祝效国:人工智能发展趋势与产业化报告


人工智能发展趋势与产业化
凯文.祝效国(Kevin Zhu) 美国“总统奖”获得者 斯坦福大学 博士
加利福尼亚大学 终身教授/博导/创新创业导师

 


Artificial Intelligence (AI) 人工智能的前世今生

 


新技术发展的S-曲线

 


斯坦福AI Lab

 


人工智能的发展(video1, 2:20)

 


人类最好的朋友——爱宝

 

1999年索尼公司的机器狗“爱宝”让科技产品爱好者一见倾心。这款售价2000美元的机器狗能够自由地在房间里走动,并且能够对有限的命令做出反应。

 


机器清洁工

 

2002年iRobot公司发布了Roomba真空保洁机器人。这款造型类似飞盘的产品售出了600多万台。它是史上最成功的家用机器人。

 


机器人营收突破10亿美元

 

2004年北美机器人产业的营收突破10亿美元。10亿被学术界认定为产业化的拐点。

 


SpotMini机器人

 


斯坦利自动驾驶汽车穿过终点

 

2005年由斯坦福大学研发的斯坦利自动驾驶汽车成功越野行驶212公里。在无人驾驶机器人挑战赛中,第一个穿过终点,赢得200万美元大奖。

 

 


机器人产业发展的S-曲线

 


人工智能是大脑

 


核心技术

 

  • Computer vision
  • Sensors – touch, feel, smell…
  • Voice recognition
  • Neural networks
  • Knowledge-based systems
  • Machine learning: deep learning, adaptive learning
  • Big data algorisms

 


人工智能迈向大数据时代:Deep Learning取得重大突破

在过去的三十年,深度学习一度被认为是学术界的一个异类。但近年来在图像和语音识别等领域,Deep Learning所取得的突破在全球受到前所未有的关注。其概念源于Neural Network的研究,它模仿人脑的机制来解释数据。该技术的优势在于可以把语音、图像、视频甚至金融交易数据等复杂的非结构化数据转化为精简数字化的表达,非常适合大数据时代。当下AI在美国各大科技公司受到极大关注。

 


智能机器人的高级阶段:自我学习

 

AI是对人的意识、思维的信息过程的模拟。AI不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。现阶段我们所说的AI,是在人类控制范围内技术模式的应用,是按照人的工程程序设置,完全受控于人类。但AI发展到高级阶段,有些模式可能会发生改变。AlphaGo围棋机器人展示出了深度学习的巨大潜力。

 

 


人工智能无处不在

 

在 Google 和 Facebook 等一些公司里,Deep Learning技术已经在帮助一些服务识别图片中的人脸、识别智能手机语音指令、响应搜索查询等。Deep Learning技术未来还会继续解决很多其它任务。它能够帮助机器理解自然语言,即人类交流与写作的自然方式。它不仅能让机器人执行任务,还能在工作中进行学习。有一部分人坚信人工智能最终能赋予机器人“常识”,即像真人一样思考的能力。

 


百万神经元类人脑芯片

 


颠覆对工业机器人的认知

 

Baxter工业机器人由Rethink Robotics公司研发,这是一款创新人机互动机器人,具有无可比拟的适应性和安全性。传统工业机器人的手臂由马达驱动,而Baxter手臂的驱动是由马达带动弹簧进行运动。当手臂碰到其他物体的时候,机器人内部的系统可以检测到可能已经“打到人”了,能停下来,比不能停下来的传统工业机器人更安全。每台售价仅2.2万美元,其成本远低于工业机器人。

 

 

Baxter更智能,它不需要专门的编程人员和编程系统,只需要工人带动它的手臂进行运动,就可以完成一次简单编程,并用于工业生产。这就是我们经常听说的“手把手教学”

 


如果机器人用于自己的互联网

 

欧洲科学家启动了机器人地球(RoboEarth and RobBrain)计划,试图让机器人共享信息并存储它们的发现。这意味着机器人很快将拥有自己的互联网和维基百科。届时,当机器人执行任务时,它们能下载数据,并寻求其他机器人的帮助,更快地在新环境下工作。该研究能通过给机器人装备人类创造出来的、不断丰富的知识库,让机器人学会思考。

 


谷歌如何打造人工智能帝国

 


谷歌:一切皆 AI,AI 乃一切

 

  • 语音搜索:未来之声
  • 拥有AI的智能手机成为个人智能助理
  • 智能服务Inbox
  • 知识图谱
  • 谷歌阅读
  • 变不可能为可能,突破人类上线

 


资本运作促进产业化:Google收购九家机器人公司

  • Industrial Perception公司的3D感知系统让机器人可以分辨出物形状、了解障碍。
  • Boston Dynamics公司曾经开发出军事机器人Bigdog,应用于战场上运送弹药及食物等。
  • Redwood Robotics以研究生产廉价的机械臂为主。

 


亚马逊的人工智能

 


无人机送货

 

亚马逊研发出Prime Air无人快递,顾客在网上下单,如果重量在5磅以下,可以选择无人机配送,在30分钟内把快递送到家。整个过程无人化,无人机在物流中心流水线末端自动取件,直接飞向顾客。

 


智能化的客户服务

 


AI革命中崛起的中国力量

 


哈工大人工智能

 

技术国内领先,产品覆盖工业生产、餐饮服务、养老助残、医疗康复、医药食品、防恐防暴、航空航天等领域。

 


大疆无人机

 

《时代》杂志曾将DJI研发的产品评为2013年度北美地区最值得拥有的高科技产品。应用到航拍、遥感测绘、森林防火、电力巡线、搜索及救援、体育、影视广告等领域。

 


AI革命中崛起的中国力量

 


人工智能的未来Open AI?

 


人工智能公司 OpenAI

 

2015年12月,特斯拉公司创始人Elon Musk和科技孵化器Y Combinator的掌门人Sam Altman宣布成立非盈利性人工智能公司 OpenAI。科研人员在 OpenAI 可以专心探索面向未来的技术研究,无需关心产品和季度盈利,同时可以将大部分研究成果与需要它的所有人共享。

 


增强学习

 

OpenAI的目标是将那些可能会成为21世纪最具革命性的技术免费共享给所有人。OpenAI已经发布了自己的第一批人工智能软件Gym,它是一个利用“增强学习”技术来开发人工系统的工具包。增强学习是很多科技成果的核心技术,Google 在前段时间人机大战里的功臣 AlphaGo 的核心技术正是增强学习。有了Gym这个工具包,你可以开发新一代机器人系统,当然也可以和 Google一样开发下围棋的系统。

 


谷歌的Machine Learning

 

 


对人工智能的担忧

 

有人担忧人工智能被利用去干坏事。Musk 和Altman认为,与邪恶人工智能斗争的最好方式不是限制人工智能的发展,而是更广泛地推广它。这也是 Musk 和 Altman 能够吸引一批年轻聪明的理想主义者加入 OpenAI 这个新项目的原因之一。OpenAI的真正力量是能够减少AI被垄断的可能性。

 


展望未来

 

  • 成本下降,性能提升(Moore’s Law)
  • S-曲线跨过拐点,迎来大规模产业化阶段
  • 进入各行各业
  • 未来AI取代的不仅仅是蓝领工人,可能还有医生、护士、股票分析师、新闻记者、作家等

 


中国 vs 美国

 

  • TOE理论(技术-组织-生态圈)
  • 美国拥有更多核心技术和创新型企业
  • 中国拥有庞大的市场
  • 双方会在民用领域展开合作
  • 大学的作用
  • 资本的力量

 

 

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