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主题:Amazon Go 人工智能便利店落地简析

Aicn19

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美国亚马逊公司Amazon Go 人工智能便利店自2016年开设以来,使用AI2.0技术平台的系统历经近一年多的时间闭门设置基础的标本数据后,于2018122日正式对外开放营业。 

经过实际市场的考验,最近获得了不错的成绩单:坪效已经超过传统便利店之王7-11,月销额也远远超过标准7-11单店的60多元万人民币,信心满满的亚马逊总裁贝索斯决定全部AI技术自用绝不向外泄露丝毫并在2年内快速开设3000间店面,除目前美国开出的10间外,最近还在英国伦敦选择开始Amazon Go人工智能便利店的第十一间分店。 

届时3000间新便利店店开始营业后,将为亚马逊公司带来300多亿元人民币的新一条现金牛外,还有源源不断的大数据流入亚马逊公司。但是,其Amazon Go人工智能便利店的单店投入/平方比过高也给竞争对手留出了一线机会,对竞争者来说用更新更强的AI技术来跨越亚马逊的护城河是唯一的选择,下面就让我们来逐条梳理一下,看如何超越Amazon Go人工智能便利店:

这里先上2张分析图,就是Amazon Go人工智能便利店回归到商业本质的核心,应用先进AI系统来尽可能地提高商品流转率 -


反观国内公司就存在明显的缺陷,就是无法平衡高额的单店设备成本的投入与服务品质(含商品流转率、日常维护的便捷性和最终客户流畅的购物体验等)之间的平衡,首先会导致核心商业价值链的断裂而导致新便利店无法造血。


未完待续。。。



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Aicn19

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Q:什么是AI2.0?
A:AI2.0是2019年图灵奖得主Hinton教授提出并催生了两万亿级(以特斯拉的自动驾驶和亚马逊的AmazonGo人工智能便利店为代表)世界市场的基石。在AI2.0获得世人承认的同时也遭到了来自人工智能业界的反对之声,主要集中在商业落地成本和工程效率两点,这里转载的这篇特稿是以AI2.0不是实现类人智能为基调展开的-

这是PNAS的一篇特稿,描述了深度学习的多种局限,包括易受对抗攻击、应用不稳定、缺乏可解释性等。最终结论是,深度学习不是实现类人智能的途径。


“对抗攻击”(adversarial attack)的例子是由Google Brain的深度学习研究人员发现的。(视频链接)

AI能将一根香蕉照片识别成一台烤面包机,尽管AI在训练阶段可能被展示了数千张香蕉、蛞蝓、蜗牛以及其他类似物体的照片,就像抽认卡一般,让AI反复练习,直到完全掌握分类为止。

但是,即便是成千上万次训练,这个先进的系统也很容易被搞糊涂——只需要将一张小小的贴纸放到图像的某个角落,就会改变识别结果。

缺乏可解释性是另一个突出的问题,一旦深度学习系统被训练完,它是如何做出决定的就不总是那么清楚了。MIT- IBM 沃森人工智能实验室负责人、计算神经学家David Cox说:“在很多情况下,不透明问题是不可接受的,即使它得到了正确的答案。”

假设一家银行使用AI来评估你的信用等级,然后拒绝给你贷款,并且说不清楚拒绝的原因,你会觉得合理吗?

AI的这些弱点越来越多地引起人们的担忧,尤其是自动驾驶方面。自动驾驶汽车使用类似的深度学习系统进行导航,已经出现了几起广为人知的死亡事故。

联结主义人工智能(connectionist AI),即今天的深度学习系统的前身。

这类系统的想法是通过一个模拟节点的网络来处理信号,这个网络类似于人类大脑中的神经元。信号通过连接或链路从一个节点传递到另一个节点:类似于神经元之间的突触连接。而学习,就像在真实的大脑中一样,是一个调整“权重”问题,这个“权重”会放大或减弱每个连接所携带的信号。

在实践中,大多数网络将节点排列成一系列的层,大致类似于大脑皮层中的不同处理中心。因此,比如说,一个专门用于图像识别的网络会有一个输入节点的层,它对单个像素做出响应,就像杆状细胞和锥体细胞对照进视网膜的光线做出响应一样。一旦被激活,这些节点通过加权连接将其激活级别传播到下一级别的其他节点,这些节点组合输入信号并依次激活(或不激活)。

个过程一直持续到信号到达节点的输出层,其中的激活模式提供一个答案——一个断言,例如输入图像是数字“9”。如果答案错误了——假设输入的图像是“0”——那么“反向传播”算法就会沿着层反向运行,调整权重,以便下次得到更好的结果。

直到2000年,随着计算能力以数量级增大的计算机的出现,以及社交媒体网站提供大量图像、声音和其他训练数据,这种理解才开始得到发展。

首先抓住这波机会的是Hinton,他是反向传播算法的提出者之一,也是20世纪80年代联结主义的主导者。到2005年左右,他和他的学生们训练的网络不仅比以前的要大得多,而且深得多,层数从一层或两层增加到了大约六层。(如今的商业网络经常多达100层以上)

强化学习深度神经网络的首次成功实现是在2015年,当时DeepMind的一个团队训练了一个网络玩经典雅达利2600街机游戏。

网络在游戏过程中接收屏幕图像作为输入,在输出端是制定操作指令的层,比如如何移动操作杆。在这个游戏中,神经网络的表现与人类玩家相当,或超过了人类玩家。

然后在2016年,DeepMind的研究人员在AlphaGo中应用了同样方法的更精细版本,掌握了复杂的围棋游戏,并打败了人类围棋世界冠军李世石。

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