Huachuang Capital Xiong Weiming: "Manuel" hala ana güç, "istihbarat" henüz başarılı olamadı
Lieyun Not: "Yapay" + "zeka" beklediğimiz uygulama senaryolarını ne zaman gerçekleştirecek? Huachuang Capital'in bir ortağı olan Xiong Weiming, son teknoloji vizyonunu anlatan bir makale yazdı. Yapay zekanın değerini yansıtabilecek en fazla veriye sahip sektörün olduğunu belirtti.Büyük şirketlerin halihazırda çok sayıda açık kaynak algoritması olduğundan, girişimler devler tarafından ezilmekten kaçınmak için bunları doğrudan kendi sektörlerine uygulayabilirler. Yeni başlayanlar için en önemli şey hala endüstri bilinci. Makale şu kaynaktan aktarılmıştır: China Growth Capital (ID: ChinaGrowthCapital).
Yapay zeka insanlığa ne gibi beklentiler getiriyor? Osamu Tezuka 1952'de Astro Boy'un prototipini yarattığında, 2003'te hikaye zamanını belirledi. 1985'te Robert Zemeckis, klasik bilim kurgu filmi "Geleceğe Dönüş" ü çekti ve 21 Ekim 2015'te "geleceği" belirledi. Ancak ne 2003 ne de 2015 böyle yüksek teknoloji sahneleri görmedi Bilim ve teknoloji topluluğu, sanat işçilerinin ve halkın yapay zeka ve robot beklentilerini gerçekten karşılayamadı. Öyleyse "manuel" + "zeka" beklediğimiz uygulama senaryolarına ne zaman ulaşabilecek? Huachuang Capital'in bir ortağı olan Xiong Weiming, son teknoloji vizyonunu anlatan bir makale yazdı.
Önce bir hikaye anlatayım.
Kızılderililer el dokuması duvar halıları sattılar. Bir tüccar fiyat istedi. Kızılderililer, "Duvar halısı bir dolardır."
Bu yüzden tüccar toptan satış yapmak istedi: "100 duvar halısı istiyorum."
"Bu durumda, her duvar halısı 10 dolara mal oluyor," diye cevapladı Kızılderili isteksizce.
"Cennet kanunu nerede?" İşadamı öfkeliydi.
"Aynı şeyi her gün tekrar tekrar yapın, ister misiniz?" Kızılderili de çok üzüldü.
İyi bir çözüm var mı? Elbette var, bu sanayileşme. Sanayileşme, tüccarların ve Kızılderililerin sorunlarını mükemmel bir şekilde çözebilir. Tüccarlar büyük ölçekli karlar elde ettiler ve Kızılderililer fikri mülkiyet sahibi oldular, işçiliği tekrarlamaktan, telif ücreti almaktan ve bir taşla iki kuşu öldürmekten kurtuldular. Tüketen tek şey elektriktir.
Bu, son sanayi devriminin sahnesi ve bugünün yapay zeka devrimi, elektrik ve hesaplama gücü tüketen tekrarlanan işçileri özgürleştirmek içindir.
Aslında yapay zekayı unutabiliriz. Gerçek şu ki, neredeyse gerçekten unuttuk, çünkü bu konsept önerildiğinden bu yana 60 yıl geçti.
Sanki elektriği, bilgisayarları, ağları ve hatta interneti unutmuşuz gibi. Yapay zekanın kendisi bir uygulama değildir, altyapının bir parçasıdır. İnternet çağının "elektriğidir". 1946'da ENIAC'ın (dünyanın ilk genel amaçlı bilgisayarı) doğumundan sonra bilgi işlem ekipmanının doğal ilerlemesidir. Aslında, IBM S / 370'in 1970 yılında piyasaya sürülmesinden bu yana bilgisayar pek değişmedi. Tek şey, maliyeti ve hacmi azaltırken bilgi işlem gücünü ve depolama alanını sürekli olarak artırmaktır. Tüm makine birim maliyetin bilgi işlem gücünü artırırken, bulut bilişim mimarisi aynı zamanda birim bilgi işlem gücü maliyetini önemli ölçüde düşürür.
Elbette, İnternetteki ilk iletişim alışverişi 1969'da gerçekleşmesine rağmen, İnternet ilk büyük patlamasını 1999 yılına kadar yaşamadı.
Bu nedenle yapay zeka için de aynısı geçerli ... 1950'lerde akademik tartışmaların başlangıcından 1997'deki "insan-makine savaşı" na kadar "Deep Blue" ilk satranç oyununu kazandı. AlphaGo'nun ikinci insan oyununu kazanması yaklaşık 20 yıl sürdü. Bir satranç oyunu. Google 1997'de kurulmamıştı ve bulut bilişim mimarisi yoktu. Birkaç düzgün İnternet veri merkezi bile yoktu. Bu nedenle günümüzün muazzam paralel bilgi işlem yeteneklerinin ticari gelişimini görmek için 20 yıl daha bekledik.
Benzetme yoluyla, bugünün yapay zekası 1893'teki alternatif akıma benzeyebilir ve alternatif akım ilkesi 1832'de yayınlandı. Edisonun DC gücü, elektrik endüstrisinin oluşumunu teşvik ettiyse, AC gücünün geliştirilmesi, enerji endüstrisindeki dağıtılmış hesaplama ve depolamanın ölçeğini doğrudan açtı ve aydınlatmayı insan yaşamındaki en önemli uygulama haline getirdi.
Yapay zeka alanına geri dönersek, şu anda en zor kısım, hangi uygulamanın yapay zekanın en önemli uygulaması olacağını bilmiyor olmamız olabilir. Çoğu durumda, beklentilerimizin gerçeğe dönüşmesi uzun zaman alır. Örneğin, 1970'lerin en güçlü bilgisayar uygulaması olan VisualCalc, Excel elektronik tablosu haline geldi ve SaaS girişimcilerinden sık sık duyduğumuz bir cümle "Bizim rekabetimiz Rakip Excel'dir ".
Günümüzün her yerde bulunan BT ortamında, 40 yılı aşkın süredir aktif olan bir ürün olan VisualCalc, yalnızca birkaç logoyu değiştirmiştir ve hala birçok sektörde katil bir silahtır. Sektör SaaS ve Tableau (veri görselleştirme araçları) Excel'in yerini alana ve yapay zeka aynı olana kadar daha kaç yıl hayatta kalmamız gerektiğini bilmiyoruz.
İyi haber şu ki, bugünün yapay zeka endüstrisi 1990'larda İnternet'e benziyor.Açık kaynaklı platformlar ve araçlar çok popüler hale geldi.Bu aynı zamanda büyük şirketlerin kendi yapay zeka geliştirme platformlarını açmak için güçlerini birleştirmesine neden oluyor çünkü algoritmalar artık bir engel değil. İlk günlerde pek çok yapay zeka uygulama geliştiricisi ve yapay zeka uzmanı, aslında uzun yıllar "iş bulamayan" büyük tanrılardı.Fransa, Kanada ve Birleşik Krallık'taki bazı üniversitelere dağılmışlardı, bu da uzun süredir büyük bir teknolojik değişim yaşamayan bu ülkeleri birden bire haline getiriyordu. Küresel yapay zeka alanında yeni bir favori haline geldi.
Yapay zekanın değerini en iyi yansıtabilen sektörler, en büyük miktarda veriye sahip sektörlerdir, çünkü bu sektörlerde yapay zeka, Google'ın DeepMind'i satın alması gibi 0'dan 1'e bir sıçrama yapabilir ve algoritmalar yoluyla 660 milyonu optimize etmek yalnızca birkaç çeyrek sürdü. Dolar maliyeti geri kazanılır. Ancak sorun şu ki, çoğu şirket Google düzeyinde veriye sahip değil ve yerel zorluk birkaç katman daha olabilir: birçok sektördeki veriler bile yapılandırılmamış ve yapılandırılmış veriler bulutta değil.
Bu nedenle, Çin'de yapay zekayı güçlü bir şekilde teşvik eden yalnızca mevcut önde gelen İnternet şirketleri.Çok sayıda geleneksel endüstrinin dürüst bir şekilde bulut bilgi işlem ve büyük veriden başlaması gerekiyor.
Dikkate alınması gereken bir diğer nokta da, büyük şirketlerin halihazırda çok sayıda açık kaynak algoritmasına sahip olması nedeniyle, girişimlerin algoritmalar üzerinde hiç zaman harcamasına gerek kalmaması, bunun yerine doğrudan kendi sektörlerine başvurabilmeleridir.Sadece bu tür dikey uygulamalar devlerden tamamen kurtulabilir. Yuvarlanma.
Örneğin, avukat endüstrisindeki en büyük etiketleme platformunda hiçbir dava yoktur, hastanelerin operasyonel verimliliğini artırmasına yardımcı olan analyticsMD ve yeni nesil erişim kontrolü yapmak için üçüncü taraf bilgisayar görme algoritmalarını tam olarak kullanır.
Tek bir tıklama ile ürün video açıklamaları üretmek için yapay zeka kullanan Cloudastructure, VideoSlick, hepsi çok iyi endüstri uygulamaları ...
Bu listenin önümüzdeki birkaç ay içinde daha da uzayacağına inanıyorum .. Ünlü bir büyük veri blogcusu olan Bloomberg BETA'nın ortağı Shivon Zilis'in açıkladığı gibi, Machine Intelligence 3.0'ın giderek daha fazla endüstri uygulaması olacak.
Kısa bir süre önce Baidu, insansız araçların temel teknolojisinin açıklandığını duyurdu ve dünyanın OEM'leri ile bir ittifak kurdu. Bu, yerli yapay zeka alanında güçlendirilmiş bir sinyal olabilir: çekirdek teknoloji, ilk algoritmadan veri uygulamasına tamamen aktarılmıştır. Belki de insansız araçlar alanında bir "Android" başlangıçta en uygun sistem olmayabilir, ancak "açık kaynak" yapay zeka alanında önemli bir özellik olmalıdır ve bu aynı zamanda önümüzdeki iki veya üç yıl içinde bu sektörü görme ihtimalimiz olduğu anlamına gelir. Ford'un ilk yıllardaki büyük patlaması ya da Tesla'nın önceki yıllarda yavaş yükselişi hiç yaşanmayacak. Bu nedenle, yeni başlayanlar için en önemli şey hala sektör bilinci.
Bu makale Lieyun.com'dandır. Yeniden basıldıysa, lütfen kaynağı belirtin:
