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人工智能領(lǐng)域的未來(lái)和挑戰(zhàn)
發(fā)布時(shí)間：2018-12-29 分類(lèi)：趨勢(shì)研究
人工智能是一門(mén)綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。凡是使用機(jī)器代替人類(lèi)實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識(shí)別、分析、決策等功能，均可認(rèn)為使用了人工智能技術(shù)。作為一種基礎(chǔ)技術(shù)，人工智能在很多行業(yè)都有廣泛應(yīng)用。五道集團(tuán)于12月17日發(fā)布《 AI研究報(bào)告—人工智能領(lǐng)域的未來(lái)和挑戰(zhàn)》，對(duì)未來(lái)人工智能領(lǐng)域的行業(yè)生態(tài)及應(yīng)用進(jìn)行了分析預(yù)測(cè)。
人工智能現(xiàn)狀
我們將人工智能依據(jù)實(shí)力劃分為三類(lèi)：
弱人工智能：僅擅長(zhǎng)某個(gè)單方面應(yīng)用的人工智能，超出特定領(lǐng)域外則無(wú)有效解決能力；
強(qiáng)人工智能：人類(lèi)級(jí)別的人工智能，在各方面都能和人類(lèi)比肩，且無(wú)法簡(jiǎn)單進(jìn)行人類(lèi)與機(jī)器的區(qū)分；
超人工智能：在各個(gè)領(lǐng)域均可以超越人類(lèi)，在創(chuàng)新創(chuàng)造、創(chuàng)意創(chuàng)作領(lǐng)域均可超越人類(lèi)，可解決任何人類(lèi)無(wú)法解決的問(wèn)題。
我們認(rèn)為，從目前人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，當(dāng)前人工智能仍是以特定應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)橹鞯娜跞斯ぶ悄?，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等生物識(shí)別分析，如智能搜索、智能推薦、智能排序等智能算法等。而涉及到垂直行業(yè)，人工智能多以輔助的角色來(lái)輔佐人類(lèi)進(jìn)行工作，諸如目前的智能投顧、自動(dòng)駕駛汽車(chē)等，而真正意義上的完全擺脫人類(lèi)且能達(dá)到甚至超過(guò)人類(lèi)的人工智能尚不能實(shí)現(xiàn)。我們預(yù)計(jì)，未來(lái)隨著運(yùn)算能力、數(shù)據(jù)量的大幅增長(zhǎng)以及算法的提升，弱人工智能將逐步向強(qiáng)人工智能轉(zhuǎn)化，機(jī)器智能將從感知、記憶和存儲(chǔ)向認(rèn)知、自主學(xué)習(xí)、決策與執(zhí)行進(jìn)階。
人工智能行業(yè)未來(lái)格局
1、巨頭掌握基礎(chǔ)層資源，成為生態(tài)構(gòu)建者
人工智能的基礎(chǔ)平臺(tái)需要三大要素：超算能力、頂尖的深度學(xué)習(xí)算法人才、海量的數(shù)據(jù)資源。每一樣都有極高的門(mén)檻，這決定了基礎(chǔ)層只能是少數(shù)巨頭能夠把控的領(lǐng)域?？萍季揞^長(zhǎng)期投資基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用作為流量入口，積累應(yīng)用，成為主導(dǎo)的應(yīng)用平臺(tái)，將成為人工智能生態(tài)構(gòu)建者(如Google、Amazon、Facebook、阿里云等)。在某個(gè)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)資源相同的情況下，基礎(chǔ)層的企業(yè)因?yàn)槟軌驈淖罨镜纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法作出相應(yīng)的適配和改進(jìn)，往往體現(xiàn)出其他企業(yè)難以超越的優(yōu)勢(shì)。
2、AI正成為基礎(chǔ)設(shè)施，AI-aaS降低企業(yè)智能化實(shí)施門(mén)檻
國(guó)內(nèi)外科技巨頭(谷歌、微軟、百度、阿里等)及AI初創(chuàng)企業(yè)(Face++等)、上市公司(漢王科技等)紛紛推出AIaaS(Applied Artificial Intelligence-as-a-Service，人工智能即服務(wù))，把成熟的AI技術(shù)作為基礎(chǔ)設(shè)施或工具型產(chǎn)品提供給其他企業(yè)，以“按需付費(fèi)”的形式衍生出了一種新的盈利模式——AIaaS。
3、場(chǎng)景應(yīng)用優(yōu)先爆發(fā)于數(shù)據(jù)化高的行業(yè)
未來(lái)3-5 年人工智能以完成具體任務(wù)的服務(wù)智能為主要趨勢(shì)，數(shù)據(jù)化程度高的行業(yè)將率先啟動(dòng)。在服務(wù)智能情景下，數(shù)據(jù)可得性高的行業(yè)，人工智能將率先用于解決行業(yè)痛點(diǎn)，爆發(fā)大量場(chǎng)景應(yīng)用。安防、醫(yī)療、金融、教育、零售等行業(yè)數(shù)據(jù)電子化程度較高、數(shù)據(jù)較集中且數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，因此在這些行業(yè)將會(huì)率先涌現(xiàn)大量的人工智能場(chǎng)景應(yīng)用。
安防是中國(guó)人工智能最先產(chǎn)業(yè)化的行業(yè)。近些年由于國(guó)家“平安城市”建設(shè)的推進(jìn)，安防領(lǐng)域的政府投資力度較大，全國(guó)過(guò)半攝像頭已完成高清攝像頭部署，警務(wù)電子化與信息化已逐步完成，為人工智能技術(shù)部署提供了基礎(chǔ)條件。且隨著安防數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，智能化安防已經(jīng)是安防領(lǐng)域新的訴求。從AI 技術(shù)上講，安防領(lǐng)域主要運(yùn)用到的技術(shù)是以圖像識(shí)別為基礎(chǔ)的人臉識(shí)別、車(chē)輛識(shí)別、人群與行為識(shí)別等技術(shù)以及以語(yǔ)義理解為基礎(chǔ)的警務(wù)數(shù)據(jù)分析與理解技術(shù)。
4、芯片行業(yè)中國(guó)有望彎道超車(chē)
深度學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)算能力要求非常高，以至于有人稱(chēng)之為“暴力計(jì)算”。傳統(tǒng)的CPU在目前人工智能計(jì)算中使用較為普遍，但由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)原因，在性能和效率上并不是最優(yōu)選擇，GPU在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行計(jì)算等方面性能優(yōu)于CPU，F(xiàn)PGA綜合性?xún)r(jià)比不錯(cuò)，人工智能ASIC專(zhuān)用芯片效率最高，未來(lái)前景廣闊。在PC時(shí)代，CPU被國(guó)際巨頭壟斷，目前中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)全球領(lǐng)先。
人工智能行業(yè)之機(jī)器視覺(jué)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
1、從表層感知到深層認(rèn)知
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)一個(gè)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)諸多場(chǎng)景與物體的準(zhǔn)確分類(lèi)，但泛化能力差，碰到新考題缺乏分析能力，問(wèn)題的解決有賴(lài)于常識(shí)的建立與基于先驗(yàn)假設(shè)的邏輯推斷，這將使計(jì)算機(jī)視覺(jué)與語(yǔ)言接軌，由感知智能上升至認(rèn)知智能。再進(jìn)一步，分類(lèi)僅為視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)有的基礎(chǔ)功能之一，終極目的應(yīng)為打造出可與世界交互的機(jī)器人智能視覺(jué)系統(tǒng)，由機(jī)器人所要解決的更加綜合復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題來(lái)驅(qū)動(dòng)其選擇要感知的事物與感知的精準(zhǔn)度，支撐其圓滿(mǎn)完成任務(wù)。
2、算法迭代加速為各領(lǐng)域商業(yè)賦能
雖然終極愿景道阻且長(zhǎng)，但分類(lèi)任務(wù)的日益精準(zhǔn)已解鎖并將不斷解鎖更多場(chǎng)景應(yīng)用。如同過(guò)去5年計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在人臉識(shí)別上的不斷突破，誤報(bào)率從2015年的千分之一下降至2017年的十億分之一(在通過(guò)率為90%的情況下)，商業(yè)服務(wù)、城市安全、大眾娛樂(lè)等諸多場(chǎng)景均體會(huì)到不同層次的智能升級(jí)，商品、道路環(huán)境、醫(yī)療影像、遙感影像等更多對(duì)象的識(shí)別、分類(lèi)問(wèn)題也將會(huì)逐步突破工業(yè)化紅線，從僅做輔助補(bǔ)充的非關(guān)鍵性應(yīng)用拓展到切實(shí)提升核心業(yè)務(wù)效率的關(guān)鍵性應(yīng)用。各行各業(yè)的創(chuàng)新型智能應(yīng)用將紛至沓來(lái)，而人臉識(shí)別的性能亦將繼續(xù)攀升，追求百億、千億規(guī)模上的可行性。
3、技術(shù)供應(yīng)商將繼續(xù)完善商業(yè)服務(wù)鏈條
對(duì)于更為廣泛的傳統(tǒng)行業(yè)或線下使用場(chǎng)景的潛在客戶(hù)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)落地往往涉及對(duì)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的硬件設(shè)備改造、軟件集成以及本地計(jì)算設(shè)施的部署，算法、技術(shù)的實(shí)際功效更需要建立在對(duì)客戶(hù)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深層理解之上有針對(duì)性的開(kāi)發(fā)。不斷增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求要求更加全面、及時(shí)的售前、售中和售后服務(wù)，而在對(duì)視覺(jué)技術(shù)能夠達(dá)到的有效幫助缺乏足夠認(rèn)知或部分暫時(shí)缺乏科學(xué)完善的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)或技術(shù)相對(duì)同化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，市場(chǎng)銷(xiāo)售的重要性尤為凸顯。既要注重前沿算法研發(fā)，又要注意現(xiàn)階段商業(yè)落地與市場(chǎng)拓展，這些都為以高新技術(shù)人才為主的計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司提出了更為綜合的挑戰(zhàn)。
人工智能未來(lái)暢想
人工智能的發(fā)展的終極目標(biāo)是類(lèi)人腦思考。目前的人工智能已經(jīng)具備學(xué)習(xí)和儲(chǔ)存記憶的能力，人工智能最難突破的是人腦的創(chuàng)造能力。而創(chuàng)造力的產(chǎn)生需要以神經(jīng)元和突觸遞質(zhì)傳遞為基礎(chǔ)的一種化學(xué)環(huán)境。目前的人工智能是以芯片和算法框架為基礎(chǔ)。若在未來(lái)能再模擬出類(lèi)似于大腦突觸傳遞的化學(xué)環(huán)境，計(jì)算機(jī)與化學(xué)結(jié)合后的人工智能，將很可能帶來(lái)另一番難以想象的未來(lái)世界。
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