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是什麼讓 AI 時代真正到來

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AI 已經在眾多領域帶來了革新，取代了眾多人類的工作，改變未來學生必須具備的技能——這都是怎麼發生的？為了更好地理解 AI 時代，我們先簡單梳理一下 AI 的基本概念，然後看看推動 AI 時代到來的六大因子。

什麼是 AI？
AI 大致可以分為三大類：
1. 弱人工智能：能夠解決某一具體的問題，例如搜索引擎、Siri 或者機器人顧問。
2. 強人工智能：與人類智能相似，能勝任一係列功能，例如…再過30-50年也許我們能看到例子
3. 超人工智能：指數級超越人類智能的AI。你以為需要比30-50年更久才能出現，但是專家預測，也許強人工智能實現後，隻要2天，超人工智能就會到來。

AI 的子集
雖然“弱人工智能”聽起來很“弱”，但是它已經為能夠有效利用它的人帶來了巨大的 ROI 機遇。在 AI 中，有兩個子集尤其值得關注：

a). 機器學習：
機器學習能夠利用算法，能夠自動理解隨機數據。機器能夠將數據分類，幫助預測未來事件或行動。這種超越人類的數據處理能力，為金融服務領域帶來了巨大機遇。

b). 深度學習：
深度學習利用深度神經網絡（DNN）的方式，類似人類大腦的運作方式。深度學習擊中了數據科學和大數據的紅心，能揭開數據中的隱藏層次。

接下來，我們簡單梳理是哪一些因素，讓 AI 從科幻片的一個新概念，到在各行各業大展身手：

AI時代到來的六大因子

  • 機器學習的突破：2012年，多倫多大學的一支全明星團隊——包括被認為是深度學習教父的 Geoff Hinton——在 ImageNet 大規模圖像識別競賽（ILSVRC）上展示了一個大型、深度卷積神經網絡並贏得了比賽。這一刻起，AI 引起了人們的關注。
  • 大數據：機器從數據中學習，無大數據不成 AI。數據有限使得 AI 研究滯後了幾十年。研究人員預測，未來十年內將有1500億聯網傳感器，這是地球上人口數量的20倍。機器學習的進展速度可想而知。
  • CPU 到 GPU 的轉變：大部分機器學習算法都是分布式的，需要同時處理多個數據流。GPU 最適合平行計算，吳恩達推動了 CPU 到 GPU 的轉換。領先業界的 GPU 製造商英偉達（NVIDIA）的股價也說明了 GPU 也隨著 AI 潮變得炙手可熱。
  • 雲計算：自從 AI 的誕生起，限製其發展的不隻是數據，還有計算能力。雲計算時代的，AWS、IBM 和穀歌等公司帶來了新的力量。
  • 開源軟件：開源運動使得最先進的研究和技術可以分享，加速了 AI 領域的進步。
  • MOOC：與開源運動同樣意義深遠的是大規模在線開放課程（MOOC）。高等教育不再遙遠，人們能便捷地從最好的教育機構獲得免費的教育資源。想從斯坦福學到最好的 AI？沒問題。

本文由北郵@愛可可-愛生活老師推薦，阿裏雲雲棲社區組織翻譯。

文章原標題《Six Reasons Why AI Has Emerged in Finance》，作者：Brennan Wright 是Fintech營銷公司ThisIsMe的市場營銷專家。譯者：炫。

文章為簡譯，更為詳細的內容，請查看原文。

最後更新：2017-10-15 22:03:14

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