“互联网+人工智能”正催生一场新的工业革命

“互联网+人工智能”正催生一场新的工业革命

核心提示:我国经济发展正进入一个新常态。经济发展方式正从规模速度型的粗放式增长向质量效率型的集约式增长转变。供给侧改革要求我们在适度扩大总需求同时,去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板,从生产领域加强优质供给,减少无效供给。因此,在大力淘汰“僵尸企业”同时,我们要更多地依靠改革、转型、创新来培育新增长点,形成新动力。

人工智能日益成为新一轮产业革命的引擎。在人工智能领域,我国大体上能与世界先进国家发展同步,完全有能力跻身新工业革命前列。我们应该依托互联网平台提供的人工智能创新公共服务方式,加快人工智能核心技术突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用,培育若干引领全球人工智能发展的骨干企业和创新团队,形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态。我国必须把握这一重大发展机遇,瞄准国际人工智能发展趋势,把人工智能技术与产业升级改造有机结合起来,给经济发展新常态注入智能化的新动力。

人工智能是新工业革命的基础

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,该领域研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能被称为20世纪世界三大尖端科技之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是21世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。人工智能被视为人类科学尖端,科研领域皇冠上的明珠。

人工智能的概念最早在20世纪50年代出现,在尔后发展过程中经历了多次起起落落。从50年代末期到60年代,人工智能主攻方向是通过“逻辑专家”的“推理和搜索”方法来解决一些特定问题,如迷宫探索、机器人行动规划,以及各种棋类博弈。然而,当人们意识到当时的人工智能只能解决一些“玩具问题”,而对复杂现实问题束手无策时,人工智能研究走向了第一次低潮。

20世纪80年代,第二次人工智能浪潮卷土重来。这一阶段特点是研发出了能利用“知识”的“专家系统”,让计算机能够像该领域的专家一样出色地开展工作。同时,人工智能在程序设计语言、知识表示、推理方法等方面也都取得了重大进展。然而,到了90年代中期,很多雄心勃勃的大型人工智能计划都面临着推理能力弱、实用性差等难以克服的困难,人工智能研究又进入了第二次低潮。

从20世纪90年代后期开始,人工智能研究的瓶颈又有所突破。由于互联网、浏览器及搜索引擎的问世和快速发展,运用海量数据的“机器学习”迅速崛起,尔后开发的计算机的“深度学习”能够开始模拟人脑的神经网络进行分析学习。由此,人工智能研究与应用进入了又一次新高潮。

各国人工智能技术飞速发展

随着进入新世纪后第三次人工智能浪潮的到来,通过“机器学习”与“深度学习”,用计算机来模拟人的思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)得到极大发展。国际金融危机以后,欧美国家更加重视人工智能技术的研究,在人工智能基础研究、人脑研究、网络融合、3D智能打印等领域不断有所突破。

现阶段人工智能技术突破有两大重点,分别是智能化的云机器人技术和人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一,包括建立开放系统机器人架构、构建网络互联机器人系统平台、开发机器人网络平台的算法和图像处理系统等。在人脑仿生计算技术上,由于“深度学习”的成功运用,电脑可以开始部分模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆。美国IBM公司正在研究一种新型仿生芯片,预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。为此,各国都在该领域加大投入,企图抢占制高点。

包括谷歌、IBM、Facebook和微软在内的各大公司纷纷加大在人工智能领域布局。这些公司早都在运行自己的人工智能实验室。最近一个新趋势是,各大公司纷纷开放了自己的研究资源平台,以期吸引更多研究者在其上参与研究。2015年11月,谷歌开发了一个名叫TensorFlow的机器学习平台,把复杂数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理。全球各地开发者和爱好者都可以免费使用这个平台。Facebook人工智能研究院也推出基于Torch机器学习框架的能提升人工神经网络运行性能的开源工具。Facebook也宣布开放针对神经网络研究的服务器“Big Sur”。最近,IBM也宣布开源了旗下机器学习平台SystemML,用以支持描述性分析、分类、聚类、回归、矩阵分解及生存分析等算法。亚马逊开放的Amazon Machine Learning,可以让任何开发者都能够轻松使用历史数据开发并部署预测模型。

责任编辑:蔡畅校对:杨雪最后修改:
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