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          中國人工智能未來發(fā)展的五大戰(zhàn)略

          作者: 時間:2017-06-15 來源:行業(yè)報告研究院 收藏

            一、:拐點來臨

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

            是對人的意識、思維過程進行模擬的一門新學(xué)科。似乎在一夜之間從虛無縹緲的幻想成為了現(xiàn)實。計算機科學(xué)家們在機器學(xué)習和深度學(xué)習領(lǐng)域已取得重大突破,可以賦予機器認知及預(yù)測能力。如今在現(xiàn)實世界中,這些系統(tǒng)的應(yīng)用已不鮮見。

            回顧變革前的簡史

            人工智能意為機器對人腦思維認知功能的模擬。這一概念長期以來只存在于人類幻想和科幻小說中,直至20世紀五六十年代,有關(guān)人工智能的理論初步形成后,才開始引發(fā)普遍樂觀情緒和第一波熱潮。但由于技術(shù)未能實現(xiàn)突破性進展,人工智能無法達成預(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的超級計算機“深藍”擊敗國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫),但因為人工智能在現(xiàn)實世界的成功案例太過孤立,所以不足以支撐大規(guī)模商業(yè)化。

            讓我們快進至21世紀。數(shù)據(jù)收集及整理、算法以及高性能計算等技術(shù)的突飛猛進促成了革命性進步。例如,在以往被認為是機器“無法取勝”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。被視為未來超級智能系統(tǒng)的先鋒——各類應(yīng)用機器學(xué)習技術(shù)的分析工具已現(xiàn)身市場。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,至2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達到1270億美元。

            了解人工智能及其能力

            以往人們借助計算機的運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。因此人工智能能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)自動調(diào)整,而無需重設(shè)程序。利用機器學(xué)習,人工智能系統(tǒng)獲得了歸納推理和決策能力;而深度學(xué)習更將這一能力推向了更高的層次。這些計算機系統(tǒng)能夠完全自主地學(xué)習、發(fā)現(xiàn)并應(yīng)用規(guī)則。

            雖然深度學(xué)習領(lǐng)域近來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,但距離實現(xiàn)“通用人工智能”,即機器能夠完全模擬人類認知活動,仍需數(shù)十年的努力。不過機器學(xué)習系統(tǒng)已經(jīng)有了某些商業(yè)化落地,且應(yīng)用廣泛,可以擔當客服、管理物流、監(jiān)控工廠機械、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器學(xué)習技術(shù)可廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。

            人工智能技術(shù)通常由四個部分組成,即認知、預(yù)測、決策和集成解決方案。認知是指通過收集及解釋信息來感知并描述世界,包括自然語言處理、計算機視覺和音頻處理等技術(shù)。預(yù)測是指通過推理來預(yù)測行為和結(jié)果。舉例而言,此類技術(shù)可用來制作針對特定顧客的定向廣告。

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

            目前人工智能各項技術(shù)的商業(yè)化水平參差不齊。認知和預(yù)測領(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:挑戰(zhàn)與機遇并存

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

            當今人工智能發(fā)展勢頭正猛,未來有望在全球多個行業(yè)和場景下得到廣泛運用,尤其是我們將會看到大量的人類工作被機器取代。麥肯錫全球研究院近期的一份報告對全球800多種職業(yè)所涵蓋的2000多項工作內(nèi)容進行分析后發(fā)現(xiàn),全球約50%的工作內(nèi)容可以通過改進現(xiàn)有技術(shù)實現(xiàn)自動化。

            當然,技術(shù)可行性只是影響自動化速度及程度的一個因素,還有其他因素需要考慮,包括研發(fā)和應(yīng)用成本、勞動力市場供需、經(jīng)濟效益,以及社會和政府監(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化研究報告指出,在現(xiàn)今所有工作內(nèi)容之中,過半會在2055年左右自動化,但這過程存在諸多變量。如果自動化推進速度快,達到該程度可能會提前20年;如果推進緩慢,則可能延后20年。

            展望未來,人工智能可成為應(yīng)對一些社會核心挑戰(zhàn)的強大工具。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發(fā)個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)對氣候變化問題。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、人工智能對中國意味著什么?

            在多家中國科技巨頭積極研發(fā)的推動下,中國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)給中國提供了創(chuàng)造海量數(shù)據(jù)和廣闊市場的潛力。

            隨著老齡化的加速,中國提升生產(chǎn)力的要求就愈發(fā)迫切,因此人工智能技術(shù)的運用對中國未來的經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要。一方面,中國還需要做好許多基礎(chǔ)性工作,如更為開放的數(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)雜的社會及經(jīng)濟問題,應(yīng)審慎考量。

            中國在人工智能發(fā)展中的地位

            中國與美國是當今世界人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。僅在2015年,兩國在學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表的相關(guān)論文合計近1萬份,而英國、印度、德國和日本發(fā)表的學(xué)術(shù)研究文章總和也只相當于其一半。

            中國的人工智能發(fā)展多由科技企業(yè)推動引領(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)走在了自然語言處理、圖像和語音識別等技術(shù)前沿。這些技術(shù)被整合應(yīng)用于新產(chǎn)品中,如自動化私人助理、自動駕駛汽車等。

            中國有充足的理由對其在人工智能領(lǐng)域的潛力感到樂觀。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”也是中國的優(yōu)勢所在,廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應(yīng)用提供了廣闊市場。

            但是,中國需要持續(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)濟潛能。發(fā)展創(chuàng)新能力是重中之重。雖然中國在人工智能的論文數(shù)量方面超過了美國,但中國學(xué)者的研究影響力尚不及美國或英國同行。

            此外,美國的人工智能生態(tài)系統(tǒng)也更為完善和活躍,創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量遠超中國。由研究機構(gòu)、大學(xué)及私營企業(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)域日積月累的強勁實力形成了強大而難以復(fù)制的優(yōu)勢。

            以下,我們從數(shù)據(jù)、算法和計算能力等三個關(guān)鍵因素出發(fā)分析中國面臨的挑戰(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)必須通過大量的數(shù)據(jù)來“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)域的幾個因素可能會影響中國人工智能的發(fā)展。

            首先,盡管中國的科技巨頭能夠通過其專有平臺獲得海量數(shù)據(jù),但在創(chuàng)建一個標準統(tǒng)一、跨平臺分享的數(shù)據(jù)友好型生態(tài)系統(tǒng)方面,中國仍落后于美國。

            其次,全球各國都已意識到開放政府數(shù)據(jù)庫有助于促進私營領(lǐng)域創(chuàng)新,但中國政府數(shù)據(jù)的開放度仍極為有限。最后,對跨境數(shù)據(jù)流通的限制也使得中國在全球合作中處于不利地位。

            算法

            就應(yīng)用層面而言,中國的算法發(fā)展程度與其他國家并無太大差距。事實上,中國在語音識別和定向廣告的人工智能算法上取得了突破進展。而全球的開源平臺也使得中國企業(yè)能夠快速地復(fù)制其他地區(qū)開發(fā)的先進算法。

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

            目前,中國只有不到30所大學(xué)的研究實驗室專注于人工智能,輸出人才的數(shù)量遠遠無法滿足人工智能企業(yè)的用人需求。此外,中國的人工智能科學(xué)家大多集中于計算機視覺和語音識別等領(lǐng)域,造成其他領(lǐng)域的人才相對匱乏。

            如果中國大學(xué)對學(xué)生提出更高的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(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。另一個值得思考的方向是改進現(xiàn)有的科研經(jīng)費分配模式來推進創(chuàng)新。

            計算能力

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

            然而,中國絕不能忽視發(fā)展自己的先進半導(dǎo)體、微處理器和高性能計算技術(shù)的重要性。高運算速度的計算技術(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現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化。計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。依賴進口意味著這一基礎(chǔ)設(shè)施的堅固程度仍不理想。

            長期以來,中國的微晶片嚴重依賴進口,部分類型的高端半導(dǎo)體則幾乎完全依靠進口。2015年,美國政府禁止了英特爾、英偉達和AMD這三家全球最大的芯片供應(yīng)商向中國機構(gòu)出售高端超級電腦芯片。這一禁令顯示了中國在半導(dǎo)體方面的自主研發(fā)能力對于未來人工智能發(fā)展十分重要。

            為應(yīng)對這一局面,中國政府在2014年出臺了《國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進綱要》以及“中國制造2025”行動綱領(lǐng)。中國政府還成立了國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金,目前募資已超過200億美元。

            相關(guān)行動已初見成效:2016年6月神威?太湖之光超級計算機問世,成為世界上運算速度最快的超級計算機,使用的是中國自主知識產(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),鼓勵私營企業(yè)的積極參與。

            特種處理器,如可以處理大量復(fù)雜計算的GPU,對人工智能的發(fā)展格外重要。在中國大力發(fā)展其集成電路產(chǎn)業(yè)的過程中,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)略進程中,中國需要清楚地認識到,科技產(chǎn)業(yè)正在快速全球化。從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用開發(fā),再到硬件生產(chǎn),人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)都包含著大量國際合作。

            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,中國還需要將其人工智能產(chǎn)業(yè)建設(shè)成為一個與全球市場融合的開放系統(tǒng)。

            人工智能對經(jīng)濟的影響

            隨著中國老齡化日益嚴重,生產(chǎn)力的提升刻不容緩,人工智能正是加快生產(chǎn)力增長的重要機遇。然而,政策制定者還應(yīng)考慮到它可能對勞動力市場產(chǎn)生的震蕩。

            在過去數(shù)十年,中國因“人口紅利”受益良多,勞動力的擴張大大促進了經(jīng)濟增長。但老齡化正使中國逐漸失去這一推動力。中國的勞動年齡人口最早將在2024年達到峰值,并在之后的50年中減少五分之一。

            這一人口結(jié)構(gòu)變化趨勢意味著在當前生產(chǎn)力水平的基礎(chǔ)上,中國將缺乏足夠的勞動力以維持其經(jīng)濟增長。拉動經(jīng)濟增長唯一可行的方式就是大幅推動生產(chǎn)力增長。

            人工智能有助于縮小這一差距。通過輔助或替代人類勞動,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)過程中會收集大量數(shù)據(jù)。過去,如果生產(chǎn)中出現(xiàn)問題,公司需依靠人工分析數(shù)據(jù)尋找根本原因。

            而現(xiàn)在,機器學(xué)習以遠勝人工的速度完成這項任務(wù),其算法能夠篩選成千上萬的數(shù)據(jù)點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)用還能通過預(yù)測故障、找出瓶頸,以及自動化流程和決策創(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)在中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中占據(jù)了相當大的比重,其中包含大量重復(fù)的、可自動化的工作內(nèi)容。麥肯錫全球研究院預(yù)測,根據(jù)應(yīng)用速度的不同,基于人工智能的自動化為中國帶來的生產(chǎn)力提升每年可貢獻0.8至1.4個百分點的經(jīng)濟增長。

            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,還沒有人會想到互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟催生的新職業(yè),而人工智能也將帶來相似的變革。

            人工智能有大幅提升生產(chǎn)力增長的潛力,但代價可能是收入差距的進一步拉大??偠灾?,人工智能將推動形成所謂的“技能偏好型科技變革”——即數(shù)字技能將特別受到重視,而對中低端技能勞動力的需求將縮小。

            比如,考慮到阿里巴巴已在其移動支付應(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。勞動力總需求因而可能下降,盡管平均收入水平有希望上升,財富分配則將進一步向具備合適技能的人才聚攏?!皵?shù)字鴻溝”有可能擴大社會分化。


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          關(guān)鍵詞: 人工智能

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