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          EEPW首頁(yè) > 智能計(jì)算 > 業(yè)界動(dòng)態(tài) > 中國(guó)人工智能未來(lái)發(fā)展的五大戰(zhàn)略

          中國(guó)人工智能未來(lái)發(fā)展的五大戰(zhàn)略

          作者: 時(shí)間:2017-06-15 來(lái)源:行業(yè)報(bào)告研究院 收藏

            一、:拐點(diǎn)來(lái)臨

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201706/360519.htm

            是對(duì)人的意識(shí)、思維過(guò)程進(jìn)行模擬的一門新學(xué)科。似乎在一夜之間從虛無(wú)縹緲的幻想成為了現(xiàn)實(shí)。計(jì)算機(jī)科學(xué)家們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域已取得重大突破,可以賦予機(jī)器認(rèn)知及預(yù)測(cè)能力。如今在現(xiàn)實(shí)世界中,這些系統(tǒng)的應(yīng)用已不鮮見(jiàn)。

            回顧變革前的簡(jiǎn)史

            人工智能意為機(jī)器對(duì)人腦思維認(rèn)知功能的模擬。這一概念長(zhǎng)期以來(lái)只存在于人類幻想和科幻小說(shuō)中,直至20世紀(jì)五六十年代,有關(guān)人工智能的理論初步形成后,才開(kāi)始引發(fā)普遍樂(lè)觀情緒和第一波熱潮。但由于技術(shù)未能實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展,人工智能無(wú)法達(dá)成預(yù)期效果,因此陷入了一段沉寂期。

            往后數(shù)十年間雖然不乏成功案例(如IBM的超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”擊敗國(guó)際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫),但因?yàn)槿斯ぶ悄茉诂F(xiàn)實(shí)世界的成功案例太過(guò)孤立,所以不足以支撐大規(guī)模商業(yè)化。

            讓我們快進(jìn)至21世紀(jì)。數(shù)據(jù)收集及整理、算法以及高性能計(jì)算等技術(shù)的突飛猛進(jìn)促成了革命性進(jìn)步。例如,在以往被認(rèn)為是機(jī)器“無(wú)法取勝”的圍棋比賽中,AlphaGo成功擊敗人類世界冠軍,從而賦予了這場(chǎng)獲勝歷史性的意義。

            而變革不僅發(fā)生在理論前沿。被視為未來(lái)超級(jí)智能系統(tǒng)的先鋒——各類應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的分析工具已現(xiàn)身市場(chǎng)。金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)應(yīng)用發(fā)展迅速,人工智能領(lǐng)域的全球風(fēng)投也從2012年的5.89億美元猛增至2016年的50多億美元。麥肯錫預(yù)計(jì),至2025年人工智能應(yīng)用市場(chǎng)總值將達(dá)到1270億美元。

            了解人工智能及其能力

            以往人們借助計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力可以更高效地完成任務(wù)(例如,比人類更快地處理更復(fù)雜的計(jì)算)。傳統(tǒng)的軟件程序由人類編寫,包含具體的指令要求。

            人工智能的工作模式完全不同。它們依據(jù)通用的學(xué)習(xí)策略,可以讀取海量的“大數(shù)據(jù)”,并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、聯(lián)系和洞見(jiàn)。因此人工智能能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整,而無(wú)需重設(shè)程序。利用機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能系統(tǒng)獲得了歸納推理和決策能力;而深度學(xué)習(xí)更將這一能力推向了更高的層次。這些計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠完全自主地學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)并應(yīng)用規(guī)則。

            雖然深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域近來(lái)的突破可使人工智能系統(tǒng)在一些關(guān)鍵能力上媲美甚至趕超人類,但距離實(shí)現(xiàn)“通用人工智能”,即機(jī)器能夠完全模擬人類認(rèn)知活動(dòng),仍需數(shù)十年的努力。不過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)有了某些商業(yè)化落地,且應(yīng)用廣泛,可以擔(dān)當(dāng)客服、管理物流、監(jiān)控工廠機(jī)械、優(yōu)化能源使用以及分析醫(yī)學(xué)資料。麥肯錫全球研究院最近的研究顯示機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。

            人工智能技術(shù)通常由四個(gè)部分組成,即認(rèn)知、預(yù)測(cè)、決策和集成解決方案。認(rèn)知是指通過(guò)收集及解釋信息來(lái)感知并描述世界,包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和音頻處理等技術(shù)。預(yù)測(cè)是指通過(guò)推理來(lái)預(yù)測(cè)行為和結(jié)果。舉例而言,此類技術(shù)可用來(lái)制作針對(duì)特定顧客的定向廣告。

            決策則主要關(guān)心如何做才能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。這一領(lǐng)域的用例十分廣泛,如路線規(guī)劃、新藥研發(fā)、動(dòng)態(tài)定價(jià)等。最后,當(dāng)人工智能與其他互補(bǔ)性技術(shù)(如機(jī)器人)結(jié)合時(shí),可生成多種集成解決方案,如自動(dòng)駕駛、機(jī)器人手術(shù),以及能夠?qū)Υ碳ぷ龀鲰憫?yīng)的家用機(jī)器人等。

            目前人工智能各項(xiàng)技術(shù)的商業(yè)化水平參差不齊。認(rèn)知和預(yù)測(cè)領(lǐng)域的許多技術(shù)已經(jīng)逐步商業(yè)化,然而決策和集成解決方案技術(shù)多處在研發(fā)階段。

            人工智能的未來(lái):挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存

            過(guò)去的科技進(jìn)步主要是指提升執(zhí)行指定任務(wù)的能力。而當(dāng)今的人工智能則是賦予機(jī)器反應(yīng)和適應(yīng)能力以優(yōu)化產(chǎn)出。通過(guò)與物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人等技術(shù)的結(jié)合,人工智能能夠構(gòu)造出一個(gè)整合的信息物理世界。

            當(dāng)今人工智能發(fā)展勢(shì)頭正猛,未來(lái)有望在全球多個(gè)行業(yè)和場(chǎng)景下得到廣泛運(yùn)用,尤其是我們將會(huì)看到大量的人類工作被機(jī)器取代。麥肯錫全球研究院近期的一份報(bào)告對(duì)全球800多種職業(yè)所涵蓋的2000多項(xiàng)工作內(nèi)容進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn),全球約50%的工作內(nèi)容可以通過(guò)改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

            當(dāng)然,技術(shù)可行性只是影響自動(dòng)化速度及程度的一個(gè)因素,還有其他因素需要考慮,包括研發(fā)和應(yīng)用成本、勞動(dòng)力市場(chǎng)供需、經(jīng)濟(jì)效益,以及社會(huì)和政府監(jiān)管部門的接受度。

            綜合上述因素,麥肯錫全球研究院的這份自動(dòng)化研究報(bào)告指出,在現(xiàn)今所有工作內(nèi)容之中,過(guò)半會(huì)在2055年左右自動(dòng)化,但這過(guò)程存在諸多變量。如果自動(dòng)化推進(jìn)速度快,達(dá)到該程度可能會(huì)提前20年;如果推進(jìn)緩慢,則可能延后20年。

            展望未來(lái),人工智能可成為應(yīng)對(duì)一些社會(huì)核心挑戰(zhàn)的強(qiáng)大工具。在醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能將極大提升我們分析人類基因組和為患者開(kāi)發(fā)個(gè)性化治療方案的能力,甚至大大加快治愈癌癥、阿茲海默癥和其他疾病的進(jìn)程。

            在環(huán)保領(lǐng)域,人工智能能夠分析氣候特征并大規(guī)模降低能耗,幫助人類更好地監(jiān)控和應(yīng)對(duì)氣候變化問(wèn)題。人工智能甚至可以在地球以外地區(qū)發(fā)揮作用,他日或助力人類探索火星及外太空。

            二、人工智能對(duì)中國(guó)意味著什么?

            在多家中國(guó)科技巨頭積極研發(fā)的推動(dòng)下,中國(guó)已成為全球人工智能的發(fā)展中心之一。眾多的人口和完整的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)給中國(guó)提供了創(chuàng)造海量數(shù)據(jù)和廣闊市場(chǎng)的潛力。

            隨著老齡化的加速,中國(guó)提升生產(chǎn)力的要求就愈發(fā)迫切,因此人工智能技術(shù)的運(yùn)用對(duì)中國(guó)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。一方面,中國(guó)還需要做好許多基礎(chǔ)性工作,如更為開(kāi)放的數(shù)據(jù)環(huán)境和訓(xùn)練有素的數(shù)據(jù)科學(xué)人才。另一方面,人工智能或?qū)⒁l(fā)復(fù)雜的社會(huì)及經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,應(yīng)審慎考量。

            中國(guó)在人工智能發(fā)展中的地位

            中國(guó)與美國(guó)是當(dāng)今世界人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。僅在2015年,兩國(guó)在學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表的相關(guān)論文合計(jì)近1萬(wàn)份,而英國(guó)、印度、德國(guó)和日本發(fā)表的學(xué)術(shù)研究文章總和也只相當(dāng)于其一半。

            中國(guó)的人工智能發(fā)展多由科技企業(yè)推動(dòng)引領(lǐng)。得益于大量的搜索數(shù)據(jù)和豐富的產(chǎn)品線,一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)走在了自然語(yǔ)言處理、圖像和語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)前沿。這些技術(shù)被整合應(yīng)用于新產(chǎn)品中,如自動(dòng)化私人助理、自動(dòng)駕駛汽車等。

            中國(guó)有充足的理由對(duì)其在人工智能領(lǐng)域的潛力感到樂(lè)觀。龐大的人口基數(shù)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)正是“訓(xùn)練”人工智能系統(tǒng)的前提條件?!胺秶?jīng)濟(jì)”也是中國(guó)的優(yōu)勢(shì)所在,廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應(yīng)用提供了廣闊市場(chǎng)。

            但是,中國(guó)需要持續(xù)不斷的努力,才能保持人工智能的領(lǐng)先地位,并且最大化其經(jīng)濟(jì)潛能。發(fā)展創(chuàng)新能力是重中之重。雖然中國(guó)在人工智能的論文數(shù)量方面超過(guò)了美國(guó),但中國(guó)學(xué)者的研究影響力尚不及美國(guó)或英國(guó)同行。

            此外,美國(guó)的人工智能生態(tài)系統(tǒng)也更為完善和活躍,創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量遠(yuǎn)超中國(guó)。由研究機(jī)構(gòu)、大學(xué)及私營(yíng)企業(yè)共同組成的生態(tài)系統(tǒng)龐大、創(chuàng)新且多元。硅谷在科技領(lǐng)域日積月累的強(qiáng)勁實(shí)力形成了強(qiáng)大而難以復(fù)制的優(yōu)勢(shì)。

            以下,我們從數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算能力等三個(gè)關(guān)鍵因素出發(fā)分析中國(guó)面臨的挑戰(zhàn)。

            數(shù)據(jù)

            正如人類需要從食物中獲得能量,人工智能的“食物”則是穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流。人工智能系統(tǒng)必須通過(guò)大量的數(shù)據(jù)來(lái)“訓(xùn)練”自己,才能不斷提升輸出結(jié)果的質(zhì)量。但數(shù)據(jù)領(lǐng)域的幾個(gè)因素可能會(huì)影響中國(guó)人工智能的發(fā)展。

            首先,盡管中國(guó)的科技巨頭能夠通過(guò)其專有平臺(tái)獲得海量數(shù)據(jù),但在創(chuàng)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、跨平臺(tái)分享的數(shù)據(jù)友好型生態(tài)系統(tǒng)方面,中國(guó)仍落后于美國(guó)。

            其次,全球各國(guó)都已意識(shí)到開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)有助于促進(jìn)私營(yíng)領(lǐng)域創(chuàng)新,但中國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)的開(kāi)放度仍極為有限。最后,對(duì)跨境數(shù)據(jù)流通的限制也使得中國(guó)在全球合作中處于不利地位。

            算法

            就應(yīng)用層面而言,中國(guó)的算法發(fā)展程度與其他國(guó)家并無(wú)太大差距。事實(shí)上,中國(guó)在語(yǔ)音識(shí)別和定向廣告的人工智能算法上取得了突破進(jìn)展。而全球的開(kāi)源平臺(tái)也使得中國(guó)企業(yè)能夠快速地復(fù)制其他地區(qū)開(kāi)發(fā)的先進(jìn)算法。

            然而,中國(guó)的研究人員在基礎(chǔ)算法研發(fā)領(lǐng)域仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于英美同行。一個(gè)主要原因就是人才短缺。美國(guó)半數(shù)以上的數(shù)據(jù)科學(xué)家擁有10年以上的工作經(jīng)驗(yàn),而在中國(guó),超過(guò)40%的數(shù)據(jù)科學(xué)家工作經(jīng)驗(yàn)尚不足5年。中國(guó)在人才方面的持續(xù)努力將至關(guān)重要。

            目前,中國(guó)只有不到30所大學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)室專注于人工智能,輸出人才的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足人工智能企業(yè)的用人需求。此外,中國(guó)的人工智能科學(xué)家大多集中于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域,造成其他領(lǐng)域的人才相對(duì)匱乏。

            如果中國(guó)大學(xué)對(duì)學(xué)生提出更高的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)要求,并且集中資源發(fā)展該領(lǐng)域全球前沿研究,人工智能的發(fā)展必將受益匪淺。另一個(gè)值得思考的方向是改進(jìn)現(xiàn)有的科研經(jīng)費(fèi)分配模式來(lái)推進(jìn)創(chuàng)新。

            計(jì)算能力

            就人工智能的商業(yè)應(yīng)用而言,計(jì)算能力并非當(dāng)前掣肘。由于微處理器在全球市場(chǎng)上是非常普遍的產(chǎn)品,計(jì)算能力已經(jīng)成為一種能夠輕松購(gòu)買得到的商品。

            然而,中國(guó)絕不能忽視發(fā)展自己的先進(jìn)半導(dǎo)體、微處理器和高性能計(jì)算技術(shù)的重要性。高運(yùn)算速度的計(jì)算技術(shù)是發(fā)展尖端人工智能技術(shù)的重中之重,而其耗能水平則決定著人工智能解決方案能否實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化。計(jì)算能力是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施之一,因此具有極高的戰(zhàn)略意義。依賴進(jìn)口意味著這一基礎(chǔ)設(shè)施的堅(jiān)固程度仍不理想。

            長(zhǎng)期以來(lái),中國(guó)的微晶片嚴(yán)重依賴進(jìn)口,部分類型的高端半導(dǎo)體則幾乎完全依靠進(jìn)口。2015年,美國(guó)政府禁止了英特爾、英偉達(dá)和AMD這三家全球最大的芯片供應(yīng)商向中國(guó)機(jī)構(gòu)出售高端超級(jí)電腦芯片。這一禁令顯示了中國(guó)在半導(dǎo)體方面的自主研發(fā)能力對(duì)于未來(lái)人工智能發(fā)展十分重要。

            為應(yīng)對(duì)這一局面,中國(guó)政府在2014年出臺(tái)了《國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要》以及“中國(guó)制造2025”行動(dòng)綱領(lǐng)。中國(guó)政府還成立了國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金,目前募資已超過(guò)200億美元。

            相關(guān)行動(dòng)已初見(jiàn)成效:2016年6月神威?太湖之光超級(jí)計(jì)算機(jī)問(wèn)世,成為世界上運(yùn)算速度最快的超級(jí)計(jì)算機(jī),使用的是中國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的處理器。政府的前期投資可以產(chǎn)生顯著的漣漪效應(yīng),鼓勵(lì)私營(yíng)企業(yè)的積極參與。

            特種處理器,如可以處理大量復(fù)雜計(jì)算的GPU,對(duì)人工智能的發(fā)展格外重要。在中國(guó)大力發(fā)展其集成電路產(chǎn)業(yè)的過(guò)程中,也應(yīng)密切關(guān)注此類處理器的發(fā)展。

            總而言之,在探索發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略進(jìn)程中,中國(guó)需要清楚地認(rèn)識(shí)到,科技產(chǎn)業(yè)正在快速全球化。從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用開(kāi)發(fā),再到硬件生產(chǎn),人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)都包含著大量國(guó)際合作。

            在建設(shè)自己的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)和研發(fā)人才,以及打造半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的同時(shí),中國(guó)還需要將其人工智能產(chǎn)業(yè)建設(shè)成為一個(gè)與全球市場(chǎng)融合的開(kāi)放系統(tǒng)。

            人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響

            隨著中國(guó)老齡化日益嚴(yán)重,生產(chǎn)力的提升刻不容緩,人工智能正是加快生產(chǎn)力增長(zhǎng)的重要機(jī)遇。然而,政策制定者還應(yīng)考慮到它可能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生的震蕩。

            在過(guò)去數(shù)十年,中國(guó)因“人口紅利”受益良多,勞動(dòng)力的擴(kuò)張大大促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但老齡化正使中國(guó)逐漸失去這一推動(dòng)力。中國(guó)的勞動(dòng)年齡人口最早將在2024年達(dá)到峰值,并在之后的50年中減少五分之一。

            這一人口結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)意味著在當(dāng)前生產(chǎn)力水平的基礎(chǔ)上,中國(guó)將缺乏足夠的勞動(dòng)力以維持其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)唯一可行的方式就是大幅推動(dòng)生產(chǎn)力增長(zhǎng)。

            人工智能有助于縮小這一差距。通過(guò)輔助或替代人類勞動(dòng),人工智能系統(tǒng)能夠更有效率地完成現(xiàn)有工作,從而提升生產(chǎn)力。以英特爾為例,該公司在芯片生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)收集大量數(shù)據(jù)。過(guò)去,如果生產(chǎn)中出現(xiàn)問(wèn)題,公司需依靠人工分析數(shù)據(jù)尋找根本原因。

            而現(xiàn)在,機(jī)器學(xué)習(xí)以遠(yuǎn)勝人工的速度完成這項(xiàng)任務(wù),其算法能夠篩選成千上萬(wàn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)以找出殘次芯片的共同特征。此外,人工智能還可以使工業(yè)機(jī)械制造、供應(yīng)鏈、物流以及其他生產(chǎn)流程更為高效。人工智能應(yīng)用還能通過(guò)預(yù)測(cè)故障、找出瓶頸,以及自動(dòng)化流程和決策創(chuàng)造出巨大效益。

            酒店和餐飲服務(wù)業(yè)、制造業(yè)以及農(nóng)業(yè)在中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中占據(jù)了相當(dāng)大的比重,其中包含大量重復(fù)的、可自動(dòng)化的工作內(nèi)容。麥肯錫全球研究院預(yù)測(cè),根據(jù)應(yīng)用速度的不同,基于人工智能的自動(dòng)化為中國(guó)帶來(lái)的生產(chǎn)力提升每年可貢獻(xiàn)0.8至1.4個(gè)百分點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

            除了提升生產(chǎn)力之外,人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展也將創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù),提供新的崗位和業(yè)務(wù)。就在幾十年前,還沒(méi)有人會(huì)想到互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)催生的新職業(yè),而人工智能也將帶來(lái)相似的變革。

            人工智能有大幅提升生產(chǎn)力增長(zhǎng)的潛力,但代價(jià)可能是收入差距的進(jìn)一步拉大。總而言之,人工智能將推動(dòng)形成所謂的“技能偏好型科技變革”——即數(shù)字技能將特別受到重視,而對(duì)中低端技能勞動(dòng)力的需求將縮小。

            比如,考慮到阿里巴巴已在其移動(dòng)支付應(yīng)用中啟用了人工智能客服,由此可以設(shè)想今后客服等職位的需求將減少。勞動(dòng)力總需求因而可能下降,盡管平均收入水平有希望上升,財(cái)富分配則將進(jìn)一步向具備合適技能的人才聚攏。“數(shù)字鴻溝”有可能擴(kuò)大社會(huì)分化。


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