人工智能預(yù)測誰是歌王，娛樂至死的背后還有更大野心專欄
你還記得6年前那只在南非世界杯上征服全球的章魚保羅嗎？章魚保羅在2008歐洲杯和2010世界杯兩屆大賽中，預(yù)測14次猜對13次、成功率飆升至92%，成為預(yù)測王。章魚保羅預(yù)言帝真實原因在于，好事者根據(jù)章魚的生理習(xí)性進行了一定的引導(dǎo)。從實質(zhì)來講，章魚保羅僅僅只是一個符號，好事者的背后其實是德國奧伯豪森水族館的“公關(guān)營銷”參謀團隊根據(jù)數(shù)據(jù)分析、情報展開分析。
可以說，一切預(yù)測的背后，其實都是數(shù)據(jù)、情報作為支撐。數(shù)據(jù)越豐富，預(yù)測成功的概率就越大。阿爾法狗大戰(zhàn)李世石之后不到一個月的時間，恰逢一年一度的湖南衛(wèi)視“我是歌手”歌王決賽即將上演。阿里云的人工智能小Ai預(yù)測歌王結(jié)果，可謂噱頭十足。
筆者曾在《從IT領(lǐng)袖峰會談話看人工智能的“三重門”》提到人工智能的三重境界——弱人工智能、強人工智能、超人工智能。預(yù)測歌王其實正是人工智能基于復(fù)雜場景展開高強度的計算，屬于強人工智能的范疇。表面上看，這僅僅只是一次娛樂，其實背后潛藏了更多野心。
預(yù)測歌王戰(zhàn)勝棋王，兩者誰才技高一籌
一個是預(yù)測歌王，一個是挑戰(zhàn)棋王。兩個人工智能，誰才技高一籌？這的確令人費解。不過，按照人工智能“三重門”的層級劃分來看，阿爾法狗還是屬于弱人工智能，預(yù)測歌王這種基于復(fù)雜場景的判斷可能更加復(fù)雜，屬于強人工智能。
“弱人工智能”其實在學(xué)界的定義是指，模仿人的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來進行機器的計算。強人工智能的背后，需要強大的數(shù)據(jù)服務(wù)作為支撐。
很多人都在說，圍棋不同于象棋，圍棋背后有著深刻的文化、情感因素，圍棋強調(diào)全盤考慮，對于人工智能而言，十分復(fù)雜。還有人說，阿爾法狗和1997年的深藍有著很大的區(qū)別——深藍是靠硬算，其能力是固定的；阿爾法狗會根據(jù)盤面自主學(xué)習(xí)，其能力在不斷增強。
谷歌的阿爾法狗戰(zhàn)勝李世石，背后其實是“大數(shù)據(jù)＋算法”的方式進行計算。阿爾法狗對生物神經(jīng)系統(tǒng)有種模擬或近似，但阿爾法狗的下棋邏輯是非常簡單的。每下一步棋，阿爾法狗都是在對每一步棋的勝率進行反復(fù)計算，選擇在勝率最大的點進行落子。其實，這種計算思路與1997年的深藍并無本質(zhì)區(qū)別，阿爾法狗只是利用了實時運算的能力將更多棋譜納入其背后的數(shù)據(jù)資源之中。
那么強人工智能呢？強人工智能指的是AI與大數(shù)據(jù)、云平臺、機器人、互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)等場景深度融合，真正與產(chǎn)業(yè)結(jié)合，扮演基礎(chǔ)性的角色。
“我是歌手”這樣的歌唱比賽雖然談不上產(chǎn)業(yè)，但是卻存在復(fù)雜場景，AI要在這種環(huán)境中預(yù)測勝負成敗，其實存在很大的困難。某種意義上看，AI預(yù)測這樣一場比賽，已經(jīng)是在挑戰(zhàn)強人工智能。
“我是歌手”這樣的賽事，背后的賽制和冠軍產(chǎn)生機制非常嚴謹和復(fù)雜，還要考慮到歌手臨場發(fā)揮、出場順序、選曲、個人喜好等不確定因素的影響。這是湖南衛(wèi)視節(jié)目組、所有電視觀眾、500位大眾評審、7位明星歌手共同創(chuàng)造的一個充滿隨機性的巨大謎題。
人工智能要在這種環(huán)境中去預(yù)測“誰是歌王”，其復(fù)雜性在于，情感和變數(shù)——音樂是情感因素十分復(fù)雜的一個事物，評委和現(xiàn)場選手又是存在諸多變數(shù)的變量，現(xiàn)場觀眾更是無力掌控的可變函數(shù)。
阿爾法狗只需要去打敗一個人，它在單點進行計算，進行突破，就可以完成自己的任務(wù)。而小AI需要預(yù)測“誰是歌王”，它面對的是千千萬萬個具有情感的還在不斷變化的人，它需要理解每個人的心理變化，現(xiàn)場的氣氛轉(zhuǎn)向，其復(fù)雜性其實遠高于阿爾法狗。
強人工智能的背后，復(fù)雜場景才是目標(biāo)
如果打一個不恰當(dāng)?shù)谋扔?，阿爾法狗畫的是直線，預(yù)測誰是歌王的小AI走的是迷宮。
目前的弱人工智能只能運用在下下棋、寫寫消息、翻譯文本等這些相對較為簡單和實用的內(nèi)容上。
但是，人工智能存在的目的絕非僅僅只是做這些相對固定、機械甚至是缺乏實用性的事情。今年的IT領(lǐng)袖峰會上，李彥宏就談到，讓機器學(xué)下圍棋是容易，讓人去下棋、拿到圍棋九段很難；讓機器開車很難，但人去拿到一個駕照很容易。
李彥宏的本意是，人工智能真正的運用場景是，需要面對非常復(fù)雜的使用場景，比如說自動駕駛、比如說再金融、電商等各個領(lǐng)域進行數(shù)據(jù)分析，為人們提供決策依據(jù)。
由此看來，強人工智能才是人工智能未來真正發(fā)展的方向，因為人工智能最終還是要走向?qū)嵱谩?/p>
放在復(fù)雜場景中來看，“我是歌手”這樣的賽事上去預(yù)測歌王，考驗的就是人工智能對復(fù)雜場景的應(yīng)對能力，需要基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、社會計算、情緒感知等原理工作，其背后是阿里云的大數(shù)據(jù)作為支撐。除此之外，小Ai 在預(yù)測之前，“海補”了幾百萬首歌提升音樂品味和鑒賞能力，基于阿里音樂數(shù)據(jù)庫從歷史賽事和海量資料中尋找影響比賽結(jié)果的變量因子，訓(xùn)練出一個實時動態(tài)模型進行預(yù)測，比如歌曲、歌手、粉絲、現(xiàn)場氛圍、網(wǎng)友討論等維度，每種維度都通過機器學(xué)習(xí)提取海量特征。這些特征有的是靜態(tài)的，有的跟隨比賽不斷變化，需要現(xiàn)場實時計算，最終給出預(yù)測排名。
原英特爾中國研究院院長吳甘沙在面對媒體媒體采訪時就曾直言，這個預(yù)測的技術(shù)要求甚至高于Nate Silver的奧斯卡預(yù)測，因為數(shù)據(jù)大、維度極多、大量是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，沒有足夠多的歷史數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。
其實，在未來的實際運用中，強人工智能面臨的復(fù)雜場景也是如此。強人工智能在金融、電商、無人駕駛等領(lǐng)域的實際運用之中，其實面臨的復(fù)雜場景和預(yù)測“我是歌手”的歌王一樣，都會遇到數(shù)據(jù)大、緯度多、變數(shù)大等問題。
谷歌這場的阿爾法狗大戰(zhàn)李世石的棋局，更多還是噱頭。谷歌自己也清楚，人工智能真正的場景在于復(fù)雜的實體產(chǎn)業(yè)。
這種復(fù)雜場景才是未來產(chǎn)業(yè)運用中將要面臨的常態(tài)。以金融領(lǐng)域為例，有人說，未來國家金融監(jiān)管部門可能會引入人工智能，對復(fù)雜的經(jīng)濟系統(tǒng)提供決策支撐。所以說，這次“我是歌手”預(yù)測誰是歌王，表面上看只是人工智能在一個娛樂節(jié)目中的嘗試，很多人都會被其外表的“娛樂”所蒙蔽，甚至稱其“娛樂至死”。但這場實驗其背后真正的目的在于，挑戰(zhàn)人工智能發(fā)展的高度，指明強人工智能的實際運用。
DT時代的大背景下，未來應(yīng)用前景幾何
強人工智能其應(yīng)用前景其實和一家公司的數(shù)據(jù)能力密不可分。曾有一種理論談到，在人工智能領(lǐng)域，缺乏數(shù)據(jù)的公司，未來很難提供真正可用的服務(wù)。
聯(lián)想到馬云多次公開談到過的DT時代的論述，其實很容易發(fā)現(xiàn)這樣趨勢。馬云說，這一次技術(shù)革命是IT時代走向DT時代，是真正的大大的釋放……這個時代核心資源已經(jīng)不是石油，而是數(shù)據(jù)。
人工智能背后的資源其實就是大數(shù)據(jù)，缺乏數(shù)據(jù)的人工智能是無法生存的，在未來的應(yīng)用場景之中，數(shù)據(jù)為成為支撐人工智能的核心資源。
數(shù)據(jù)資源來自何處？對于阿里巴巴而言，數(shù)據(jù)資源來源于淘寶、天貓的購物數(shù)據(jù)，支付寶上的支付信用數(shù)據(jù)，微博、釘釘上的社交數(shù)據(jù)；對騰訊而言，數(shù)據(jù)資源來源于社交數(shù)據(jù)；對百度而言，數(shù)據(jù)資源可能來源于搜索數(shù)據(jù)…….
而在未來，人工智能會在大數(shù)據(jù)的支撐下，對于貸款、保險、廣告、營銷、電商、物流、健康、醫(yī)藥、安全等各行各業(yè)，都展開改造。實際上，這種改造早已經(jīng)悄然開展。小Ai各個模塊已經(jīng)積累了大量實戰(zhàn)經(jīng)驗——幫助交通部門預(yù)測未來道路擁堵情況，幫助光伏電廠預(yù)估發(fā)電產(chǎn)能減少能耗，幫助水利監(jiān)管部門預(yù)測水庫水位以預(yù)防災(zāi)害發(fā)生、幫助金融機構(gòu)的客服人員接電話、幫助阿里音樂預(yù)測音樂黑馬等。
未來，人工智能可能會成為各行各業(yè)的基礎(chǔ)性資源，在各行各業(yè)之中發(fā)揮作用。如果在配合“云管端”的戰(zhàn)略來看，會發(fā)現(xiàn)阿里的野心可能更大。
傳統(tǒng)企業(yè)的“互聯(lián)網(wǎng)＋”轉(zhuǎn)型在今天已經(jīng)成為了一個重要話題，華為和YunOS都在搭建數(shù)據(jù)處理平臺，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)實現(xiàn)對接。這種在基礎(chǔ)和底層的布局，其實正在成為未來物聯(lián)網(wǎng)、5G時代連接一切的重要資源。人工智能作為催化劑注入其中，可能會帶來更大的想象力。
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