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“網際網路+人工智慧”正催生一場新的工業革命

  • 發佈時間:2016-04-08 03:38:02  來源:經濟日報  作者:佚名  責任編輯:羅伯特

  人工智慧日益成為新一輪産業革命的引擎。在人工智慧領域,我國大體上能與世界先進國家發展同步,完全有能力躋身新工業革命前列。我們應該依託網際網路平臺提供的人工智慧創新公共服務方式,加快人工智慧核心技術突破,促進人工智慧在智慧家居、智慧終端、智慧汽車機器人等領域的推廣應用,培育若干引領全球人工智慧發展的骨幹企業和創新團隊,形成創新活躍、開放合作、協同發展的産業生態。我國必須把握這一重大發展機遇,瞄準國際人工智慧發展趨勢,把人工智慧技術與産業升級改造有機結合起來,給經濟發展新常態注入智慧化的新動力。

  人工智慧是新工業革命的基礎

  人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學,該領域研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧被稱為20世紀世界三大尖端科技之一(空間技術、能源技術、人工智慧),也被認為是21世紀三大尖端技術之一(基因工程、奈米科學、人工智慧)。人工智慧被視為人類科學尖端,科研領域皇冠上的明珠。

  人工智慧的概念最早在20世紀50年代出現,在爾後發展過程中經歷了多次起起落落。從50年代末期到60年代,人工智慧主攻方向是通過“邏輯專家”的“推理和搜索”方法來解決一些特定問題,如迷宮探索、機器人行動規劃,以及各種棋類博弈。然而,當人們意識到當時的人工智慧只能解決一些“玩具問題”,而對複雜現實問題束手無策時,人工智慧研究走向了第一次低潮。

  20世紀80年代,第二次人工智慧浪潮捲土重來。這一階段特點是研發出了能利用“知識”的“專家系統”,讓電腦能夠像該領域的專家一樣出色地開展工作。同時,人工智慧在程式設計語言、知識表示、推理方法等方面也都取得了重大進展。然而,到了90年代中期,很多雄心勃勃的大型人工智慧計劃都面臨著推理能力弱、實用性差等難以克服的困難,人工智慧研究又進入了第二次低潮。

  從20世紀90年代後期開始,人工智慧研究的瓶頸又有所突破。由於網際網路、瀏覽器及搜索引擎的問世和快速發展,運用海量數據的“機器學習”迅速崛起,爾後開發的電腦的“深度學習”能夠開始模擬人腦的神經網路進行分析學習。由此,人工智慧研究與應用進入了又一次新高潮。

  各國人工智慧技術飛速發展

  隨著進入新世紀後第三次人工智慧浪潮的到來,通過“機器學習”與“深度學習”,用電腦來模擬人的思維過程和智慧行為(如學習、推理、思考、規劃等)得到極大發展。國際金融危機以後,歐美國家更加重視人工智慧技術的研究,在人工智慧基礎研究、人腦研究、網路融合、3D智慧列印等領域不斷有所突破。

  現階段人工智慧技術突破有兩大重點,分別是智慧化的雲機器人技術和人腦倣生計算技術。美國、日本、巴西等國家均將雲機器人作為機器人技術的未來研究方向之一,包括建立開放系統機器人架構、構建網路互連線器人系統平臺、開發機器人網路平臺的演算法和圖像處理系統等。在人腦倣生計算技術上,由於“深度學習”的成功運用,電腦可以開始部分模倣人類大腦的運算並能夠實現學習和記憶。美國IBM公司正在研究一種新型倣生晶片,預計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。為此,各國都在該領域加大投入,企圖搶佔制高點。

  包括谷歌、IBM、Facebook和微軟在內的各大公司紛紛加大在人工智慧領域佈局。這些公司早都在運作自己的人工智慧實驗室。最近一個新趨勢是,各大公司紛紛開放了自己的研究資源平臺,以期吸引更多研究者在其上參與研究。2015年11月,谷歌開發了一個名叫TensorFlow的機器學習平臺,把複雜數據結構傳輸至人工智慧神經網中進行分析和處理。全球各地開發者和愛好者都可以免費使用這個平臺。Facebook人工智慧研究院也推出基於Torch機器學習框架的能提升人工神經網路運作性能的開源工具。Facebook也宣佈開放針對神經網路研究的伺服器“Big Sur”。最近,IBM也宣佈開源了旗下機器學習平臺SystemML,用以支援描述性分析、分類、聚類、回歸、矩陣分解及生存分析等演算法。亞馬遜開放的Amazon Machine Learning,可以讓任何開發者都能夠輕鬆使用歷史數據開發並部署預測模型。

  對人工智慧如此的快速發展人們也産生了一些憂慮。著名物理學家斯蒂芬·威廉·霍金教授多次表示,如果人工智慧擁有自我意志,能夠對自身設計進行自我改進,那麼很快人類將無法與之抗衡。2015年7月,包括霍金、馬斯克、史蒂夫·沃茲尼亞克在內的多名學者簽署了一封公開信,呼籲禁止自動化武器,從而避免引發軍備競賽,産生比冷戰更危險的態勢。著名美國實業家雷·庫茨維爾預計21世紀的40年代將會出現人工智慧超越人類智慧的“奇點”。為此,由谷歌和美國國家航太航空局及若干科技界專家聯合建立了一個“奇點大學”,專門來研究如何應對這一“人類面臨的重大挑戰”。

  人們同樣擔心的是,迅速發展的人工智慧技術會嚴重威脅到勞動人口的就業。未來智慧機器人不但可以替代低端、低技能藍領工作,還有可能衝擊知識密集型工作和服務類崗位。美國美林銀行預測未來英國將有35%工作被機器人取代,而美國這一比例有可能高達47%。

  當然,對這一問題持樂觀態度的人也不少。持這種觀點的人認為,世界上總有些工作需要如同情心、創造力、判斷力等人類獨有的特質,這些是機器難以勝任的。華盛頓皮尤研究中心一個調查顯示,有52%專家預期,雖然2025年很多工作會被機器人取代,未來人工智慧發展創造的崗位會比被取代的崗位多。

  “網際網路+”帶動我國人工智慧技術實現突破

  在人工智慧技術領域,我國大體上能夠與世界先進國家發展同步。近年來,我國在視覺識別、語音識別等領域實現了技術突破,處於國際領先水準。我國擁有自主智慧財産權的文字識別、語音識別、中文資訊處理、智慧監控、生物特徵識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛汽車等很多智慧科技成果已進入實際應用。

  以百度、阿里巴巴、騰訊為首的網際網路巨頭公司已在人工智慧領域上佈局。2013年百度成立了我國首個深度學習研究院,該院的“百度大腦計劃”融合了深度學習演算法等多項技術,擁有200億個參數,構成了一套巨大的深度神經網路。目前,通過“百度大腦”的參與,語音識別的相對錯誤率降低了20%-30%,掃描文本圖像生成漢字文本的相對錯誤率降低了30%。今天的“百度大腦”已達到相當於兩到三歲孩子的智力水準。阿里巴巴則研發並對外開放了我國首個人工智慧計算平臺“DTPAI”。開發者可通過簡單拖拽方式完成對海量數據的分析挖掘。該平臺是基於阿裏雲大數據處理平臺“ODPS”構建的,後者可在6小時內處理相當於1億部高清電影容量的數據。全球掌握這種能力的只有谷歌、亞馬遜等幾個公司。騰訊公司則研發與對外開放了視覺識別平臺“騰訊優圖”。它在人臉識別上達到了穩居世界前列的99.5%以上準確率,即將在微眾銀行、財付通等相關産品中大規模應用。

  除此之外,我國在人工智慧領域還有近百家創業公司,業務覆蓋了工業機器人、服務機器人、商業智慧及視覺識別等技術領域。科大訊飛的“訊飛超腦”計劃,京東公司的智慧聊天機器人等都達到了國際先進水準。據估計,2014年我國智慧語音交互産業規模達到100億元人民幣,指紋識別、人臉識別、虹膜識別等産業規模達100億元人民幣。

  大力推進“網際網路+人工智慧”行動

  應該看到,儘管我國在一些人工智慧關鍵技術尤其是核心演算法方面與國際水準相差不遠,但整體發展水準與發達國家相比仍有差距。在人工智慧基礎理論方面,我國與世界一流學術水準還有一定距離。人工智慧高端人才緊缺,已成為制約我國人工智慧行業發展的重要原因。在高精尖零部件、技術工業、工業設計、大型智慧系統及基礎平臺等方面都亟待改進。以機器人為例,2014年我國銷售的5.6萬台機器人只有1.6萬台來自本土供應商,且大部分是低端機器人。同時,我國人工智慧技術發展還面臨著體制機制、資訊化基礎設施、數據共用等方面的挑戰。

  為加快我國在人工智慧領域發展,2015年7月國務院發佈了《關於積極推進“網際網路+”行動的指導意見》,將“網際網路+人工智慧”列為11項重點行動之一。《指導意見》提出,要依託網際網路平臺,加快核心技術突破,促進人工智慧在智慧家居、智慧終端、智慧汽車、機器人等領域的推廣應用,要在國內培育一批引領全球人工智慧發展的骨幹企業和創新團隊,形成創新活躍、開放合作、協同發展的産業生態。

  我國經濟發展正進入一個新常態。經濟發展方式正從規模速度型的粗放式增長向品質效率型的集約式增長轉變。供給側改革要求我們在適度擴大總需求同時,去産能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板,從生産領域加強優質供給,減少無效供給。因此,在大力淘汰“僵屍企業”同時,我們要更多地依靠改革、轉型、創新來培育新增長點,形成新動力。

  在我國新一輪改革發展關鍵時刻,人工智慧技術確實給我們提供了一個彎道超車機會。作為製造業大國,近年來我國低成本優勢逐漸消失,製造業轉型迫在眉睫。對企業而言,利用好新一代資訊技術將是其在新時代成長環境中抓住機遇的關鍵。我們應充分利用大量企業正在轉型升級的機會,強化企業在人工智慧技術創新中的主體地位,充分發揮百度、阿里巴巴、騰訊等在人工智慧領域已經有所建樹的大企業作用,緊盯人工智慧研究最前沿發展,成為引領全球人工智慧發展的骨幹企業。同時,培育若干中小智慧企業,支援他們面向市場需求來確定創新突破口。從資金、稅收、人才、智慧財産權、放開管制等方面入手,大力營造有利於人工智慧領域的企業發展的政策環境和制度環境。鼓勵企業結合市場和國家需求,將人工智慧的基礎和應用研究産品化、商業化,實現産業鏈的優化和調整。

  推動技術創新應該成為一種國家的重要使命和責任。從歷史上看,第一次與第二次工業革命的興起幾乎都是由個人與企業推動的,但在而後技術發展中,政府作用越來越大。人工智慧是一項搶佔未來競爭高地的基礎性技術,研究經費耗費巨大,超出個人甚至企業承受範圍,更需要國家戰略層面的資金支援和參與。政府工作重點在於政策引導與資金支援,特別是在基礎研究領域中,抓緊制定政策,建造一批國家級、基礎性、共性技術、創新能力保障的人工智慧研發基地和平臺。高校與科研機構則在推動基礎和應用研究上和人才培養上發揮重要作用,同時還應鼓勵一部分高校開辦人工智慧專業研究所與學院。

  最後,還要把自主創新與引進消化再創新相結合。雖然人工智慧領域中的很多最前沿應用技術掌握在國外,特別是在美國高科技中小企業手中,但他們缺乏大規模低成本的製造能力與市場行銷能力。我國製造業和美國中小科技企業有著天然互補性。應支援我國風險投資加大對前沿中小公司的投資,再把這些産品引進國內生産,把我國一部分製造業打造成全球人工智慧産品製造鏈條中的關鍵環節。

  總之,從現在開始到2040年,將是一個人工智慧快速發展階段。人工智慧將改變各行各業生産和工作方式,也將催生許多新行業和新領域,最終將全面改變人類生活和世界。我國有集中力量辦大事、統籌能力強的制度優勢,在人工智慧這一戰略制高點上,應予以充分發揮。

  (作者單位:國務院參事室)

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