：人工智能發(fā)展到今天，還有哪些創(chuàng)業(yè)機(jī)遇？
鑒于目前的形勢(shì)，我們不將人工智能納入創(chuàng)業(yè)計(jì)劃中將是一種疏忽。即使創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目與技術(shù)無(wú)關(guān)，出于以下三種原因，創(chuàng)業(yè)者也應(yīng)該對(duì)人工智能有基本的了解。1.人工智能支持的商業(yè)模式可能直接或間接地與你的價(jià)值主張競(jìng)爭(zhēng)。2.無(wú)論所處行業(yè)的性質(zhì)如何，你都可以使用人工智能來(lái)增強(qiáng)你的價(jià)值主張或提高運(yùn)營(yíng)效率。3.創(chuàng)新技術(shù)代表著社會(huì)的變革，這開(kāi)辟了全新的無(wú)人問(wèn)津的領(lǐng)域，隨著技術(shù)變革帶來(lái)的社會(huì)變革，創(chuàng)業(yè)者甚至可能會(huì)使用早期的技術(shù)來(lái)解決新的需求。人工智能中的關(guān)鍵詞是智能，人工這個(gè)詞只是暗示了我們?nèi)祟?lèi)是其創(chuàng)造者，而自然智能則是與生俱來(lái)的。什么是智能？學(xué)者們普遍認(rèn)為智能指的是一個(gè)智能體感知事物、推斷、記憶信息并將其用于適應(yīng)環(huán)境的能力。盡管這種觀(guān)點(diǎn)并無(wú)不準(zhǔn)確的地方，但它并未考慮認(rèn)識(shí)到智能過(guò)程中自我反饋的方面。讓我們先討論這個(gè)過(guò)程的組成部分。1、感知。所謂感知，涵蓋了從環(huán)境實(shí)體中感受到的每一個(gè)刺激，這些實(shí)體可以是其他人類(lèi)、動(dòng)物和植物，機(jī)器、我們創(chuàng)造的工具、無(wú)生命的物體以及水、火和土地等自然元素。例如，我們的視覺(jué)涉及對(duì)光的感知，而相機(jī)、光度計(jì)或激光傳感器亦可以感知光影。如果感知能力被扼殺在萌芽狀態(tài)，智能過(guò)程就無(wú)法開(kāi)始。2、學(xué)習(xí)。當(dāng)我們觸摸某物時(shí)，我們可以感受到溫度。然而，只有當(dāng)我們將這種感覺(jué)與先前的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行比較時(shí)，我們才能推斷出物體是冷還是熱。如果沒(méi)有比較學(xué)習(xí)，感知的效用仍然是微弱的。保留儲(chǔ)存先前感知到的信息是學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，在口語(yǔ)中，我們稱(chēng)之為記憶。學(xué)習(xí)中對(duì)信息的不斷積累構(gòu)成了知識(shí)庫(kù)。3、自適應(yīng)學(xué)習(xí)。這涉及學(xué)習(xí)過(guò)程本身的變化。更多的數(shù)據(jù)點(diǎn)可能使智能體能夠得出更精細(xì)的推斷，然而，在自適應(yīng)學(xué)習(xí)中，智能體可能會(huì)從感知中獲得完全不同類(lèi)型的信息，或者完全使用不同類(lèi)型的感知來(lái)獲得相同的信息，它甚至可以發(fā)展出新的感知能力，并學(xué)會(huì)獲得全新類(lèi)型的信息。4、適應(yīng)。這是指一個(gè)智能體為了保護(hù)自己和促進(jìn)自身利益，會(huì)通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)改變自身和利用各種環(huán)境，適應(yīng)包括增強(qiáng)現(xiàn)有的感知能力或開(kāi)發(fā)新的能力。智能體可以策略性地行動(dòng)，以較少的迭代次數(shù)實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)，從而更好地適應(yīng)環(huán)境。圖“人類(lèi)的智能過(guò)程”的具體解釋是，新生兒具有尚未發(fā)育完全的感官，并具有天生的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力（即人類(lèi)智能）。兒童的天生智能使其能夠保留一些初級(jí)知覺(jué)以啟動(dòng)智能過(guò)程，這種保留是構(gòu)建知識(shí)庫(kù)或者說(shuō)經(jīng)驗(yàn)庫(kù)的基礎(chǔ)。在此之后，當(dāng)兒童接觸到另一種刺激時(shí)，他/她將有機(jī)會(huì)通過(guò)將當(dāng)前刺激與之前經(jīng)驗(yàn)中保留的刺激進(jìn)行比較來(lái)從中提取信息，這是學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。隨著孩子不斷豐富自己的知識(shí)庫(kù)，其天生智能使其能夠分析、識(shí)別樣式，并從不斷積累的學(xué)習(xí)中得出更多的推論。兒童會(huì)調(diào)整自己的行為，以改善其感知能力、增強(qiáng)其學(xué)習(xí)能力。我們通常會(huì)繞過(guò)圖“人類(lèi)的智能過(guò)程”中箭頭1所示的保留階段，只是本能地分析信息并對(duì)其做出反應(yīng)。有時(shí)，我們也只是會(huì)短暫地保留信息，即所謂的短期記憶。當(dāng)然，一些被保留下來(lái)的信息也會(huì)找到通往長(zhǎng)期記憶的途徑。這兩種記憶都通過(guò)實(shí)時(shí)比較新感知與先前的感知來(lái)增強(qiáng)學(xué)習(xí)（箭頭2），這使我們能夠從相同的感官和感知中推斷出更多的信息。在其他情況下，我們會(huì)從我們的知識(shí)庫(kù)中分析信息，以識(shí)別更好的推斷信息的方法（箭頭3），我之前提到過(guò)這個(gè)叫作適應(yīng)性學(xué)習(xí)。為了實(shí)現(xiàn)從當(dāng)前和先前的經(jīng)驗(yàn)中分析信息，以適應(yīng)外部環(huán)境，我們還要調(diào)整從各種感知中提取信息的類(lèi)型和質(zhì)量（箭頭4），例如，當(dāng)我們努力在惡劣的環(huán)境中求生存時(shí)，即使在之前的同一景象中無(wú)法從感知中推斷出這些信息，現(xiàn)在也能夠通過(guò)察覺(jué)變化從中推斷動(dòng)態(tài)信息。我們的策略有時(shí)可能會(huì)涉及全新的感知類(lèi)別工具和能力的開(kāi)發(fā)。無(wú)論如何，情報(bào)過(guò)程都會(huì)繼續(xù)重復(fù)并自我補(bǔ)充，圖“人類(lèi)的智能過(guò)程”中連接感知、推斷、保留、分析和適應(yīng)的大循環(huán)的完成也證明了這一點(diǎn)。我們的感覺(jué)器官與大腦相連，大腦可以從感知中實(shí)時(shí)推斷信息，并將這些信息儲(chǔ)存在記憶中，因此在圖“人類(lèi)的智能過(guò)程”中，保留階段遵循推斷。然而，盡管一些機(jī)械傳感器能夠?qū)崟r(shí)推斷信息的處理單元，但大多數(shù)傳感器只能感知和測(cè)量，因此，圖“當(dāng)前人工智能過(guò)程”中的第二階段只是將測(cè)量值保留為一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。當(dāng)今的企業(yè)談?wù)撌褂萌斯ぶ悄軙r(shí)，通常指的是實(shí)時(shí)的語(yǔ)音和人臉識(shí)別能力。盡管這些系統(tǒng)取得了有意義的進(jìn)展，但它們目前仍有著難以接受的高錯(cuò)誤率。我們?nèi)祟?lèi)應(yīng)該使用能夠從信號(hào)、圖像或聲音中推斷出信息的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)，然后，人工智能系統(tǒng)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程中尋找模式并學(xué)習(xí)推斷，對(duì)于錯(cuò)誤的推斷進(jìn)行有目的的分析，展現(xiàn)了用于改進(jìn)訓(xùn)練模塊的見(jiàn)解（圖“當(dāng)前人工智能過(guò)程”中的箭頭1）。其中，箭頭中的虛線(xiàn)表示人類(lèi)參與，訓(xùn)練模塊有效地將人類(lèi)積累了數(shù)千年的學(xué)習(xí)積累轉(zhuǎn)移給人工智能系統(tǒng)。有些公司開(kāi)發(fā)了軟件代碼，使系統(tǒng)在初始訓(xùn)練模塊之外不需要人類(lèi)參與就能提高準(zhǔn)確性。這樣的系統(tǒng)可以：判斷其先前的推斷是否正確；修正其進(jìn)行推斷的過(guò)程；通過(guò)從實(shí)時(shí)信號(hào)中推斷信息，迭代地測(cè)試其過(guò)程（箭頭2）。連接保留、學(xué)習(xí)、推斷和分析的循環(huán)代表了人工智能的當(dāng)前狀態(tài)，它允許系統(tǒng)實(shí)時(shí)測(cè)試推斷并更新過(guò)程以提高質(zhì)量，類(lèi)似于自適應(yīng)學(xué)習(xí)，并能充分描述人工智能的當(dāng)前局限。ChatGPT正是處于這一方向的前沿，它不僅能識(shí)別對(duì)話(huà)中的語(yǔ)境和單詞的含義，還能從先前的陳述中得出推論，以維持對(duì)話(huà)。實(shí)際上，這就像我們自己的學(xué)習(xí)能力一樣。打個(gè)比方，父親根據(jù)自己的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)教育孩子，然后，孩子在自己獨(dú)自生活的過(guò)程中，他會(huì)利用自己與生俱來(lái)的智慧，并在父親教導(dǎo)的基礎(chǔ)之上，與父親所處的不同環(huán)境中的事物進(jìn)行互動(dòng)，并且學(xué)習(xí)新的知識(shí)。同樣，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)根據(jù)它從訓(xùn)練模塊中學(xué)到的內(nèi)容推斷出特定的信息，然后查看其他相關(guān)或不相關(guān)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，分析推斷出的信息是否正確，如果不正確，它就修正對(duì)模式的理解，重新制定一個(gè)新的推斷路徑，從而使系統(tǒng)變得智能化。我們還分析存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以提高現(xiàn)有傳感器的測(cè)量精度，并識(shí)別新型傳感器的需求（箭頭3）。例如，攝像頭已經(jīng)變得更高清晰度，能夠捕捉更細(xì)致的細(xì)節(jié)，而且正在用于開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的新型攝像頭。（箭頭3的虛線(xiàn)仍然代表人類(lèi)的參與。）目前，除了軟件代碼中的特定指令之外，人工智能系統(tǒng)不能適應(yīng)外部環(huán)境或?qū)ν獠凯h(huán)境做出反應(yīng)，我們所擁有的最先進(jìn)的軟件可以幫助系統(tǒng)自己添加或刪除代碼以提高性能或效率。如今，我們分析數(shù)據(jù)并根據(jù)目標(biāo)采取行動(dòng)，自適應(yīng)組件僅限于提高推理的質(zhì)量。由測(cè)量、保留、推斷和分析組成的人工智能回路是一個(gè)明顯比人類(lèi)智能回路小得多的子集。注意，適應(yīng)和反應(yīng)戰(zhàn)略是智能過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵步驟，不會(huì)反饋到圖“當(dāng)前人工智能過(guò)程”中的人工智能循環(huán)中。通用人工智能是一個(gè)可以與人類(lèi)智慧相媲美的完全成熟的系統(tǒng)。圖“通用人工智能過(guò)程”描述了這樣一個(gè)系統(tǒng)，它明顯缺少虛線(xiàn)箭頭，因?yàn)檫@樣的系統(tǒng)不依賴(lài)于人類(lèi)。雖然它沒(méi)有代表先天智能的新生兒，但在適應(yīng)階段展示的機(jī)器人意味著所有人類(lèi)知識(shí)都存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，機(jī)器已經(jīng)接受了適應(yīng)性學(xué)習(xí)的訓(xùn)練。此外，與圖“當(dāng)前人工智能過(guò)程”不同的是，保留在推斷階段之后，這意味著增強(qiáng)的計(jì)算能力和經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的系統(tǒng)允許實(shí)時(shí)推斷，并且圖“通用人工智能過(guò)程”中的智能回路是完整的，這樣的系統(tǒng)能夠制定行動(dòng)策略以適應(yīng)或?qū)ζ洵h(huán)境做出反應(yīng)。目前，人工智能公司正在努力通過(guò)增強(qiáng)培訓(xùn)模塊和自適應(yīng)學(xué)習(xí)軟件來(lái)提高特定領(lǐng)域人工智能的準(zhǔn)確性。未來(lái)的努力可能會(huì)集中在擴(kuò)大人工智能系統(tǒng)的領(lǐng)域，以利用從一個(gè)環(huán)境到另一個(gè)環(huán)境的學(xué)習(xí)。連接性是這一努力的核心，它使系統(tǒng)對(duì)于來(lái)自不同領(lǐng)域和環(huán)境的傳感器的輸入擁有更高的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限，它還允許系統(tǒng)對(duì)計(jì)算能力進(jìn)行更高級(jí)的訪(fǎng)問(wèn)，并擴(kuò)大了系統(tǒng)影響環(huán)境的范圍。因此，未來(lái)的開(kāi)發(fā)工作將側(cè)重于增強(qiáng)不同系統(tǒng)的連接性，之后，隨著人工智能的成熟，努力的重點(diǎn)可能是有選擇性地限制人工智能的影響范圍，以平衡效率與安全和其他需求。然而，在人工智能達(dá)到成熟之前，人類(lèi)將不得不面對(duì)這樣一種可能性：即在一個(gè)目標(biāo)不明確的流氓系統(tǒng)的指揮下，相互連接的機(jī)器會(huì)強(qiáng)大到足以壓倒人類(lèi)的意志和資源，從而威脅到我們的自由。到目前為止，我們一直在假設(shè)，當(dāng)機(jī)器（以機(jī)器人為例）實(shí)現(xiàn)通用人工智能時(shí)，我們?nèi)匀粫?huì)定義機(jī)器的目標(biāo)函數(shù)，但這個(gè)假設(shè)可能不成立。如今我們的環(huán)境包括了機(jī)器、機(jī)器人和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，我們根據(jù)自己的喜好使用它們作為工具來(lái)改變環(huán)境。在未來(lái)，人工智能系統(tǒng)可能會(huì)利用它對(duì)人類(lèi)行為的了解，把我們當(dāng)作工具來(lái)操縱它們的環(huán)境，而這個(gè)環(huán)境也將包括我們。對(duì)于沒(méi)有直接參與人工智能開(kāi)發(fā)的企業(yè)家來(lái)說(shuō)，機(jī)會(huì)存在于以下4個(gè)方面：1、在過(guò)去的十年里，盡管數(shù)據(jù)的產(chǎn)生量增長(zhǎng)了近5000%，但在未來(lái)幾年里，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生量可能會(huì)使人類(lèi)歷史上創(chuàng)建的所有數(shù)據(jù)都相形見(jiàn)絀，這為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域提供了機(jī)遇。2、盡管我們的計(jì)算能力得到了前所未有的提高，但其仍然是有限的。我們需要新的硬件技術(shù)來(lái)跟上數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的步伐，量子計(jì)算很可能是這一努力的核心。一旦開(kāi)發(fā)出來(lái)，這種新的模式將催生出一系列我們今天甚至無(wú)法理解的產(chǎn)品和機(jī)遇。3、大多數(shù)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)都需要應(yīng)用人工智能來(lái)滿(mǎn)足特定領(lǐng)域的特定需求。例如，有些公司可能會(huì)創(chuàng)建人工智能設(shè)備來(lái)診斷健康問(wèn)題，尋找治療方法，幫助殘疾人以及提供醫(yī)療服務(wù)。還有些公司可能會(huì)利用人工智能通過(guò)運(yùn)動(dòng)或飲食維持健康、訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)員，或者協(xié)助物理治療來(lái)恢復(fù)受傷的部位。即使在像農(nóng)業(yè)這樣古老的領(lǐng)域，也有公司使用人工智能來(lái)識(shí)別雜草，并用除草劑選擇性地處理它們。你甚至可以想象使用人工智能來(lái)根據(jù)土壤成分、日照、降雨、地形、天氣等因素來(lái)識(shí)別每一株植物的個(gè)體輸入需求，甚至識(shí)別每一顆果實(shí)的最佳采摘時(shí)間。4、為人工智能系統(tǒng)的創(chuàng)建者和用戶(hù)提供支持服務(wù)的公司將會(huì)有很大的需求。例如，那些專(zhuān)門(mén)從事管理工作變動(dòng)相關(guān)的公共關(guān)系問(wèn)題的公司，處理涉及傷害或死亡的人工智能失敗的異常情況的公司，遵守法規(guī)要求的公司，或是開(kāi)發(fā)工具來(lái)捕捉和衡量人工智能對(duì)公司和社會(huì)好處的公司。
該文章在 2023/8/22 12:01:14 編輯過(guò)
400 186 1886
