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《人工智能趨勢報告》把脈AI未來 人工智能尖端人才成最大掣肘智能

華夏時報 2018-03-30 00:20
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導讀

中新經緯研究院聯合清博大數據發布的《2018年度人工智能發展趨勢報告》中表示,大數據的發展將進一步帶動人工智能的深度研發,49%為人工智能應用企業。

《人工智能趨勢報告》把脈AI未來 人工智能尖端人才成最大掣肘

本報記者 張智 北京報道

作為引領未來發展的戰略性新技術,人工智能(AI)已經成為國際競爭的新焦點。

“據研究,未來百年影響最深遠的技術莫過于大數據、移動化和智能化,人工智能與空間技術、原子能技術被譽為二十世紀三大科學成就。目前,人工智能的應用已經越來越普遍。”3月28日,在中國新聞社旗下財經新媒體中新經緯舉辦的第五屆財經中國V論壇上,聯合主辦方、清華大學新聞與傳播學院常務副院長陳昌鳳表示。

在世界工程組織聯合會候任主席、南開大學原校長、中國新一代人工智能發展戰略研究院執行院長龔克看來,中國的人工智能科技和產業發展應該走出一條務實發展的道路。國務院去年發布的新一代人工智能總體規劃里不僅提出來三步走長遠目標,還專門指出,我國人工智能整體發展水平與發達國家相比仍存在差距。科學技術方面,我們缺少重大原創成果,在基礎理論、核心算法以及關鍵設備、高端芯片、重大產品與系統基礎材料、元器件、軟件與接口等方面差距較大;科研機構和企業尚未形成具有國際影響力的生態圈和產業鏈,缺乏系統的超前研發布局;科研機構和企業尚未形成具有國際影響力的生態圈和產業鏈。

一個掣肘是,人工智能尖端人才遠遠不能滿足需求,適應人工智能發展的基礎設施、政策法規、標準體系亟待完善。

科技改變生活

隨著智能支付、無人駕駛、醫療輔助診斷等人工智能應用的落地,AI成為新一輪投資風口。

“從以往經驗來看,它提高了長期勞動生產率,引領了一個革命性的時代。AI可能不僅僅會像以往任何一次工業革命一樣作用于勞動生產率,而是會帶來多元性的影響,包括價值的實現、人行為和人與機器、人與自然更多的互動方式。在這個過程中,可以看出這種挑戰比以往工業革命復雜得多。不過,AI能否成為新一輪科技革命通用的主導技術?這個會有一些判斷上的偏差。在這個時間點上,我們看到它的應用還有很多不確定因素。”中國社會科學院工業研究經濟所研究員楊丹輝表示。

“現在斷言人工智能會是下一代工業革命核心技術的話還有點早,但是我對此非常有信心,一個核心技術出現成為真正成為核心技術需要時間,但AI技術的時間還很短。我們有理由相信,AI技術在成為這一次工業革命核心技術的時間可能會比之前來得更短,不需要像前幾次工業革命一樣等幾十年,也許等七年、八年、十年時間就會實現。”快牛金科聯合創始人兼高級副總裁胡亮對此信心滿滿。

據介紹,人工智能分為三個階段。計算智能階段,即機器像人類一樣會計算,傳遞信息,能夠幫助人類存儲和快速處理海量數據;感知智能階段,即機器能看懂聽懂,并做出判斷、采取行動,能夠幫助人類完成看和聽相關工作;認知智能階段,即機器像人一樣思考,并主動采取行動。能夠全面輔助、代替人類工作。

“AI不夠成熟,但AI確確實實在改變著我們的生活。”百度安全產品部總經理韓祖利在發言中表示。

語音識別、人臉識別已經越來越普遍。包括互聯網企業在內的巨頭們扎堆布局人工智能,行業獨角獸企業接踵誕生。

“人工智能市場未來的發展潛力巨大,多元化發展形態伴隨著智能技術的突破趨勢進一步顯現,呈現出’廣、深、大’的特點。”中新經緯研究院聯合清博大數據發布的《2018年度人工智能發展趨勢報告》中表示。

據《報告》發布人、清博大數據副總裁黃麗媛介紹,“廣”是指涉及的領域廣。家電、汽車、金融、教育等全方位領域將搭載人工智能技術,發揮出更為廣闊的價值;“深”,是影響深刻,人工智能技術的影響力深刻,以及深度發展,大數據的發展將進一步帶動人工智能的深度研發;“大”即市場規模大,未來幾年,上千億級的人工智能市場應用規模將帶動整個國家經濟發展。

人工智能發展的熱度從網絡關注度上也可見一斑。《報告》指出,人工智能應用企業網絡關注度趨熱,熱度排名100企業中,49%為人工智能應用企業。

“極高的關注度會促進人工智能研究的進步,盡管人工智能創投存在泡沫,但是人工智能已升至國家戰略,發展人工智能是全球性趨勢。”黃麗媛如是說。

仍需政策引導

“從世界范圍內來看,在2020-2025年期間,人工智能與機器人相關技術將會產生一些拐點、一些技術,包括識別技術、生物特征技術、推理技術、智能材料技術等等,它可能會率先在中國進行相應的應用,在特定的應用環境下來推動產業化的應用。比如云服務,5G、柔性感知和顯示,工業機器人在降到10萬以下將會逐步形成無人化的工廠,以及繪畫、情感交流和養老機器人等等。當然還有法律方面。”北京航空航天大學機器研究所名譽所長、教授王田苗說。

機遇和挑戰并存。《報告》指出,人工智能產業發展有三大痛點,數據流通和協同化感知有待提升、強人工智能尚未實現關鍵技術突破,以及智能硬件平臺易用性和自主化存在差距。

針對這三大痛點,黃麗媛建議,數據流通和協同化感知有待提升,未來突破點將發生在軟件集成環節和類腦芯片環節。一方面軟件集成作為人工智能的核心,算法的發展將決定著計算性能的提升。另一方面,針對人工智能算法設計類腦化的芯片將成為重要突破點。

“未來突破點將發生在腦科學研究領域。要對真正的分析理解能力進一步地研發,從大腦的進化演進、全身協調控制等領域實現。”她說。

在未來,隨著數據積累到人工智能落地場景化的推動,勢必會迎來“超人工智能”階段。

在中國新一代人工智能發展戰略研究院首席經濟學家、南開大學經濟研究所所長劉剛看來,現在已經到了以數據和計算為驅動力的時代。數據不來自于自然界,而是由人類的社會活動創造出來的資源,數據越用越多,這個財富是取之不盡的,存在明顯的報酬遞增效應。可以預期隨著智能經濟發展,中國經濟要進入到一個新的臺階。

楊丹輝表示,目前就是大國布局的階段,除了企業非常活躍或資本市場熱炒之外,在國家層面也要開始往深里走。短期有激勵機制,長期要有政策導向,才能確保行業的健康發展。

責任編輯:徐蕓茜  主編:陳巖鵬

人工智能 發展 技術 數據 智能
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