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人工智能概念介紹
人工智能是什么?人工智能是一門利用計算機模擬人類智能行為科學的統(tǒng)稱，它涵蓋了訓練計算機使其能夠完成自主學習、判斷、決策等人類行為的范疇。人工智能、機器學習、深度學習是我們經(jīng)常聽到的三個熱詞。關(guān)于三者的關(guān)系，簡單來說：機器學習是實現(xiàn)人工智能的一種方法，深度學習是實現(xiàn)機器學習的一種技術(shù)。機器學習使計算機能夠自動解析數(shù)據(jù)、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測;深度學習是利用一系列“深層次”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決更復 雜問題的技術(shù)。
人工智能從其應用范圍上又可分為專用人工智能 (ANI)與通用人工智能(AGI)。專用人工智能，即在某一個特定領(lǐng)域應用的人工智能，比如會下圍棋并且也僅僅會下圍棋的AlphaGo;通用人工智能是指具備知識技能遷移能力，可以快速學習，充分利用已掌握的技能來解決新問題、達到甚至超過人類智慧的人工智能。
通用人工智能是眾多科幻作品中顛覆人類社會的人工智能形象，但在理論領(lǐng)域，通用人工智能算法還沒有真正的突破，在可見的未來，通用人工智能既非人工智能討論的主流，也還看不到其成為現(xiàn)實的技術(shù)路徑。專用人工智能才是真正在這次人工智能浪潮中起到影響的主角。我們的討論范圍將聚焦在更 具有現(xiàn)實應用意義的專用人工智能技術(shù)，具體討論現(xiàn)有專用人工智能技術(shù)能帶來的商業(yè)價值。
人工智能發(fā)展歷史與現(xiàn)狀
人工智能的發(fā)展歷史
人工智能的概念形成于20世紀50年代，其發(fā)展階段經(jīng)歷了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重邏輯推理的機器翻譯時代;第二次是70-80年代依托知識積累構(gòu)建模型的專家系統(tǒng)時代;這一次是2006年起開始的重視數(shù)據(jù)、自主學習的認知智能時代。在數(shù)據(jù)、算法和計算力條件成熟的條件下，本次浪潮中的人工智能開始真正解決問題，切實創(chuàng)造經(jīng)濟效果。
本次人工智能浪潮的驅(qū)動因素
近年來，人工智能應用領(lǐng)域市場規(guī)模、人工智能領(lǐng)域的資金投入都迅速增長，反映了社會與市場整體對其認知程度與信心的高漲。驅(qū)動認知程度提高的一方面因素是技術(shù)本身的提高，包括數(shù)據(jù)、算法、算力，使得人工智能技術(shù)真正為商業(yè)應用創(chuàng)造了價值;另一方面，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)為人工智能的發(fā)展打下了良好基礎(chǔ)。
高質(zhì)量、大規(guī)模的大數(shù)據(jù)成為可能。1986—2007年，全球單日信息交換量增長了約220倍，全球信息儲存能力增加了約120倍。海量數(shù)據(jù)為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了充足的原材料。
計算力提升突破瓶頸：以GPU為代表的新一代計算芯片提供了更強大的計算力，使得運算更快，同時在集群上實現(xiàn)的分布式計算幫助人工智能模型可以在更大的數(shù)據(jù)集上運行。
機器學習算法取得重大突破：以多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)的算法，使得機器學習算法在圖像識別等領(lǐng)域的準確性取得了飛躍性的提高。
社會理解與接受程度廣泛提升：隨著社會信息化及互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，以及受AlphaGo等大量熱點輿論事件影響，全社會對人工智能的態(tài)度已逐漸從懷疑、恐懼轉(zhuǎn)變?yōu)楹闷妗⒔邮芎驼J同。
物聯(lián)網(wǎng)、 大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)提供了人工智能的發(fā)展基礎(chǔ)
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了其所需要的關(guān)鍵要素。物聯(lián)網(wǎng)為人工智能的感知層提供了基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境，同時帶來了多維度、及時全面的海量訓練數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)為輸入數(shù)據(jù)在儲存、清洗、整合方面做出了貢獻，幫助提升了深度學習算法的性能。云計算的大規(guī)模并行和分布式計算能力帶來了低成本、高效率的計算力，并降低了計算成本。
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
技術(shù)方向方面
人工智能方向的企業(yè)目前主要分為兩類：專注于技術(shù)研發(fā)的通用型人工智能企業(yè)，如DeepMind、Facebook AI Research、Google Brain與Baidu AI等，以及專注于人工智能技術(shù)應用的專用型人工智能企業(yè)。通用型人工智能由于研發(fā)技術(shù)難度大，目前多由巨頭互聯(lián)網(wǎng)公司在進行布局，短期內(nèi)沒有明確的技術(shù)突破前景。專用型人工智能企業(yè)數(shù)量眾多，但其發(fā)展仍然受制于需要人工標注的數(shù)據(jù)限制。
應用方向方面
從應用方向上來看，金融、醫(yī)療、汽車、零售等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好的行業(yè)方向應用場景目前相對成熟，相關(guān)方向企業(yè)的融資熱度也較高。以自動駕駛領(lǐng)域為例，谷歌、百度、特斯拉、奧迪等科技和傳統(tǒng)巨頭紛紛加入;人工智能在金融領(lǐng)域的智能風控、智能投顧、市場預測、信用評級等領(lǐng)域都有了成功的應用;在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能算法被應用到新藥研制，提供輔助診療、癌癥檢測等方面都有突破性進展，凡此種種，不一而足。
地域發(fā)展方面
縱觀全球人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我們可以發(fā)現(xiàn)：全球領(lǐng)先的創(chuàng)新高點散落在各個國家，如美國紐約與硅谷、英國倫敦、以色列，以及中國的北京、上海與深圳。人工智能技術(shù)本身具有高流通、易傳導的性質(zhì)，在全球信息流通開放的大環(huán)境下，人工智能的發(fā)展不再受限于國家或地域。
借助于良好的人才基礎(chǔ)、巨大的應用市場、強有力的風投基金支持，中國人工智能企業(yè)的發(fā)展勢頭良好，在全球處在優(yōu)勢領(lǐng)先地位。中國的人工智能企業(yè)數(shù)量、專利申請數(shù)量以及融資規(guī)模均僅次于美國，位列全球第二。在國內(nèi)，計算機視覺、服務機器人、自然語言處理方向的人工智能企業(yè)占據(jù)了人工智能企業(yè)個數(shù)的一半以上。北京、上海、深圳作為國內(nèi)人工智能創(chuàng)新的高地，其相關(guān)企業(yè)數(shù)量占據(jù)了國內(nèi)企業(yè)總數(shù)的近80%。
人工智能未來發(fā)展的預測
我們認為，短期內(nèi)構(gòu)建大型的數(shù)據(jù)集將會是各企業(yè)與研究機構(gòu)發(fā)展的重要方向。同時，機器學習技術(shù)會更注重遷移學習與小樣本學習等方向，近期AlphaGo Zero在無監(jiān)督模式下取得的驚人進步充分體現(xiàn)了此方向的熱度。長期來看，通用型人工智能的發(fā)展將依賴于對人腦認知機制的科學研究，其發(fā)展前景目前尚處于無法預測的狀態(tài)。
在商業(yè)應用方面，短期內(nèi)，專用型人工智能將會在數(shù)據(jù)豐富的行業(yè)、應用場景成熟的業(yè)務前端(如營銷、服務等)取得廣泛的應用。長期來看，正如國際人工智能領(lǐng)域著名學者Michael 所說，人工智能技術(shù)將能在邊際成本不遞增的情況下將個性化服務普及到更多的消費者與企業(yè)，從細分行業(yè)的特定應用場景應用到更加普世化的情景。
本文轉(zhuǎn)自公眾號：先進制造業(yè)
