你知道人工智慧火熱,但你知道為什麼嗎?|尋找AI2.0的驅動力量

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【編者按】:2015年,基於形勢需要,中國工程院決定設立一個重大的研究項目,叫中國人工智慧2.0發展戰略研究。

在今天看來,人工智慧2.0已然在升起。

來,讓我們看看這背後的關鍵驅動力量。

以下是[造奇新媒體]、[軍觀察]所原創的人工智慧系列文章。

人工智慧2.0崛起,你感受到這股勢能了嗎?

獨家|人工智慧風潮再起,看AI未來之路

除了BAT,浪潮、聯想都進場人工智慧了

人工智慧發展大討論|基於認知、布局及應用的視角

文 | 劉成軍,造奇智能產業新媒體創始人兼主編,智能產業深度觀察


從人工智慧提出到人工智慧2.0

大家一提到人工智慧發展史,就會自然的浮現出61年前著名的達特茅斯會議召開,人工智慧(Artificial Intelligence)由此成為一個概念被提出。

當時這些教授眼中的人工智慧是要讓機器能夠像人那樣去認知、思考和學習,也就是用計算機來模擬人的智能。

這個初心,這在前60年的發展歷程上非常明顯,一直影響著後來的研究者們。

在這些發展過程中,形成了三大學派,一個是符號學派,一個是連接學派,一個是行為學派。

人腦和類腦工作機制的仿生學AI與之截然不同,這是另外一條研究和進化之路,目前仍處於研究初期。

概念和思路確定後,逐漸形成了一些典型應用場景和領域,比如機器定理證明、機器翻譯、專家系統、博弈及模式識別,這些領域「在過去的半個世紀基本沒有大的變化」,潘雲鶴如是評價。

後來延伸到神經網絡和機器人等領域,取得了不少成績。


而這次以人工智慧2.0命名,進行再一次的升溫和崛起,在中國工程院院士潘雲鶴看來,「這次升溫和前幾次不同,它是企業界首先發動的,而不是學術界首先發動的」,他在第九屆科協大會上,明確提到美國人工智慧領軍企業如微軟開發小冰聊天機器人、谷歌收購Engineering,Facebook和IBM等都建立了人工智慧實驗室或部門。


大型公司自己設立專門部門統籌人工智慧領域的所有研發、測試及應用工作,另外也在不斷的通過投入巨資收購的方式入場,以免被此輪新技術所拋棄。

其實,這只是大牌公司在遭遇「創新者的窘境」(美國哈佛教授克里斯坦森語)時的慣用套路,在新的技術增長曲線里,唯有通過僅僅抓住新機會。

而此輪人工智慧技術的突飛猛進中,更值得關注的是人工智慧創業公司如星星之火,又如繁花盛開,以AI+的姿態,與各行各業進行密切的融合。

這條融合路徑,與當年的網際網路、移動網際網路的「進攻」路徑具有相似性,簡單來講,就是圍繞傳統領域裡的痛點和難點,以新技術帶來新的方法,圍繞致力於提升效率和服務體驗來展開,展示其無往而不利的強大力量。

比如,Google於2014年以5億美元收購了DeepMind,不但做AlphaGO,而且軟體控制著數據中心的風扇、製冷系統和窗戶等120個變量,僅此一項應用價值,就使谷歌的用電效率提升了15%。

15%是什麼概念呢?就是一共節約電費數億美元,效益非常明顯。

中國科學院自動化研究所研究員宗成慶博士談到:「學界更多地看重理論方法和模型是否完美、性能是否能夠進一步提升,而業界則更多地關注技術在多大程度上可以滿足用戶和市場的需求、成本是多少,二者有共通,也有彼此矛盾的地方。

」這樣不和諧的節奏出現在眾多技術領域,而在當下的時間節點,我們更關注其產業化進程。

據應用範圍的不同,人工智慧可以分為專用人工智慧、通用人工智慧、超級人工智慧三類,同時,這三個類別也代表著人工智慧的不同的發展層次。

總體來看,目前的人工智慧屬於專用人工智慧,如機器視覺、語音識別等,以一個或多個專門的領域和功能為主,目前在開放平台、技術產品和應用產品三個領域均處於高速發展階段。


以下是筆者梳理出來的驅動本輪AI發展的幾個關鍵要素:

一、信息環境與數據資源大爆發:

以全球性網際網路公司Facebook、Google、BAT等來看,通過社交、搜尋引擎、電商交易等掌握了這巨量的數據資源;另外以電信運營商、銀行及政府所掌握的大數據資源,另外可穿戴設備、智能硬體、物聯設備等為代表的數據釋放,出現了與半個世紀前完全不同的信息環境。

這是基礎環境的巨大變化。

用李彥宏的話來講,就是「我們原來說人工智慧不行,人工智慧做不到,人工智慧不可能,是因為我們沒有足夠多的數據,沒有足夠強大的計算能力,今天再用這些方法重新做一遍,居然可以了。


二、社會需求和廣袤的市場(應用場景): (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({params:{"google_ad_client":["ca","pub","2923"+"1528"+"6638"+"5027"].join("-"),"google_ad_slot":"7278175363","google_ad_layout":"in-article","google_ad_format":"fluid","google_ad_channel":"5599362543"}});

「新一代人工智慧應用方面,與六十年前有很大的不同,它將應用的一大批負責系統處理上面,比如說電子商務、智能城市、智能醫療、智能交通、智能物流、智能製造、智能電網、智能社區、智能經濟、智能圖書館,而這一大批剛好是中國目前經濟和社會發展的急需。

」潘雲鶴院士如是說。

魯迅先生說過:不滿是向上的車輪。

社會的發展和人們的需求在不斷倒逼生產力的提升,而在當代能帶來巨大生產力提升的首要因素是科技創新。

隨著網際網路和移動網際網路時代紅利的結束,人工智慧躍升為新的助推力。


三、資本助力:近兩年來,除了網際網路大公司大舉投入和併購之外,人工智慧領域的創新公司也不斷湧現。

2016年是人工智慧行業發展突飛猛進的一年,在這一年,建立了無數新企業、新技術、新應用。

截至2016年11月,Venture Scanner對全球範圍內跨越13個種類,總計1485家人工智慧公司進行了追蹤分析。

據Venture Scanner統計,這些公司的總融資金額高達89億美元。

國內方面,據新智元統計,截止2016年9月20日,中國人工智慧創業公司數量約在200-250家,大部分創建於2010年後。

語音和視覺依然是創業公司的兩大方向,2016 年以來,人工智慧專用晶片公司獲得關注較多。

在人工智慧產業化進程中,人才也是一項不可或缺的關鍵要素,「到處挖人」成為人工智慧行業發展中一道風景線。

當然,在推動人工智慧技術及應用產業化的方面,離不開國家競爭和政策推動的維度,各國在不斷推出一些針對人工智慧垂直領域的專項戰略和政策措施,我們將在後續文中進行梳理。


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