人工智能=统计学=机器学习?人工智能前沿解读!

中国财富网 2018-08-16

人工智能机器学习统计学

1539 字丨阅读本文需 3 分钟

  “人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻。”

  “人工世界是无中生有的世界。”

  “AlphaGo之后,IT不再是信息技术,而是智能技术,‘新IT’的时代到了。”

  在近日举办的世界科技创新论坛上,包括诺奖得主在内的诸多中外顶级专家学者围绕人工智能展开了探讨,其中很多观点让人耳目一新。小编围观后惊觉:忽然明白了人工智能是什么!一起看看吧:

  2011年诺贝尔经济学奖获得者Thomas J. Sargent认为,人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻。

  他说:“所有的人工智能都是用统计学来解决问题。反过来,如果统计学家一点都不懂物理,人类很多的科技进步就不能变成现实。企业家也应该做通才,应该去考虑来自不同技术的融合或者相互促进,这就有了AlphaGo的成功。”

  2013年诺贝尔化学奖获得者、美国国家科学院院士、英国皇家学会会士Michael Levitt说,在美国“机器学习”这个词已经取代“人工智能”,相关研究已经开展了很多年。机器学习是一个很宽泛的概念,简单说就是将数据拿来,从中归纳一些东西。机器的归纳概括能力相当重要,可以用于化学、物理学等更广泛的领域。从数据的概括开始,然后自我学习,这是计算机最核心的能力。

 

  科大讯飞高级副总裁胡郁表示,人工智能的发展得益于数字洪流的不断进展,如果没有云计算、大数据这些基础设施,人工智能不会取得突飞猛进的发展。

  胡郁举了一个例子:2010年以前中文的语音识别是完全不能用的,为什么?原来这些数据并不是真实环境中的数据,在实验室里面好不容易采集了2000小时,但是真正训练语音识别的模型还远远不够。

  “这几年为什么语音识别、图像识别雨后春笋一般突破了使用的门槛,就是因为采用了云计算、大数据等技术。数字洪流的发展会持续推进人工智能在传统行业转型中的。”胡郁说。

  

  中国机械工业集团有限公司智能技术研究院院长、工信部智能制造专家咨询委员会委员郝玉成说:“站在制造业视角,人工智能最大的价值,就是引导、促进传统产业的转型变革,实现智能制造。”

  到目前为止,人工智能技术在学术方面比较热,在技术方面刚开始走上初级阶段,走向产业还有很大的距离。还面临着传感、计算、操作、系统性这四个智能化的技术突破。

  他认为,有了标准化,才有产业化、产品化,标准化是对创新结果的一个固化。“现在还有相当大的距离,要通过不断的创新去加快人工智能技术发展。”

 

  奇虎360副总裁、首席科学家、人工智能研究院院长颜水成认为,原创性和安全性对于人工智能非常重要,如果想让公司活得更长久、更优秀,这两个维度需要花时间去关注。

  在学术界和工业界,AI技术创新分三种,一种是颠覆式创新,一种是微创新,第三是没有创新、直接跨行业应用。学术界的研究成果跟数据、应用场景是相对独立的,学术界研究的原创性非常重要,如果没有原创性,就很容易被大家遗忘。

  颜水成还指出,中国在机器学习核心理论研究上的顶尖学者可能不超过10人。“在这一领域,中国人才储备堪忧。现在国家新一代人工智能战略出来之后,将迎来一个很好的契机。”

  商汤科技联合创始人、副总裁杨帆认为,在计算机五要素闭环中,人工智能解决的是信息分析和计算环节的问题,对行业、企业而言是能提供长期价值的。

  “把大量数据放在一起,从中挖掘价值,找到能针对每一个人提供定制化服务的价值信息。这件事情是什么?我想就是人工智能。”杨帆说。

  中国的人工智能产业应用为何能走在世界前列?杨帆认为有两个原因:一是发展人工智能需要大量的信息和完善的体系化支撑,中国海量的人口带来海量的数据,让我们拥有很好的基础。更加可贵的一点是,政府、企业、从业者面对AI新技术展现出的接纳、拥抱的心态,超过包括美国在内的其他国家。

  中科院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为,AlphaGo之后,IT不再是信息技术,而是智能技术,“新IT”的时代到了。

  科学哲学家卡尔认为,现实由三个世界组成:物理世界、心理世界、人工世界。人工世界是一个无中生有的世界。现在我们需要开发人工世界,所以人工智能热了。

  王飞跃说:“把信用、注意力变成产品,一波新的全球化要来了,这是一波智能的全球化。我相信人工智能的时代到了,但是路还早,现在谈标准也太早了。”

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