AI初創(chuàng)搭車上路 蘋果谷歌英特爾們的收購競賽全解析

　　人工智能會使人類更好還是更糟?

　　人工智能到底會讓人們生活變得更好還是讓人們生活在提心吊膽中，現在還無法回答。很多人包括霍金都擔心人工智能的機器人在某一天會統(tǒng)治世界，使核武器、全球變暖這些世界性的問題失去人類的控制而變的更可怕，但大部分的人還是對人工智能抱有美好的期望。

　　在李世石和AlphaGo交戰(zhàn)之前，樊麾在和AlphaGo已經連續(xù)輸了5場。在這之后，樊麾成了DeepMind的員工，每個月會有一半時間和AlphaGo在一起，給它當“教練”。《連線》雜志在6月份的封面報道里，說他在訓練AlphaGo的同時，也在接受AlphaGo的“訓練”。被AlphaGo擊敗后的幾個月內，職業(yè)二段的樊麾棋力大漲，已經能戰(zhàn)勝頂尖職業(yè)棋手。

　　或許人工智能也沒有那么“聰明”，但是和人類相比，它最大的特點是能用自身的程序算法減少失誤的次數，從而得到更好的表現。引用到現實中，用人工智能的算法對司機進行訓練，會減少司機對駕駛狀況的誤判，還能在保證安全的情況下提升技巧。人工智能比人類更有效率，還會用和人類行為規(guī)范不同的方式來解決問題。隨著人工智能變得更聰明，它們不但會解決一些我們作為人類無法解決的問題，還會訓練我們處理這種問題的方式。

　　人工智能對圖像的處理是現在很多初創(chuàng)企業(yè)在研究的。圖像識別是一個很具有擴展性的算法方式，除了那些被應用在手機上用文字來搜索圖像之外，人工智能的圖像識別還能夠分析圖像和文字語義之間的關系。一些社交媒體用人工智能來分析工作中的性別和種族歧視。他們用人工智能分析年輕用戶資料中照片、性別、膚色、體重等和他們被雇傭之間的聯系。這個分析能夠幫助人們提升意識，打擊社會中存在的偏見。

　　網絡一直是一個魚龍混雜的地方，人工智能也能很好的凈化網絡環(huán)境。一個約會軟件能清除掉那些裸體的、令人反感的照片，幫助規(guī)范用戶行為。還有一些網絡黑市出售違禁品如毒品、槍支的時候，會上傳真實的圖片，但會避免真實的文字介紹以防被抓取。圖像識別也能防止這樣的網路犯罪事件。

　　這些例子都證明了人工智能并不是只存在于游戲比賽或者是科學研究中，而是會讓人們真實的生活變得更好。

　　最后：還有哪些挑戰(zhàn)?

　　從上面這些越來越多的投資收購案來看，AI的未來應用一定是十分光明的，它能在很多領域代替人類并且完成人類無法完成的工作，將人們從繁勞德工作中解放出來。

　　但是在未來幾年的發(fā)展中，還有很多挑戰(zhàn)：

　　1、避免人工智能“狹隘”的形式

　　這些形式暗指運用十分廣泛機器學習法(machine learning)，例如由Apache Flink和Amazon提供的可以從很多在線圖書館下載數據的功能。

　　這個形式也是可以的，如果可以找到一個確切的方式提升產品并且能夠讓他從眾多分析工具中脫穎而出的話。

　　2、避免用挖掘獨特的數據作為訓練數據

　　建立一個新的AI產品通?；谝粋€經過優(yōu)選的訓練數據。優(yōu)質數據主要的標準是：數量大、種類多，只有這樣才能將所有可能的結果考慮進去，才能讓更多的使用者滿意。

　　3、設計一個能綜合新數據的靈活的數據模型

　　高質量的有競爭力的數據模型要求更高的靈活性和更精準的算法。靈活性指的是可擴展性和在多領域應用的可能性。任何一個解決方案都應該有可擴展性，未來能夠根據用戶反饋和不斷變化的市場需求開發(fā)新業(yè)務。最理想的選擇是讓機器獲得自我提升的能力，即使剛開始聚焦在一個比較狹窄的領域，那也值得開發(fā)一個數據學習的功能，這樣它就能夠處理任何行書和主要領域的數據了。

　　4、集合一群有出色能力的專家

　　為了解決這些問題，就需要與聰明的人一起工作。所以需要考慮這些可能存在的潛在的問題，然后吸引全球的開發(fā)者，他們需要有不同的專業(yè)背景，能解決這些創(chuàng)新的問題。