《電子技術(shù)應(yīng)用》
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不可不知 機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的五大關(guān)鍵發(fā)展趨勢(shì)

2016-07-11

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  今天搞技術(shù)開(kāi)發(fā)和執(zhí)行的人聊天一定離不開(kāi)這些話題:人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或 Bot。風(fēng)險(xiǎn)投資公司 Madrona 最近主辦了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能會(huì)議,將智能應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)領(lǐng)域里的幾個(gè)最大的科技公司和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司聚集到了一起。

  會(huì)議的關(guān)鍵主題之一來(lái)自于對(duì)與會(huì)者的一個(gè)調(diào)查。參與調(diào)查的每個(gè)人都說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)他們公司和行業(yè)很重要或者非常重要。

  但是,超過(guò)一半的調(diào)查回復(fù)也說(shuō)他們的組織在機(jī)器學(xué)習(xí)上還不夠?qū)I(yè),還沒(méi)法做好他們需要做的事情。

  下面是這個(gè)峰會(huì)上談?wù)摰牧硗馕宕筅厔?shì)。

  趨勢(shì)一:每個(gè)應(yīng)用都將是智能應(yīng)用

  如果你的公司還沒(méi)有使用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常、推薦產(chǎn)品或者預(yù)測(cè)客戶流失,那么很快它就會(huì)用上了。因?yàn)樾聰?shù)據(jù)的快速生成,大量計(jì)算力的可用和新機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的方便使用(無(wú)論是它來(lái)自亞馬遜、谷歌和微軟這樣的大技術(shù)公司還是 Dato 這種創(chuàng)業(yè)公司),我們有望見(jiàn)到越來(lái)越多能生成實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)而且會(huì)不斷變得更好的應(yīng)用。在我們過(guò)去六個(gè)月遇見(jiàn)的 100 個(gè)早期創(chuàng)業(yè)公司中,90% 以上都在計(jì)劃使用機(jī)器學(xué)習(xí)為客戶提供更好的體驗(yàn)。

  趨勢(shì)二:智能 App 出現(xiàn)在微智能和中間件服務(wù)的創(chuàng)新中

  當(dāng)下的公司可以分為兩類(廣義上):開(kāi)發(fā)某種形式的機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能技術(shù)的公司,或者在應(yīng)用和服務(wù)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和人工智能的公司。大量的創(chuàng)新集中在構(gòu)建模塊服務(wù)(又名,中間件服務(wù))上,其中包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(data preparation)服務(wù)和學(xué)習(xí)服務(wù)或者模型即服務(wù)(models-as-a-service)的提供商。

  理解“what”背后的“why”是人工智能工作中的另一個(gè)關(guān)鍵部分。

  隨著微服務(wù)以及通過(guò) REST API 與微服務(wù)無(wú)縫連接的能力的出現(xiàn),學(xué)習(xí)服務(wù)及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用和再使用迎來(lái)了增長(zhǎng)的趨勢(shì)——再也不需要從零開(kāi)始編寫服務(wù)了。

  例如, Algorithmia 公司運(yùn)行著一個(gè)算法市場(chǎng),任何智能應(yīng)用都可以在該市場(chǎng)中按需要使用其中的算法。將這些算法和模型與特定數(shù)據(jù)片(在特定的垂直范圍內(nèi)特定的使用情況)結(jié)合起來(lái)就是我們所說(shuō)的微智能(micro-intelligence),它可以無(wú)縫接入到應(yīng)用中。

  趨勢(shì)三:在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能世界里,信任和透明絕對(duì)關(guān)鍵

  去年,機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的幾個(gè)備受矚目的實(shí)驗(yàn)受到了關(guān)注。例如微軟的 Tay、谷歌的 DeepMind AlphaGo、Facebook 的 M 和數(shù)量不斷增加的各種聊天機(jī)器人。自然用戶接口(語(yǔ)音、聊天和視覺(jué))的興起為人類與虛擬助手(蘋果 Siri、亞馬遜 Alexa、微軟 Cortana 和 Viv)的互動(dòng)提供了非常有趣的選擇和機(jī)會(huì)。

  也有一些與人工智能互動(dòng)的例子讓人感到不安。比如,在佐治亞理工學(xué)院一個(gè)在線課程將結(jié)束時(shí),學(xué)生才驚訝地發(fā)現(xiàn)他們交互了整個(gè)學(xué)期的一個(gè)教學(xué)助理竟然是聊天機(jī)器人(名叫 Jill Watson,得名于 IBM Watson )

  這展示出技術(shù)和創(chuàng)新的力量,也給 Bot、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能帶來(lái)了許多信任和透明度上的規(guī)則問(wèn)題。

  理解“what”背后的“why”是人工智能工作中的另一個(gè)關(guān)鍵部分。當(dāng)一位醫(yī)生或一位病人被告知他們有 75%的可能性患上癌癥然后應(yīng)該使用某種藥來(lái)治療時(shí),一定會(huì)不高興。他們需要理解這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)論和治療方案是從哪些信息中得來(lái)的。

  我們絕對(duì)相信繼續(xù)發(fā)展的話,機(jī)器學(xué)習(xí)需要完全透明,并且需要透徹地思考將會(huì)成為生活和社會(huì)進(jìn)步不可或缺的一部分的技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的倫理問(wèn)題。

  趨勢(shì)四:機(jī)器學(xué)習(xí)需要人類

  關(guān)于我們是否應(yīng)該擔(dān)憂人工智能機(jī)器占領(lǐng)世界已經(jīng)討論過(guò)很多了。正如人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)給自動(dòng)化帶來(lái)了很多有意義的幫助一樣,在創(chuàng)造正確的端到端的用戶體驗(yàn)中我們也絕對(duì)將需要人類的參與。

  如果你的公司還沒(méi)有使用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)差異、推薦產(chǎn)品或者預(yù)測(cè)客戶流失,你很快就會(huì)開(kāi)始了。

  Redfin 公司曾做了個(gè)實(shí)驗(yàn):給用戶發(fā)送利用機(jī)器學(xué)習(xí)生成的推薦。這些機(jī)器學(xué)習(xí)生成的推薦比用戶自己搜索和警報(bào)過(guò)濾器得出來(lái)的東西有更高的采納率。

  但是,當(dāng) Redfin 在將推薦發(fā)送給客戶之前要求他們?cè)u(píng)價(jià)這些推薦時(shí),才實(shí)現(xiàn)了真正的進(jìn)步。在客戶評(píng)價(jià)了這些推薦之后,Redfin 就能使用這些客戶的修正意見(jiàn)作為額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù),之后這些推薦的點(diǎn)擊率得到了顯著的提升。

  Splunk 公司描述了 IT 專業(yè)人士可以如何部署和使用 Splunk 來(lái)幫助他們工作的更好更高效,這再次強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用中必須要有人這一觀點(diǎn)。如果沒(méi)有人的參與,客戶將無(wú)法從 Splunk 上獲得最大的價(jià)值。

  另一家公司 Spare5 也是很好的例子。它們描述了在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),有時(shí)需要人來(lái)修正和分類進(jìn)入模型的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)中有個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)的諺語(yǔ):進(jìn)去的是垃圾,出來(lái)的也是垃圾。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性是建立高質(zhì)量模型的關(guān)鍵。

  趨勢(shì)五:機(jī)器學(xué)習(xí)是智能應(yīng)用的關(guān)鍵部分......但是你也許不需要一開(kāi)始就使用

  機(jī)器學(xué)習(xí)是建立人工智能時(shí)不可或缺的關(guān)鍵部分,但最重要的目標(biāo)還是讓你的智能應(yīng)用能夠與用戶產(chǎn)生共鳴,讓客戶能方便地使用這些應(yīng)用并不斷獲得更好的體驗(yàn)。

  想要有效地使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,你通常需要一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)。在這個(gè)事情上有成功經(jīng)驗(yàn)的人給出的建議是:從你想提供的應(yīng)用和體驗(yàn)開(kāi)始,在這個(gè)過(guò)程中,考慮如何能讓機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)你的應(yīng)用以及需要收集并建立怎樣的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)給客戶提供最好的體驗(yàn)。

  我們想讓每個(gè)應(yīng)用都成為智能的,在這個(gè)過(guò)程中,我們已經(jīng)付出了很多很多努力,但是我們?nèi)匀惶幵谠缙陔A段。正如艾倫人工智能研究所(Allen Institute) CEO Oren Etzioni 在一次爐邊談話中所說(shuō)的那樣:在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)上我們已經(jīng)取得巨大的進(jìn)步,但是今天就宣布取得了機(jī)器學(xué)習(xí)的成功就像是“我們爬上了樹(shù)梢卻宣布自己登上了月球”。


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