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【beat365亚洲官方网站】人工智能技术的重要发展

2019-11-19 23:59

以深度学习为基础建立的人工智能技术一般是在用大数据解决小问题,而人类智能往往能够以小数据解决大问题。

如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网,人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷转型发展,抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出,加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇,就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见,在这场关乎前途命运的大赛场上,我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。

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概念与历程

一、 人工智能技术的重要发展方向:

了解人工智能向何处去,首先要知道人工智能从何处来。1956年夏,麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”,首次提出“人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)”这一概念,标志着人工智能学科的诞生。

1、小数据学习,弱标注数据学习:人类在与世界的观察交互学习、建立常识并完成新的任务,并不需要如今智能系统的海量标注数据或大量交互。

人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,研究目的是促使智能机器会听(语音识别、机器翻译等)、会看(图像识别、文字识别等)、会说(语音合成、人机对话等)、会思考(人机对弈、定理证明等)、会学习(机器学习、知识表示等)、会行动(机器人、自动驾驶汽车等)。

2、持续学习:人类的学习可适应持续动态变化的环境,目前的机器学习一般是定期离线训练,不能有效应对无时不刻都可能发生变化的环境。

人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程,学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段:

3、开放场景,通用 AI:人类可以综合利用各种智能解决不同的问题,现阶段的智能系统通常仅能解决限定场景领域有清晰边界的问题。

一是起步发展期:1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个高潮。

4、可解释性:时下热门的深度学习方法往往是"黑箱子",缺乏足够的理论支持,但对于重大决策问题或是监管性的任务,理解模型的内部机制很有必要。

二是反思发展期:20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,并提出了一些不切实际的研发目标。然而,接二连三的失败和预期目标的落空(例如,无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等),使人工智能的发展走入低谷。

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三是应用发展期:20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新高潮。

对于更为广泛的传统行业或线下使用场景的潜在客户,人工智能的技术落地往往涉及对具体业务场景的硬件设备改造、软件集成以及本地计算设施的部署,算法、技术的实际功效更需要建立在对客户真实业务场景的深层理解之上的针对性开放。

四是低迷发展期:20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

以市场销售为例,不断增长的市场需求要求更加全面、及时的售前、售中、售后服务,在对智能技术能够达到的有效帮助缺乏足够认知、或部分暂时缺乏科学完善的评测标准、或技术相对同化的业务场景中,市场销售的重要性尤为凸显。

五是稳步发展期:20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。

人工智能的发展既要注重前沿算法研发,又要注意现阶段商业落地与市场拓展,这些都为以高新技术人才为主的人工智能公司提出了更为综合的挑战。

六是蓬勃发展期:2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长的新高潮。

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现状与影响

二、 人工智能的核心价值:

对于人工智能的发展现状,社会上存在一些“炒作”。比如说,认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶,等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此,制定人工智能发展的战略、方针和政策,首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。

人工智能将实现提效降本、延续人类智慧的核心价值。人工智能即通过智能实现人类思维的效果。从宏观层面来看,效果体现在智能社会与只能经济层面,即人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式,应依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系,打造国际领先的智能社会。

专用人工智能取得重要突破。从可应用性看,人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单,形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如,阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军,人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平,人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。

beat365亚洲官方网站,从微观层面来看,人工智能将代替传统劳动,带来新的生产方式,以提升生产效率并降低成本,进而实现企业效益提升,改善人们工作与生活。而随着机器变得聪明,我们将最终实现人性化的人工智能(HumanisticAI),即通过机器达到拟人的形式并以这类形式延伸人类智慧。

通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统,能举一反三、融会贯通,可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题,可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前,虽然专用人工智能领域已取得突破性进展,但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远,人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著,但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看,目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此,人工智能依旧存在明显的局限性,依然还有很多“不能”,与人类智慧还相差甚远。

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人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷调整发展战略。比如,谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”,微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出,2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段;全球知名风投调研机构CB Insights报告显示,2017年全球新成立人工智能创业公司1100家,人工智能领域共获得投资152亿美元,同比增长141%。

行业发展的有利因素

创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史,就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如,传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等,互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断,因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局,全力抢占人工智能相关产业的制高点。

2017 年,国务院印发雄心勃勃的人工智能发展战略,志在到 2030年时使中国成为世界主要人工智能创新中心。尽管现在断言中国是否将如愿以偿为时尚早,但目前所有相关因素似乎都对中国极为有利,例如市场准备、创业资金、人才储备和政府支持等。

人工智能的社会影响日益凸显。一方面,人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量,正在推动传统产业升级换代,驱动“无人经济”快速发展,在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面,个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来,需要抓紧提供解决方案。

过去 10 年来,中国庞大人口已表现出欣然接受各种新技术的迫切意愿。以迅猛增长的智能手机产业为例:在此期间智能手机的渗透率已从个位数增至去年的 50%以上。社交媒体与数字支付更是发展迅猛。

趋势与展望

弗莱斯特研究报告显示,2016 年美国移动支付规模为 1120 亿美元,而中国该规模为 9 万亿美元。人工智能机器学习急需数据,数据越多,效果就越准。中国拥有海量数据流。如今丰富的"数据训练"已使中国脸部识别技术跻身全世界先进行列。

经过60多年的发展,人工智能在算法、算力和算料等“三算”方面取得了重要突破,正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点,但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来,人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢?

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