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人工智能全球新浪潮

2017-09-07王冲

中国信息化 2017年8期
关键词:算法人工智能智能

文 | 王冲

人工智能全球新浪潮

文 | 王冲

中国信息通信研究院工业化和信息化融合研究所集成电路与软件研究部工程师、博士,主要从事ICT领域行业研究和决策支撑工作,重点方向为人工智能及相关领域;多次参与国家部委关于机器人、核心技术、信息化、人工智能等重大规划和战略的撰写,参与《迈向机器人时代的中国选择》、《中国电子信息技术发展研究》等书籍的撰写。

近年来,全球新一代信息技术创新浪潮迭起,成为公认的尖端领域和创新前沿。能够推动多领域的变革和跨越式发展,对传统行业可能产生颠覆性影响,人工智能正日益成为全球信息领域产业竞争的新一轮焦点。

人工智能迎来新一轮发展浪潮

人工智能迎来第三次发展浪潮。人工智能已经历两次发展浪潮,目前正在进入第三次浪潮。人工智能起源于上个世纪五十年代,以1956年达特茅斯会议首次提出人工智能概念为标志。前两次浪潮均因算法能力、计算能力等不足陷入低谷。当前,人工智能处于第三次浪潮,以2006年深度学习专家Hinton提出深度学习理论为标志。2016年,阿尔法狗战胜人类围棋冠军李世石,成为人工智能产业发展的里程碑事件。

人工智能成为第四次产业革命的助推器。随着深度学习算法的突破,语音识别、人脸识别、指纹识别、智能搜索等通用技术,智能制造、智能交通、智能家居等行业应用,陆续进入实用阶段。人工智能开始在各行各业发挥重要作用,智能化成为产业转型升级的新动力和新引擎,也成为继机械化、电气化、自动化三次工业革命之后新的产业特征。人工智能推动工业发展进入了新的阶段,掀起第四次工业革命的序幕。

ICT云化释放自主学习潜能,引发人工智能发展浪潮。人工智能发展历经近半个世纪,由于算法、计算速度、计算能力、存储容量等水平的局限,一直未能取得显著进展。近年来,以云计算为代表的新型计算技术、计算模式快速发展,极大提升了运算速度,并大幅降低计算成本。大数据技术推动互联网海量数据的汇集与整合,为人工智能发展提供丰富的数据资源。同时,GPU及专用芯片计算能力的提升,构成人工智能坚实支点,推动人工智能自主学习潜能迅速释放。

深度学习算法的突破推动人工智能技术快速走向应用。当前人工智能处于基于数据驱动的模型计算阶段,深度学习算法是目前人工智能领域应用最广泛的核心算法。该算法使用多重非线性变换构成的多处理层对数据进行高层抽象,能够取代复杂特征的人工提取过程,使计算机视觉、自然语言处理、人机交互等技术的识别率和准确率大大提升。谷歌、微软、百度、科大讯飞等公司均使用深度学习算法大幅提升其产品性能。

全球发展迅速,各国积极布局

人工智能已成为发达国家竞争的新高地。以美国为首的发达国家密集出台一系列政策文件指导产业快速发展,推动技术规模应用。美国政府认为人工智能是确保其在新一轮信息技术革命中处于主导地位的重要手段之一。白宫于2016年连续发布三份人工智能相关文件,包括《为未来人工智能做好准备》、《人工智能未来发展计划》、《人工智能、自动化与经济》,详细研究了人工智能技术、应用、政策法规、伦理道德等诸多关键问题。

人工智能市场前景广阔,促进技术和生产力增长。BBC预计2020年全球人工智能市场规模约183亿美元,年均增长20%。高盛统计,人工智能和机器学习带来的自动化及效率提升在普遍各领域都缩减了约0.5%~1.5%的劳动工时。也就是说,人工智能将为技术和生产力增长贡献极大效能。

行业应用迅速渗透,产业链加速形成。人工智能产业链主要包括基础硬件、算法和软件、应用服务三个层面,不同厂商根据其优势由不同层面切入,迅速拓展人工智能应用。基础硬件层面,主要包括计算芯片,旨在为智能技术提供充分的计算能力。该层主要由传统芯片厂商、新兴人工智能芯片厂商引领,如:英特尔、英伟达等;软件层面,主要包括核心算法和通用工具技术,提供机器学习核心算法和通用平台与服务接口等,实现计算机视觉、自然语言处理、人机交互等关键技术切入,如谷歌、微软等;应用层,主要包括行业应用,以互联网企业和传统行业企业为主,如谷歌、IBM、特斯拉等,具体可见人工智能全球产业视图。

我国大力支持人工智能产业发展

习近平总书记在两院院士大会、二十国集团工商峰会等重要讲话中,多次提到人工智能对我国科技界和制造业的重要意义。他指出,以互联网为核心的新一轮科技和产业革命蓄势待发,人工智能、虚拟现实等新技术日新月异,虚拟经济与实体经济的结合,将给人们的生产方式和生活方式带来革命性变化。

国家也出台了多项政策助力人工智能产业创新发展。2015年,我国“互联网+”战略将人工智能行动确定为十一个具体行动之一,提出要“加快人工智能核心技术突破,培育发展人工智能新兴产业”;2016年,国务院先后印发了《“十三五”国家科技创新规划》与《“十三五”国家信息化规划》,明确提出强化战略性前沿技术的超前布局,重点发展人工智能关键技术、理论方法、通用平台等,推进人工智能技术创新应用;同年,《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》出台,明确提出2018年发展目标;2017年初,人工智能首次被写入政府工作报告,李克强总理指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业;2017年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,提出面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。

人工智能全球产业视图

北京以人工智能与智能硬件结合为发力点。北京先后出台《〈中国制造2025〉北京行动纲要》、《关于促进中关村智能机器人产业创新发展的若干措施》、《工业和信息化部 北京市政府关于共同推进建设人工智能与智能硬件创业创新平台合作框架协议》,推动建设北京市人工智能与智能硬件创新中心,旨在建设立足北京辐射京津冀,引领全国的智能产业创新创业生态体系。

上海致力打造国家人工智能发展高地。上海计划在数据整合、平台建设、示范应用、产学研效率提高、产业生态支撑体系、产业政策等方面推进人工智能建设。当前,上海积极筹建上海人工智能产业联盟,并积极引进商汤等初创企业,还推动上海交大、复旦大学等科研机构与公司成立联合实验室开展合作研发等。

广州以资本助力人工智能产业发展。广州市已宣布支持人工智能产业发展的一系列政策和措施,包括成立100亿元规模的“广州人工智能产业基金”,打造3000亩的“南沙人工智能产业园区”,支持成立“广州南沙国际人工智能产业高级研究院”等。

杭州启动中国(杭州)人工智能小镇建设。先行启动的人工智能小镇先导区块规划占地277亩,30万方建筑已建成投用,吸引浙大—阿里前沿技术研究中心、浙江省智能诊疗设备制造业创新中心、百度(杭州)创新中心、北航VR/AR创新研究院、中乌人工智能产业中心等15个平台以及90余个创新项目入驻。

目前,我国人工智能产业处于快速上升期,投资明显加快。我国人工智能产业规模2016年已突破100亿元,平均复合增长率达71%,2020年可达1300亿元。我国人工智能投资在2016年上半年已达到约6亿美元规模,第2季度更是达到创纪录的4.7亿美元,投资频次65次。投资领域主要在计算机视觉、自然语言处理、数据平台、智能机器人、智能交互技术、语音技术、无人机等领域。

我国在部分领域应用达到国际领先水平。在计算机视觉领域,人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术成熟度高,百度的人脸识别准确率达99.7%,可应用于安防、考勤等场景。在语音识别领域,科大讯飞的识别错误率已降至3.7%,在家居、会议等真实场景中取得突破,其中英同声传译准确率可达80%,维语口语翻译已达到实用门槛。在金融领域,蚂蚁金服拥有世界先进的多元数据整合能力,应用于保险、小额贷款、机器人客服等服务。

我国人工智能产业的创新能力仍存明显短板,产业发展受限。在核心算法方面,我国仍处于跟随阶段,深度学习、增强学习、生成式对抗网络等核心算法理论研究仍由谷歌等国际公司和学研机构主导。在核心芯片和计算领域,我国企业的先期探索还未能转化为市场竞争优势,英伟达、英特尔等企业占据市场主导。在人才方面,我国人工智能人才培养体系尚未完善,顶尖人才更是极其稀缺。

建议政产学研用资联合发力

加强顶层设计,设立创新工程。成立人工智能专家咨询委员会,加大人工智能产业监测分析机制,引导行业健康发展;设立人工智能重大专项或创新工程,以充分发挥市场优势为依托,以提高我国人工智能水平为导向,以行业关键共性技术和关键产品为突破口,确定产业发展重点。

打造产业生态体系,建立标准化评估。建立人工智能产业投资基金,在政策导向上扶持一批骨干企业;充分发挥龙头企业引领作用,以高新技术产业园区为先导示范基地,促进产业链上下游良性协同;建立人工智能标准化技术评估体系,规范人工智能行业准入门槛,优化产业发展环境。

加强人工智能人才队伍建设。创造良好的人才发展环境,从科学研究、技术攻关、工程应用等方面培育人工智能产业链各环节的专门人才;加强国外顶尖人才引进,支持优秀人才和团队创新创业。

兼顾发展与安全,保障产业健康发展。与技术、产业发展同步,加强对人工智能引发的社会伦理和经济安全问题的研究。针对人工智能对个人隐私、就业模式、经济发展、国家安全、国际格局带来的影响,提前考虑积极应对。

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