人工智能發(fā)端于上世紀五十年代，經(jīng)歷了幾次繁榮與低谷，到2016年谷歌所收購的DeepMind公司的人工智能AlphaGo博得與世界圍棋冠軍的角逐，大眾對人工智能的熱情被重新點燃，而且持續(xù)升溫。催生這波人工智能熱潮的原因是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的三個重要因素：超大規(guī)模的計算能力、大數(shù)據(jù)、機器學習尤其是深度學習算法都取得了進展。

人工智能正在而且將對商業(yè)社會產(chǎn)生怎樣的影響?我特別拜候了對現(xiàn)代人工智能產(chǎn)生深遠影響的科學家于爾根?施米德胡貝教授。施米德胡貝教授實驗室在20世紀90年代初提出的一種叫“長短時記憶”的深度學習算法極大影響了深度學習和人工智能的發(fā)展。DeepMind公司的聯(lián)合創(chuàng)始人之一也是他的學生。2014年，施米德胡貝教授創(chuàng)立了研究人工智能的NNAISENSE公司(與DeepMind類似，標的目的都是通用人工智能)。所謂通用人工智能，是人工智能的終極發(fā)展目標。相對于弱人工智能(僅能解決某一方面專業(yè)問題的人工智能)而言的，通用人工智能通常指能夠解決差別領域中各類問題的人工智能，并可以像人類那樣學習、決策和反思。

深度學習算法的應用

施米德胡貝教授很高興的看到，目前數(shù)十億的用戶都在使用基于LSTM算法的應用。目前市值最大的幾家上市公司：蘋果、谷歌、微軟和亞馬遜都在大量的使用這種深度學習算法為用戶提供各種辦事。例如，自2015年以來，LSTM算法減少了49%的語音識別錯誤，極大改善Google語音識別功能，目前有超過20億部Android手機正在使用這項功能。同時LSTM算法也顯著改善了谷歌翻譯的效果。蘋果公司的iPhone、亞馬遜的語音辦事平臺Alexa、百度和微軟也在使用LSTM算法。此外，深度學習技術在其他領域也有廣泛的應用，好比LSTM還可用于識別視頻和手寫輸入、控制機器人、分析圖像、總結(jié)文檔、運行聊天機器人和智能個人助理系統(tǒng)，預測疾病、用戶點擊率、股票市場和大型工廠中組件故障。人工智能將在醫(yī)療保健、工業(yè)、金融、法律等行業(yè)衍生出無數(shù)的應用。

哪些行業(yè)正在或即將被人工智能改變

長遠的看，施米德胡貝教授認為人工智能將重構(gòu)幾乎所有的行業(yè)。

而就目前所知，人工智能已經(jīng)在醫(yī)療保健、金融、傳統(tǒng)行業(yè)的差別領域有所應用。其中廣告可能是受影響最大的行業(yè)，已經(jīng)受到通過谷歌、百度、亞馬遜、阿里巴巴、facebook和騰訊用戶數(shù)據(jù)模式識另外巨大沖擊。

醫(yī)療保健行業(yè)也是目前受到深度學習算法影響的行業(yè)之一。據(jù)世界銀行數(shù)據(jù)，全球醫(yī)療保健開銷占全世界GDP的10%，而其中至少10%也就是大概千億美元用于醫(yī)療診斷，如癌癥檢測、動脈斑塊檢測和X光片檢查等。龐大的市場吸引了很多創(chuàng)業(yè)公司以及IBM、谷歌等大公司嘗試通過人工智能改善醫(yī)療診斷。通過人工智能輔助醫(yī)療診斷不但可以節(jié)省數(shù)十億美元，并且可能幫手許多目前無力負擔專家診斷的病人。由于人工智能的應用，人們將會活得更長久、更健康。

2012年，施米德胡貝教授的團隊采用深度學習算法博得了乳腺癌識別檢測的角逐。這是深度學習第一次博得醫(yī)學影像競賽，通過這種方式檢測癌癥。通過快速神經(jīng)圖像掃描的方法比以前的方法快了1000多倍。2012年，相同能力的計算機比現(xiàn)在貴10倍，也就是說，今天，人們可以用同樣的成本計算10倍的神經(jīng)網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)。由于每隔五年計算成本就會減少90%，自上世紀30年代第一臺計算機問世以來，基于這個規(guī)律，75年后的今天，同樣價格的硬件比當年的計算能力高出百萬億倍。根據(jù)這個規(guī)律，不遠的未來會出現(xiàn)與人腦計算能力相當而且在經(jīng)濟上可負擔的設備。因此，施米德胡貝教授判斷未來通過神經(jīng)網(wǎng)絡進行的醫(yī)療診斷將遠遠超越人類。

NNAISENSE是施米德胡貝教授在德國和瑞士的學術實驗室的一個成果，這個名字的含義為：基于神經(jīng)網(wǎng)絡的通用人工智能(NNAI)的誕生。這個公司的5位共同創(chuàng)始人相信，目前基于LSTM算法的商業(yè)成功只是開始，通過元學習、人工好奇心與創(chuàng)造力、優(yōu)化搜索程序和大型的強化學習神經(jīng)網(wǎng)絡的新變體，這樣一個通用人工智能將會影響到每一個企業(yè)，最終超越人類。

目前這個公司的商業(yè)模式是：和差別的行業(yè)合作伙伴合作，為他們設計解決方案，在這個過程中，NNAISENSE基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能學到新的技能，從而逐漸成為更加通用的問題解決者。最終使命是創(chuàng)造一個能夠持續(xù)在舊技能基礎上學習的新技能的通用人工智能，最終學會更快的學習新技能。其中一些解決問題的技能是被AI本身通過人工好奇心發(fā)明出來的(施米德胡貝教授曾在1991年提出關于人工智能好奇心與創(chuàng)造力的理論)。

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