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《CLOUD 云+》 | 第 1 期
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“人工智能+”時(shí)代:熱潮中有冷靜,低潮中有信息

焦李成教授簡(jiǎn)介:

焦李成現(xiàn)任西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院教授、智能感知與圖像理解教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任,智能感知與計(jì)算國際聯(lián)合研究中心主任,智能感知與計(jì)算國際合作聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任。IEEE Fellow, 首批中國人工智能學(xué)會(huì)會(huì)士,連續(xù)四年入選愛思唯爾高被引學(xué)者榜單。焦李成教授的主要研究方向?yàn)橹悄芨兄c計(jì)算、圖像理解與目標(biāo)識(shí)別、深度學(xué)習(xí)與類腦計(jì)算。 發(fā)表論文500余篇,出版專著20余部,論著被他人引用超過28600篇次,H指數(shù)為68。

2017年起,我國人工智能政策的重點(diǎn)從人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)向了技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的融合。人工智能的發(fā)展離不開理論和算法的創(chuàng)新,也離不開計(jì)算芯片的升級(jí)更新。傳統(tǒng)的計(jì)算架構(gòu)無法支撐人工智能算法大規(guī)模并行計(jì)算的需求,未來仍然需要“計(jì)算革命”來加速計(jì)算過程。人工智能計(jì)算芯片研究的演進(jìn)過程主要為GPU到FPGA到TPU,由非定制化朝著定制化方向發(fā)展。

2006年,Hinton和他的學(xué)生Salakhutdinov提出了深度學(xué)習(xí)模型,以此為標(biāo)志,人工智能迎來了第三次高速發(fā)展。得益于互聯(lián)網(wǎng)的普及、數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)以及信息技術(shù)升級(jí)更新,人工智能已經(jīng)應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。美國、日本、韓國等各國都相繼制定了人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃。2017年,我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布,意味著我國人工智能的發(fā)展有了明確的時(shí)間表和路線圖,十九大報(bào)告又將人工智能作為一項(xiàng)發(fā)展內(nèi)容明確提出,人工智能已經(jīng)上升至國家戰(zhàn)略層面。農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命、信息革命后, 人類已經(jīng)迎來了“人工智能+”的革命。

當(dāng)今人工智能發(fā)展的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),交叉融合。數(shù)據(jù)是蘊(yùn)藏著黃金的珍貴礦產(chǎn),而人工智能則是掘金的最佳利器,正是數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)以及相應(yīng)處理能力的大幅提升造就了大數(shù)據(jù)時(shí)代向人工智能時(shí)代的飛躍,而人工智能各種算法的快速更新比以往任何技術(shù)都更能挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律,讓大數(shù)據(jù)潛藏的價(jià)值得以體現(xiàn)?;ヂ?lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及智能終端持續(xù)飛速發(fā)展,人與人、人與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器之間的交互日益頻繁,文本、音頻、圖片、視頻等多媒體信息形成了跨媒體交互傳播、動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)傳播的態(tài)勢(shì),人工智能對(duì)多媒體信息的處理技術(shù)日臻完善,在語音識(shí)別、圖像識(shí)別等領(lǐng)域都取得了突破性的進(jìn)展,多媒體信息融合的研究正在加速發(fā)展。

自2015年5月國務(wù)院印發(fā)《中國制造 2025》的文件開始,我國的人工智能政策密集發(fā)布,提出要重點(diǎn)突破新興領(lǐng)域的人工智能技術(shù),重點(diǎn)發(fā)展大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的類人智能技術(shù)方法,突破以人為中心的人機(jī)物融合理論方法和關(guān)鍵技術(shù),研制相關(guān)設(shè)備、工具和平臺(tái),在基于大數(shù)據(jù)分析的類人智能方向取得重要突破,實(shí)現(xiàn)類人視覺、類人聽覺、類人語言和類人思維,支撐智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展等等目標(biāo)。

在國家的戰(zhàn)略指導(dǎo)下,人工智能技術(shù)在我國已有不少成熟應(yīng)用,例如智能手機(jī)、刷臉認(rèn)證、指紋打卡、美妝相機(jī)、購物推薦等,已經(jīng)成為現(xiàn)代生活中人們?nèi)找骐x不開的“手邊事物”。

2017年起,我國人工智能政策的重點(diǎn)從人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)向了技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的融合。人臉檢測(cè)、識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯、語音識(shí)別與合成等相對(duì)成熟的技術(shù)今后應(yīng)能高度交叉、深度融合,將共同應(yīng)用于某一領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)多技術(shù)協(xié)同的類人智能應(yīng)用;計(jì)算智能和決策智能層面的技術(shù)還有待更為深入的研究,其中,決策智能層面的技術(shù)發(fā)展還處于相對(duì)初級(jí)的階段,例如無人駕駛汽車、類人機(jī)器人等,但這一層面今后的應(yīng)用完全能夠?yàn)槿祟悗砩鐣?huì)生活的徹底革新。

人工智能應(yīng)用展望

人工智能是普適的基礎(chǔ)而非專用的方法,它可以提升各個(gè)產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、專業(yè)的能力和潛力。人工智能與其他產(chǎn)業(yè)的深度交叉融合已經(jīng)成為當(dāng)下發(fā)展的焦點(diǎn),人工智能+金融、人工智能+制造、人工智能+醫(yī)療、人工智能+教育帶來的革新都在全社會(huì)的展望之中。未來,智能機(jī)器人、智能駕駛、智能金融、智能醫(yī)療等將成為人工智能應(yīng)用的重點(diǎn)發(fā)展方向。

智能機(jī)器人包括家庭服務(wù)型機(jī)器人、工業(yè)應(yīng)用型機(jī)器人、醫(yī)療服務(wù)型機(jī)器人等。家庭服務(wù)型機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)家庭陪護(hù);工業(yè)應(yīng)用型機(jī)器人可以在不適合人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境中替代人類完成工作;醫(yī)療服務(wù)型機(jī)器人可以完成幫助醫(yī)生提升手術(shù)精度、輔助患者康復(fù)等任務(wù)。

智能駕駛是目前人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)應(yīng)用方向之一。據(jù)行業(yè)調(diào)查,智能駕駛產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到1214億元人民幣,計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)是智能駕駛的核心技術(shù),多個(gè)輔助駕駛技術(shù)的融合能夠適應(yīng)更多場(chǎng)景,乃至全場(chǎng)景下的無人駕駛,這也是目前這一領(lǐng)域的研究目標(biāo)。完全自動(dòng)化的智能駕駛普及將大大提升道路交通的安全性,讓更廣泛的人群都能享受到便捷的出行。

金融行業(yè)歷經(jīng)了從金融辦公數(shù)字化,到互聯(lián)網(wǎng)金融,再到人工智能金融的發(fā)展和轉(zhuǎn)型。人工智能技術(shù)已經(jīng)融入了人們的經(jīng)濟(jì)生活之中,移動(dòng)支付、數(shù)字貨幣、智能投資顧問、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、移動(dòng)銀行等等起著優(yōu)化傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu),提高整體效率的重要作用。未來,學(xué)者和行業(yè)都將更進(jìn)一步探索兩者結(jié)合的創(chuàng)新紅利。

在教育領(lǐng)域,通過人工智能技術(shù)開發(fā)的智能批改系統(tǒng)、智能測(cè)評(píng)系統(tǒng)、智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)等智能化工具能夠節(jié)約教研成本、提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率,使用人工智能算法技術(shù)在全面抓取、分析學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和知識(shí)掌握能力之后,能夠?qū)崿F(xiàn)“千人千面”定制式教學(xué),真正實(shí)現(xiàn)因材施教。

在醫(yī)療領(lǐng)域,智能軟件為患者和用戶進(jìn)行健康管理,智能機(jī)器和設(shè)備代替醫(yī)生完成部分工作,智能終端幫助醫(yī)生和患者實(shí)現(xiàn)更緊密的連接,圖像識(shí)別技術(shù)、語音識(shí)別技術(shù)等已用于輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的診斷和治療??梢哉f人工智能技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域有了出色表現(xiàn),但仍然還有很大提升空間,人工智能技術(shù)應(yīng)能顯著提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)和人員的工作效率并大幅降低醫(yī)療成本,為醫(yī)療行業(yè)帶來嶄新面貌。

人工智能砥礪前行

人工智能迅猛發(fā)展帶來了令人贊嘆的成就,但要看到在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域人工智能還有許多基礎(chǔ)理論有待完善。最近幾年,深度學(xué)習(xí)算法成為推動(dòng)人工智能發(fā)展的焦點(diǎn),在語音識(shí)別、圖片識(shí)別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域都實(shí)現(xiàn)了大的突破。但深度學(xué)習(xí)依然還有巨大的研究空間,沒有什么網(wǎng)絡(luò)或者模型能夠“打遍天下”,深度學(xué)習(xí)是面向問題與數(shù)據(jù)的,它是思想和方法論,像人類發(fā)展一樣,未來會(huì)有多種模型不斷出現(xiàn)。

腦認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展啟發(fā)了人工智能領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,將人工智能與腦認(rèn)知科學(xué)結(jié)合,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)令機(jī)器達(dá)到或超越人類的智能水平是目前人工智能的終極目標(biāo)。類腦智能、混合智能是當(dāng)前人工智能最新的研究方向,腦網(wǎng)絡(luò)圖譜、腦機(jī)接口、視覺、觸覺、視觸覺的結(jié)合等等都有待實(shí)現(xiàn)理論和方法的突破。

人工智能的發(fā)展離不開理論和算法的創(chuàng)新,也離不開計(jì)算芯片的升級(jí)更新。傳統(tǒng)的計(jì)算架構(gòu)無法支撐人工智能算法大規(guī)模并行計(jì)算的需求,未來仍然需要“計(jì)算革命”來加速計(jì)算過程。人工智能計(jì)算芯片研究的演進(jìn)過程主要為GPU到FPGA到TPU,由非定制化朝著定制化方向發(fā)展,英偉達(dá)、谷歌、華為等公司都在積極研發(fā)能更好適應(yīng)人工智能發(fā)展的計(jì)算芯片。另外,量子計(jì)算將為人工智能帶來革命性的發(fā)展機(jī)遇,量子比特?cái)?shù)量會(huì)以指數(shù)增長(zhǎng)的形式快速上升,小型化的量子芯片可以使人工智能前端系統(tǒng)的快速實(shí)時(shí)處理成為可能。

我國人工智能要實(shí)現(xiàn)每五年上升一個(gè)臺(tái)階,實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)理論、總體技術(shù)和應(yīng)用的重大突破,到2030年,人工智能總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。產(chǎn)業(yè)的發(fā)展急需人工智能高層次人才來支撐,據(jù)清華AMiner團(tuán)隊(duì)的《AI與自動(dòng)駕駛》報(bào)告顯示,在國內(nèi)四大學(xué)會(huì)的會(huì)員中,從事人工智能相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者共1073人,其中1045名來自高校,89名來自科研機(jī)構(gòu),22名來自企業(yè),任職于高校的人工智能專家遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于在科研機(jī)構(gòu)或企業(yè)中任職的。學(xué)生方面,2004、2005年教育部相繼批準(zhǔn)北京大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等高校設(shè)立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè),經(jīng)過逐步發(fā)展,截止2017年設(shè)立此專業(yè)的高校超過50所,盡管如此,與其他領(lǐng)域的畢業(yè)生比起來仍然不多,科班出身的AI碩博人才更為稀少,人工智能人才資源依然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需要。所以,人工智能改變教育的同時(shí),全社會(huì)更要加快培養(yǎng)人工智能人才的步伐。

人工智能的第三次發(fā)展已經(jīng)完成加速,正處在高速前行的階段,全世界都在往前趕,沒有誰甘于落后,時(shí)代的風(fēng)口不容錯(cuò)過,但是需要有篤定的姿態(tài),熱潮中有冷靜,低潮中有信息,無論冷熱都要懷揣做點(diǎn)事的決心,匯聚正能量,堅(jiān)持做好基礎(chǔ)性研究和關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)。

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