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人工智能的下一个独角兽将在哪诞生?

来源:火狐电竞体育

2021-09-27 06:51:42

  而做出人工智能的这些人才也是一样,他们需要切实的接触到真正的人工智能当中,不过这样的人才在全世界也就寥寥几百个。

  但是好像在一瞬间,在中国就有几万个人工智能方面的人才被选拔了出来,可想而知这样的人才是真正的人工智能专家吗?

  这些人才往往被大公司冠以年薪30万或50万疯抢,虽然里面的确有很多优秀的人才,但是这样未免显得太过着急。从人才培养角度来看,人工智能领域还存在着大量的泡沫。

  虽然不能说这种做法是错误的,但这显然也不是真正的人工智能,甚至会误导其他人对于人工智能的认知。

  比如许多项目在贴上人工智能标签之前非常简单,只是一些如同机器人学习,或者算法研究之类的项目,如今摇身一变全都成为了人工智能。

  我们既不是专家,也不是专门研究这种领域的学者,有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能,什么是伪人工智能?

  举一个简单的例子,之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后,与人们依然互有胜负,在最终完全战胜人类的时候,时间已经过去了10年。

  如果你隔一段时间,大概3个月左右去看一个算法的进步,比如面部识别,如语音识别,如果该算法进步只是代数级,没有达到指数级,那么这种算法可能更多的是机器学习,还未达到人工智能水平。

  可能有些人会说算法,有些人会说设备,有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环,但是这些都不是最重要的。

  对于真正的人工智能而言,最重要的永远是大数据,只有拥有完整的数据,人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀,需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利,而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。

  就像是谷歌的AlphaGo,有人说为什么AlphaGo不去下象棋,而是只在围棋领域中称雄呢。

  AlphaGo的专家则表示,不是他们不想这么做,而是无法这么做。因为在围棋中,日本人一直以来有保存棋谱的习惯,在每个棋谱上都标注了什么是第1手,什么是第100手,这样很容易被AlphaGo学习。

  但是对于象棋来说,自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩,但是对于AlphaGo来说,它不知道残局形成的原因,对之前的步骤一无所知,这样就会对它的认知造成障碍。

  目前,中国的大部分数据全都被BAT所掌握着,国外则是Facebook、Google、亚马逊之类的企业。对于创业者而言,想要打破数据的垄断具有相当大的挑战,但也不是没有机会。

  比如说医疗数据,BAT就还没有形成垄断。金融方面数据,更多的掌握在金融公司手中,这些互联网企业也没有。

  在这两个领域,不管你的技术水平如何,至少在数据方面是在同一起跑线上,这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时,下一个巨头也有可能在这两个领域诞生。

  就拿医疗来说,国外已经有许多家企业与医院达成协作,直接读取医院中的病例以及X光片或者CT片。

  医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了,而人工智能,则可以在1个小时内看10万张,效率不可同日而语。

  对于医生而言,诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了,通过图像和最终诊断结果的闭环学习,人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善,才能提升正确性及智能化。

  但是由于如今中国民众对于隐私保护还没有那么严格,因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。

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