昨日，在黑白棋子的搏殺場(chǎng)，一場(chǎng)人腦與機(jī)腦的全球腦王大戰(zhàn)，最終以李世石投子認(rèn)輸落下帷幕，為何賽前被寄予厚望的李世石會(huì)敗給古力口中“業(yè)余六七段”的谷歌Alphago？
深度學(xué)習(xí)技術(shù)是制勝關(guān)鍵
對(duì)此，谷歌DeepMind實(shí)驗(yàn)室主管德米斯-哈撒比斯(Demis Hassabis)表示，“國(guó)際象棋每步大約會(huì)出現(xiàn)35種左右的走位可能，而圍棋的走位可能則高達(dá)250種，每一步250種相乘就意味著整局比賽會(huì)出現(xiàn)多到幾乎無窮盡的走位方案。Alphago在擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾時(shí)學(xué)習(xí)了3000萬盤棋，而經(jīng)過將近半年的學(xué)習(xí)，這個(gè)數(shù)量已經(jīng)增長(zhǎng)到1億以上。
難道Alphago是靠死記硬背嗎?顯然不是，其實(shí)是Alphago深度學(xué)習(xí)發(fā)揮了作用。AlphaGo 的核心是兩種不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。“策略網(wǎng)絡(luò)”(policy network)和 “值網(wǎng)絡(luò)”(value network)。它們的任務(wù)在于合作“挑選”出那些比較有前途的棋步，拋棄明顯的差棋，從而將計(jì)算量控制在計(jì)算機(jī)可以完成的范圍里，本質(zhì)上和人類棋手所做的一樣。其中，“值網(wǎng)絡(luò)”負(fù)責(zé)減少搜索的深度——AI會(huì)一邊推算一邊判斷局面，局面明顯劣勢(shì)的時(shí)候，就直接拋棄某些路線，不用一條道算到黑;而“策略網(wǎng)絡(luò)”負(fù)責(zé)減少搜索的寬度——面對(duì)眼前的一盤棋，有些棋步是明顯不該走的，比如不該隨便送子給別人吃。利用蒙特卡洛擬合，將這些信息放入一個(gè)概率函數(shù)，AI就不用給每一步以同樣的重視程度，而可以重點(diǎn)分析那些有戲的棋著。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)正在快速發(fā)展
在科技領(lǐng)域，近年來深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，非常大的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量可以擴(kuò)張地使用，超過了我們的想象。同時(shí)我們也對(duì)人所謂的智力，當(dāng)時(shí)有一些錯(cuò)誤的幻想，實(shí)際上深度學(xué)習(xí)的成長(zhǎng)非常的快速，它可以非常好地利用更多地機(jī)器。
能夠擁有如此快速的提升，毫無疑問得益于世界科技巨擘們的投入。谷歌已經(jīng)把人工智能作為未來科技競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)，對(duì)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新投入正在加大，包括收購大量的人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新公司，成立量子人工智能實(shí)驗(yàn)室，以及全球最大規(guī)模的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
蘋果公司則沒有谷歌如此大的野心，蘋果更側(cè)重于現(xiàn)有商業(yè)模式的整合應(yīng)用。因此在去年10月收購一家人工智能企業(yè)——英國(guó)語音技術(shù)初創(chuàng)公司VocalIQ，最主要開發(fā)人工智能軟件，能夠幫助計(jì)算機(jī)與用戶進(jìn)行更為自然的對(duì)話，這將有助于蘋果改進(jìn)Siri，更注重商業(yè)化的應(yīng)用。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)在安防的應(yīng)用
目前為止，人工智能商業(yè)化的主要方向主要包含以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：自然語言處理(包括語音和語義識(shí)別、自動(dòng)翻譯)、計(jì)算機(jī)視覺(圖像識(shí)別)、知識(shí)表示、機(jī)器與機(jī)器人學(xué)。這些AI的深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要的應(yīng)用場(chǎng)景有搜索、移動(dòng)支付、機(jī)器人、智能硬件、智能醫(yī)療、智能汽車等。
在安防領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要應(yīng)用于監(jiān)控?cái)z像機(jī)，因?yàn)樾袠I(yè)領(lǐng)域?qū)嚺谱R(shí)別、人臉識(shí)別、軌跡行為等智能分析的需求逐漸加大，使得很多從事智能分析的初創(chuàng)公司進(jìn)入安防領(lǐng)域，通過合作或者純技術(shù)支持的方式，讓安防智能分析業(yè)務(wù)在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)框架下，不僅解決了用戶對(duì)監(jiān)控的基本需求，還能給用戶提供數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析等附加值高的需求，并且在解決復(fù)雜場(chǎng)景人臉識(shí)別、不同監(jiān)控畫面準(zhǔn)確識(shí)別同一人物等領(lǐng)域表現(xiàn)出誘人的應(yīng)用前景，給公安、交通等執(zhí)法部門在業(yè)務(wù)上帶來極高的效率。
對(duì)于安防人工智能的理解，宇視科技有限公司的理解是——智能是一個(gè)完整的智能體系，安防行業(yè)攝像機(jī)是非常重要的智能硬件載體，視頻監(jiān)控從看到—看清—看懂，其實(shí)就是要讓攝像機(jī)變得更加智能化?？炊褪且寯z像機(jī)變得智能，從今天的技術(shù)領(lǐng)域的交叉去分析，如果要去定義智能的話，一定是從“物聯(lián)網(wǎng)—云計(jì)算—大數(shù)據(jù)”三位一體的能力。這三種技術(shù)架構(gòu)疊加起來就是AI——人工智能。也就是說物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)就是對(duì)人一個(gè)形態(tài)的模擬。具體到安防產(chǎn)業(yè)，有兩個(gè)名詞的頻率是非常高的，一個(gè)叫安防IT化，從早期的1.0到今年的2.0階段;另外一個(gè)就是“互聯(lián)網(wǎng)+”，在互聯(lián)網(wǎng)的框架下，實(shí)現(xiàn)安防業(yè)務(wù)模式及技術(shù)的多樣化。所以整個(gè)安防IT化的過程，實(shí)際上要解決三個(gè)問題：數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化，業(yè)務(wù)的智能化，應(yīng)用大數(shù)據(jù)化?？偨Y(jié)起來，就是三大智能：結(jié)構(gòu)化的智能、業(yè)務(wù)的智能、大數(shù)據(jù)的智能。
人機(jī)博弈并不會(huì)因?yàn)橐粓?chǎng)圍棋的輸贏而能早下定論，但人工智能從誕生之日開始，一直作為反映人臉智慧的一面鏡子存在。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在安防的應(yīng)用，當(dāng)前也主要是以某個(gè)“技術(shù)奇點(diǎn)”進(jìn)入到攝像機(jī)中，這個(gè)過程更像是監(jiān)控?cái)z像機(jī)的“智能大腦”在進(jìn)行模塊化的組合，有點(diǎn)當(dāng)年火車逐漸超越馬車的感覺。但是當(dāng)有一天，攝像機(jī)的監(jiān)控大腦因?yàn)槟軌蚋玫亟M合眾多的“技術(shù)奇點(diǎn)”而產(chǎn)生“智能爆炸”效應(yīng)之后，那將是從“木桶理論”向“新木桶理論”飛躍的過程。
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作者：黃亮
