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人工智能拐點來臨 挑戰(zhàn)與機遇并存
2017年06月16日 11:56:16來源：創(chuàng)業(yè)風(fēng)點擊量：40770
導(dǎo)讀人工智能是對人的意識、思維過程進行模擬的一門新學(xué)科。 似乎在一夜之間人工智能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(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域已取得重大突破，可以賦予機器認(rèn)知及預(yù)測能力。
　　【中國安防展覽網(wǎng) 媒體導(dǎo)讀】人工智能是對人的意識、思維過程進行模擬的一門新學(xué)科。 似乎在一夜之間人工智能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(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域已取得重大突破，可以賦予機器認(rèn)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(rèn)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(jì)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”擊敗象棋加里·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(jì)。 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(rèn)為是機器“無法取勝”的圍棋比賽中，AlphaGo成功擊敗人類世界，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(xí)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，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(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。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(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。這些計算機系統(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(rèn)知活動，仍需數(shù)十年的努力。不過機器學(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)控工廠機械、優(yōu)化能源使用以及分析醫(yī)學(xué)資料。麥肯錫研究院近的研究顯示機器學(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)通常由四個部分組成，即認(rèn)知、預(yù)測、決策和集成解決方案。認(rèn)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(biāo)。這一領(lǐng)域的用例十分廣泛，如路線規(guī)劃、新藥研發(fā)、動態(tài)定價等。后，當(dāng)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(rèn)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。
 
　　挑戰(zhàn)與機遇并存
 
　　過去的科技進步主要是指提升執(zhí)行*任務(wù)的能力。而當(dāng)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(dāng)今人工智能發(fā)展勢頭正猛，未來有望在多個行業(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。麥肯錫研究院近期的一份報告對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)，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(dāng)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。
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