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機器人
人工智能的下一個風口在哪裏？阿法狗AlphaGo告訴你
導言：自從2016年阿法狗AlphaGo大戰韓國圍棋九段李世石，人工智能就引發了人們不小的關注，重新成為熱門技術。而就在前不久柯潔三局完敗2.0版本的AlphaGo，大家也發現了人工智能技術的迅勐發展。那麼AlphaGo到底給我們帶來了什麼？
在人工智能技術方麵，AlphaGo的開發者DeepMind團隊引入了一個新概念：采用深度學習和強化學習進行結合來進行決策和判斷，從目前的圍棋盤麵來判斷未來有利的走向。也就是說，阿法狗算法可以通過大數據分析，對“現在狀態”有一個更為深入的理解。圍棋中所走的每一步，可以理解為對未來局勢走向的判斷和預測，這個狀態可以是棋盤，也可以拓展到各種需要做判斷的情況，例如商業決策和博弈方麵。而且，為了提高機器的學習能力，AlphaGo還引入了自我博弈，也就是機器自己和自己玩遊戲，這樣通過反饋進一步提升機器對現在狀態的適應能力，進而產生新的策略。
人工智能的下一個風口在哪裏？
深度學習
從下圍棋就可以看出深度學習的價值所在。當然，深度學習還會有進一步發展，包括層次的增加，以及深度學習的可解釋性，還有對學習所獲結論的自我因果表達。以下圍棋為例，如何解釋機器學習的結論，什麼是合理的下棋走法？什麼是犯規的走法？當前棋盤的特征在哪裏？能否從前幾部走法從得到一個持續的反饋？比如用AlphaGo治療癌症，該如何選擇每一個患者所需要的化療放射劑量？當把所有相關的信息和數據都記錄下來，這樣數據、特征和問題更新就有了一個持續的反饋，目標會變得清晰，最終可以在副作用最小的情況下殺死癌細胞。
人機對話係統
在人間對話領域，有些相對垂直的方麵已經獲得足夠多的數據，例如在蘋果的siri和駕駛汽車方麵。例如，當人們對著手機說“為我播放歌曲”，手機麥克風就探測到人聲，然後識別語音內容，在理解的基礎上進行分析和執行操作。在這方麵，IBM的Watson在答題方麵就做得很出色。
商業智能客服
大家可能對微軟小冰多少有些印象。在人機交互方麵，智能客服可以利用已有的知識庫，通過與客戶交流的曆史記錄來進行數據訓練。目前，智能客服的對話係統也逐漸成為深度學習和強化學習的可應用商業領域之一，並且在服務內容垂直的領域，智能客服對話係統將會成為未來B2C和C2C的應用熱門。
最後更新：2017-10-08 01:41:29