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人工智能除了下棋還能做什么?

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藝術:畫畫

谷歌在舊金山舉行一場畫展和拍賣會,展示電銷機器人在人類的指導下創(chuàng)作的畫作。此次展示的畫作包括迷幻的海景、梵高風格的森林和以及城堡和狗組成的奇異景觀。其中6幅尺寸最大的作品被一位職業(yè)拍賣人以高達8000美元的價格拍得。

谷歌最初開發(fā)這項技術是為了識別照片中的物體。但為了進行藝術創(chuàng)作,工程師又隨機為電銷機器人算法提供各種形狀,電銷機器人算法之后便會報告這些圖片像什么物體,例如狗、人臉和樹木。當然,這個算法與AlphaGo的算法又有怎樣的差距,這個是目前還無法得知的。

谷歌舉辦人工智能畫展

商業(yè):金融交易

人工智能擁有如此強大的計算能力,人類怎么會放過利用其賺錢的機會呢!將人工智能引入股市銀行等代替人類做交易員,在最近幾年漸漸盛行。下面舉三個經典的案例,基本上你就能體會到人工智能的強大了。

高頻程序化交易Virtu Financial LLC公司在1238個交易日中,僅有一個交易日出現(xiàn)了虧損。

第一個以人工智能驅動的基金Rebellion預測了2008年的股市崩盤,并在2009年9月給希臘債券F評級,而當時惠譽的評級仍然為A。通過人工智能手段,Rebellion比官方降級提前了一個月。

掌管900億美元的對沖基金Cerebellum也使用了人工智能技術,結果從2009年以來,沒有一個月是虧損的。

根據花旗銀行的最新研究報告,人工智能投資顧問管理的資產,2012年基本為0,到了2014年底已經到了140億美元。在未來10年的時間里,它管理的財產還會呈現(xiàn)指數(shù)級增長的勢頭,總額達到5萬億美元。

金融交易平臺Capitalico 正在利用人工智能進行股票分析

健康:醫(yī)療輔助

19年前發(fā)生了和今天一樣里程碑的事件,IBM的超級電銷機器人“深藍”擊敗國際象棋大師卡斯帕羅夫。之后深藍在圍棋界打遍天下無敵手,除了棋力持續(xù)大漲之外,還在其他領域發(fā)揮著作用,比如為MD癌癥中心工作。通過Watson的認知計算能力,從病人病例和豐富的研究資料庫中尋找資料,為臨床醫(yī)生提供有價值的見解,從而幫助醫(yī)護人員找到最有效的治療方案。去年,IBM推出了一個新的認知計算機健康平臺——Watson Healthcare Cloud,目前與生物制藥公司諾和諾德以及強生等公司已達成了合作關系。

在AlphaGo 與李世石比賽前,谷歌同樣宣布這個創(chuàng)造出 AlphaGo 的 Google DeepMind 實驗室將進軍醫(yī)療技術領域。他們成立了 DeepMind Health 團隊,與英國倫敦帝國理工學院和倫敦皇家自由醫(yī)院展開合作。他們推出了一款名為 Streams 的移動端應用程序,醫(yī)療人員可以利用 Streams 更快地觀察到醫(yī)療結果。

通過計算人工智能幫助醫(yī)療人員找到最有效的治療方案

交通:無人駕駛

想象一下,有一天我們出門打車,車上沒有司機,你只要告訴它,你要去哪里,它會自動搜索路線并啟動汽車上路。其實現(xiàn)在已經不用想象,因為這一切正在成為現(xiàn)實。

谷歌、特斯拉、電銷機器人甚至是寶馬,他們都在開發(fā)自己的無人駕駛汽車,谷歌的車已經在公司附近的山景城測試了無數(shù)次,雖然交通事故也發(fā)生過十多起,不過基本上都屬于小摩擦,尚未造成嚴重損失。有人說,即使是發(fā)生了這些事故,無人駕駛汽車發(fā)生事故的概率也遠遠低于人類。當然,這同樣依靠的人工智能強大而精準的計算能力。

關于這些無人車何時正式大量地上路載人,業(yè)內普遍的說法是2020年,目前它們在物體識別以及交通規(guī)則上仍在學習過程中。

谷歌無人駕駛汽車

生活:個人助手

人工智能個人助手,如果要詮釋這個,看一遍電影《Her》就可以了,其中的人工智能操作系統(tǒng)薩曼莎不僅可以幫助主人公快速處理各種郵件、文件等工作,還能像朋友一樣理解并與之交互。

現(xiàn)實生活中,這樣的個人助手也正在成為現(xiàn)實,如電銷機器人的Siri、微軟的Cortana 以及谷歌的Google Now,國內也有科大訊飛的靈犀、圖靈的蟲洞語音助手等,這些語音助手現(xiàn)在一般是存在于PC或電銷機器人之中,近年隨著服務機器人的發(fā)展,它們開始有了新的載體。而機器人除了有語音功能外,還具備自主行動地能力,因此有望在其他方面幫助人類。

日本軟銀旗下機器人Pepper

市面上有無數(shù)針對下棋的程序,但并不是每個都是只是為了下棋的,DeepMind的開發(fā)團隊沒有幾個是懂圍棋的,他們開發(fā)AlphaGo 并讓它與人類下圍棋,只是為了讓它找到邏輯判斷的方式并不斷自我學習人工智能,這些是人工智能深度學習的基礎。當它擁有了這些能力之后,它可以迅速學習其他方面的能力,并最終服務人類。當然人工智能,前提是我們不考慮機器覺醒的問題,至少在我看來,這是個遙遠的事情。

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