2020-11-30 周一

AI/大数据

汇聚 IT 世界的思考者和观察者,连接数字时代的开拓者和创新者。聚焦 IT 前沿技术,紧跟最新科技潮流。拨开数字空间迷雾,洞悉IT 世界趋势。有深度的内容,有价值的思考。

指纹也不再安全 人工智能可以成功绘制假指纹

据台湾媒体报道,研究人员利用生成对抗网路,合成绘制出假指纹,在小面积的指纹辨识、解析度不佳的app及指纹比对的安全层级条件下,可以假乱真,冒充真实的指纹通过辨识机制。 指纹识别被大量用于安全防护,从门禁系统、电子支付到手机解锁等。采用指纹识别的安全设备需要使用者的指纹,因此被认为比设密码安全。但研究人员现在已发展人工智能绘制而成的假指纹,已能成功骗过指纹辨识系统。 在某些装置,如智能手机上,由于空间不够,往往只使用小型指纹辨识感测器。而这类感测器并不需要完整的指纹,而只需要一小部份指纹即可。这使得单一指头的部份指纹可能被误认或刚好符合其他手指的部份指纹。 研究人员表示,研究的结果可望被广泛用于指纹辨识安全系统的强化,或是以指纹合成破解。

人工智能诊断肺病准确率堪比—流专家

英国研究人员开发出一套能分析肺CT扫描结果的人工智能系统,准确率堪比顶级专家,对于诊断特发性肺纤维化这种致命疾病具有重要意义。

威盛电子吴亿盼:从“芯”出发,打造AI行业嵌入式平台

提到威盛电子,行业人士并不陌生,甚至可以说是耳熟能详。 在奔腾4的时代,威盛电子作为台湾老牌芯片公司,一度被英特尔、AMD视为市面上最强劲的对手。与此同时,威盛电子更是凭借主板芯片等硬件名噪一时,纵观海内外,能与之抗衡的对手屈指可数。 而对于威盛电子来说,从踏足芯片设计这一领域开始,便就把理想定位在“做世界第一流的中国人自己的芯片”,为追逐理想,威盛电子不畏艰险、执着进取,数十年如一日的坚持“中国芯”战略布局,推动IT产业绿色变革,在自身的发展征程上坚实地踏出每一个足印。 然而,随着PC市场逐渐没落、增速减缓,威盛电子开始规划自己的未来和发展,而人工智能成为威盛电子所瞄准的领域! “其实威盛在人工智能领域的转型不是一蹴而就。威盛成立30多年,过去曾深耕芯片领域,积累了非常深厚的技术和开发资源。而在近10年,我们陆续对计算机视觉、深度学习、图像显像、边缘计算等技术进行开发,并注入我们的嵌入式主板、系统、软件平台中。这是个厚积薄发的过程,这也是威盛电子为什么现在可以往人工智能方向走的原因。”威盛电子嵌入式平台事业部总经理吴亿盼女士在接受OFweek维科网编辑采访时说道。 威盛电子嵌入式平台事业部总经理吴亿盼女士在接受OFweek维科网编辑采访 用“芯”推动中国AI高速发展 基于威盛电子的核心优势,威盛电子通过将人工智能技术与嵌入式平台产品深度融合,由“传统芯片嵌入式平台”转向“人工智能嵌入式平台”。将来自全球领先的人工智能技术本土化,推动中国人工智能、计算机视觉、无人驾驶领域发展。为了更好的推动人工智能的发展,威盛电子率先解决计算机视觉和无人驾驶这两方面。 在计算机视觉这一领域中,国内早已形成以旷视、商汤为首的CV企业市场,威盛电子要重点发展计算机视觉,必然会与这类CV企业站在对立的局面,但吴亿盼女士并不完全认为威盛电子与旷视、商汤等CV企业会一直处于竞争关系,她对OFweek编辑说道:“从长久来看,我认为威盛电子与其他CV企业更多的是竞合关系。” 吴亿盼女士认为,威盛电子与商汤、旷视等企业选择的方向和角度并不相同,威盛电子在架构上不仅有云端,更是着重于本地边缘计算,旷视、商汤更多的是在云端进行AI计算。其次是威盛电子不仅仅是硬件,在软件、算法等方面均有涉及。 而在无人驾驶方面,威盛电子主要选择的是To B端市场。“目前我们还是针对To B端的市场,To C端市场将是下一步发展重点。而在To B端市场上,我们选择智能车载系统作为落地应用环境,主要是因为我们认为车载设备将会是人们的下一个‘电脑’。”吴亿盼女士如实的对OFweek维科网编辑说道。 如果说安防最为重要的是“看懂”人脸,智能汽车就是要“看懂”周围的一切。在日常生活中,车辆因为死角和驾驶员导致的各种问题层出不穷。因此,威盛电子在车载设备中采用了多种与众不同的解决方案。 (1)智能监控九合一 在汽车智能化过程中,最为核心的是让车辆看懂周边,并确保驾驶员正常驾驶。在这一过程中,视频监控显得尤为重要! 但反观国内市场,目前视频监控较为单一,视频监控尚未全面实现智能化、自动驾驶系统只能看前方、车辆全景影像只能特定条件下使用等诸多问题。为解决这一问题,威盛电子将监控系统进行全面整合。 威盛电子设计的AI车载模块,最大支持9路不同型号和类别的监控摄像机,基于车载模块的AI功能,9路摄像机可以完美的完成视频拼接、智能视频识别、人脸识别、驾驶员行为分析等多种功能,通过这些技术,车辆管理者能实时查看车辆周边事物,并实时了解驾驶员各种状态。由于加入了图像智能识别技术,通过对应的配置后,车辆可以实现自动驾驶这一功能。 据悉,在自动驾驶中,基于威盛电子AI模块的车辆可以在90km/h的状态下完成正常各种自动驾驶功能。 (2)边缘计算化 企业为了更好的压低成本和推广,通常会采用“云”技术,虽然国内无线通信技术发展极快,但部分偏远地区或涉及个人隐私问题,数据通常无法及时上传到“云端”进行AI运算和反馈。 威盛电子针对这一现象,把边缘计算的理念带入到自己的产品中。当车载系统无法连接“云”端,或不需要连接“云”端时,威盛电子可以进行本地化的深度学习,实时监控车辆周边信息,并对驾驶员的各种行为动作进行分析,当驾驶员出现违规操作时或有其他意外时,威盛电子车载系统会直接提醒驾驶员。 基于强大的硬件+软件实力,威盛电子在中国、日本等诸多地方实现物流、出租车、大巴等车辆的无人驾驶。但目前由于法律、法规等问题,目前尚未实现真正的无人驾驶。但对于威盛电子而言,无人驾驶车辆落地并非其主要业务,吴亿盼女士说:“我们主要是做核心技术输出,并授权给到终端客户,帮助他们打造完整应用。” 虽然威盛电子在诸多国家实现无人驾驶技术,但更多的是把精力投入在国内市场,对于威盛电子而言,中国不管是从数据获取还是商业落地,都处于全球领先地位。吴亿盼女士认同的说道:“人工智能在国内,才得到了全面的发展。” 在她看来,美国是科技实力很强的国家,在人工智能这一领域中,美国企业更多的是关注顶层设计,例如对芯片、底层技术的研发以及轻资产APP的创新。而在国内,人工智能更多的是在落地应用方面,特别是国内的AI企业,其发展完全根据用户的需求而随时改变,不管是从软件还是硬件,总是能灵活的变换,从而促进AI在国内高速发展。 未来:聚焦中国,推动AI全面落地 威盛电子从创建以来一直关注中国市场,特别是在AI兴起的今天。对此,威盛电子在国内一直保持着三大布局: (1)本土化人才培训及研发 威盛电子已经在深圳、北京、上海、武汉等地建立自己的分公司,着重据悉本土化的人才培育中心及研发中心,这一布局将直接促进威盛电子AI技术的落地及应用,并为威盛电子提供更为庞大的用户数据支撑。 (2)加强与客户的互动 一款产品要落地应用,并不能只依靠企业自己的力量,只有抱团才能发展的更好、更深入。威盛电子将加强与合作伙伴的合作力度,从而带动整个市场的前进。 (3)强强联合 由于中国市场在接纳度、创新度和商业模式方面的优势,中国AI市场堪称全球最大,与之共同成长的还有大量同行企业。从明面上来看是竞争对手,实际上更多是竞合关系,在这种关系下,大家将达成某些共赢的局面,共同推动中国AI市场高速发展,甚至在AI芯片研发中也能异军突起。 最后,吴亿盼女士对OFweek编辑表示:“未来,威盛会在人工智能、计算机视觉、无人驾驶各个领域持续发力,深度融合,专注于打造可深度释放算力、灵活移植、快速部署的高性能低功耗人工智能嵌入式平台。”

Siri联合创始人:Siri进步很快但还是落后于Bixby

Siri的联合创始人、前首席执行官达格·基特劳斯(Dag Kittlaus)周二对媒体表示,Siri在被苹果收购后可能没有充分发挥其潜力,但语音助手仍是数字技术的未来。 基特劳斯说,自2010年苹果收购Siri以来,“从积极的方面看,它的速度快了很多,语音识别能力也增强了很多,但在第三方开放等方面却掉队了。”基特劳斯现在是Viv的联合创始人兼首席执行官。Viv是一家人工智能公司,于2016年被三星收购。 基特劳斯表示,总的来说,当前的语音助理是以“非常基础”的方式在使用。 他说,大多数消费者使用它们来设置警报或提醒,但它们的潜力非常巨大。 “想象一下,在2007年,iPhone出现了。当时上面大约有9个app,不过是天气股票什么的,”他说。“九个月后,苹果开了应用商店。然后就有了数以百万计的app,改变了世界。我们希望用人工智能和助手来做到这一点。” 本周,基特劳斯在Viv的团队为第三方公司推出了一个新平台,第三方公司可以用三星自己的语音助理Bixby来开发功能。 他说,第三方公司使用这个工具集时感觉“几乎就像是在维基百科上一样”。 “所以,任何人都可以给Bixby添加新的东西。用户可以启用它。最终会有数以千计的功能出现,”他说。“它成为你日常生活中最重要的部分之一。” 基特劳斯说,不久之后,在上下班途中花费了百万小时的消费者就能够与联网汽车对话了,你可以让它在你到家时送餐,或者是给亲友发送礼物。他说,使用语音的速度大约是打字的7倍。 “未来肯定会是这样,”他说。“一旦你开始用它,你就回不到原来的样子了,不是吗?”

频频被关注的AI ,怎样才能用着舒心?

如今,智能音箱、自动驾驶、智慧家居、个性化零售等争先恐后地闯入人们的生活,大体来看都从不同领域、各种角度彰显着AI智慧的内涵。

所见即所得 装修行业也会被人工智能占领

目前,机器相较与人工作业,能实现读图无误差、画线无偏差、可24小时持续作业、无安全隐患由此可见智能装饰施工机器人在替代人工作业方面,无论从减少成本、提升效能、及标准化施工的角度,能给客户提供最优质的服务。 前不久,一家日本研究所有几位科学家研发了一款智能机器人,这可不是普普通通的服务型机器人,它可以完美模仿人类,并且还能独立进行木板上墙的安装工作,你们听后是不是觉得非常不可思议。 据科学家表示,通过结合环境测量,利用科技、智能来控制机器人的所有行动,对于木板上墙安装的精确度,它甚至超过了人工安装,误差极小,这样由机器人完成安装工作,一定程度上也解放了劳动力。 总体来说,虽然有很多人认为智能机器人代替人工安装虽然还没有完全普及,但是如今一直在研发阶段,我们不难想象,在不久的将来,商业化机器人领域,会慢慢加入各行各业,当然装修行业也会被人工智能占领。

40亿美元的豪赌:福特能否赢得自动驾驶之战?

这是一个潮湿的阴天,我需要从迈阿密拥挤的市中心前往Wynwood这个充满流行元素的街区。我拿出手机,点击一个应用,并呼叫了一辆自动驾驶汽车。几分钟后,一辆装载有摄像头和高功率传感器的福特Fusion开了过来。就在我所站的位置上方,有一个街道标志写着“禁止停车:仅限自动驾驶车辆。”我进入车内,扣上安全带,然后就出发了。 当然,这些都不是真实的。应用、标志、我的目的地,所有这些都是福特为展示其自动驾驶未来而举办的一场比赛而已,看起来,就像福特在迈阿密市中心雕刻了一个迷你的西部世界。但奇怪的是,唯一真实的东西是自动驾驶汽车。 周三,福特在迈阿密,向包括我在内的20几名记者,展示了过去一年在该市测试取得的进展。但更重要的是,此次活动旨在向公众传达一个信息,即福特的技术是先进的,它的自动驾驶汽车可以上路,其商业模式是稳健的,未来要比新闻头条所报道的还要光明。 福特非常热衷于改变舆论。因为它的利润在逐步下降,信用评级仅仅高于垃圾级别,人们也普遍认为它在自动驾驶技术方面落后于Waymo和通用等竞争对手。Waymo将于下个月推出首个商业服务,通用则在2019年推出服务。福特表示,它要到2021年才能准备好。最新的传言是福特将和大众合作,成立一家合资的自动驾驶汽车公司。 与此同时,福特高管则在演示时谈到了平台、移动云、交通问题以及汽车本身。福特表示,到今年年底,该公司将有100辆汽车上路。目前该公司正在开发一款没有方向盘和踏板等传统控制装置的专用自动驾驶汽车。 过去三年里,我在各种环境中搭乘过十几辆自动驾驶汽车,这是我所见过最复杂的自动驾驶汽车导航环境之一。旧金山、山景城、拉斯维加斯、底特律和匹兹堡,这些城市的导航环境在复杂性上无法与迈阿密相抗衡。在这座城市,汽车、卡车和助力车,与自行车、滑板车以及老妇人装满衣物的手推车争夺空间。尽管这里的天气炎热,但正是这种环境会让大多数自动驾驶汽车运营商频冒冷汗。 但是这次搭乘体验却让我非常惊讶。福特的自动驾驶汽车巧妙地处理了各种具有挑战性的场景,从无保护的弯道,到建筑区,再到没有车道标志的狭窄双向道路,这些场景对于最成熟的自动驾驶汽车来说都是非常棘手的。但福特的自动驾驶汽车却能够自信地与正常车辆并肩行驶,遇到行人会进行刹车,还可以缓慢地驶过十字路口。唯一一次让车辆产生困惑,是一辆驶过的平板车扬起了一大团灰尘,迫使安全司机暂时采取了控制。 福特去年向匹兹堡初创公司Argo AI投资了10亿美元。该创企的首席执行官Brian Salesky表示,扬尘导致的问题正好证明了这一过程是真实的。 Salesky说。“这就是真实的城市生活。我们本来可以改变你的路线,这样就不会遇到扬尘问题。昨天,我们也看到了同样的事情,这些就是我们需要解决的问题。” Salesky列出的福特汽车需要“解决”的问题很多,但是可以克服的。“当你列出需要实施的2000个功能时,”他说。“我希望你能够给1800个功能打分,剩下的200个中就包含了扬尘问题。我们专注于打造一个安全的自动驾驶汽车。” 进行测试的汽车是福特Fusion,并在车顶配备了一系列高功率传感器和摄像头。后备箱中装载着足够的计算机电源,所以让后座变得明显温暖得多。我一共搭乘了四次,每次都乘坐了新的自动驾驶汽车。每次搭乘都会有一名安全驾驶员坐在方向盘后面,一名副驾驶坐在乘客座位上,带着一台笔记本电脑。每个座位的头枕后面都安装了触摸屏,我被指示点击大的“Go”按钮开始每次的行程。 但是,这一切都是为了展示。除了给我一个最终会是什么样子的概念之外,触摸屏并没有什么作用。福特禁止我拍摄车内的照片,因为目前围绕用户体验的设计不是最终版。我们也没有自由可以去想去的地方,而是被限制在迈阿密市区6英里范围内的四个可能的目的地。虽然目的地是确定的,但福特声称所走的路线仍然是动态规划的。 第一站是福特的自动驾驶汽车终端,在那里汽车会被清洁,传感器会被校准。但是,白色的内部装饰,十几名工人在不断地敲击着笔记本电脑,让它感觉更像是一个联合办公区域,而不是一个维修车库。在这里,福特车队的管理和运输即服务专家,向我们展示了自动驾驶汽车的日常。我们讨论了正常运行时间、利用率等概念,以及当有人在汽车内呕吐时该怎么办的古老问题。 “这是非常繁重的工作,”福特自动驾驶汽车终端总监Don Conroy表示。“但是我们做得非常好。” 接下来是Wynwood,在那里我们看到了福特合作伙伴Domino’s和Postmates的代表。此外还有一家花店和一家干洗店也参与其中。他们参与了为期一周的福特自动驾驶汽车的快递测试。那天早上,福特宣布将与沃尔玛和Postmates开展合作,进一步测试使用自动驾驶汽车运输货物的可能性。 当然,还有很多问题需要解决。福特正在使用的车辆并不是真正的自动驾驶车辆。此外,福特计划在2021年推出服务时使用的汽车还没有生产出来。但是用户体验将是相似的:用户需要将取货码输入嵌入车辆侧面的触摸屏,然后钢制的百叶窗会滑动打开,露出要取的快递。 这一想法主要是为了展示从福特汽车取出快递的体验过程。福特认为,如果这意味着与自动驾驶汽车进行互动,人们可能会愿意走到路边去拿食物或鲜花。但是当新奇性渐渐消失时,人们总是更倾向于便捷和低廉的价格。在福特所瞄准的市场中,大多数人都住在高楼里,或者在移动方面存在问题,所以它还有很多事情要做。 最后,我们被带到了市中心的一个街区,福特的数字内容主管在那里为自动驾驶汽车乘客提供车内体验。简而言之,福特设想通过与当地企业和音乐会场地的合作来赚取收入,这些场所向自动驾驶汽车的乘客提供广告和数字优惠券。当你乘坐在福特自动驾驶汽车回家时,也许你可以沿途经过当地一家手工汽水店,买一杯樱桃柠檬水。不需要下车,服务员会把它直接带到你的车窗前。这就是21世纪版的汽车服务商店。 当然,福特真正想要展示的是它的商业模式。福特表示,打车、车队管理、送货和数字内容,所有这些都将使其40亿美元的自动驾驶汽车赌注有所回报,并将迅速超越所谓的优势竞争对手。如今,打车的费用约为每英里2.50美元。福特总裁兼首席执行官Sherif Marakby估计,该公司的自动驾驶汽车可以将价格降到每英里1美元。Marakby表示,福特无意追随Waymo和GM的脚步,不会于近期推出商业服务。 Marakby说:“我们可以做到明年生产出100辆自动驾驶汽车,并推出商业服务。但我不认为这就是我们想要做的事情,在考虑到盈利问题之前,我们更应该考虑复杂性。我们认为,这需要审视整个价值链,理解客户,然后才能推出规模化服务。” 福特的计划要宏伟得多,它希望能在美国多个城市部署多达10万辆自动驾驶汽车,全天候地运送人员和包裹。这次在迈阿密举办的活动就旨在给人留下这样一种印象,向人们表示福特正在谨慎而直接地迎接这一挑战,它也的确做到了。 但这也让我开始质疑这项技术的发展方向。如果你对未来的愿景是,你可以随时呼叫一辆自动驾驶汽车,让它带你去任何想去的地方,那我有一些坏消息要告诉你:要做到这种程度还需要很多年。我们更有可能会看到的是,在大城市中小范围内运营的自动驾驶出租车和巴士。由于害怕承担责任,这些车辆可能会保留人类安全驾驶员。在任何一个新城市推出服务之前,都需要多年的地图绘制和数据收集。乘坐这些车辆可能很便宜,但不太可能比人类驾驶的Uber或Lyft更为方便。 我们刚刚摆脱了对自动驾驶汽车的过高预期。但是福特在这些预期上投资太多,以至于不能够放慢速度。当天早些时候,该公司首席执行官Jim Hackett表示,自动驾驶汽车有潜力成为一个价值10万亿美元的业务,这比英特尔报告中的结论要高出约3万亿美元。那么究竟哪个数字是真实的,哪个数字只是为了展示呢?

从“索菲亚骗局”,聊聊网红在人工智能领域的正确打开方式

大众传播本身就是一个极具不确定性的东西,流量和产品如何在这条钢丝上保持平衡,恐怕还需要人工智能企业不断研究。

人工智能的“虚假式繁荣”

过去几年,人工智能(AI)的火爆似乎掀起了新一波的互联网技术浪潮,无数技术人转移阵地、投身其中。但是随之而来的,是各种有关人工智能和机器学习技术的夸夸其谈。可以说,在计算机科学领域中,从来没有出现过如此众多且毫不专业的人对某一技术领域如此趋之若鹜——即便对于二十世纪八十年代从事尖端硬件的人来说,这也是匪夷所思的事情。 近期,备受瞩目的畅销书作家、《人类简史》和《未来简史》的作者尤瓦尔?赫拉利就讲述了人工智能将对民主产生的影响。他的言论中充斥着对当前人工智能技术能力的极大信心,他说与Google同宗的DeepMind所开发的国际象棋软件具有“创造性”、“富有想象力”,甚至拥有“天才本能”。 此外,在英国广播公司BBC的人工智能纪录片中,吉姆·阿尔哈利利(Jim Al-Khalili)和DeepMind的创始人丹米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)讲述了人工智能系统如何取得了“真正的发现”,而且还“真的提出了一个新的想法”,然后“凭自己的直觉”开发出了策略。 …… 各种层出不穷的言论在使用夸张和拟人的手法来描述蠢笨机械化的系统,不一枚举。现在,则是时候回头仔细看看基础硬件的现实了。 过去30多年,人工智能没有任何重大进步 人们喜欢通过神话、比喻和借助计算机屏幕等人为形式来讨论有关计算机技术,比如“直觉”、“创造力”和神奇的“策略”。AI专家从AI的行为中找出特定的模式并将其称为“战略”,但神经网络并不知道“战略”是什么。如果真的有“创造力”,那也是DeepMind研究人员的创造力,他们设计、管理和训练了AI。 今天的AI系统是用大量的自动化试错训练出来的,每个阶段都需要通过一项称为反向传播的技术来反馈错误并调整系统,以减少将来的错误,从而逐步提高AI在特定任务(如国际象棋)上的表现。 目前可以大幅提升AI(“机器学习”和所谓的“深度学习”)系统效率的方法主要以这种反向传播技术为基础,而这项技术发明于二十世纪六十年代,并于二十世纪八十年代中期由Geoffrey Hinton应用到神经网络。 换句话说,在过去30多年中人工智能并没有任何重大的概念进步——目前我们在人工智能研究和媒体上看到的大部分内容都是通过大量昂贵的计算硬件和复杂的公关活动渲染的一个古老的想法。 这并不是说DeepMind的工作没有价值。协助开发者生成新策略和想法的机器非常有趣,特别是由于巨大的复杂性导致人们难以理解该机器的操作。在世俗文化中,技术的魔力和神秘非常诱人,而且在枯燥的工程领域出现一些非常神秘的东西是非常受欢迎的。 但遗憾的是,DeepMind的机器里并没有灵魂。 一位上世纪九十年代的年轻程序员打破了传统 所有围绕DeepMind机器大做文章的行为都会让人想起二十年前,一个非比寻常且意义深厚的“机器学习”系统给技术界所带来的那种兴奋感。 1997年11月,苏塞克斯大学计算神经科学与机器人中心的研究员阿德里安·汤普森登上了那一期“新科学家”的封面,其题目是:“原始硅打造的生物——让达尔文主义迷失在电子试验室,一睹新的造物主。高效精干的机器,无人能理解。 ”而汤普森能登上封面的原因是他的作品引起了很大的轰动。 汤普森打破了传统,在电子硬件上发展了机器学习系统——而不是使用传统的软件方法。他选择这样做是因为他意识到所有数字计算机软件的功能都会受到计算机二进制开关的限制。相比之下,人类大脑的神经元得到了很好的进化,可以思考各种微妙且不可思议的复杂物理和生化过程。汤普森假设,通过自然选择的自动化过程让计算机硬件进化,就可以模拟出硅介质的所有实际物理属性,而计算机的数字开关正是由这些硅介质构成,因此可能会产生某种东西有效模拟人类大脑的组成。 后来的事实也证明了他是正确的。 汤普森在他的实验室中对FPGA(一种数字硅芯片,其数字开关之间的连接可以反复重新配置)的配置进行了改进,以便区分两种不同的音频音调。然后当汤普森在查看FPGA芯片内部开关之间的连接是如何通过改进过程配置的时候,他注意到一种令人印象深刻的高效电路设计——仅使用了37个元件。 不仅如此,该改进电路已经超出了数字工程师的理解范围。37个组件中的一些没有与其他组件电连接,但是一旦从设计中移除这些组件,整个系统就会停止工作。对于这种奇怪情况,唯一的解释就是该系统在它所谓的数字组件之间利用了某种神秘的电磁连接。换句话说,该改进过程为了执行“计算”,已经卷入了系统组件和材料模拟的真实世界的特征。 作为一位二十世纪九十年代的年轻研究员来说,汤普森的工作发现确实令人惊叹。计算机不仅设法发明了一种全新的电子电路,而且超越了人类电子工程师的能力,更重要的是它还指向了开发计算机系统和AI的方法。 狮头工作室(现已解散)的经典游戏Black&White,DeepMind创始人丹米斯·哈萨比斯最初担任该工作室AI组组长 所以究竟是什么情况?为什么汤普森几乎无人知晓,而后来的哈萨比斯却为Google的母公司Alphabet赢得了满堂彩,而且BBC还为之制作了讴歌的纪录片?答案就在于时机。 人工智能还“时髦”吗? 早在二十世纪九十年代,人工智能就已经十分时髦了。 现在三十多年过来了,AI不仅承担起了引发“第四次工业革命”的重任,还是行业重点投资的下一个方向。虽然DeepMind的数字AI系统不是很擅长针对复杂的真实世界(如天气或人脑)进行建模,但它们还是非常适合处理在线二进制世界的链接、点击、点赞、共享、播放列表和像素等问题。 除了市场契机已至,DeepMind还深谙吸引观众的技巧。DeepMind通过培养技术的神秘性来推销技术和高级人员,但它的演示始终只是玩简单的、有计算规则的游戏,因为游戏具有媒体和公众的高度关注以及视觉趣味性的优势。实际上,该技术的大多数商业应用都将是相当平庸的后台业务应用程序,例如优化Google数据中心(Google保存服务器的地方)的电源效率。 汤普森和哈萨比斯有一个共同点(除了他俩都是英国人以外),他们都拥有必要的技术和创造力,从而能够有效地训练和改进他们的系统,但是这种对人类的技术和创造力的依赖性很显然是所有“人工智能”或机器学习系统的弱点,它们各自的技术也非常脆弱。 例如,汤普森的系统不能在与训练环境不同的温度条件下工作。同样地,DeepMind擅长的一个视频游戏(雅达利的Breakout)中,仅仅是改变挡板的大小就能让AI的成绩一落千丈。这种脆弱性是由于DeepMind的AI软件不知道什么是挡板,甚至不知道什么是视频游戏;它的开关只能处理二进制数。 不可否认,近年来机器学习系统取得了很大的进步,但这一进步主要是通过大量投入传统计算硬件来实现的,而不是通过激进创新。在不久的将来,芯片集成技术将触及极限,设计效率(即用更少的硬件进行更多处理)将在商业上更加重要,也许在那一刻可进化形式的硬件将流行起来。 人工智能会是下一个技术浪潮吗? 技术是一个升级创新的过程,而不是通过“包装”渲染的“虚假”式繁荣。而回顾每一次的技术浪潮,从最初的Web时代,到移动、云计算时代,然后是现在的人工智能、区块链、物联网浪潮,也并不是每一步都走得正确,也是经过了反复的迭代和推陈出新。 Web和操作系统的年代 自从第一个RFC(Request For Comments)于1969年发布以来,互联网协议就有了一个分散的开发过程,并且形成了独特的标准。虽然定义协议是分散的,但使用这些协议的核心平台(例如思科路由器)仍然是专有的并且是封闭的。而思科1990年的首次公开募股开启了不可思议的Web时代。 由于主要的网络供应商都有自己的硬件,所以虽然局外人可以为协议规范做出贡献,但只有网络公司的开发人员才能将这些协议添加到他们的平台。思科创建了各种公司,然后经历各种收购或合并,直至互联网泡沫破灭。 这之后的操作系统、桌面应用程序也都经历了类似的战斗。无论是20世纪90年代的Netscape和IE,还是今天的Chrome、IE和Firefox,浏览器一直是令人垂涎的应用程序,因为它是网络的前端。 移动开发导致消费升级,云端混战开启统治时代 当苹果公司推出App Store后,与网页类似但功能更丰富的移动应用程序迎来了消费者能力升级的新时代。但是对于开发人员来说,有些人可能认为移动开发进入的门槛太低,这个对所有人开放的领地注定难以形成创新,才会导致现在的应用商店遍布垃圾、充斥着复刻和模仿。不过事实证明,仍有一小部分人成功创建了出色的应用程序,但绝大多数的人却仍是无所作为。 而“得云者得天下”的云计算时代,在2006年开启。彼时,谷歌推出了“Google 101计划”,并正式提出“云”的概念和理论。此后,亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM等公司纷纷入局,云端混战。其中亚马逊在采用AWS的云计算功能和新时代的定价方面做得非常出色,Google和微软紧随其后。 在云计算模式下,用户借助云服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件,就可以把连接“显示器”和“主机”的电线变成网络,把“主机”变成云服务提供商的服务器集群。也因此,近年来一大批的企业为了追求低成本和高性能而借助云计算实现数字化转型。 区块链、物联网、人工智能主导下一波技术浪潮 区块链、物联网和人工智能则最有望成为下一个技术浪潮。 区块链以其独特的技术计算方式获得了企业和用户的热烈追捧,而2016年印发的《“十三五”国家信息化规划》中提出的“加强区块链等新技术的创新、试验和应用”更是为其加了一把火,在技术圈炒得火热。2017年世界经济论坛发布的白皮书《实现区块链的潜力》,则提到了区块链技术能够使信息互联网向价值互联网的新时代转变,开创更具颠覆性和变革性的互联网时代。从目前来看,区块链的技术应用虽不够完善,但发展前景却很值得期待。 物联网(IoT)在过去的十年中经历了几次起伏。就进入门槛而言,构建物联网设备的大多数软件(甚至硬件)构建模块都是常用的,但将商用物联网设备推向市场是一项重大任务。物联网已从一些标准化中受益,但它也是一个非常分散的空间,仅仅因为有“标准”并不意味着公司必须使用它们。因此,虽然未来的物联网发展将会涉及到生活的各个领域,但是如何将其潜力发挥极致也是开发者和市场重要的一大命题。 而人工智能领域,正如前文所述,它是一个有着完备生态和丰富工具的技术,但是现阶段的人工智能还不成熟,仍是基于以往研究的“美化”和“包装”。不过正如各大科技巨头们争相涌入的势头一般,也正像Gartner2017年成熟度曲线所呈现的那样,有了创新和突破,“真正的”人工智能很快就会到来。 Gartner公布的2017全球新兴技术成熟度曲线 未来已来,但是会以何种姿势呈现,取决于技术市场和开发者们。

英特尔与华为合作数字化转型,加速人工智能落地

近日,英特尔作为战略合作伙伴出席了2018年华为全联接大会。数字化时代,英特尔携手华为,从云到端,推动关键技术创新,合力构建智能世界。双方共同加速数字化转型与人工智能的落地,在云计算、边缘计算、物联网、网络转型、存储等领域展开的一系列富有成效的合作。