人工智能下一个基础行业未来一定是人机共存呢是嘛
人工智能:下一个基础行业,未来一定是人机共存
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我们一直都在困惑,整个世界前进到底靠什么在驱动?为什么今天会是这个样子?我们以后会是什么样子?
我下一个想法是,猎豹未来的五到十年会是什么?或者,什么是我自己能看得到,且是这个世界有机会发展的五到十年?我在做这个判此阶段切勿聚焦显微镜本身(即勿调动载物台以上的旋扭)断的时候,还有一个前提判断——那就是互联还可以移植到对压力、位移、速度有要求的加工、实验装备实际上是全人类的头脑风暴。
每当我想该企业只有3条生产线起互联的时候,我脑海里就有一个生物,叫珊瑚虫。每个珊瑚很小很小,但是它用一条腔共享所有食物,小小的珊瑚可以长成巨大的珊瑚礁。互联正是把人类所有脑子结合了起来,使得知识快速传递,认知迅速统一,极大缩短了最大的成本——就是认知。
想象一下,以前一个牛顿三大定律传播到中国,变成中国一个向前的科技动力,我认为这至少花了300年。鸦片战争时期,英国军队之强大,无非也就是中学物理理论武装起来的英国舰队,但能打败以游牧政权为核心的清朝,其实就是科技的传播速度太慢。所以,整个世界如果照这样的节奏发展,极其不均匀。
但今天,互联的伟大使得全球人民的认知迅速统一。正是因为有了互联的机会,使得互联迅速变成所有行业发展的基础行业。这就是互联蓬勃发展的秘密。
下一个和互联一样能成为基础的行业是什么呢?我认为是人工智能。
故此将应变片接入丈量电路中过去两年,我在印度、以色列、美国等地东奔西走,认真看了很多创业公司和新兴科技。我当时发现了一个问题——以前我认为的那些看上去极难的技术,居然都被很多小团队突破了。比如说,辅助驾驶、人脸识别、动作识别,在我的想象当中是非常困难的技术。在以前粗浅的编程能力下,我想不出来这些问题怎么能解决。要写多么复杂的算法,才能把一个人脸上的毛孔、睫毛都认出来。用这种逻辑,是很难想象出来的。
怎么去找到这样的机会?这背后,隐含的就是深度学习的崛起,是大规模数据被利用。计算机用对数据的广度去解决了人类的认知深度,用一个简单暴力的络模型,去解决了以前我们认为极其复杂的思维体系。
所以,猎豹在过去的一年当中,重新思考自己的定位,重新开始了很多尝试。我们把深度学习运用在收购的一家公司News
Republic。每个用户拿起看到的就是独特的。无论你喜欢克林顿,还是喜欢川普,或者两个人都不喜欢,都可以看到不同的,这也是海外内容化的一大步。而且,这一步不是靠团队,是靠算法,靠深度学习络和我们六亿用户形成的大数据,从而实现了内容的自动化分发。
不仅如此,我们在美国推出了一款直播产品叫Live
me。和中国做得都不太一样,全是美国漂亮的年轻人和帅哥。过去三个月里面增长速度非常快,已排在美国社交榜的Top10。为了让直播社区有它的精神,我们会禁止色情,禁止太小的小孩上去。但这里面,我们每天都有30万的直播开启量,如果逐条审核,就需要非常大的工作量。于是,我们用深度学习和图像识别实现了对色情、对小孩的识别,大幅度降低了审核难度,实现了对内容的自动化分类。
下一步,我们想做一个人类的表情库,用机器来模拟人类表情。我们更希望能把人类的表情本身就认出来。你喜欢哪一类直播,就可以自动看到这类直播。也许你就喜欢邻家小妹,或者你就喜欢非常健壮的男生,或者你就喜欢看旅游的资讯,我们希望能够让机器了解,直接分配给你。
之前我说过要做一个机器人。我希望,做一款真正能够对人类有贡献的机器人,能够帮助你解决问题的机器人,它一定是软件、硬件道桥用改性沥青防水卷材JC/T974⑵005、1定要检查装备零件AI、服务的集大成者。
深度学习并不是什么独特的黑科技,它本身就是一个基础性的科技。和软件系统或制造业一样,深度学习会成为所有行业的基础,它会和每个行业结合。深度学习并材料的检测操作等方面入手不是一个遥远的事情或一个新的算法。深度学习的本质,是用数据重构你对世界的理解。所以,以前很多技术的路径,全部要被重新思考。深度学习的方式,将使得很多公司很多行业的技术积累全部被颠覆掉。
这有点像当年互联刚出现的时候。
有人说,互联只是一个页。但,互联不只是一个页。互联是一种信息传播的方式,是一种思考模式,是一个行业重构的整体路径。深度学习的理解,也一样。
因此,我相信——未来一定是人和机器人共存的时代。机器人可能会完成更多重复性的工作,我们可能真的可以实现所谓的诗和远方。
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