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    逐漸“親民” 2021年AI五大趨勢(shì)備受期待

    2021-04-17 17:53:37
    中國科學(xué)探險(xiǎn) 2021年6期
    關(guān)鍵詞:親民代碼機(jī)器

    人工智能(AI)已成為多國科技發(fā)展領(lǐng)域的“香餑餑”,各國政府以及多家大企業(yè)也都不甘示弱,爭相砸重金支持該領(lǐng)域的發(fā)展,各種創(chuàng)新因此如雨后春筍般噴薄而出。

    此外,新冠肺炎疫情的肆虐迫使我們進(jìn)一步加大對(duì)于技術(shù)、在線活動(dòng)以及人工智能的依賴。其中人工智能對(duì)企業(yè)而言尤其重要,其能大規(guī)模實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù),同時(shí)滿足客戶不斷提高的體驗(yàn)需求。

    美國網(wǎng)站在日前的報(bào)道中,為我們列出了2021年人工智能領(lǐng)域備受期待的五大趨勢(shì)。其中包括低代碼/無代碼工具紛紛出現(xiàn),以及變得越來越“親民”,兒童都可以很方便地創(chuàng)建自己的人工智能等。

    低代碼/無代碼工具

    自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)并非新鮮事物,2020年華為年薪百萬招聘的機(jī)器學(xué)習(xí)博士,其中一個(gè)研究方向就是AutoML。

    機(jī)器學(xué)習(xí)是讓算法自動(dòng)從數(shù)據(jù)中找出一組規(guī)則,從而提取數(shù)據(jù)中的相關(guān)特征,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,其中人工需要干預(yù)的部分越來越多,而AutoML則是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型從構(gòu)建到應(yīng)用的全過程自動(dòng)化。

    雖然AutoML能在沒有扎實(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)的情況下構(gòu)建高質(zhì)量的人工智能模型,但低代碼/無代碼平臺(tái)顯然更上一層樓——它能在沒有深入編程知識(shí)的情況下構(gòu)建整個(gè)生產(chǎn)級(jí)人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序。

    2020年低代碼/無代碼工具異軍突起并風(fēng)靡全球,應(yīng)用領(lǐng)域也不一而足,從構(gòu)建應(yīng)用程序到面向企業(yè)的垂直人工智能解決方案等,這股新鮮勢(shì)力有望在2021年持續(xù)發(fā)力。

    有數(shù)據(jù)顯示,低代碼/無代碼工具將成為科技巨頭們的下一個(gè)戰(zhàn)斗前線,這是一個(gè)總值達(dá)132億美元的市場,預(yù)計(jì)到2025年其總價(jià)值將進(jìn)一步提升至455億美元。

    美國亞馬遜公司于2020年6月發(fā)布的Honeycode平臺(tái)就是最好的證明,Honeycode是一種類似于電子表格界面的無代碼開發(fā)環(huán)境,被稱為產(chǎn)品經(jīng)理們的“福音”。

    高級(jí)預(yù)訓(xùn)練語言模型

    “來自變換器的雙向編碼器表征量”(BERT)是谷歌公司于2018年末開發(fā)并發(fā)布的一種新型語言模型。作為自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的新秀,BERT成為過去幾年NLP重大進(jìn)展的集大成者,一出場就技驚四座碾壓競爭對(duì)手,刷新了11項(xiàng)NLP測試的最高紀(jì)錄,甚至超越了人類的表現(xiàn)。

    近年來,與BERT模型相似的預(yù)訓(xùn)練語言模型(如問答、命名實(shí)體識(shí)別、自然語言推理、文本分類等)在許多自然語言處理任務(wù)中發(fā)揮著重要作用。

    這些預(yù)訓(xùn)練語言模型非常強(qiáng)大,并徹底改變了語言的翻譯、理解以及總結(jié)等等,但這些模型非常昂貴,而且訓(xùn)練非常耗時(shí)。

    好消息是高級(jí)預(yù)訓(xùn)練模型可以催生出新一代高效且極易構(gòu)建的人工智能服務(wù)。

    GPT-3是其中的翹楚!它是OpenAI斥巨資打造的自然語言處理模型,擁有1 750億超大參數(shù)量,是NLP領(lǐng)域最強(qiáng)AI模型。自2020年5月份首次推出以來,憑借驚人的文本生成能力,GPT-3在各大媒體平臺(tái)一直熱度不減。它不僅能夠答題、寫文章、寫詩、翻譯文章,還能生成代碼、做數(shù)學(xué)推理、數(shù)據(jù)分析、畫圖表制作簡歷,甚至玩游戲都可以,而且效果非常好。

    合成內(nèi)容生成

    人工智能領(lǐng)域的算法創(chuàng)新并非僅僅出現(xiàn)在NLP。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)也涌現(xiàn)出大量創(chuàng)新,展示了科學(xué)家們?cè)趧?chuàng)造藝術(shù)和假圖像方面取得的非凡成就。

    GANs由加拿大蒙特利爾大學(xué)AI學(xué)者伊恩·古德費(fèi)洛首先提出,其訓(xùn)練和調(diào)整也很復(fù)雜,因?yàn)樗鼈冃枰罅繑?shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。

    但科學(xué)家們的創(chuàng)新極大地減少了創(chuàng)建GANs所需的數(shù)據(jù)量。例如,美國英偉達(dá)公司展示了一種新的方法來增強(qiáng)訓(xùn)練GANs的效率,與此前的方法相比,其需要的數(shù)據(jù)更少。這使GANs可以廣泛適用于多個(gè)領(lǐng)域,從醫(yī)學(xué)應(yīng)用(如合成癌癥組織學(xué)圖像)到更深層的“Deep Fake”(深度造假)。

    “深度造假”是一種高能黑科技,其采用了最新的人工智能技術(shù),能夠讓普通人通過計(jì)算機(jī)剪輯出一些視頻,且視頻中的人臉可以變成任何人的臉?!八^成也蕭何,敗也蕭何”,給視頻“換臉”引發(fā)巨大關(guān)注的同時(shí),也引發(fā)了巨大的爭議。在上線短短五天之后,這個(gè)黑科技便被全網(wǎng)唾棄,之后在全球范圍內(nèi)遭到封殺。

    供兒童使用的人工智能

    隨著低代碼工具的流行,AI創(chuàng)建者也呈現(xiàn)出低齡化的特征。現(xiàn)在,一名中小學(xué)生就可以創(chuàng)建人工智能為自己所用——從給文本分類到繪制圖像。美國高中已經(jīng)開設(shè)人工智能課程,初中也緊隨其后。

    例如,在硅谷舉辦的2020 Synopsys科學(xué)博覽會(huì)上,31%的獲獎(jiǎng)軟件項(xiàng)目在創(chuàng)新中使用了人工智能。更令人印象深刻的是,這些人工智能中有27%由6—8年級(jí)的學(xué)生創(chuàng)建而成。其中一位獲獎(jiǎng)?wù)呤且幻四昙?jí)學(xué)生,他創(chuàng)建了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以通過眼部掃描檢測出糖尿病視網(wǎng)膜病變。

    機(jī)器學(xué)習(xí)操作

    機(jī)器學(xué)習(xí)操作(MLOps)是人工智能領(lǐng)域一個(gè)相對(duì)較新的概念,涉及最好的管理數(shù)據(jù)科學(xué)家和操作人員,以便有效地開發(fā)、部署和監(jiān)視模型。

    2020年,由于新冠疫情肆虐,運(yùn)營工作流程、庫存管理、交通模式等方面的巨大變化導(dǎo)致許多人工智能出現(xiàn)意外行為,這被稱為漂移——輸入數(shù)據(jù)與人工智能訓(xùn)練的預(yù)期不匹配。

    雖然在生產(chǎn)中部署機(jī)器學(xué)習(xí)的公司以前就曾面臨漂移等諸多挑戰(zhàn),但新冠疫情使人們對(duì)MLOps的需求與日俱增。無獨(dú)有偶,隨著《2018年加州消費(fèi)者隱私法案》等隱私法規(guī)的實(shí)施,對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的公司越來越需要治理和風(fēng)險(xiǎn)管理。有數(shù)據(jù)指出,MLOps的市場規(guī)模預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到40億美元。

    這些并非人工智能領(lǐng)域全部的新趨勢(shì),不過,它們值得我們注意,因?yàn)樗鼈冋蔑@了三個(gè)重要方面。首先,人工智能在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用越來越多,新冠疫情引起的問題和MLOps的增長就證明了這一點(diǎn)。其次,相關(guān)人士在該領(lǐng)域不斷推陳出新,正如BERT和GANs的接踵而至。最后,人工智能的創(chuàng)建門檻越來越低,為其“飛入尋常百姓家”奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

    人工智能的理想和未來總是美好的,但盡管有上述諸多創(chuàng)新,仍需要我們腳踏實(shí)地地去促進(jìn)和引導(dǎo)其發(fā)展,以使其能更好地造福人類。

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