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阻挡当今人工智能发展最根本的难题或者困难是什么?

归档日期:11-02       文本归类:打炸阻      文章编辑:爱尚语录

  当今人工智能还是建立在数学的基础上,确切的说是概率论的基础上. 庞大的参数群(千万,甚至上亿)和随机的扰动,使得计算机能够得到貌似创造性的能力. 可是数学上要能够求解的话总是要求有收敛性的性质(例如围棋的收敛目标就很明确,自己的棋子数目尽量多就好了),不然千万级的参数是万万没法解得的,这导致藏在目前人工智能貌似强大过人的思想的背后有非常大的局限. 它甚至难以用来推算数学本身.

  人脑在大部分事情上并不是用数学的方法来思考的, 我们对脑的探索还有限,真正的人工智能未必是数学,可能会是一门崭新的前所未有的学科,我们现在还差的很远.

  在数字经济下,人工智能作为第四次产业变革的引擎,已逐渐渗透到各行业中,为人类社会和经济发展带来变革。如果问当今人工智能发展的困难,应该是数据。

  人工智能的背后有数据、算法和算力来支撑,这三要素之间其实是一种相互促进,并且也相互制约的关系。其中,数据是人工智能发展的基础,没有数据,再强的算法也不可能有好的模型。“人工智能产业化落地的关键就在于数据,算法模型做得再好,数据从源头上就错了,那就得不到正确的训练成果。”

  人工智能与数据息息相关,受到数据约束。人工智能产品的落地和聚焦领域的细分化,都对数据采集和标注提出了更多挑战——未来人工智能发展所需要解决的一个难关,就是数据关。

  云测数据认为,现在很多AI产品都处于落地阶段,对于模型的精确程度要求非常高,对应的要求数据的精度也就非常高了。而且为了提高模型识别精度,AI公司用到的数据也从单一化向多模态转变。以自动驾驶为例,从最早基于摄像头做感知的方案,到引入激光雷达,到之后可能会引入更多其他感知设备来提升感知算法。未来多传感器的解决方案将会普遍应用到我们所使用的AI产品中,它的感知模式将不仅仅是基于单一的图像、声音或文字,将会引入更多模态的数据。

  云测数据认为,为了算法的提升,AI企业不仅需要定制化的数据采集来获得长尾场景的数据;同时对于标注数据的精度也需要进一步提升。随着应用场景的不断挖掘,整个人工智能行业未来会出现聚焦领域越来越细分化的趋势。

  如果你有人工智能数据采集与标注的需求,欢迎联络云测数据——云测旗下AI数据服务。

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