在上一篇專欄文章中《AI應(yīng)用 | 2019年企業(yè)應(yīng)用AI四大維度趨勢(shì)在這里》，我們分析了2019年AI的發(fā)展趨勢(shì)，本篇繼續(xù)聊聊AI的核心技術(shù)——機(jī)器學(xué)習(xí)。

為何越來越聰明？

要說人工智能產(chǎn)品,可能就想起無人駕駛、智能音箱等。的確，這兩個(gè)是人工智能表現(xiàn)最多、也被大眾所熟知的產(chǎn)品。

去年7月，百度第100輛阿波龍無人車正式下線，阿波龍的商業(yè)化落地也同步展開。從外觀看，這輛車是典型的“無人駕駛”：沒有方向盤、沒有駕駛位、也沒有油門和剎車踏板。它已經(jīng)應(yīng)用在一些園區(qū)當(dāng)接駁車使用。像這類無人駕駛車越熟悉場(chǎng)景、執(zhí)行任務(wù)的頻率越多，它帶來的體驗(yàn)就會(huì)越好。

同樣，像智能音箱也是如此。它的應(yīng)用越來越廣，可以陪孩子說話、播放童話和歌曲。能與人類智能對(duì)話，播報(bào)新聞、天氣預(yù)報(bào)、甚至幫你網(wǎng)上購物、與其他智能家居互動(dòng)等。只要你所互動(dòng)的頻率越多，互動(dòng)的質(zhì)量越高，智能音箱就會(huì)越聰明，越“懂你”。

為什么這類智能產(chǎn)品都在交互中不斷“成長”？這與人工智能的核心“機(jī)器學(xué)習(xí)”離不開。

通常業(yè)內(nèi)把人工智能的核心三要素看作是“算法、數(shù)據(jù)和算力”，而機(jī)器學(xué)習(xí)是“算法”的核心，培養(yǎng)的是機(jī)器的認(rèn)知、推理、思考、判斷等能力，也就是讓機(jī)器“如何懂你”?；?dòng)的頻率越多、質(zhì)量越高，這意味著不斷給算法“喂養(yǎng)”各類數(shù)據(jù)，讓機(jī)器學(xué)習(xí)在這些數(shù)據(jù)中不斷尋找規(guī)則，也就會(huì)變得越來越聰明。

可以說，沒有機(jī)器學(xué)習(xí)，就沒有人工智能。

沒有機(jī)器學(xué)習(xí)，就沒有人工智能

從專業(yè)角度來說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)，關(guān)鍵點(diǎn)是大量數(shù)據(jù)、不斷優(yōu)化。

換種說法表述，人工智能是最終追求的結(jié)果，而機(jī)器學(xué)習(xí)是不斷探索的過程。只有找到一條正確的路徑并不斷努力，才有可能找到想要的答案。機(jī)器學(xué)習(xí)于人工智能的價(jià)值由此可見。

舉個(gè)例子來說明二者之間的關(guān)系。當(dāng)我們?yōu)g覽網(wǎng)上商城時(shí)，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)各種商品推薦的信息，想必每個(gè)網(wǎng)購的用戶都會(huì)好奇，為什么商城能知道每個(gè)人在想什么？這些信息是怎么來的？

簡單說，商城推薦靠推理引擎算出來的，也是人工智能的表現(xiàn)之一。而機(jī)器學(xué)習(xí)的過程可以參見下圖。首先需要在該領(lǐng)域具備一定的數(shù)據(jù)量。完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作后訓(xùn)練模型，并對(duì)模型參數(shù)不斷調(diào)優(yōu)至可以上線部署。訓(xùn)練好的模型部署上線后即成為一個(gè)個(gè)推理引擎，支持自然語言處理、圖像識(shí)別、語音分析、海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)等。

在網(wǎng)上商城的應(yīng)用場(chǎng)景中，每個(gè)商城都有自己不斷優(yōu)化的一套算法，大量數(shù)據(jù)則是用戶日復(fù)一日留下的痕跡，包括購物記錄、收藏清單、瀏覽停留時(shí)間等。

很顯然，如果計(jì)算結(jié)果精準(zhǔn)度較高，這樣的決策模型有助于商城為客戶提供建議并鼓勵(lì)產(chǎn)品消費(fèi)。這就是人工智能的價(jià)值，也是為什么全社會(huì)、各個(gè)行業(yè)都在擁抱AI的原因。

正應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域

通過上面的例子可知，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是讓計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要是歸納、綜合和增強(qiáng)學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)可分為傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩大類（每一類均有不同種算法），針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，各有優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、語音和手寫識(shí)別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人等領(lǐng)域。未來其還將向融合語音、語義、視頻圖像等多模態(tài)計(jì)算發(fā)展。

當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)也好，人工智能也好，都不是孤立發(fā)展的，必須和其他前沿科技融合發(fā)展、相互促進(jìn)，才能發(fā)揮更大的作用。

以百度的阿波龍為例，它依托于阿波羅（Apollo）開放自動(dòng)駕駛平臺(tái)，同時(shí)，也有百度云天工物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的強(qiáng)力支撐。百度云的天工為阿波龍?zhí)峁┓€(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)通道和高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，涉及數(shù)據(jù)采集、傳輸、計(jì)算、存儲(chǔ)、展現(xiàn)到分析等，是后臺(tái)的技術(shù)保障之一。

由此可見，我們通常說的AI其實(shí)是前沿科技的代表名詞，也是企業(yè)智能轉(zhuǎn)型的引擎。當(dāng)前應(yīng)用的范圍越來越廣，不僅僅局限在消費(fèi)領(lǐng)域，而且在更多行業(yè)包括金融、醫(yī)療、制造、零售、視頻、安防、智能家居、教育等都在大顯身手。

毫無疑問，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷精進(jìn)，AI將變得更先進(jìn)，并在各個(gè)行業(yè)的轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮更大的價(jià)值，下一期我們將繼續(xù)談?wù)勅斯ぶ悄艿募夹g(shù)能力。

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