2017年人工智能現(xiàn)七大走向

　　2016年在人工智能熱浪中落下帷幕，無可否認(rèn)的是，人工智能已逐步滲透到我們的工作和生活中。

　　2016人工智能十大事件回顧

　　3·9：AlphaGo下圍棋戰(zhàn)勝圍棋宗師李世石;

　　3·23：微軟聊天機(jī)器人“Tay”學(xué)會種族歧視言論;

　　5·7：“自動駕駛”特斯拉自動駕駛致使車禍;

　　9·28：谷歌、亞馬遜、Facebook、IBM 及微軟五大科技巨頭組建超級AI聯(lián)盟;

　　10·12：美國白宮發(fā)布人工智能白皮書;

　　10·17：微軟AI的語音識別能力首次超過人類;

　　11·25：人工智能改善癌癥診斷法;

　　12·5：亞馬遜開展新零售業(yè)務(wù)Amazon Go;

　　12·19：扎克伯格開發(fā)AI助手Jarvis;

　　12月：華人AI研究貢獻(xiàn)占據(jù)全球份額近一半。

　　2016年圍繞著人工智能各行各業(yè)開始智能化探索，創(chuàng)投圈攻城略地，中美等眾多國家也積極布局人工智能搶占戰(zhàn)略制高點。在市場規(guī)模方面，《2016中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》中多家分析機(jī)構(gòu)的數(shù)字評估認(rèn)為，2016年年底，世界人工智能市場規(guī)模將突破100億美元，其中，中國市場規(guī)模將達(dá)到15億美元左右。未來，人工智能市場有望進(jìn)一步擴(kuò)大，到2020年，全球人工智能市場將發(fā)展到200億美元左右的規(guī)模。人工智能，未來已來?

　　人工智能尚處初級階段

　　學(xué)術(shù)界將人工智能界定為“研究與設(shè)計智能體”，而且把智能體定義為“能夠感知環(huán)境，并采取行動使成功機(jī)會最大化的系統(tǒng)”，一般分為感知智能、認(rèn)知智能和創(chuàng)造性智能。對其研究最早出現(xiàn)在 20 世紀(jì) 50 年代，在發(fā)展過程中經(jīng)歷了起起落落，進(jìn)入21世紀(jì)以后，隨著深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、云計算等相關(guān)技術(shù)的成熟，近年來取得眾多突破性的發(fā)展。

　　但縱觀社會發(fā)展的歷程來看，目前人工智能的發(fā)展仍處于初級階段，稱之為“弱人工智能”，其中感知智能以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的感知智能依賴于大數(shù)據(jù)，在視覺物體識別、語音識別和自然語言理解等方面取得了媲美人類水平的成功;具有近似人類能力的認(rèn)知智能的研究，仍在逐步探索中;而創(chuàng)造性智能則是在更高層次上的人工智能，要求人工智能具有類似于人類的頓悟、靈感等超強(qiáng)能力，這方面的研究甚至還沒有起步。

　　從產(chǎn)業(yè)鏈上看，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎(chǔ)技術(shù)支撐、人工智能技術(shù)及人工智能應(yīng)用三個層次。其中基礎(chǔ)技術(shù)支撐由數(shù)據(jù)中心及運算平臺構(gòu)成;人工智能技術(shù)是基于基礎(chǔ)層提供的存儲資源和大數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)建模，開發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù);人工智能應(yīng)用主要為人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合實現(xiàn)不同場景的應(yīng)用，如機(jī)器人、無人駕駛汽車、智能家居、智能醫(yī)療等領(lǐng)域。目前人工智能的發(fā)展還是國內(nèi)外科技巨頭為主推動力，國外以Google、Facebook、IBM、Microsoft、Amazon、Intel等為主，國內(nèi)以BAT及語音巨頭科大訊飛為主。

　　人工智能的重要意義是對每一個行業(yè)和領(lǐng)域效率帶來指數(shù)級提升推動作用，由于技術(shù)的復(fù)雜性，發(fā)展不會一蹴而就，必然經(jīng)歷一個由點到面，由專用領(lǐng)域到通用領(lǐng)域的歷程，通用領(lǐng)域的人工智能實現(xiàn)還比較遙遠(yuǎn)。截至2016年11月，據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，全球1485家人工智能公司可劃分為深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺、圖像識別、手勢控制、虛擬私人助手、無人駕駛、智能機(jī)器人、語音翻譯等13個細(xì)分領(lǐng)域。近五年內(nèi)，專用領(lǐng)域的定向智能化將是人工智能主要的應(yīng)用發(fā)展方向?；蛟S在更遠(yuǎn)的將來，如果人腦芯片等硬件架構(gòu)能有所突破，運算能力有極大提高，則專用智能將有可能逐步進(jìn)化成為跨場景、跨上下游應(yīng)用的通用智能。

　　2017 年人工智能將掀起怎樣的風(fēng)暴?

　　有機(jī)構(gòu)預(yù)測2017年人工智能的投資將同比增長300%以上。人工智能在技術(shù)上將更迅猛發(fā)展，智能語音、智能圖像、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)越來越成熟，像空氣和水一樣會逐步滲透到日常生活。行業(yè)專家關(guān)于2017年人工智能的發(fā)展方向有如下幾點：

　　1.機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的擴(kuò)張：機(jī)器學(xué)習(xí)正被應(yīng)用在更復(fù)雜的任務(wù)以及更多領(lǐng)域中，而且被更多的人作為挖掘數(shù)據(jù)的方式。

　　2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)會取得更多的進(jìn)展(也存在很大的挑戰(zhàn)，在這方面離人類的能力還差得很遠(yuǎn))。

　　3.計算機(jī)在理解和生成自然語言：預(yù)計最先會在聊天機(jī)器人和其他對話系統(tǒng)上落地。

　　4.深度學(xué)習(xí)和其他的機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能技術(shù)的混用，是成熟技術(shù)的典型標(biāo)志。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域中包括對醫(yī)療圖像、臨床數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)等各種類型數(shù)據(jù)上的研究和成果將會大大增加。

　　5.自動駕駛汽車，計算機(jī)視覺也會持續(xù)取得進(jìn)展。

　　6.聊天機(jī)器人和自動駕駛汽車可能會取得較大進(jìn)展。

　　7.預(yù)計更多的人類基準(zhǔn)會被打破，特別是那些基于視覺、適合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)。而非視覺特征創(chuàng)建和時間感知方法將變得更頻繁、更富有成果。