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人工智能:改变行业的潜力

时间:2024-01-08 百科知识 版权反馈
【摘要】:如果将人工智能技术特点与现实应用结合起来可以发现,在其应用领域,对下列行业存在着较大的潜在影响力。可以说,不管哪一种方式取得成功,都是基于人工智能技术的支持而实现的。一旦人工智能技术完全满足自动驾驶的要求,人类就会进入自动驾驶时代。能做到这些,都依赖于人工智能技术的突破。不过,这样的机器人一旦到来,对所有行业来说,首当其冲的就是引发失业潮。

人工智能:改变行业的潜力

在所有行业中,对国民经济的发展起着举足轻重作用的莫过于制造业。为提升制造业水平,自20世纪40年代起,自动化就成为行之有效的新技术。对于重复性、重体力、高强度和精度要求高的工作,自动化技术在成功实现规模化、集约化生产的同时,更将生产效率提升到了人工操作所不能达到的空前高度。只是,自动化技术的实现方式是事先设定运作路径,然后遵循这个路径进行一成不变的运作。一旦失去这种路径,自动化技术就会失去用武之地。那么,在未设定的路径下怎样让机器自动完成工作呢?这就得给机器赋予更多的智力,而人工智能就是在这种情形下被提出并朝着应用的方向发展的。

如果将人工智能技术特点与现实应用结合起来可以发现,在其应用领域,对下列行业存在着较大的潜在影响力。

(1)自动驾驶

自动驾驶指的是,通过车辆自身对环境进行感知并智能决策,在没有人员干预的情况下,由车辆自动完成行驶的驾驶行为。从技术上来讲,它依靠人工智能、视觉计算、雷达和监控装置以及全球定位系统的共同协作,来实现汽车自己安全地操作机动车辆。

目前,自动驾驶汽车的研发有两种方式。一种是谷歌公司的方式。其特点是直接奔向终极目标,中间没有过渡。谷歌公司于2009年曝光了其研制的自动驾驶汽车的雏形。2011年10月,他们对研制的自动驾驶汽车进行了驾驶测试。2012年5月,他们研制的一辆自动驾驶汽车获得了美国首个自动驾驶车辆许可证。

谷歌公司的研究成果,让人们对自动驾驶汽车的大量面世充满着期待。一旦自动驾驶真的实现,每个人的出行就可以实现按需满足。届时,车在人们心目中的意义就会朝着共享经济的方向发展。

还有一种是各大汽车厂家所采取的渐进式的实现自动驾驶的方式。这两种方式,要判断哪一种更容易取得成功,所要考虑的就是整个系统的更迭。自动驾驶所需要的支撑系统,一般来讲如加油或充电、事故维修和保养等,都可以嵌入到系统中,对驾驶路线影响不大。也就是说,要彻底解决自动驾驶问题,关键点不在车身,而在于对道路的数据、雷达感知到的数据等进行处理。依照这样的要求,谷歌公司的方式极有可能取得最终成功。

可以说,不管哪一种方式取得成功,都是基于人工智能技术的支持而实现的。一旦人工智能技术完全满足自动驾驶的要求,人类就会进入自动驾驶时代。针对此,有业内人士给出的时间是5-10年。

(2)服务机器人

服务类机器人,如扫地机器人、安保机器人等,这些产品的本质都差不多。就行为需要上来讲,这类机器人要知道自己的位置并能对诸如道路、家居布局、园区等环境进行感知,然后根据感知情况采取行动。通常来说,为实现交互的需要,还设置了自然语言处理来作支持。能做到这些,都依赖于人工智能技术的突破。可以预见的是,人们所期待的理想状态的服务机器人,不仅能听得懂人的意思,还能与人进行对话交流,并且能像人一样满大街地跑。目前,限于技术水平,服务机器人还只能在特定的环境下进行优化,要做到即时定位与地图构建,还比较难。不过,尽管服务机器人还只能在限定场景下进行工作,但毕竟已经走进了人们的生活。可以预见的是,将来会有类人机器人出现。(www.xing528.com)

自动驾驶和服务机器人,正是因为加入了感知和机器学习等技术,才让它们从自动化技术中提升出来,引领着人工智能满足人们的现实需要的。

(3)数据分析和挖掘。

自动驾驶和服务机器人都是直接服务于生活对象的领域。而数据分析和挖掘更像人的脑力劳动。随着互联网和智能硬件的发展,数据化的程度也随着加深。在这一过程中,会有海量的数据产生出来。传统的方法已经不足以对付这些数据,就需要用一定的方法来从这些数据中挖掘出价值来。人工很难胜任这个工作,需要依赖某种机器智能才行。由此就出现了一种人工智能的主流驱动方式,叫作数据驱动。

在数据分析和挖掘上,IBM公司的沃森系统是个典型的成功者。在美国的一档知名问答节目中,沃森系统击败了人类选手,夺得冠军。沃森系统不需要联结互联网,需要的是15T的数据。而且,它也不太需要感知环境,需要的是对语音语义的较好理解力。

数据分析和挖掘在行业应用方面,充分体现出人工智能的优势。比如说,金融行业从海量数据中分析出金融欺诈行为、广告公司分析转化率电商们从用户的行为数据中发现提升销售额的方法等。这类工作,首先是处理一大堆数据。目前,因为人工智能算法还对复杂算法的目的性难以理解,把数据完全交给它们来处理也就较难取得成效。这时,所采取的措施只能是人与人工智能相结合,由数据分析师从数据中提炼出一些要素来,并设定方向,再利用机器智能的算法来获得结果,与设定的目标进行匹配。这种过程,往往不可能做到一次到位,需要迭代多次才能达到最终目的。

海量数据的分析能力是这类人工智能的一个核心部分,还有一个核心部分是与人交互的接口。将来,这种系统应用更可能在如律师对过往案例查询、医生对X光片分析之类的专业领域展开。并且,随着技术上的进步,完全有可能在一般用户级别上展开。

不久的将来,很有可能出现斯皮尔伯格电影里演绎的那种人工智能。这种人工智能,既有学习、感知和反应能力,还能对海量数据进行分析和处理,并能很好地实现人机交互和对人类情感进行识别、理解,从而会成为完全服务于人类的伙伴型机器人。这类机器人就如同人类的完整复制品,能从事和胜任人类的任何工作。如写作、干家务活、当保镖等,人类能干的它都能干。届时,人类将会彻底从体力劳动和脑力劳动中解脱出来。

不过,这样的机器人一旦到来,对所有行业来说,首当其冲的就是引发失业潮。尽管失业的人们可由机器人“养活”着,但对整个人类来说,一个“被轻松”的烦恼是,被“包养”之后,会不会因骤然轻松而出现丧失斗志或者是玩物丧志之类的情形,从而就此沉沦堕落下去呢?

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