很明显 , 人工智能的热度正犹如窗外的天气一般升温 , “人工智能是否将超越人类?”“奇点是否即将来临?”的标题已经频繁出现在电视 , 飞机杂志 , 餐桌 , 乃至街头巷尾之间 。 可以理解 , 拜好莱坞所赐 , 众多机器背叛人类的故事在先 , 在人工智能技术落地的一瞬 , 这种话题自然可以撩拨更多人的神经 。
不过 , 作为对人工智能握有最大解释权的严肃学者和科学家而言 , 这种人为塑造的对立多少有些偏离事实 。 我参见过不少人工智能的论坛和会议 , 提问环节 , 当台下观众急促而兴奋地抛出“天眼何时诞生”的问题时 , 学者们大多流露出一副“抱歉哈 , 这不属于我的研究范畴”的无奈神情 。
在不久前的一次演讲中 , 李开复也曾谈到:“在这个新闻(AlphaGo)的热度之下 , 有一点让我觉得很可惜 , 大家对这个话题讨论的重心都放在了人工智能是不是在模仿人脑 , ‘奇点’是否即将来临这样的问题上 , 却没有真正关注人工智能对我们的现实影响……我们需要更关注的事情是人工智能是今天能够拿来用的工具 , 它能帮助人类解决问题 , 能取代重复性工作 , 创造商业价值 。 正因为这个理由 , 我认为我们今天进入了人工智能的黄金时代 。 ”
在我看来 , 对机器反乌托邦的遐想称得上是某种惰性思维 , 毕竟人类大脑就是这么设计的 , 当类似“机器威胁人类”这种字眼进入大脑 , 第一也是最重要的过滤器就是杏仁核 , 它总处于高度戒备状态 , 找寻任何可能威胁生存的东西——没错 , 媒体最喜欢争夺的就是杏仁核的注意 , 这也是为什么“坏消息”总比“好消息”更容易传播的原因 。
事实上 , 在人工智能领域 , 真正的“好消息”是 , 它并不是一个多么高冷的存在 , 其着力点也并非完全“照抄”人脑思维模式 , 在现阶段 , 基于深度学习的人工智能本质上是一个利用计算机学习和模拟人类行为 , 试图用自动化知识解决问题 , 从而让人类释放更多可能性的工具 。 也就是说 , 它并未脱离麦克卢汉“技术是人类延伸”的经典定义 。
嗯 , 谁也无法否认 , 人工智能未来将成为整个社会的基础设施 , 出现数万亿美元的巨大市场——这也意味着 , 别把它关在象牙塔中的实验室里 , 而要尽快转变成惠及大众的实用科技 , 这也是消除误解的最佳方式 。
最近一个例子来自百度 , 7月28日 , 百度地图首次向媒体开放了其位于广东顺德市的数据中心 , 并对外阐述了人工智能在地图中的应用 。 通过这个例子 , 你或许多少能理解人工智能是未来几年“O2O” , 或者未来信息文明“水电煤”的意涵 。
人工智能+地图
拆解来看 , 如你所知 , 地图应用背后是数据的采集与运用 。
先看采集 。 据百度地图上海分公司总经理刘玉亭介绍 , 百度地图采集车使用的核心采集设备主要包括GNSS + IMU , 成像系统 , Lidar点云系统 , 车顶激光雷达的点云数据会描绘出包括车道线 , 地面喷漆 , 立面路牌 , 城市立交等在内的信息 , 精度能达到厘米级别 , 也就是 ADAS级别高精地图数据采集 。 百度地图也早已实现1人同时进行“驾车+采集”的工作模式 , 直觉便知 , 与传统2人工作模式相比 , 1人模式无疑更为高效 。
再来看数据处理——事实上 , 在这一被人工智能技术充分惠及的环节 , 百度地图正充分利用深度学习 , 图像识别等在不少人眼中觉得“离现实很远”的技术提升地图数据生产中的自动化比例 , 目前外采团队回传数据中超过80%的工作都能自动处理 , 人工处理在百度地图的数据加工中只占不到20%的比例 , 毫无疑问 , 这能让地图数据的更新频次更高 , 从而保证准确与有效 。
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