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机器在俯视人类,是我们的希望还是恐惧?

_夜枫
 _夜枫
发布于 2017/04/10 21:13
字数 3060
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你看过“I,Robot”这部电影吗?如果你看过,是不是还记得这样一个场景:当警探史普纳进入庄严威武的USR公司时,公司大厅那个巨大的俯身凝视人类的机器人塑像?谈到 “I,Robot”观感时,有人使用了“不寒而栗”这个词,“感觉到发自脊背的寒意”。

好在,它只是一部电影。

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当时光进入2017年,Master连挫中日韩,包括柯洁、李世石、古力、聂卫平等在内的围棋界高手,取得60连胜的佳绩。Master身份揭晓,谷歌DeepMind团队披露,它就是大名鼎鼎AlphaGO的升级版。可以说,Master让人工智能再度活跃在人们的视野。

与Master遥相呼应,新一季“最强大脑”也把主题定为了人机大战,人类最强大脑们挑战“百度大脑”, 李彦宏亲自代言,项目涉及辨脸、语音识别、测定方位等项目。李彦宏在节目预告片中宣称: “如果最强大脑代表人类脑力的极限,那么百度大脑代表人工智能的最高水平。”

上电视,下围棋,如果这代表人工智能的应用,那么俯视也好,仰视也好,其实对于人类没有太大影响,下不过Master又如何,没有什么大不了的;百度大脑击败人类大脑,也是意料之中的事情,辨脸、语音识别、测定方位这本来就是机器的强项。

人类可以不把Master、百度大脑放在心上,但是人工智能在杭州萧山所做的事情,一定会让你强烈感觉到:人工智能“奇点”真的来了。正如“I,Robot”作者阿西莫夫所说的:总有那么一天,人工智能要抵达技术的奇点,发生爆炸式增长,彻底把人类智能甩在后面。

这一天其实就近在眼前!

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杭州萧山的“一小步”

让我们把视线转移到中国杭州萧山区:借助城市数据大脑,萧山对城市交通进行治理,初步试验数据显示:通过智能调控红绿灯系统,车辆通行速度平均提升了3%~5%,在部分路段有11%的提升。试想一下,如果北京、上海这样的大城市,交通效率哪怕是5%的提升意味着什么?

这是真的吗?城市大脑真的做到了吗?它是怎么做的?

据了解,城市大脑的核心是阿里云人工智能ET,就像人的智能中枢,对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源,修正城市运行中的Bug。最终,阿里云ET将进化成为能够治理城市的超级人工智能。

交通拥堵,只是城市大脑迎战的第一个难题。

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从技术上说,城市大脑涉及数据采集系统、数据交换中心、开放算法平台、数据应用平台以及超大规模计算平台。首先,系统通过道路卡口的视频监控探头、互联网以及运营商、移动App等公共服务数据汇总,广泛采集智能交通有关数据,这些丰富数据被提交给城市大脑的超级计算机进行处理,计算出更“聪明”的方案:每个路口红绿灯设置为多长时间通行效率最高?哪些路口应该禁止左转?公交车辆和线路如果调度更为合理?道路修建是否有更好的选择?……

城市大脑要做的是 “眼疾手快”、“当机立断”,根据实际情况给出最优的结果。如今,城市大脑能够通过机器学习不断迭代优化,实现自我的进化。城市大脑会越变越聪明。

从技术上说,“眼疾手快”没有什么不可能。以卡口数据为例,基于卡口监控视频数据的应用已经比较广泛,如系统可以准确识别车辆的号牌,对于交通违法进行罚款处理。如果说以往是依靠人工,如今完全可以借助机器实现交通违法行为判断、筛查,绘制可疑车辆行驶轨迹……,这个已经进入交管部门的实际应用中。

在杭州市政府主导,13家顶尖企业参与的城市大脑项目中,除了阿里云的ET内核之外,依图网络、数梦工场、浙江大华、富士康、海康威视等都是视频处理的专业厂商。至于算法和处理能力,对于阿里云来说不在话下。因此,单纯从技术的角度,实现城市智能交通控制应该是完全可行的。

“饿了么”的一大步

如果说对于3%~5%车速提升,人们没有更多的感受。但有一个人已被阿里云人工智能ET深深地折服,他就是饿了么创始人、CEO张旭豪。

经过了“3·15事件”的深刻反思,张旭豪意识到:O2O平台流量红利阶段已经过去,单靠流量赚钱或者是盈利,很难支撑饿了么商业模式的长期发展。“未来要靠创新形成长期的核心竞争力,最终都要落实到真正的线下环节。”张旭豪说。

为了提升在线外卖和即时配送平台的效率,饿了么将眼光集中在人工智能技术平台。

“如今,饿了么每天配送订单超过300万,10万+日活跃配送员,如此巨大的体量仅仅人力调度是远远没有办法应对需求挑战的。”张旭豪说。

据了解,每天中午、晚上的高峰期,在上海商城路配送站,一个调度员每6秒钟就要调度1单,要求考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。但是尽管如此,仍然难以满足用户的需要。为了提升效率,饿了么联手阿里云人工智能ET平台打造了新的调度引擎,用人工智能来取代人类调度员的角色。

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那么阿里云人工智能ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢?简单来说,ET会将配送站新的订单插入到每个骑手已有的任务中,重新规划一轮最短配送路径,对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间,ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客下楼取餐的时间。

一般来说,餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率,必须准确预估出餐时间以减少骑手等待,但又不能让餐等人,最后饭凉了。与此同时,ET需要兼顾在不同区域、不同天气下的送餐速度,每逢恶劣天气,外卖订单将出现大涨,餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响,这些都会考虑在内。此外,火锅这类的大单配送(需要一个骑手专门完成)顾客坐电梯下楼取餐,种种因素都要考虑在内。

谈到技术实现,阿里云算法工程师王金明表示:设计一个满足即时配送业务需求的智能调度引擎要做到“全、快、准”,也就是多维度因素综合考虑,例如骑手维度、餐厅维度、送餐地维度、配送区域维度、天气维度等;快速决策(及时派单或压单决策),要在几百毫秒之内计算出最优配送路线并推送到骑手APP端;对餐厅属性(餐厅出餐时间、餐厅订单量预估)、骑手属性(骑手配送能力、骑手抗压能力)、送餐地属性(热门商圈,是否需要长时间等电梯)等关键因素需“了若指掌”。  智能调度引擎需要具备新单聚包、新包分配及骑手路径规划等功能,采用类似层次聚类的算法,针对带时间窗口、取送顺序约束的TSP问题,定义合适成本函数,设计精确求解和近似求解算法。

不仅是外卖调度,在阿里云人工智能ET帮助下,广州白云机场,飞机近机位乘客的比例从77%提高到94%,跑道冲突率从42%减少到5%。在南华中路-宝岗大道,高峰时期平均拥堵指数下降了25.75%。快的打车抢单时长最高降低了21.11%,成交率提升了7.87%。在传统制造业中,一家生产硅片的叫做协鑫光伏的企业,通过采用阿里云人工智能ET节省了上亿元成本。他们首先将全量数据上云,随后通过阿里云的MaxCompute大数据分析产品https://www.aliyun.com/product/odps进行分析,找出与良品率相关的TOP60参数,对生产工艺进行调整验证,最终用于生产过程提升产品的良品率。

无数发生在我们生活、工作中的这些事例,无不传递出这样的信息,人工智能的时代已经到来。

人工智能时代的人机关系

对于人工智能技术奇点,人与机器的关系,阿西莫夫提出了最为著名的“机器人学三大法则”并放在了最突出、最醒目的地位:

第一定律:机器人不得伤害人类个体,或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管。

第二定律:机器人必须服从人给予它的命令,当该命令与第零定律或者第一定律冲突时例外。

第三定律:机器人在不违反第零、第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。

还记得“I,Robot”电影的故事情节吗:科学家为什么会制造一个违背“机器人三大法则”的桑尼机器人呢?桑尼的使命就是制止机器人实施“目睹人类个体将遭受危险而袖手不管”的使命。在机器看来,人类的行为正在让人类遭受危险,为了避免人类自我毁灭,机器人的做法就是限制人类的自由,就像我们保护濒危生物一样,对于人类进行保护。这就是这个故事的由来。很显然,机器人错误理解和判断了人类。

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未来人与机器的关系,这也是一个具有哲学高度的话题。特别当人类只能仰视机器的时候,我们与机器应该保持一种怎样的关系?以围棋为例,Master可以战胜人类,知道赢,但是他不知道为什么赢,没有办法和人类复盘。阿里云人工智能ET可以提高车速3%~5%,可以调度外卖,提高生产效率,但是我们不知道机器是怎样控制,为什么这样控制的?因此,未来当这些人工智能技术像“I,Robot”中的机器人一样,产生判断失误的时候,我们的桑尼又在哪里呢?这就是人工智能发展初期,我们应该关心的话题,对吗?

小结

中国也有个成语是“因噎废食”,是说不能因为怕噎着就不吃饭。所以,对于人工智能,合理利用技术,是这个时代赋予的职责。但是与此同时,仔细研究人工智能时代人与机器的关系,也是一个迫在眉睫的话题,不是吗?

期待谷歌、阿里云带来更多的精彩!让我们拥抱人工智能的新时代!

本文转载自:https://yq.aliyun.com/articles/69527

_夜枫
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