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人工智能应用到产业中,需要关键指标突破瓶颈,很可能也需要将成本做到极低.
文 / 陈经
继2016年AlphaGo战胜李世石之后,2017年AlphaGo的棋力继续提升,战胜了排名世界第一的柯洁.这对围棋界意义很大,棋手们对AlphaGo-Ke能让三子胜AlphaGo-Lee感到无比震惊,下棋的想象力完全打开.但是对外界而言,主要的观念冲击在2016年已经完成.
2017年8月Deepmind公布了在星际争霸项目上的进展,在这个“非完全信息”即时策略游戏上,AI用自主学习方法取得的成果意外的小,能力远远不如开发商暴雪最弱的内置AI.某种程度上,这预示着人工智能产业的发展并不会一帆风顺,会面对艰巨的挑战,目前火爆的人工智能可能迎来一定程度的降温.
有所突破但不成熟
人工智能是IT业的子行业.就IT对各行业的改造来说,目前人工智能起的作用不能算大.如移动支付大发展,主要还是支付宝、微信的IT架构作用大,二维码识别环节只是一个小功能,相关技术很早就有了.
人工智能在产业发展中起主导作用的例子也有,如车牌识别.对车辆信息的管理,核心数据是车牌.基于图像去识别车牌,识别率从2000年的90%进步到2010年前后的95%,目前已经达到99%以上（相当于错误率减少到之前的几十分之一）.识别率的不断进步终于突破瓶颈,产生了巨大的产业效应.由于机器的识别率超过了人（一般人眼识别会犯错）,像停车场出入口这样的应用环境,用机器代,不仅更为经济,效率也更高.如将车牌与支付宝建立联结,可以直接扣费,出入自动统计.即使摄像头识别车牌不是100%完美,但是对产业来说已经足够了.在极少数机器识别不了或者识别错误的情况下,停车场可能会承受一定的损失,但它所带来的效率提升与费用节省却很大.
基于图像的车牌识别率取得突破,另一个重大影响是,以人工智能为基础的软件方案战胜了以RFID（射频芯片）为基础的硬件方案.RFID可以记下车辆的信息,之前人们认为硬件读取比图像车牌识别可靠,更有前景,但却在实际应用中发现,RFID读取会有信息干扰,也有角度问题,读取设备成本也高,应用起来比一体化机摄像头识别要麻烦得多.这个意义并不小,说明物联网的发展方向应该更多依靠人工智能技术.
像车牌识别这样比较成熟、正确率已突破瓶颈的人工智能技术,目前还不太多.指纹识别是另一个例子,成为手机应用中的基础技术之一.二维码识别的应用也日益广泛,但它主要是在更多行业中应用推广,识别技术本身不需要太大突破.而以科大讯飞为代表的语音识别技术也在不断进步,近几年迎来爆发式成长,但其识别仍有很大的进步空间,因为还和自然语言理解有关.人脸识别技术同样飞速发展,其在极多人脸照片中找到目标的能力远超人类,但是对抓拍角度存在一些限制.可以看出,一旦人工智能正确率突破瓶颈（如超过人类）,就可能迎来应用的爆发.
总体来说,能成为行业基础的人工智能技术还不多.人工智能领域很多,如机器人、自然语言理解、专家系统、机器视觉、模式识别、博弈论等.目前主要是图像识别取得的突破比较大,AlphaGo取得突破也主要靠将围棋盘理解成图像输入.
高标准、低成本的产业要求
人工智能应用到行业中,每个行业都会有不同的要求.有的行业发生错误可以接受,如认错几个车牌少收点钱问题不大,主要的作业流程跑通就可以了.但是有的行业流程就要求绝对正确,如集装箱管理,如果自动处理发生集装箱丢失,损失巨大不可接受,在应用人工智能技术时需要加上很多流程辅助.因此,像自动驾驶这样的人工智能开发问题就很复杂,正常情况的开发容易做,但主要的困难是异常情况的处理,这会非常麻烦.自动驾驶的应用可能会比预期的慢,甚至成为开发大坑.
人工智能与产业结合的另一个问题是成本,产业界对人工智能技术的要求与预期是极低的成本.人工智能技术得到了空前的重视,投资很多,国家甚至将人工智能放入中小学课程.但要想在产业界成规模应用,成本必须做到很低.这个低可能超过一般人的想象,人工智能软件本身甚至不要钱,靠硬件赚钱.例如人脸识别应用,创业公司很多,估值一般不低.但是人脸识别的基础是摄像头抓拍,如果不能生产摄像头,在成本上就已经落后很多了.摄像头厂家将人脸识别研发成本平摊进机器生产里,软件就可以白送了,这对人脸识别创业公司压力极大.
人工智能产业的发展并非破坏式创新,不太可能是新企业横空出世扫平旧企业的模式.社会生产与经济运行各环节已经存在众多行业公司,这些行业公司如果能主动引入人工智能技术,结合自身的流程理解与成本优势,将会有不错的发展空间.行业公司如果忽视人工智能技术的发展固步自封,可能会被其他主动进步的公司消灭.而人工智能创业公司不应该闭门造车,不能忽视成本问题,应该主动与行业公司联合,找到人工智能技术与生产成本结合的发展模式.
现阶段的人工智能技术,还只能与社会生产紧密结合,不宜过分夸张能力.“非完全信息博弈”“通用人工智能”等较为学术化的人工智能研究肯定会继续进行,但离产业化还较为遥远.目前的社会生产中,已经有大量可以与现行人工智能技术结合的行业与领域.这些应用型的研发需要的不一定是多高的人工智能研发能力,而是要对细分行业的深入理解,对流程进行重整,正确使用人工智能技术帮助提升效率.
在这个过程中,人们可能会对人工智能的能力期望过高产生误解,甚至认识到人工智能的能力缺限后感到失望,人工智能热潮降温.但是经过磨合之后,越来越多的行业会找到人工智能正确的应用方法,未来值得期待.
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参考文献：
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