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艰难2020:人工智能的应用是否已停滞不前?



发布时间:2021-01-13 14:49:02   来源:互联网   作者:

今年,每一个季度都是疯狂的一年,人工智能的发展同样如此。总的来说,这一年人工智能的发展喜忧参半,其中有显著的进展,也有对技术滥用的新发现。

人工智能在企业中的应用并未增加

随着人工智能技术的市场似乎已经趋于平稳,最近的一项全球性调查发现,人工智能在企业中的应用并没有增加。它帮助解释了为什么曾经高歌猛进的初创企业 Element AI,为那些原本缺乏必要技能的企业开发人工智能应用,最终却无法独立生存。

展望未来

IndustriyLab 发布的一份关于人工智能应用的新报告发现,在企业内实施人工智能经常会遇到人力资源方面的挑战,比如对变化的恐惧、失业和相关技能的缺乏。

根据这份报告,87% 的调查对象在人工智能实施过程中面临着人力资源挑战。在企业采用人工智能方面,这些问题仍然是一个实质性障碍。难怪企业内部进展缓慢,有停滞不前的迹象。

但是,尽管有这些阻力,人工智能技术仍在继续向前发展。人工智能技术的最新进展包括从改进合成语音到保护蜜蜂健康,创造下一代食品系统、开发新的食谱,改善乳腺癌治疗,揭露政府腐败,以及建造更加智能的交通信号灯。

普华永道(PricewaterhouseCoopers,PwC)的一项研究预计,到 2030 年,人工智能将推动全球经济产出超过 15 万亿美元。Alphabet 的 Sundar Pichai 曾有一句名言:“人工智能比电和火更重要。”(AI is more profound that electricity or fire.)

最有可能的情况是,有两条道路在同时上演:技术能力的持续进步和人类在实施过程中所面临的挑战。

这一显而易见的多功能能力不同于所有现有的人工智能能力。事实上,它在功能上更为通用。

那么,人工智能真的已经趋于平缓了吗?还是说我们只是在见证新的快速采纳期之前的停顿?人们认为,这样的停顿源于认知失调:人工智能的进展会遭遇恐惧、对变革产生抵触,并不确定这一技术是否能够实现如炒作那样的。

以 OpenAI 开发的 GPT-3 形式的自然语言处理,有可能成为第一个通用人工智能(artificial general intelligence,AGI)的先驱,这将是一个巨大的进步。

至少有一家大型数据分析平台认为,2021 年将是人工智能年,因为一些大型企业,包括石油和天然气、金融科技和药物研究公司,将会越来越多地采用人工智能技术。

一个极端的预测是,比如普京(俄罗斯总统)的预测:谁成为人工智能的领导者,谁就会成为世界的统治者。

因此,人工智能的“水晶球”显然是模糊不清的。我们要么处于高原,有跌入谷底的风险,要么正在为下一轮创新做准备。

2020 年:两大革命性突破

虽然人工智能在企业中的应用有所放缓,但今年人工智能研究的重大突破提醒人们,这是一个能够引发指数级变化的技术领域。

这个模型拥有 1750 亿个参数,远远超过了最先进的神经网络的 100 多亿个参数,也远远超过了其前身 GPT-2 的 15 亿个参数。仅仅一年多的时间,模型的复杂性就提高了 10 倍以上,这可以说是迄今为止创建的最大的神经网络。

GPT-3 基于从互联网上搜集的数据中发现的模式进行“学习”,这些数据包括 Reddit 帖子、Wikipedia、同人小说和其他来源。

在这种学习的基础上,GPT-3 无需额外的训练就能完成许多不同的任务,它能够产生引人入胜的叙述,生成计算机代码,自动完成图像,不同语言之间的翻译,以及数学计算,还有其他一些壮举,其中包括一些其创造者没有计划过的。

在两年一度的蛋白质结构预测挑战赛(简称 CASP)中,AlphaFold 系统的表现超过了其他大约 100 个团队。对于那些被认为有一定难度的蛋白质目标上,神经网络实现了 90% 的预测准确率,远远超过其他团队;有些人认为这是生物学的圣杯成就。

试想,如果没有人工智能,这场大流行的影响和持续时间会有多糟糕。这项“登月计划”的努力可能会在未来几年内刺激人工智能在许多领域的研发和部署。

这一进展有望将大大加快对细胞构件的理解,使更快、更先进的药物发现成为可能,并从根本上预示着生物学领域的一场革命,堪比 DNA 双螺旋模型和 CRISPR-Cas9 基因组编辑技术。

https://venturebeat.com/2020/12/17/has-ai-adoption-plateaued-or-is-it-just-catching-its-breath/

尽管这些进展意义重大,但不可能忽视人工智能在应对新冠肺炎大流行方面的贡献。人工智能已经帮助跟踪疾病的传播以限制病例数量,消化并提炼了数千篇关于该主题的论文,目前正在管理复杂的疫苗供应链,并梳理数据以追踪个体在应对中可能产生的任何不利影响。

蛋白质是生命的基础,负责细胞内部发生的大部分事情。蛋白质的工作原理及其功能取决于其 3D 形状。直到现在,确定蛋白质的结构还很困难,费力,昂贵,并且容易失败。

作者介绍:

Gary Grossman,Edelman 技术实践高级副总裁,也是 Edelman 人工智能卓越中心全球负责人。

另一个重大进展来自 DeepMind 开发的 AlphaFold,这是一个基于注意力的深度学习神经网络,它可能已经解决了近 50 年来生物学上的一项难题:根据蛋白质的氨基酸序列确定其 3D 形状。

另外一种极端的预测是,对 40 家最大的人工智能初创公司的分析表明,它们并没有对变革和经济产生重大影响。如果是这样的话,我们可能正处于下一场人工智能冬天的开始,人们的期望值再次超出了现实。

由于企业级采用的滞后,2021 年可能不会是人工智能年。但是它肯定会出现更多像今年这样的突破,并将带着我们进入下一个阶段,朝着更高的智能程度不可阻挡地前进。

原文链接:

(来源:AI前线)

责任编辑:ysman
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