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你身边的奇葩事,人工智能干的!

樋口晋也 2019-07-26 23:19:32阅:116

╠一句话总结现代三大发明:物联网、大数据、人工智能╣

我们经常收到客户的询问:“物联网、大数据、人工智能有什么不同?”如果分成传感、分析、控制三个部分来思考,就很容易理解了。

物联网被定为传感部分。顾名思义,物联网只是表明事物与互联网相连,没有更多的含义。但是,当事物与互联网相连,人们就可以收集数据并开展各种各样的业务,因此人们现在对物联网的印象是复杂多样的。我们在本文中把感测到的信息经互联网发送给进行分析的地方称为物联网。

要感测的信息不仅包括由传感器感测到的数据,还有由麦克风收录的语音数据、由照相机拍摄的图像数据以及诸如 LINE(一种通信软件)的聊天文本数据等。信息收集本身没有任何附加价值,要通过人工智能进行分析才可能创造价值。因此,“物联网”这个词在“连接到网络”的含义之外,还隐含了分析的意思。

人工智能被定为分析部分。大数据即有大量的数据,大数据分析即分析大量的数据。

在本书中,模拟也被称为人工智能。实现高精度的人工智能常常会使用大量的数据,因此人工智能与大数据的区别变得很难理解。

控制是基于分析结果向用户输出支持信息或操作设备的部分,例如显示对顾客问题的回答、对工业机器人的控制、为消除拥堵而对交通信号灯进行控制等。

此外,在物联网流行之前就盛行的是信息物理系统(CPS)。信息物理系统旨在融合信息世界和物理世界,并对现实世界产生影响,处理流程包括:

(1)感知现实世界;

(2)对网络(人工智能)进行分析和模拟;

(3)通过机器人在现实世界中采取行动。

简而言之,信息物理系统包含了物联网、人工智能、大数据、机器人。

仅靠人工智能,可做的事情有限。为了优化人工智能,需要运用物联网收集大量的数据。而且如果不根据分析结果采取诸如操作机器人之类的行动,就无法影响现实世界。因此,人工智能本身不具有影响力,但可以通过物联网、人工智能和机器人的结合来实现。虽然本书主讲人工智能,但在第三章也谈到了汽车、工厂等,这是因为我们想通过跟人工智能相关的事物(例如物联网和机器人)来论述人工智能的真正影响。

说到影响现代世界的发明,一般人会认为是指南针、火药和印刷术。现在也有人将人工智能、物联网、大数据称作“现代三大发明”:人工智能就像指南针,用来预测方向;因收集大量数据,物联网被作为“起爆剂”,如同火药;古人靠印刷术保存了信息,如今以大数据形式得以存储。曾经,指南针、火药和印刷术对历史产生了巨大的影响;现在,我们有新的三项技术,可以期待世界再次发生巨大的变化。

不过,也有人冷眼旁观人工智能热潮,认为其只是一阵风。可能是因为人工智能曾被认为是惊人的,但并没有达到预期水平,让人们的期待落空。从那以后,就有人把人工智能热潮简单地看作历史的重演。

╠AI炒股导致崩盘╣

金融业大概是最早感受到人工智能冲击的切肤之痛的。

2010 年 5 月 6 日,美国股市在东部时间 14:42—14:58发生了剧烈震荡。道琼斯指数先是出现了超过 2008 年雷曼事件冲击程度的约 600 点暴跌,后又在短短十几分钟内飙升了 610.12 点。跌幅较大的宝洁公司,在 30 分钟内蒸发了 5 万亿日元的市值。其他股票也在几分钟内从 40 美元的价格下跌到 1 美分,股市一片狼藉。

高频交易导致了这次股市闪崩的异常情况。高频交易使用大型系统、人工智能处理超高速和超高频交易。由于投资决策是由算法做出的,所以不受人类的心理状态影响,而是将巨额资金分配给机器判断为最佳的股票。通过将系统置于股票交易所附近,并使用世界上最快的网络设备,把从股市接收信息到下达买单或卖单指令之间的时间缩短为 85 纳秒(一纳秒等于十亿分之一秒)。

由于大部分高频交易的交易商都未上市,其实际状况并未披露。然而,根据榜单上所列的沃途金融(Virtu Financial)报告,使用高频交易的 1238 天内只有一天亏损了,胜率为 99.9%。这并不意味着赢得交易的可能性是 99.9%。即使胜率在 70% 左右,如果赚的时候赚了很多,亏的时候亏得少,就意味着一天的胜率平均可达到99.9%。这是在世界范围内进行高频交易的行业,不是个人投资者能够抗衡的。

有报道称,由于高频交易商抢先进行买卖操作,投资者受到高价的打击,陷于不利境地。此外,在算法交易中,如果程序不完整,可能会发生故障,从而对市场产生很大的负面影响。

为了解决这些问题,欧盟针对高频交易制定了一系列规定,要求做市商每个交易日每小时上报交易额,强制对交易算法进行测试,限制报价货币单位过小(防止计算机以极低的价格变动进行买卖),价格波动超过一定限制时暂停交易等。即使在美国,高频交易商也有义务注册。

中国也正在加强对算法交易的监控。在日本,金融厅正在参照欧美,研究高频交易的规章制度。

据说现在高频交易占总交易的 50% ~ 70%。还有人认为,若只使用高频交易就不会有优势,现在已经到了凭算法的优劣势分胜负的时代。

╠生男生女由你定╣

在知识发现过程中,逐一分析收集到的数据时,有时会比较容易发现人类以前没有注意到的问题。例如,人们已经发现,Y 染色体是决定生物个体性别的性染色体的一种,但还不清楚什么外部条件会影响它们的作用。不过最近,在预测牛的发情期的研究中,微软与富士通研究小组一起从大量数据中发现了“在最佳受孕期的前半期怀孕,生母牛的可能性高;在最佳受孕期的后半期怀孕,生公牛的可能性高”这个新知识。

利用物联网收集信息,并通过人工智能进行分析,从而解开未知的生物之谜,这样的可能性正在增加。受到这种趋势的影响,日本经济产业省开始研究人工智能与生物技术相结合的新产业。今后,将通过人工智能揭开生物体的神秘面纱,并应用于医疗和粮食生产等方面。

╠帮你取消违停罚单╣

在国外,出现了通过人工智能进行免费咨询的服务,斯坦福大学 19 岁的学生 Joshua Browder(约书亚·布劳德)开发的人工智能法律机器人 DoNotPay 就是其中之一。据说他因违章停车被开了许多罚单,感觉不爽,于是开始研究如何上诉避免被罚。

他说:“我觉得因违反交通规则而被罚款的人大多是社会的弱者,他们并不是故意违法,却成为地方政府的收入来源。”对于违规停车案件,警察有定额任务。而且,比起那些经常给人带来麻烦的名人和流氓,警察更容易打击的对象是贫穷的平民。

为了保护在经济上处于劣势的弱势群体,他开发了以下服务:想咨询的人首先访问该网站,然后回答“收到罚单时,停车标志是否清晰可见”“周围的停车位是否足够”等一系列问题,最后系统会判断罚款是否合理。到目前为止,该项服务已经帮人们取消了 16 万份违法停车罚单。

有人认为人工智能进入专业领域的趋势,今后将扩展到税务、会计行业。然而,并非所有工作都会被人工智能完全取代。而且,它并不会立即导致大量的人员失业。

人工智能不是万能的,它应该以支持工作的形式存在。不要因会被剥夺工作的想法而反对引入人工智能,而是应该认识到人类可以只做有趣的工作,把单调乏味的工作留给人工智能。

╠AI可以画画啦╣

在美术世界里,也可以使用人工智能完成与手工艺术作品相媲美的作品。由微软、荷兰国际集团、伦勃朗博物馆、代尔夫特理工大学等合作的项目 The Next Rembrandt(下一个伦勃朗),不仅模仿画家伦勃朗的作品,还创作出了让人以为是伦勃朗所画的“新作品”。

在这个项目中,使用 3D 扫描仪,将伦勃朗的所有作品甚至画面的凹凸都进行了数据转化。之后,人工智能学习笔触、用色、构图等画法特征,再进一步设置伦勃朗的绘画主题和条件,开发算法。据说这幅耗时 500 个小时,通过 3D 打印再现了颜料层的新画,看起来如同真迹一样,获得了人们的赞誉。

╠自动驾驶来了╣

使自动驾驶汽车声名鹊起的是 Google 公司。2012 年,Google 的自动驾驶汽车成功完成约 48 万公里的无事故行驶,世人为之震惊。2014 年 12 月,Google 展示了首款形状独特的自动驾驶汽车原型车。2016 年,有 34 辆 Google自动驾驶汽车在加利福尼亚、得克萨斯、华盛顿、亚利桑那的特定区域行驶,进行反复试验。截至 2016 年 10 月,Google 的自动驾驶汽车总行驶里程已超过 200 万英里(约322 万公里)。

丰田汽车社长丰田章男表示,要评估自动驾驶汽车的安全性需要约 142 亿公里的驾驶测试。如果丰田从所有在售汽车收集运行数据,实现这一数字将相对容易;对于没有大量销售汽车的 IT 公司来说,这个数字似乎无法实现。

╠AI难以回避的“火车难题”╣

除了军事用途以外,还有一些不得不考虑的问题,比如经常被提出来的火车难题。

设想一下:列车在铁路上高速行驶,铁路中途分成两条线路,途中刹车损坏了。如果直行,前方将有 5 个人死去;如果在交叉路口拉杆向右行驶,则前方只有 1 个人会死去。在这种情况下,该怎样选择才对?

仅仅考虑受害者人数的话,拉杆向右行驶的受害者更少。但不幸的那个人,当时并不在列车正常行驶的轨道上,却遭遇了不幸。

这是连哈佛大学迈克尔·桑德尔教授等人都引用的著名思想试验。在这种情况下,人类应该怎么做决定?人工智能的判断又应该是什么?

这正是与自动驾驶相关的问题。在直行会撞死 5 个人,而拐弯会撞死 1 个人的情况下,自动驾驶应该做什么样的决定?

这是一个很多时候没有正确答案的世界。但是,自动驾驶的制造商会关注这些问题。随着运用人工智能场景的增加,上述无所适从的情况也会出现在其他案例中。

现在存在一个问题:因道德问题没有解决而延迟推出产品。例如,由于存在着火车难题,制造商如果决定不让自己的企业承担责任而停止自动驾驶的研发,这对世界和社会真的有益吗?

如果因自动驾驶而减少了人为错误,死亡人数减少到原来的 1/10,对社会整体而言,并不是件坏事。引入人工智能可以减少交通事故,不能因为企业不努力,就对大量的死亡事件置之不理。

医疗方面也有类似的问题。基因组信息终究是私人信息,必须小心处理。但如果能收集和分析尽可能多的数据,医疗就可以进一步发展,让人更长寿,大幅度减少医疗费用,推动预防医疗的发展。不能只批评信息泄漏的风险,如果能大规模收集数据的话,不仅对企业有利,对个人也有好处。

以上这些与社会的接受度有关,关注细节而不能获得整体利益的问题,相信今后还会被进一步讨论。

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