• AI来了,可是到底意味着什么?

    时间:2017-07-18    来源:    作者:李婷 我要评论() 字号:T | T

  •   自从去年AlphGo击败李世石,机器战胜人类引起了不少人的惊恐,但同时也拉开了人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的序幕。

      在715日的网易科技峰会AI专场上,来自金融、汽车、电商、等各行业的企业家、投资人、研究者汇聚一堂,展示了不同行业的AI应用场景以及探讨了AI在未来的可能性。

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    网易科技大会“AI+金融”专场圆桌会谈现场

      AI目前还是一个比较宽泛的概念,作为计算机科学的一个分支,还有很多代名词,比如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等等。数据环境和计算环境在近几十年来叠加的百万倍增长,让算法有了巨大的飞跃,计算机行业已经来到了认知时代。

      在IBM全球企业咨询服务部认知与分析服务总监赖开文看来,认知系统的四大核心能力,一是对人类语言的理解,包括文本、语音、图像、视频。二是根据学习到的背景知识有推理能力,比如问人工智能机器人,“世界上最伟大的足球运动员是谁”,它会告诉你因为我在阿姆斯特丹,所以我想说是科鲁伊夫。

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    IBM全球企业咨询服务部认知与分析服务总监赖开文

      其次是交互,从键盘、鼠标的人机交互,已经变成了通过语言、图像等进行交流。认知系统能听说读写,了解交流对象的意图,如果不清楚,它通过反问、对话、交流来进一步学习,这也是最关键的核心之一。通过不断地学习补充、优化、更新,计算机系统的答案输出也将更加准确和灵活。赖开文认为AI最能突出价值的三大领域是:交互的提升、辅助性的广泛探索、准确的决策辅助。

    金融普惠离不开智能助力

      从行业的角度看,AI首先落地的要算是金融行业了。在90年代之前,IBM的大型计算机购买者,除了军方、气象就是金融机构。后来互联网发展,技术门槛降低了,但技术从来没有离开金融,包括纳斯达克是完全自动操作的系统。所以从IT技术利用、信息化程度、人力服务成本来看,AI有着大大的用武之地,当然,金融行业不差钱也是很重要的。

      所以金融行业有能力、有动力、有条件通过人工智能来降低整个行业的成本,提高效率,创造出新的业务,从而实现个性化的普惠金融。而丰富的金融形态,比如风控、商业金融、预测分析、保险、投资、信用分等,都是AI可以应用的场景。

      香港金融数据技术有限公司(FDT)创始人兼CEO聂凡淇表示,2016年中国个人财富已经仅次于美国,中国体量大,平均财富是远低于美国,“AI+金融”在中国的前景会比美国大。

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    香港金融数据技术有限公司(FDT)创始人兼CEO聂凡淇

      据他介绍在金融服务这块,国外摩根大同今年预算90亿美元,汇丰已经花了24亿美元在人脸识别、区块链各方面金融科技的应用。中国这块主要跟券商合作,中国有100多家券商,但自主研发不到5家,真正投入华泰证券最好,去年花了3亿。对投资者的教育,美国花了70年的时间,而中国市场以中小投资者为主,风险意识不足、投资经验也不足,1亿股民参与投资市场会引来的麻烦在2015年和2008年就得到了惨痛的教训,智能投资教育能够加快去散户化的过程。

      中国金融市场主动投资者多,被动投资者少,大多数用户不是高净值用户而是低净值用户,对于风险的承担有限,却又希望通过高风险的产品实现财务自由,“这是悖论”,聂凡淇说,这也是中国金融市场出现问题的根源——资产错配。因此,他认为“智能教育通过一部分人从事金融职业成为主动投资的人,再帮助其他用户的投资行为,如果真的不适合做,希望变成被动投资者,参与资产管理这块。”

      在智能金融监管上,监管不能一刀切,驱逐劣币同时可能驱逐了良币,真正想得到服务的人得不到,在驱逐劣币过程中怎么保护良币,这是智能监管要做的,“AI在复合监管上会有非常大的突破

      金融行业的操作风险或者道德风险是很令人头疼的难点,当全年的信用卡交易额到了15.2万亿,整个互联网欺诈的比率上升了4个点。根据同盾科技检测系统预测,在中国有差不多160万个欺诈团伙,每年欺诈链条超过1000亿市值,信息盗用、虚假申请材料制作等都已经形成了产业链。

      “在中国最大的信用风险就是信息的不对称。” 同盾科技董事长兼创始人蒋韬在演讲中阐述道,“在中国没有一个像美国类似中央的信用体系或者信用的信用局,存在大量的白户,特别是在消费金融机构,包括现金贷,包括很多的跟互联网结合的消费金融机构。他们没有办法解决这些信用问题,申请贷款的这些人群在外部的一些表现,这些信息他们没有办法获取。”

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     同盾科技董事长兼创始人蒋韬

      通过对用户数据,比如名单、信贷表现、社交、身份信息、社会信息这主要的五类信息去做个人的信用评估,这是同盾科提供的金融行业信贷防欺诈的解决方案,目前已经覆盖了三亿人群。信用评估分两个维度:还款能力和还款意愿。同盾发现除了传统的行业评估项,还有一些创新的数据角度可以分析个人情况,包括纳税情况、信用情况,包括他的搬家次数、借贷时间等等,通过机器学习这些跟个人信用强度有关的变量最后进行信用打分。

      在金融创新+人工智能双重的意义之下有哪些投资机会,来自腾飞资本的任溶表示,在这个领域内一定会有更多的独角兽出来,“甚至包括更大的,可能会对现有的一些公司产生颠覆式,拥有技术和场景应用的公司一定会出来。尤其是对保险,对一部分流动性,但是长期效益又比较好的领域,有相当一部分是非标品业务。每个投资机构或者每个创业团队只要在里面深挖一点就可以了,比如说给社保基金做、给不同上市公司的企业做、给不同年龄阶段的人做、给不同性别的人做就足够了。”

      此外,任溶提到,过去国家在信用体系建设方面还比较薄弱的环节也是可以进入的领域。 “假设我的数据被AI数据公司掌握,我会基于用户习惯的东西对这个东西特别依赖,基本从一而终了,别人想把路径依赖,用户习惯抢走非常之难,能够在这方面做入口的也是非常不错的公司,不管平台类还是垂直类的。”

    进入技术驱动的电商和物流

      电商在这几年的发展有目共睹,从零几年的乡村非主流走向了国际范儿,大小的促销节狂欢,让剁手成为家常便饭。生产线、储货仓、物流线、支付、客服等等各个环节,细节不断在优化,速度和质量不断提升,这背后离不开互联网的应用和技术的创新变革。

      就拿支付系统应用来说,在身份认证这一重要环节,现在就有了人脸识别,包括红膜识别、指纹识别、声纹识别等技术,通过这些生物认证的方式可以很好地界定一个用户的身份,并且对用户有一个精准的画像。传统的特征描述在人工智能面前无疑是小儿科,根据京东集团副总裁、AI与大数据部负责人翁志介绍,人工智能去定位用户时,一个用户的信息投射到更多维度的完全立体的空间当中去,这个维度可以是千百万的,是接近于无限大的维度当中,其结果的精确性可想而知。

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    京东集团副总裁、AI与大数据部负责人翁志

      人工客服在交流过程中有局限性,那么机器人客服就成为了不错的解决方案。通过机器学习和语音识别技术,能够分辨出用户情绪上的变化,当发现比较难缠的用户或者是态度比较尖锐的用户时,就能找到更丰富经验的人工客服来帮助他。

      如果把企业比作一个人,上半身是用户、品牌、交易等高大上的东西,下半身则是背后的供应链和物流。对于电商来说,物流是背后货物从点到点再到家最重要的环节。易货嘀创始人&CEO秦愉表示,过去物流行业是资源驱动型的,有仓储、司机、车就可以物流干得很好,重资产资源驱动型的,而未来物流一定是技术驱动型的。如何把物流环节的要素人、车、货舱透明化,排车、排班、排线调度计算化、分仓物流预测等是人工智能可以帮助实现的地方。

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    易货嘀创始人&CEO秦愉

    未来无人车离不开群体智能

      根据美国交通部选择的美国汽车工程师学会(Society of Automotive Engineers)给出的评定标准,无人车的主要分级是这样的:

    0级:无自动驾驶,由人类驾驶员全权操控汽车,可以得到警告或干预系统的辅助;

    1级:驾驶支援,通过驾驶环境对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支持,其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作;

    2级:部分自动化,通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支持,其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作。

    3级:有条件自动化,由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作。根据系统要求,人类驾驶者需要在适当的时候提供应答。

    4级:高度自动化,由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作。根据系统要求,人类驾驶者不一定需要对所有的系统请求做出应答,包括限定道路和环境条件等。

    5级:完全自动化,在所有人类驾驶者可以应付的道路和环境条件下,均可以由自动驾驶系统自主完成所有的驾驶操作。

      “L3级别我认为是法律上和安全上的噩梦。L4L5是技术上的噩梦。” 中国瑞典交通安全中心总监陈超卓表示, “L3是人机共驾,人机共驾就是你可以撒开手,但是必要的时候要接管。”

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    中国瑞典交通安全中心总监陈超卓

      如果车在L3阶段,既可以半睁半闭眼,又需要全神贯注关注路面,这从法律上来说是矛盾的,会造成安全隐患。“谁搞L3的话,谁自己找法律麻烦。”陈超卓解释道。虽然前天刷屏的奥迪大嘴A8宣称到了L3,但是他仍然认为所有量产车是在L2

       无论是激光雷达还是毫米雷达还是摄像头,在L4L5级别之后都很难完全达到障碍物辨认,最主要的是无人驾驶车辆在不同路境中很难判断不可控因素的意图。比如外卖小哥左转、右转,他自己有时都没有意识到自己的行为,无人车更不能分别出来。但是今后有一个争论点,会存在地理围栏,陈超卓提到“今后出来了L4L5不是全场景的,一定是有地理围栏。这个地理围栏可以扩大、可以缩小,但最终是要消除的。”

      北航交通科技与工程学院院长助理、博导田大新提出了一个概念“群体智能” ,就是车能实现自组织、自协同。在这块应用上沃尔沃公司已经在编队方面得到了实验结果,从理论上验证能够省油并且驾驶更加平缓。此外,他认为,未来无人驾驶将来会面临几大要素:一是人车耦合:怎么样实现和车的共驾,人和车的耦合;二是有人驾驶和无人驾驶共存,现共存这样车辆编队的行驶,以及如何进行安全控制;三是车路耦合。未来有了交流以后,再结合无人驾驶可以实现高效率的通行,这样拥堵的问题在一定程度上得到很好的缓解。

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    北航交通科技与工程学院院长助理、博导田大新

      无人车的未来是智能体,如果被黑客控制可能就不是财产损失的问题,而是生命损失的问题,这也是需要技术和法律都要考虑的点。至于无人车什么时候才能出现在千家万户,可能还是一个漫长的过程。

    在生活中,AI的应用场景也无处不在,从AIVR,计算视觉的突起;共享经济下的脑力共享、智能设计;智能启蒙教育工具;智能家居等都为各个行业发展带来更多新的方向。而这一天的到来,只会越来越快地接近。

     

     (图片来源:网易科技) 

     

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