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[導讀]   12月12日消息,據(jù)外媒(VentureBeat)報道,八十年代后期,隨著許多創(chuàng)業(yè)公司、政府部門和大型企業(yè)部署新系統(tǒng)來執(zhí)行原本只能由專家才能完成的工作,人工智能迎來新的熱潮。這些系統(tǒng)基于規(guī)則

  12月12日消息,據(jù)外媒(VentureBeat)報道,八十年代后期,隨著許多創(chuàng)業(yè)公司、政府部門和大型企業(yè)部署新系統(tǒng)來執(zhí)行原本只能由專家才能完成的工作,人工智能迎來新的熱潮。這些系統(tǒng)基于規(guī)則運行。與以往依賴傳統(tǒng)編程語言的嚴格程式邏輯不同,新系統(tǒng)將行為編碼在規(guī)則中。隨著內(nèi)存等硬件配置的提升,系統(tǒng)能夠處理更加精密的計算任務,比如機器學習、規(guī)劃調(diào)度以及理解自然語言。在今日之大數(shù)據(jù)時代,許多人認為AI已經(jīng)轉(zhuǎn)移了其技術領域,其實不然。正如傳聲頭樂隊(Talking Heads)在歌曲中唱的那樣:事情一如既往一成不變。

  智能應用的核心一直是相同的。只不過八九十年代運用在航天飛機、太空望遠鏡和宇宙空間站上的技術在隨后的年月里不斷商業(yè)化。正是在此基礎上,我們才得以發(fā)展電子商務、企業(yè)資源計劃(ERP)和客戶關系管理(CRM)這些復雜業(yè)務。當下人們便正在使用AI應用程序來處理海量數(shù)據(jù)。AI應用程序或許各不相同,然而它們核心卻都大同小異。

  這些應用程序包括:

  生命科學應用程序能夠從臨床試驗數(shù)據(jù)中習得信息,為醫(yī)生提供最佳診療及用藥建議;

  網(wǎng)絡威脅安全系統(tǒng)能夠預判發(fā)現(xiàn)生意中最薄弱因素,在事先給出保險購買建議;

  物聯(lián)網(wǎng)(IoT)系統(tǒng)用頻射識別技術(RFID)來監(jiān)測物資位置變化,從而進行更高效的規(guī)劃和更精準的預判,并且阻止犯罪行為。

  除此之外,日常生活中視聽所及,都有大量AI在服務著人類。Siri和Alexa隨時聽候你的語音指令,越來越多汽車開始配備自動泊車甚至自動駕駛功能,城際間的無人駕駛列車,AlphaGo下圍棋,IBM超級電腦沃森擊敗人類贏得電視競答冠軍等等不勝枚舉。

  盡管具體應用變化萬端,但AI有五個核心元素歷久彌新,連接與支撐著四十年來人工智能技術的成敗得失。這些AI應用程序必須處理大量數(shù)據(jù),對周遭環(huán)境作出反應,通過學習來提高性能,面向未來,還要有同時為千萬人和系統(tǒng)提供支持的能力。

  數(shù)據(jù)密集攝入

  數(shù)據(jù)密集性AI系統(tǒng)處理大量數(shù)據(jù),計算單位常以十億計。實時處理如此大量的數(shù)據(jù)是AI程序必須完成的艱巨任務之一。此外它還必須能夠從容處理連續(xù)流數(shù)據(jù)(比如來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器的不間斷數(shù)據(jù))和批處理數(shù)據(jù)(比如大型歷史數(shù)據(jù)集)。

  自適應

  自適應應用程序使用機器學習技術來提高自己,其性能能夠隨著時間的累積而不斷提高。機器學習工作流需要數(shù)據(jù)科學家在實驗環(huán)境中執(zhí)行模型選擇、特征工程迭代、算法選擇和參數(shù)調(diào)整。隨后應用開發(fā)人員部署模型,當新數(shù)據(jù)進來時,模型程序可以根據(jù)設定對數(shù)據(jù)進行分類。然后應用程序?qū)彶榉诸惖慕Y(jié)果,并使用這些結(jié)果進行重復訓練。

  反應

  現(xiàn)代AI系統(tǒng)能夠?qū)ζ渲車淖兓瘮?shù)據(jù)進行實時反應,這一點不同于傳統(tǒng)的批處理程序。AI應用程序持續(xù)監(jiān)視數(shù)據(jù)輸入,在現(xiàn)實情況中,這些數(shù)據(jù)通常來自流數(shù)據(jù)平臺。當出現(xiàn)符合特定條件的情況時,程序會進行進一步的運算處理。簡言之,程序隨時待命準備著處理數(shù)據(jù)。

  前瞻性

  許多AI系統(tǒng)不只著眼當下問題的解決,它們還預測未來各種可能性,以確定最佳解決方案。規(guī)劃系統(tǒng)、游戲甚至語言解析系統(tǒng)都需要以最前瞻的方式進行處理才能得到最佳方案。這需要AI系統(tǒng)有依據(jù)新輸入數(shù)據(jù)而隨機應變的能力。(比如最新消息顯示臺風導致中國航運的配件推遲,需要AI系統(tǒng)基于各種假設提出最優(yōu)的重新規(guī)劃方案)

  同時性

  與傳統(tǒng)應用程序一樣,AI程序必須同時處理來自多個人或系統(tǒng)的任務交互。它們使用那些在操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫領域開發(fā)分布式系統(tǒng)所采用的技術來維護ACID屬性。

  以上五個特性使得現(xiàn)代AI系統(tǒng)能夠提供讓用戶滿意的性能。此外,隨著數(shù)據(jù)數(shù)量大增長和響應時間的縮短,良好構建的系統(tǒng)可以非常方便地擴展其技術基礎設施,而不必一切重新搭建。考慮到這些程序表現(xiàn)對個人和企業(yè)的重要性,保持在線和可操作性可能是所有AI系統(tǒng)普遍具有的一個特征。

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