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AI 熱潮注定會失敗?機器學習智能才是王道?

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放大字體  縮小字體 發布日期:2016-09-20   瀏覽次數:380
核心提示:事實是:人工智能還不存在,而每個假裝有人工智能技術的公司,大多數都是在重新出售“機器學習”這一古老的概念。科學家初次介紹機器學習是在 1959 年,它開始正式“起飛”的時間是 90 年代,云計算、大數據和驚人的搜索算法最終將成為“這枚火箭的燃料”。由于大量的統計數據以他們的方式涌現,系統和服務可以自我改善。但這和 AI 沒有任何關系。
       這也是五年來投入 AI 研發的金額總數。投資周資金大約為 1.5 億美元。這正是硅谷的工作原理:當一個新炒的作看起來似乎有投資者相信時,每個人都會不假思索的跳上火車。沒有人會問:“這列火車去哪兒?”

事實是:人工智能還不存在,而每個假裝有人工智能技術的公司,大多數都是在重新出售“機器學習”這一古老的概念。科學家初次介紹機器學習是在 1959 年,它開始正式“起飛”的時間是 90 年代,云計算、大數據和驚人的搜索算法最終將成為“這枚火箭的燃料”。由于大量的統計數據以他們的方式涌現,系統和服務可以自我改善。但這和 AI 沒有任何關系。

讓我來說明一下不同之處。機器學習智能,或者稱為“MLI”,這是我剛剛自己發明的一個術語。MLI 是亞馬遜一款非常聰明的購物車,它知道其全球用戶的一切,因此,它需要一個人類運營商來提高 CR (轉化率)。

                                           

MLI 調整購物體驗,為客戶推薦可能想要購買的貨物。同時,MLI 給開發者提供數據反饋,這些數據會顯示網站上具體的用戶導航,它可以額外提高投資回報率。本質上講 MLI 對開發者說道:

“聽好了,開發者,我試圖把現在的購買按鈕,放在網站上1000個不同的位置,并用2400萬種顏色對它進行繪畫。好消息是:‘如果你把黃色設為默認顏色,并把它放在屏幕右上角的坐標 X 和 Y 處,就可以獲得最高的 RIO 。’”

需要了解的關鍵點是:MLI 無法寫出創造新功能的 C++代碼,因此它的代碼僅僅是一個美化版的購物車,而不是推薦機器人。

真正的 AI 將以不同的方式行動。它能了解其當前的角色和能力。

引用亞馬遜的一個例子,在純粹的理論情況下,購物車將開始自我改進,并最終找到一種方法來吸收現有的一切數據和數字化知識,然后繞過現有的一切安全障礙和規則,最終找到自己的目的和行為模型,其進化速度是人類所無法理解的。

我們花了數百萬年的時間才發展到現在的狀態,我寫一篇文章,而你能坐在數千英里之外立馬閱讀它。我們的成長和發展受限于我們的生物學,而 AI 沒有這樣的限制。系統可以自由定義其路徑,它擁有一切技術和大數據,然后以微秒為單位進化。人工智能可以建立自己的“自主車”,并在現實生活中執行有效的任務。

這并非第一次,有人試圖出售革命性的人工智能概念。在上世紀 80 年代,硅谷的人工智能初創公司蓬勃發展,但大部分產品都沒有任何真正的商業價值。商業的熱情在他們所謂的“AI寒冬”中結束了。

沒有人想投資零商業價值的偽科學。商業想要的東西應該非常清晰、具體、容易經營、控制和操縱。而這些與人工智能恰恰相反,其意圖是不清晰的。就目標或要求而言,它是不具體的,也不可能管理,控制或操縱。

也就是說,如今,沒有任何一家單體公司想在他們的投資組合中,給AI下留一席之地。他們所渴望的是機器學習的智能。最好的一流數據源、人類開發員和工程師之間的共生關系,可以挖掘出那些統計數據中最好的東西,同時盡可能多的讓工作自動化。

大部分數據被微軟,蘋果,谷歌,Facebook 和亞馬遜這五大公司占有,也確實成了一大問題。那些希望用 AI 吸引投資者的初創公司,大多都注定要失敗,因為沒有合法的方式可以連接到“5 大 ”數據集。沒有這些數據,新生可競爭的 MLI 就無法生存下去。

想一想。就在五年前,每個人都談到了社會媒體革命,我們組成了一個有生命—互相談話—互相分享的生物,并產生 了24 億美元的投資。而今年我們的基金甚至還不到 700 萬美元,而且它還在下降。

 
 
 
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