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AI赋能刚刚开始,看科技巨头如何玩转AI?

       在技术领域,很少有话题像人工智能的应用那样引起人们广泛的关注和争论。虽然我们热爱科技和所从事的事情,但似乎总给人一种不安的感觉,这种感觉源于我们所掌握的技术,那种可能会自我学习和独立作出决定的技术。很多人喜欢看《终结者》这部电影,但实际上,我们并不了解公司将会如何利用人工智能技术,以及会给我们的生活带来哪些影响。

       和大多数事情一样,幻想比现实更夸张。尽管埃隆·马斯克警告人工智能机器人会摧毁人类,但就目前而言,我们仍然是安全的。尽管马克·扎克伯格开发了自己的人工智能助手,但我们大多数人仍然没有机器人管家。因此,人工智能是一种中立的力量,是一种由大量程序员使用开源代码来创建下一代的计算机技术。以下是一些公司将人工智能引入大众的有趣方式。

       Facebook识别患有抑郁症的用户

       作为社交平台,Facebook每天会收到大量的用户信息,因此,Facebook决定将利用这些信息做一些改进。Facebook借助人工智能技术浏览用户的帖子,以寻找用户抑郁或自杀想法的迹象。虽然,Facebook并没有提供对抑郁或自杀提供评测标准,但该算法却得到了诸多用户关注或支持的评论。

       Facebook也扫描关注度和评论较多的视频中的用户反馈。该算法将内容发送给那些能与用户沟通的人,或者某些情况下与紧急服务联系。据The Verge报道,“仅在过去的一个月,Facebook作为‘第一发现者’处理的标志性案例已有100多件。”然而,由于严格的隐私法,这项服务无法在欧盟运行,目前在美国也只是测试阶段,但这也可谓是未来AI可能性的具体表现。

       Uber创造了动态定价模式

       乘坐Uber需要花费多少钱呢?这当然取决于你何时何地乘车。据我们所知,打车软件的价格基于打车时间,地点和乘车时长等因素,Uber则又将这个概念提升到了一个新的水平。

       Uber利用AI创建了基于实时物理条件和其他社会条件的动态定价模型。例如,据ZDNet报道,“假设一个人从富裕的地区前往另一个富裕的地区,那么抛开距离,里程和时间因素,他可能比那些去不富裕地区的人支付更多的钱。”

       这对Uber来说是一个糟糕的决策,为此经历了一个漫长而持续的公关噩梦,尤其是这些增加的费用并没有让司机受益。

       但Uber开源了其人工智能变成语言,因此,专家和工程师可以访问其代码,并提高它的实用性。虽然Uber的动态定价实现的可能性比较小,但我们不能否认的是AI曾经在特定的环境中显示其动态交互的潜力。

       亚马逊教你穿衣打扮

       Echo Look是亚马逊开拓出的室内智能语音助手的新场景,Echo Look基于AI和摄像头便可发挥其帮助用户穿衣打扮的功能。依托由时尚专家培训的计算机算法,Echo Look通过将用户衣橱图片发送到云端进行分析,然后根据数据为用户提供穿衣指南。

       此外,Echo Look还为用户推荐可购买的服饰和配饰,并且可以在设备端查看搭配效果。虽然人们喜欢网上购物,但是很少有人愿意完全接受网上购物。因为除了衣服外观设计之外,消费者也关心一些其他方面的东西,比如衣服质地和舒适度,这些因素很难从网上确定。《福布斯》杂志的Jon Markman写道:“Echo Look完全了解你的需求,尤其是你的尺寸和偏好。”

       微软提升客户服务体验

       微软利用AI为其办公软件提供了一种更有活力的客户服务体验。污染Skype服务使聊天机器人能够响应客户的体验查询或一般的问题,比如天气或交通。此外,微软的搜索引擎Bing借助AI来了解用户的浏览习惯,从而不断优化搜索结果。

       当然,微软的AI雄心远比这些基础的改进多得多。为了加速人工智能开发,微软、Facebook和亚马逊都参与到ONNX开放生态。ONNX是一种用于表示深度学习模型的标准,支持模型在框架之间转移,这是迈向开放生态的第一步。在这个生态中,AI开发人员可以轻松地在较先进的工具之间进行转移,选择最合适的工具组合。现在,亚马逊的MXNet已经支持ONNX。ONNX-MXNet是一个开源Python包,旨在将ONNX深度学习模型导入到MXNet中。

       虽然人们认为很多AI赋能的设备能为我们所用,但实际上它需要大量的人类智慧和原始数据来完成这些项目,而开源方法正式创建高功能人工智能的快捷方法。

       人工智能的诸多应用已经融入了我们的日常生活,让我们的生活变得更加美好。随着人工智能时代的来临,AI赋能潜力也将日益显著。

        来源:VentureBeat