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2019年01月11日 20:12 来源:新浪新闻

艺术创意的难以穷举,让人工智能和艺术大师之间有着足够丰富的未知创意领域,可以共存。只是那些仅仅靠技术在艺术圈里混饭吃的人群,才会倍感威胁。

艺术家被认为是最不可能被机器替代的职业之一,但这个观念的根基已经开始松动了。

或许,这也是算法“悟道”的一种结果——对规则的绝对服从,以及学习中吸收的养分所带来的知识堆积,可能导致遵从算法的创意,变得诡异。这颇象那些学习方式出错而犯下在成年人看来比较脑残错误的儿童。

2019CES处于一个关键节点,5G通讯即将商用,8K显示即将大规模推广,可卷曲电视、可折叠手机亮相,人工智能继续深化渗透使智能家居、智能语音、无人驾驶更趋成熟。

一些探索者则走的更远,进入到艺术创意的另一端:鉴赏。

5G通讯是2019 CES另一个热点。

LG的可折叠手机也有可能在2019 CES上亮相,但预计只是展示,离产品量产还会有一段时间。

有意思的是,它的老对手,百度也在从事着类似的项目。

通过对上海、北京、深圳三个城市的深入分析,从居民在所在城市中多场景感受AI的体验角度提供体系化的指标和数据参考,展现AI高需求、高使用人群画像,并结合当前城市规划和政府相关部门政策,对城市当前的AI发展潜力及特点进行深入探讨,希望能够为人工智能城市的进一步建设提供更多落地性参考和可行性建议。

所不同的是,象棋、围棋以及其他被人工智能所攻陷的领域,大多是人工智能能够通过学习,最终以穷举法的方式,对人脑的计算能力和经验进行碾压,更快更准的完成对结果的预测。而在艺术领域,创意无法被穷举,这成为了行业洋洋自得的根本。

值得一提的是,安全场景的AI需求程度取决于城市自身在公共安全上的需求程度,教育场景的AI需求和城市的教育资源集中度呈正相关关系,而生活办公场景的AI需求和城市的生活压力、工作节奏有关。

但突破口还是被发现,针对艺术创意的学习,其目的或许可以归结为“欺骗”人类的大脑。

本报告基于人工智能当前在城市中的主要应用场景,合理搭建城市AI感受力指数,通过网络调研的方法,对上海、北京、深圳等一线城市和杭州、成都等二线城市的城市居民进行问卷定投,利用定量研究的方法获取不同城市居民对于人工智能应用的需求程度和使用情况,尝试描绘对AI服务高需求、高使用的人群具体特征,探究AI应用发展与城市居民主观幸福感之间的关系,以期为关注人工智能行业的机构及相关从业者提供有价值的参考依据。

新的技术促成了国内在线教育机构得以不断升级,并推动教学思维发生演变,线上教育已经逐渐成为一种全新教育方式。

DuerOS是百度全球领先人工智能技术的重要应用之一,借助百度的信息与服务构成的巨大生态,DuerOS拥有海量数据,能通过自然语言完成对硬件的操作与对话交流, 为用户提供完整的服务链条。

AI助力智能家居、智能语音更趋成熟

“我从事人工智能哲学的研究,主要关心的话题是人工智能当中牵涉认知科学的基础问题和所带来的哲学问题,基本是文理跨学科的问题。”这是复旦大学哲学学院徐英瑾教授的惯用开场白。可自带新锐科技的光环又被炒得火热的“人工智能”,跟高度抽象化的古老“哲学”,会有哪门子关系?

徐英瑾向解放日报·上观新闻记者解释,人工智能和哲学看似风马牛不相及,其实关系密切、互动频繁。在这两者之间架起一座互通的“桥”,缓和学术界趋于紧张的“科学”和“人文”关系,是他近年来一直在做的事情。

近来,除了在校园里授课,这位教育部长江青年学者还在网易公开课上开设了一门“人工智能哲学”。课程总共7集,其中第一集播放量已达89万次,这让他有些意外。毕竟在他眼中,“人工智能哲学作为一个行当,在国内基本上还没有被确立起来”。

人工智能和哲学实际上“非常像”

在徐英瑾眼里,这两个领域实际上非常像:“和哲学一样,人工智能有很强的开放性。”

在科学界内部,AI科学算是个“异数”。从某种意义上说,这门学科的诞生,本身就是“头脑风暴”般哲学思辨的产物,它流派繁多,对“异数”的宽容度相当高。这一点和哲学极其相似:“大家都知道,各种流派的哲学家简直不像在一个体系里的,连话语范式都完全不一样。”

如果从西方哲学史的角度来看,有关AI的设想更是早早露出了苗头。徐英瑾介绍,仅以十七、十八世纪欧洲哲学为参考系,就至少有笛卡尔、莱布尼茨、霍布斯、休谟和康德等哲学家,对人工智能的相关问题有所涉及,这些想法甚至超越了他们所处时代科学发展的限制。

人工智能跟东方哲学也有关联。徐英瑾提出了一个有趣的类比——儒家的本行,其实就是数据分析。孔子编诗经,就是搞数据搜集,“风”、“雅”、“颂”就是把周代各个小国以及社会生活方方面面积累的数据,做了一个典型性处理。

此外,儒家认为道德的养成不靠说教,而是以具体的做法陶冶情操、去除浮躁。“这很像神经元网络的训练模型。网络本身的习性需要通过投喂大量数据,然后调整网络内部计算单元之间的权重,使网络得以被‘养成’。”在徐英瑾看来,在这方面,孔子思想与基于人工神经元网络的认知哲学的路线,也是“很像”的。

人工智能需要思想地图指引方向

那么,哲学在人工智能面前,究竟可以扮演什么角色呢?

徐英瑾提出,哲学的头等大事是厘清基本概念。很多自然科学家往往在自己的研究中预设了相关问题的答案,却很少回头反思这些答案的合理性。“如果你能回到哲学史的角度,把不同流派之间的斗争历史都看明白了,就能把不同技术流派背后的门道弄清楚。否则,即使是专门从事人工智能研究的人,也容易被一大堆技术名词弄晕。一旦弄晕以后,他们就搞不清楚具体的技术方向在巨大的思想地图中处于怎样一个方位。”他说。

其次,哲学能让人们明白,人工智能这件事真的很复杂、很艰难。比如,关于“人性”是什么,经验主义和理性派的观点几乎是相反的。这两种观点针尖对麦芒,吵了好几百年。在这个过程中,两种观点之间出现了混合。徐英瑾认为,“如果大家能意识到技术背景里有哲学争论,就会明白——你所掌握的技术路径并不唯一。而如果仅仅站在具体学科分类的内部来看学科,就不容易受到其他学科思维方式的滋养。”

深度学习很可能破坏“文化生态”

徐英瑾承认,人工智能在带来便利的同时,也带来了一些麻烦。其中,最大的一个麻烦恐怕是,现在公众所理解的人工智能基本上跟大数据、深度学习画上了等号。特别是当Alpha Go在围棋界所向披靡后,深度学习和神经网络一下子占据了公众视野,几乎成了人工智能的代名词。

但“从学术上讲,这是有问题的。”徐英瑾补充说,实际上,人工智能所包含的流派庞杂,并不能完全被今天的深度学习所概括,但如今,话语权被一些技术寡头垄断,公众认知缺少了学术考证这重要的一环。

按照他的类比,如今炙手可热的深度学习,前身是神经元网络,它最大的“敌人”叫符号人工智能,曾长期在人工智能研究中处于主导地位。而符号人工智能和神经元网络之间的关系,就好像曹操和刘备,双方在人脉、资金、学术观点等众多维度,展开了比《甄嬛传》还要激烈的斗争。

徐英瑾担心的是,在Alpha Go出现后,深度学习、神经元网络变成了一个赢家通吃的东西。比如,深度学习在很大程度上需要依赖大数据,而这需要个体把信息全部上交。在徐英瑾看来,如果这样一种人工智能没有一个类似于“上帝之眼”的东西对大家进行监控,就会出现历史上从未有过的全局式情报搜集。人类社会得以运作的基本前提,是在隐私和公共之间寻找微妙的平衡点。可现有的大数据技术在实现通用人工智能所要求的灵活性之前,很可能已经大量吸取了人类社会各种情报,“这会破坏人类的社会结构,破坏了我们的‘文化生态’”。

徐英瑾认为,隐私的恰当保护在一定程度上就像水土的保护一样,构成一种软生态。如果一切变得过于透明,会导致类似水土流失的后果。在徐英瑾看来,包括大数据运用在内的深度学习对数据量的要求必须适度;一旦数据需求远远超过了社会供给,这种做法本身会面临伦理上的危机。(刘璐)

(摘编自上观新闻“互联网观察”栏目)

8K显示、5G通讯与人工智能技术结合,将为我们带来物联网时代的全新体验与感受。

当然,这只是噱头。

一个5G通讯、8K显示和人工智能结合的时代,正渐行渐近。

当谷歌将DeepDream开源后,很多人都在嘲笑这个人工智能识别图片并生成出来的画作:或许是喂食了大量的眼睛和狗脸,让作品充满了狗脸、眼睛、诡异的螺旋图案,有种异样的魔性。

本报告基于人工智能当前在城市中的主要应用场景,合理搭建城市AI感受力指数,通过网络调研的方法,对上海、北京、深圳等一线城市和杭州、成都等二线城市的城市居民进行问卷定投,利用定量研究的方法获取不同城市居民对于人工智能应用的需求程度和使用情况,尝试描绘对AI服务高需求、高使用的人群具体特征,探究AI应用发展与城市居民主观幸福感之间的关系,以期为关注人工智能行业的机构及相关从业者提供有价值的参考依据。

通过将不同城市居民在AI需求细分场景的得分进行比较,可以获得不同场景下的领先梯队城市情况:如下图结果显示,广州、上海、深圳在多项AI需求细分场景中处于领先梯队,这些城市的居民对于多项人工智能服务的需求相对较强。

张书乐,微信公众号:?,人人都是产品经理专栏作家。关注互联网和游戏产业,专注产业分析与网络营销,著有《实战网络营销》《榜样魔兽文章由「更好时代」原创发布,保留所有权,全网违反相关法律的抄袭行为将受到更好时代专业法律团队相应的严重法律追责。

我们现在发现智能机器人发展很迅猛,但是让机器拥有智能的钥匙其实是大数据,大数据并不是简单的一堆数字,网上所有的东西都可以算作数据。

有了数据再经过系统性的整理,就变成了信息,信息经过简洁抽象的加工,就变成了知识。

比如通过测量星球之间的相对位置和时间,就能够得到数据,通过数据就能得到星球运动的轨迹,这就是信息,通过这些信息总结出的开普勒三定律,这就是知识。

大数据有三个主要特征:体量大、多维度和完备性。智能问题的实质则转变为如何处理数据的问题,机器的智能水平也会随着数据量的增长而增长,所以智能革命的上升趋势是不会变的。

谷歌拍摄街景的汽车,一辆汽车每天生产数据量大概是1TB,也就是1024GB,而一部电影按照1000MB算,也就是说一辆街景汽车每天能够产出1000部电影那么大的数据量。

手机号能够调出你的搜索习惯,通讯信息,然后你的性别、年龄、位置、文化背景这一连串的信息都会被调出来,然后根据大样本的统计,你平时的关注,生活习惯等都会清楚地展现出来。

思维上的转变。

我们一直是单纯的机械思维,要转变为大数据思维,机械思维的本质是确定性和因果关系,如果在两个世纪之前一个人具有机械思维,那么这个人就是顶级的精英。

机械思维被普遍接受的一个大前提是,默认这个世界的所有事物都有规律,而且世界的规律是确定的规律。

牛顿用几个简单的公式,比如力学三定律和万有引力定律,就把宏观物体的运动规律描述清楚了,而焦耳用一个公式就说清楚了能量守恒原理,麦克斯韦用几个公式就描述清楚了电磁的原理。

而如今机械思维方式大多数时候就不太管用了,因为这个世界具有不确定性,比如测不准原理,说的就是像电子这样的基本粒子,如果你要测量它的位置,总会有一定的误差, 因为你测量这个动作本身就对它的位置产生了影响。

大数据的不确定性。

依靠因果关系认识世界的效率非常低,大数据思维则给机械思维做了完美的补充,大数据解决了不确定性的问题,「信息熵」这个概念指出,信息量和不确定性有关。

比如你看一本心理学的书籍,如果你本来就很了解心理学,那你可能很快就能看完这本书,也就是这本书提供了很少的信息量就能消除这本书的不确定性。

但如果你看一本编程的书,而你又是小白,那么可能需要一字不落看完才能理解,需要大量的信息才能消除这本书的不确定性,消除不确定性的最好办法就是引入信息。

智能革命会让传统的产业加上大数据变成新产业。

比如弱势球队的崛起,首先通常是一个大老板喜欢这个球队,然后花钱买下球队,然后继续砸重金购入球星和大牌教练,再通过各种广告招揽球迷。

硅谷的一个球队就很特殊,他们的管理层由风险投资人和数据分析师组成,他们不买大牌的球星,反而将对立特别有名的球员都卖掉,然后围绕一个没有名气的球员定球队的战术,这个球队则靠着这个打法逆袭成功,成为那个赛季的冠军。

又比如大数据在医学上的应用,美国一位高中生,设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法,输入了大约760万个病例,对癌细胞的位置预测的准确率高达96%,这比一个资深大夫要强很多,相信不久后医生这个职业会被机器慢慢取代。

大数据带来的麻烦。

比如奸商的精准营销,他们会通过你的反馈记录看出你是个好惹的人还是不好惹的人,如果你特别在乎自己的权益,买到假货就立即维权,商家就会觉得你这个人不好惹,还是给你推送真货比较省心,而如果你对自己的权益不敏感,买到假货也懒得退,那就总会受到给你推送的假货。

再比如美国很多航空公司利用个人隐私发财,当航空公司发现某个人最近必须出行时,而这个人之前又对票价不敏感,那么航空公司就会报给比其他人高的价格,尤其是最近如果只有少数航班的情况下,他们就会坐地起价。

值得注意的是,人工智能还会将贫富差距越拉越大,唯一能做的是争取拥抱智能时代的任何新技术和新工具,努力跟上时代的步伐,才能成为受益的那一小部分人。

-完-

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版权信息
文章版权更好时代原创出品
执笔作者互联网观察者马克云(已签约)
正文字数1586字
阅读时间5分钟
首发日期2019年1月7日

每天遇见,更好的自己

— Hope Better be with you forever —

—?希冀更好永远与你同在 —

如李宝荣所说:“终端侧的智能可以让任务的处理时延更低,响应时间更短,因为数据都是在终端本地处理,不需要上传云端,所以能更好地保护隐私,具有更高的安全性。”

但突破口还是被发现,针对艺术创意的学习,其目的或许可以归结为“欺骗”人类的大脑。

5G通讯是2019 CES另一个热点。

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