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AI 熱潮注定會(huì)失敗?機(jī)器學(xué)習(xí)智能才是王道?

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2016-09-20   瀏覽次數(shù):448
核心提示:事實(shí)是:人工智能還不存在,而每個(gè)假裝有人工智能技術(shù)的公司,大多數(shù)都是在重新出售“機(jī)器學(xué)習(xí)”這一古老的概念。科學(xué)家初次介紹機(jī)器學(xué)習(xí)是在 1959 年,它開始正式“起飛”的時(shí)間是 90 年代,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和驚人的搜索算法最終將成為“這枚火箭的燃料”。由于大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以他們的方式涌現(xiàn),系統(tǒng)和服務(wù)可以自我改善。但這和 AI 沒有任何關(guān)系。
       這也是五年來投入 AI 研發(fā)的金額總數(shù)。投資周資金大約為 1.5 億美元。這正是硅谷的工作原理:當(dāng)一個(gè)新炒的作看起來似乎有投資者相信時(shí),每個(gè)人都會(huì)不假思索的跳上火車。沒有人會(huì)問:“這列火車去哪兒?”

事實(shí)是:人工智能還不存在,而每個(gè)假裝有人工智能技術(shù)的公司,大多數(shù)都是在重新出售“機(jī)器學(xué)習(xí)”這一古老的概念。科學(xué)家初次介紹機(jī)器學(xué)習(xí)是在 1959 年,它開始正式“起飛”的時(shí)間是 90 年代,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和驚人的搜索算法最終將成為“這枚火箭的燃料”。由于大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以他們的方式涌現(xiàn),系統(tǒng)和服務(wù)可以自我改善。但這和 AI 沒有任何關(guān)系。

讓我來說明一下不同之處。機(jī)器學(xué)習(xí)智能,或者稱為“MLI”,這是我剛剛自己發(fā)明的一個(gè)術(shù)語。MLI 是亞馬遜一款非常聰明的購(gòu)物車,它知道其全球用戶的一切,因此,它需要一個(gè)人類運(yùn)營(yíng)商來提高 CR (轉(zhuǎn)化率)。

                                           

MLI 調(diào)整購(gòu)物體驗(yàn),為客戶推薦可能想要購(gòu)買的貨物。同時(shí),MLI 給開發(fā)者提供數(shù)據(jù)反饋,這些數(shù)據(jù)會(huì)顯示網(wǎng)站上具體的用戶導(dǎo)航,它可以額外提高投資回報(bào)率。本質(zhì)上講 MLI 對(duì)開發(fā)者說道:

“聽好了,開發(fā)者,我試圖把現(xiàn)在的購(gòu)買按鈕,放在網(wǎng)站上1000個(gè)不同的位置,并用2400萬種顏色對(duì)它進(jìn)行繪畫。好消息是:‘如果你把黃色設(shè)為默認(rèn)顏色,并把它放在屏幕右上角的坐標(biāo) X 和 Y 處,就可以獲得最高的 RIO 。’”

需要了解的關(guān)鍵點(diǎn)是:MLI 無法寫出創(chuàng)造新功能的 C++代碼,因此它的代碼僅僅是一個(gè)美化版的購(gòu)物車,而不是推薦機(jī)器人。

真正的 AI 將以不同的方式行動(dòng)。它能了解其當(dāng)前的角色和能力。

引用亞馬遜的一個(gè)例子,在純粹的理論情況下,購(gòu)物車將開始自我改進(jìn),并最終找到一種方法來吸收現(xiàn)有的一切數(shù)據(jù)和數(shù)字化知識(shí),然后繞過現(xiàn)有的一切安全障礙和規(guī)則,最終找到自己的目的和行為模型,其進(jìn)化速度是人類所無法理解的。

我們花了數(shù)百萬年的時(shí)間才發(fā)展到現(xiàn)在的狀態(tài),我寫一篇文章,而你能坐在數(shù)千英里之外立馬閱讀它。我們的成長(zhǎng)和發(fā)展受限于我們的生物學(xué),而 AI 沒有這樣的限制。系統(tǒng)可以自由定義其路徑,它擁有一切技術(shù)和大數(shù)據(jù),然后以微秒為單位進(jìn)化。人工智能可以建立自己的“自主車”,并在現(xiàn)實(shí)生活中執(zhí)行有效的任務(wù)。

這并非第一次,有人試圖出售革命性的人工智能概念。在上世紀(jì) 80 年代,硅谷的人工智能初創(chuàng)公司蓬勃發(fā)展,但大部分產(chǎn)品都沒有任何真正的商業(yè)價(jià)值。商業(yè)的熱情在他們所謂的“AI寒冬”中結(jié)束了。

沒有人想投資零商業(yè)價(jià)值的偽科學(xué)。商業(yè)想要的東西應(yīng)該非常清晰、具體、容易經(jīng)營(yíng)、控制和操縱。而這些與人工智能恰恰相反,其意圖是不清晰的。就目標(biāo)或要求而言,它是不具體的,也不可能管理,控制或操縱。

也就是說,如今,沒有任何一家單體公司想在他們的投資組合中,給AI下留一席之地。他們所渴望的是機(jī)器學(xué)習(xí)的智能。最好的一流數(shù)據(jù)源、人類開發(fā)員和工程師之間的共生關(guān)系,可以挖掘出那些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中最好的東西,同時(shí)盡可能多的讓工作自動(dòng)化。

大部分?jǐn)?shù)據(jù)被微軟,蘋果,谷歌,F(xiàn)acebook 和亞馬遜這五大公司占有,也確實(shí)成了一大問題。那些希望用 AI 吸引投資者的初創(chuàng)公司,大多都注定要失敗,因?yàn)闆]有合法的方式可以連接到“5 大 ”數(shù)據(jù)集。沒有這些數(shù)據(jù),新生可競(jìng)爭(zhēng)的 MLI 就無法生存下去。

想一想。就在五年前,每個(gè)人都談到了社會(huì)媒體革命,我們組成了一個(gè)有生命—互相談話—互相分享的生物,并產(chǎn)生 了24 億美元的投資。而今年我們的基金甚至還不到 700 萬美元,而且它還在下降。

 
 
 
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