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從舊機器到新機器,邁向機器社交時代

2019-10-31 06:18 weila

“有意識的機器終將會出現的。”牛津大學計算機系主任 Michael Wooldridge 教授說,“我正在做的研究,是讓機器作為智能體通過自然語言更理解人類,從而讓機器和機器之間可以智能化的溝通協作。這可能會比讓機器與人之間相互理解溝通更具有實際意義。”這也正契合了他在遠景科技集團以“機器社交”為核心的創新日上的演講主題——“多智能體系統——邁向機器社交網絡時代”。

在人工智能、物聯網、云服務,以及邊緣計算等多種新興技術相融合的背景下,“邁向機器社交網絡時代”已經成為工業發展道路上一種不可抗拒的趨勢。人們已經看到了人工智能等技術正在不斷地改變從能源、工業到城市的各個場景:被谷歌收購的人工智能明星公司 DeepMind 早在 2016 年就曾通過深層神經網絡預測谷歌數據中心潛在行為對未來的能源消耗的影響,可以減少數據中心冷卻耗能的 40%;同樣是利用機器反饋的數據應用于機器效率提高,今年 2 月 DeepMind 宣布最新產業應用,可通過機器學習分析氣象和實地測量數據,提供 36 小時后的風力預測,解決風電發電因風力、風速、地形等因素造成的發電不穩定、不可預測的情況,機器自主學習與反饋的機制,正在深度變革行業的生產方式。

10 月 22 日,遠景科技集團CEO 張雷在其技術創新日上表示:“機器網絡會是最大的人工智能體,新機器,意味著機器與機器之間通過機器網絡操作系統進行社交,算法的自我演變將超越想象。這樣一來,‘機器紅利’將得到最大程度的釋放。”

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圖 | 遠景科技集團 CEO 張雷

機器的從舊到新,不僅意味著智能化從個體演變至群體,從固定程序發展至迭代算法;更為深遠的,還會推動產業轉變為可持續發展的長遠模式。

“機器進化”的兩次飛躍

著名控制論學者托馬斯·瑞德曾在其著作《機器崛起》中提到兩次機器進化的飛躍——第一次是“基于機器通信的機器自動化”,第二次是“基于人工智能的知識自動化”。

從 20 世紀 50 年代開始,自動化還是科技進步的通用術語,此后的短短十年,計算機變得更加強大,自動化在工廠中得到逐步推廣。

隨著龐大的自動化系統需要連通性,機器通信至關重要。貝爾實驗室研發了調制解調器,這些終端能夠實現數字化數據和模擬波的互相轉換,這意味著數據可以使用音頻寬帶的電話線路進行傳送。隨著貝爾實驗室和 IBM 等行業巨頭的不懈努力,數據傳輸速率和穩定性不斷提升,機器通信的雛形逐漸形成。

最初,控制論學者們借助大腦思維的方式來理解機器;隨后,這一主流方式發生了改變,人們開始希望機器一樣可以理解自己本身,期待通過改編機器“內置的成功機制”,來“自動地在正確的方向上引導自己實現既定目標”,這一想法極大促進了“機器進化的第二次飛躍”,即人工智能的研究。1956 年,在里程碑式的達特茅斯人工智能研討會上,控制論學者約翰·麥卡錫曾將人工智能解釋為 AI=Automation of Intelligence(智能的自動化),這也解釋了從工程的角度看,人工智能的實質就是知識的自動化,與傳統機器控制論思想一脈相承。

“新與舊,在文字上更多感覺是在談時間變化,其實今天要表現出的,是機器在不斷進化。”遠景能源首席技術官王曉宇博士說。作為最先給遠景帶來“機器網絡”認知的智能風機,經過十幾年發展,逐步實現從智能風機到“超感知”風機的進化。

從最開始推出的部署多個傳感器,“軟件定義硬件”的智能風機,到如今基于機器進化系統,實現自身行為洞察與機群協同的“超感知風機”,可以說,遠景智能風機的發展,驗證了托馬斯·瑞德關于兩次機器進化的理論。

(圖片來源:遠景科技集團)



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