспечивают огромное вычислительное пространство, которое может естественно захватить внушительный объем знаний (через топологию суперпараметров, весов, функций активации). В отличие от локализованного представления в архитектуре фон Неймана (где переменные представлены специализированными или локализованными физическими ресурсами, такими как регистры) и символических вычислений, нейронные сети являются более естественными и мощными в глубоком обучении и представлении физического мира, а также в богатом семантическом знании общества.

Сила вычислений нейронной сети, следующая волна технологии искусственного интеллекта, может поднять текущую вычислительную систему в двух измерениях:

Первое – автоматическая иерархическая функция / представление обучения. Это существенное увеличение возможностей машинного обучения, так как большая часть сегодняшней работы машинного обучения является ключом к характерной инженерии. Например, мозг Baidu уже имеет триллионы параметров, сотни миллиардов образцов и сотни миллиардов характеристик обучения.

Второе – продвинутая когнитивная, особенно перцептивная способность. Это огромный катализатор для устройств следующего поколения (например, беспилотных автомобилей) и платформ следующего поколения (например, сеансов естественного языка).

Мощные вычислительные возможности искусственного интеллекта помогут создать множество новых разновидностей интеллектуальных систем, таких как машинные юристы, машинные аналитики, медицинские роботы, интеллектуальные агенты по обслуживанию клиентов и т. д.

Еще одним направлением развития искусственного интеллекта является организация различных систем, обслуживающих определенную физическую архитектуру и физические элементы, такие как дома, офисы, заводы и другие интеллектуальные системы. Его основная модель заключается в том, что «система восприятия» искусственного интеллекта распознает и воспринимает физическую архитектуру с помощью различных примитивных сигналов от датчиков интернет-вещей; в то время как «когнитивная система» требует организации информации и изучения большего количества знаний о физической архитектуре, а также прогнозирования, оценки и принятия решений, чтобы сделать различные физические системы более интеллектуальными.

В настоящее время в области научных исследований, искусственный интеллект может обеспечить более продвинутые возможности моделирования, стать катализатором для новой волны научных исследований во многих отраслях.

В сфере бизнеса искусственный интеллект – это дополнительные возможности для создания интегрированной платформы вычислительных систем (BCS) для корпораций. Например, запись бизнес-объектов (модели проектирования системы, транзакции) и бизнес-процессов (ERP (планирование ресурсов предприятия), CRM (управление взаимоотношениями с клиентами)); или проектирование системы и имитация деятельности человека, такой как общение, сотрудничество, чтение, письмо, поиск информации и т. д.

В настоящее время искусственный интеллект «системы восприятия» имеет более широкие возможности для бизнеса: с одной стороны, вы можете построить и развернуть «системы зондирования» для физической среды или физических систем, таких как сборочные конвейеры, заводы и так далее. Это позволяет будущему трудоемкому производству, бизнес-услугам и т. д. использовать более продвинутые информационные инструменты и более сильную автоматизацию. С другой стороны, быстрый прогресс в технологии обработки естественного языка позволяет нам сканировать и анализировать текстовые документы и информацию, а также извлекать из них различные ценные бизнес-знания. Создание и развертывание специальных «подсистем понимания текста» может дать много ценной информации и результатов.

«Когнитивная система» искусственного интеллекта представляет собой интеллектуальную эру в долгосрочной перспективе. В будущем будут реконструированы все отрасли, профессии, социальные системы и даже образ жизни. Если цифровое общество мы можем определить как эру «информации на кончиках пальцев», то эра искусственного интеллекта – это «повсеместное знание, где каждое действие является интеллектуальным».

Несомненно, новая эпоха ИИ предоставит человечеству колоссальное количество возможностей.

Хорошие новости для бизнеса – появится много возможностей для продвижения, преобразования и перехода на новые ступеньки роста. Но есть и плохие. Никто не сможет оставаться в стороне. Если вы не двигаетесь вперед, то неизбежно отстанете и будете выброшены за борт.

Предпринимателям достаточно взглянуть на список «рыночных возможностей» и найти там бесконечное число идей для строительства будущих бизнес-империй. Нужно только смотреть вперед с учетом нового духа интеллектуальных предпринимательских возможностей. Сегодняшние руководители предприятий должны шагать в ногу со временем и соответствовать «интеллектуальному возрасту».

Инвесторы также смогут открыть для себя эру нового бизнеса. Поддержите начинающих, чтобы впоследствии вырасти в крупную бизнес-корпорацию, и получите значительную отдачу.

Для страны или правительства каждая технологическая революция сопровождается чередованием взлетов и падений общественных настроений. Всегда найдутся те, кто воспользуется возможностью, предоставленной историей. Они сделают широкий шаг вперед и выиграют благополучие и процветание для своей страны. Для того, чтобы воспользоваться историческим шансом, крайне важно принимать дальновидные политические решения, решительно вкладывать инвестиции в стратегически важные сферы и отрасли и способствовать развитию науки.

Но, конечно, большой поток людей и предпринимателей, влившихся в сферу ИИ, неизбежно спровоцирует хаос.

В Кремниевой долине делают ставки на инвестиции в AI + X. Например, существует инвестиционная компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте. Один из партнеров (LP), бывший мэр города Нью-Йорк Блумберг, наблюдает за сотнями компаний. Большинство из них стартапы, которые утверждают, что работают в сфере ИИ. Главный вопрос инвестиционной компании – как определить, куда инвестировать, чтобы вложить деньги эффективно. Это побудило нас задуматься: каковы критерии компаний сферы ИИ? Какие из компаний настоящие, а какие нет?

Критерии измерения искусственного интеллекта

Появление каждой новой технологии в истории человечества неизбежно будет сопровождаться размышлениями, дискуссиями и противоречиями. Перед лицом подъема искусственного интеллекта с революционными и глобальными изменениями в сфере технологий волнение, вопросы и проблемы крайне разнообразны. Некоторые из них более эмоциональны. Например, обсуждают, может ли искусственный интеллект заменить человека. Речь идет о сравнении искусственного интеллекта с природным (Natural Intelligence).

По вопросу природного интеллекта существуют различные исследования и труды, в том числе и те, которые предполагают, что механизм человеческого мозга опирается на квантовые вычисления. Для искусственного интеллекта нет четкого определения, которое бы не вызывало споров. На данном этапе развития ИИ нет необходимости усердствовать над критериями оценки. Мы могли бы обсудить это прагматично: какие интеллектуальные системы теперь могут позволить нам сделать технологии.

Существует два типа вычислительных систем, которые люди называют искусственным интеллектом.

Первый эквивалентен подсистеме «интеллектуальных вычислительных систем» (ICS). Он использует информацию в качестве входных данных и на ее основе моделирует явления, которые нас интересуют. Мы называем этот тип системы ИИ «универсальной интеллектуальной системой» (General AI). Название говорит о том, что машина обладает способностью получать знания и достигать поставленных целей.