此文是Summly前商业开发及运营经理John Henderson的文章,原文发表在Medium上。作者思考了机器智能赋予机器的思考能力,以及传感器技术赋予的感知能力(如看的能力)运用到诸多垂直领域的颠覆可能性,不少领域的工作在5年之内也许就可以由机器来替代了。
接下来1万家初创企业的商业计划很容易预测:做X然后再加上AI。
— Kevin Kelly
原先阿兰·图灵认为到1950年计算机就会思考。1997年,超级计算机深蓝击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2011年,IBM的Watson成为了Jeopardy知识竞赛的最佳选手。2015年,一辆汽车自行横跨了美国。
这些成绩的取得均有赖于机器智能,后者是人工智能、机器学习、深度学习等相关领域的统称。几何增长的计算能力、更大的数据、更强的算法,这一波完美风暴推动了这些领域在近年取得了快速增长。成千上万的机器智能初创企业涌现(参见机器智能公司一览图),其中不少随时准备着要在未来的5到10年时间内改变世界。
在迄今我见过的团队和公司里面,最有趣的是结合了机器智能专业知识以及像计算机视觉、自然语言或语音识别之类技术的那些。如果计算机能够思考,然后再赋予其看、读或者写的能力,就会有令人惊艳的可能性出现。突然之间,计算机就能完成各种此前只能由人来处理的事情了。有两类任务值得考虑:一是“沟通任务”,二是“视觉任务”。
沟通任务
即计算机尝试学习解释和制作书写和口语内容。Summly每天利用自然语言处理(NLP)大概要对20万篇新闻进行摘要,同时还要为用户提供个性化的内容流。Siri和Google Now将NLP与语音识别技术结合,用户可以口头提问并收到口头回答。Viv等正在开发的技术更进一步:他们要做的是赋予计算机会话式的记忆,并且允许追问和澄清。换句话说,这样的对话才是合适的。
这种科幻小说一直以来设想的交互模式正在变成商业化的现实。这种创新是基础性的,因为它让我们能够跟没有自然视觉UI的机器,如汽车、可穿戴设备、机器人或者甚至你的房子交互。
更近一些(1到5年)的机会是对所有目前由人类执行的沟通任务类型进行自动化的可能性。怎样才能识别出哪一项任务自动化的条件已经成熟了呢?所创造的价值又在哪里呢?要想回答这些问题必须审视那些遵循模式的交互,然后再从中寻找目前很费时的任务。经过分析,以下满足上述条件:
视觉任务
2015年2月,计算机视觉取得了一项突破:机器眼力比人更高了。说得更确切一点,是指计算机查阅一系列图片并对其进行分类的精确度已经比人要高了。把这种水平的计算机视觉(看的能力)与机器智能(思考能力)结合起来的话,就会有令人着迷的可能性出现。
有很多工作都需要人看图像然后对内容进行评估。比如机场安保就是明显的例子,安保要扫描箱子然后看里面是否有枪支等违禁品,又比如放射科医师,经过5年以上的训练才能准确通过X光片诊断出疾病。
我相信,用不了多久让计算机执行这类任务就将变成现实,结果不仅更快更精确而且成本更低。下述的可能性将会颠覆一个个的行业:
巡检工作有成千上万个垂直领域可以自动化,其中有很多还是相当晦涩难掌握的。KeyMe寻求通过照片来自动化一个60亿美元的锁匠市场。Tractable正在帮助管道工确认管道是否焊接好了。
所以传统行业请留意了,互联网还没+好,机器智能+的时代也快要到了。
编译自:Medium