绿色商业101:让人工智能更聪明

人工智能是高科技领域最具争议的问题之一。只要问问特斯拉(Tesla)首席执行官埃隆•马斯克(Elon Musk)就知道了。他非常担心人工智能技术的伦理影响，以至于最近与人联合成立了一个10亿美元支持的非营利组织OpenAI，致力于负责任的人工智能研发。

马斯克和他的同事们并没有试图阻碍进展。毕竟，人工智能是出现在自动驾驶汽车、城市景观、商业建筑、供应链和全球农业运营等领域的许多“智能”技术的核心。特斯拉正在研发的自动驾驶汽车就是其中之一。他们只是希望人工智能研究人员和企业家能够确保人类的潜在影响是最重要的，而不是事后诸葛亮。

把所有的数据放在屏幕上不一定会给你带来深刻的见解。但你可以想象一些学习工具被应用来试图找出这些数据集的模式。

“今天的人工智能系统有令人印象深刻但狭窄的能力，”OpenAI在12月中旬发布时宣布。“我们似乎会不断削弱它们的限制，在极端情况下，它们将在几乎所有智力任务上达到人类的表现。”很难理解人类水平的人工智能能给社会带来多大好处，同样也很难想象如果建造或使用不当，它会给社会带来多大损害。”

预计将向OpenAI投资超过10亿美元的科技巨头包括亚马逊网络服务公司(Amazon Web Services)、风险投资家彼得•泰尔(PayPal和大数据分析巨头Palantir的联合创始人)和计算机科学家艾伦•凯(世界知名软件程序员)。

我们已经走了很长一段路，宝贝

该组织的创立标志着人工智能的引爆点，而人工智能是2015年频繁登上新闻头条的话题。

大多数上了年纪的人都会把这个词和科幻经典《2001太空漫游》(2001:a Space Odyssey)中控制宇宙飞船的邪恶电脑HAL联系在一起。然而，一般来说，人工智能是指使用算法来控制计算机或其他机器对输入做出反应的过程。另一个短语是机器学习。不管怎样，这些系统都是由人类训练的，其目的是教会一些设备模仿人类的行为。现实世界中最著名的例子之一是IBM的深蓝(Deep Blue)超级计算机，它学会了如何下国际象棋，最终击败了当时的世界冠军卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。

目前，人工智能市场非常小:去年用于商业应用和安装的收入约为2.025亿美元。该数据是基于来自调查公司Tractica的市场预测。该公司预计，到2019年，事情将变得非常有趣，到2024年，与人工智能应用相关的收入将达到111亿美元。

Tractica公司分析师布鲁斯•戴利表示:“人工智能几十年来一直没有得到人们的关注，但一个新时代正在到来。”“以人脑为模型的系统，如深度学习，正被应用于各种任务，如医疗诊断系统、信用评分、程序交易、欺诈检测、产品推荐、图像分类、语音识别、语言翻译和自动驾驶汽车。”结果开始不言自明了。”

进一步研究神经网络

最活跃的人工智能类别之一是“深度学习”——据介绍，专注于该领域的初创公司获得的风险资金比其他任何人工智能类别都多数据从VentureScan。英特尔资本是最杰出、最慷慨的投资者之一。

深度学习与神经网络软件密切相关，神经网络软件利用连接的计算机模拟生物神经系统和大脑的行为，来解释和“学习”信息。这个想法已经存在了几十年，但是随着处理速度的提高——价格也更加合理——引发了大量的实验。其中最突出和最大的一个项目是谷歌大脑该网络由1000多台电脑组成，用于面部识别应用程序。

深度学习是分阶段进行的，这意味着随着时间的推移，他们会吸收更多的信息，变得更聪明、更复杂。以谷歌大脑为例，系统首先检测构成图像的明暗像素之间的强烈对比。然而，随着时间的推移，该系统变得能够“看到”物体甚至人脸之间的差异。

关于深度学习，人们更熟悉的例子是苹果(Apple) iphone上的个人助理Siri，以及微软(Microsoft)的小娜(Cortana)和谷歌Now。这三种语音激活的应用程序都使用了深度学习，随着时间的推移，它们能够更好地识别语音，就像一个孩子能够更好地识别语音的细微差别一样。

传奇的风险投资家斯蒂夫他认为，深度学习对于推动停车导航系统、智能照明和建筑控制以及自动驾驶汽车等应用至关重要超出试验阶段。一个重要的原因是:要使它们真正发挥作用，需要输入的传感器和其他数据的数量是惊人的。然而，通过编程这些应用程序来调整它们在满足某些条件时的行为，它们就变得更加实用了。

去年秋天，尤尔韦特松告诉GreenBiz:“你拥有复杂的数据集，比如来自卫星和地面传感器的遥感数据，或者来自物联网的数据，以及遍布全球的各种设备中的传感器。”“想想所有有温度传感器的手机和有传感器的汽车。我们并没有把这些数据用于任何事情，但我们可以。把所有的数据放在屏幕上不一定会给你带来深刻的见解。但你可以想象某种学习工具被应用来试图找出这些数据集的模式。”

这个想法的一个相对简单的例子是“Lightswarm。”由旧金山设计公司未来城市实验室设计的一种新型人工智能立面。当人们在城市人行道上走过时，该系统会根据听觉提示而不是动作来开关灯。它可以通过判断一个人的脚步声或声音的近处，实时判断出他/她的位置。每个模块都由3d打印组件组成，并通过算法编程，根据外部听觉和光照条件指导它们的行为。

当涉及到可持续的商业应用时，人工智能将成为下一代建筑自动化系统的核心，这些系统从各种来源收集数据——从天气预报到当地交通状况，再到企业库存系统——然后做出优化操作的决策。场景可能包括选择制造设备运行的最佳时间、开关灯、根据太阳能或风能条件选择最佳能源，甚至在安排了很多会议时主动调节会议室温度。

人工智能还可以在供应链中发挥作用。例如，图像传感器可以通过检查木材的独特特征来“训练”识别可能来自濒危森林的木材。可能性相对来说是无穷无尽的。

为什么是现在?逮捕惯犯

我们听到这么多关于人工智能和深度学习的主要原因是，世界上最有影响力的几家科技公司——包括苹果、Facebook、谷歌、IBM和微软争夺领导地位。

许多人抢购初创公司，以更快地提高他们的人工智能专业技能。同样重要的是，一些公司(Facebook、谷歌和微软)正在分享他们最成功项目背后的代码，希望能加速市场接受度。例如，谷歌已经处理了它的张量流技术，用于语音识别、照片搜索和Gmail中新的自动回复功能。

“我们希望这将让机器学习社区——从学术研究者到工程师再到爱好者——通过工作代码而不仅仅是研究论文更快地交换想法，”谷歌的研究团队写道。

这是一个完全没有争议的想法，它必将在未来几个月加速人工智能的普及。