从IBM、谷歌、亚马逊看当下AI的泛化(2)

来源：孙永杰　作者：孙永杰　责任编辑：方向　发表时间:2017-07-24 12:03　

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核心提示：与沃森相比，DeepMind则刚刚进入商业领域的应用。去年七月，谷歌宣布DeepMind已找到方法将谷歌数据中心的制冷用电量减少2/5。它的算法先分析数据中心的操作日志来理解任务，然后通过反复模拟运行来优化过程。同样，

与沃森相比，DeepMind则刚刚进入商业领域的应用。去年七月，谷歌宣布DeepMind已找到方法将谷歌数据中心的制冷用电量减少2/5。它的算法先分析数据中心的操作日志来理解任务，然后通过反复模拟运行来优化过程。同样，DeepMind也已经进入医疗行业。去年11月，公司获得了首个付费项目，与NHS公立医院皇家自由伦敦医院（Royal Free London）签下五年的合同，为其处理170万份病历。此外，DeepMind还获得了访问其它伦敦医院两个数据库的权限，即DeepMind利用AI软件分析了约100万份视网膜扫描报告成功找到了退行性眼疾的早期征兆，或通过头颈部癌症图像让AI软件学会区分健康和癌组织之间的不同。

从上述DeepMind的商业化看，与沃森类似，均需要首先获取现实世界的大数据，即使拥有大量数据的可供挖掘的谷歌，运用AI及机器学习技术改进医院、电网及工厂等系统时，获取其具体操作数据也非常重要。原因很简单，没有人类提供的背景数据，哪怕极为简单的挑战，现有的AI技术也无法胜任。因此，当前的AI技术实际上并不“智能”，也不是解决问题的万能手。

提及数据，在人机大战前，DeepMind耗费了数年时间学习围棋。参加《危险边缘》问答的沃森，研发人员输入了数TB有关问答节目和自然语言实例的数据，来帮助它理解这一节目的问答模式。只有靠人类这样有针对性的密集“训练”，这些机器才能表现得如此出色。会议安排助手X.ai这类看似简单的应用程序却花费了数年时间学习与会议安排相关的事项，才达到可投入商用的水平。而它们运作的过程，更类似于基于计算力提升之下的大数据分析和输出，远没有创造性的推理。而众所周知的事实是，在数据的处理（其实就是一种高速的运算），机器的能力早已经远远超过人类。

对此，有分析称，DeepMind未来可能无法单单通过利用AI程序解决复杂问题的方式创造大量营收，但DeepMind AI软件通过分析数据所获取的有用信息已经足够让谷歌为当初的竞标所投入的巨资值回票价。看到这里，相信业内应该知道DeepMind的本质以及谷歌打着AI旗号的真实目的了吧。

亚马逊Alexa：仍属快速信息检索涉及自然语言识别折戟沉沙

最后看亚马逊。其所谓的AI是随着采用智能语音技术Alexa的Echo音箱的热销而为业内所知，某种程度上也代表了亚马逊AI的水平。但从其应用看，智能语音服务范围大都是在信息检索，帮助用户获得资讯。绝大多数的内容是不牵涉“推理”（对用户自然语言的理解）的查询类信息服务。如果用户问到在基础信息以上，一旦牵涉推理的问题，不仅是Alexa，几乎所有的智能语音识别（包括谷歌、微软）都无能为力。

以亚马逊的Alexa为例，去年一名六岁的女孩在跟Echo内置人工智能语音助手Alexa聊天时，意外订下了价值170美元的玩具和一盒重达四磅的饼干。虽然孩子的妈妈在收到一个不知打哪来的订单确认电话后立刻进行了取消操作，但该订单却已经被处理，且一个跟孩子身高几乎相同的玩偶就在隔天送来了。最后，他们无奈地决定将这一玩偶捐赠给当地儿童医院。

又如亚马逊Alexa误听指令向孩子提供成人内容，即小孩向亚马逊Alexa下达指令：“Alexa，请播放‘Digger digger（一首儿童歌曲）’。”之后，亚马逊个人助手通过算法进行识别，竟然认为孩子想听情色内容。稍后，孩子的父母才意识到发生了什么事，可惜他们已经无法阻止Alexa继续播放声音。(责任编辑：方向)

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