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怀进鹏:人工智能仍有计算瓶颈 智能汽车值得关注

2016-08-29 11:49
退思
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  北航在北京市的支持下成立了一个大数据科学和脑机智能的工作,期望通过在计算方面、系统技术设计与仿真方面、认知机理方面来开展一些有选择性的工作,所以今天看到这么多年轻的新的面孔,也欢迎各位多交、沟通,推进这项工作,我们也希望能够透过数据智能或数据的分析,来为数据的科学基础和技术的准备做些贡献。

  简要在这里跟各位报告一下对产业的发展。对人工智能,上个月底和杨强教授讨论,他说应该分析一下我们产业中的痛点,现在产业中的大概具备的基本条件,以便我们说应用过程当中,讲产业的时候是不是有改变我们现代现实的一部分的需求。MIT也专门讲,人工智能走向三个阶段,从逻辑推理、专家系统到现在的深度学习发展,也认为这是人工智能的第三次浪潮。扎赫特(音)在上个月做了一个新兴技术的预测,其中把人工智能作为重要的内容,我们看到相当多的发展空间,最好的预测未来25年将会对产业的形成和发展起到很重要的作用。

  这个内容大家都知道,在世界经济论坛预测未来10-15年产业出现新的拐点当中提出了六大趋势,其中第四点就把大数据和人工智能作为重要的产业发展方向,需要引起重视。它不是专门的咨询机构,而是众多的州和全球在多个领域和产业界的关注的焦点,并把它凝练出来,做了相当长时间的研究和分析。它对大数据和人工智能未来对产业化的影响更多的是理解对决策的思考方式,而从这里我们看到,人机物的互联,计算、通信和存储新的影响,以及物联网,IOT,还有分享型经济和数字化。说白了,这些都对我们现在看的人工智能有新的突破和新的支撑。

  据BBC的报告,大概到2020年,全球人工智能的市场规模达到183亿,总规模并不是很大,但是增长率是非常高的。投资领域的规模,从2013年2015年他们做了一个基本的对比,整个的投资金额、笔数也处于快速发展的过程当中。亚洲发展的速度也挺快,中国现在号称人工智能公司非常多的,就像每一个内容兴起一样。

  真正的人工智能是否进入到产业爆发的拐点,有几个基本的标志,有没有规模化的痛点或者能改变产业的内容。这里人们讲深度学习是否是为人工智能提供了大规模的商业化水平,云计算和大数据是不是人工智能成长的数据基础,而资本的持续投入是不是对它的成长更有好处,但是人们更加关注规模应用和它发展的痛点。所以我想在这里有一个基本的情况跟各位报告一下,人工智能和制造业的发展。

  因为机器人无人机或者未来发展的自动驾驶,确实有可能对这个行业产生变革,就跟第一次蒸汽机、纺织机出现以后,大量的农民和工人失业了。改变行业的状态,麦肯锡预测,10年之后制造业和服务业领域的机器人可能会取代4千万到7千万全职工人。Gartner预测,2025年1/3被机器人或智能软件代替无人驾驶,使300万卡车司机失业;牛津大学,47%的就业面临“危险”。所以人们在讲,凡是人类在进行重复性或者可进行流程化管理工作,机器代替人是一种比较流行的方式。这种方式也可能是人工智能产业发展最最主要要推动的在这些领域当中,投资的幅度相对高,也会相对快。

  另外在医疗培训和教育行业,这里也有相当的方式,包括我们以前看到的MOOC的模式,包括对医生医疗。

  数据计算和模式将会改变我们对问题的理解,除了我们过去在网络计算下考虑的互联网,我们添加了设备计算的、智能计算,而且带来了很多新空间。而正在开始的物理世界的互联所形成的IOT或者叫做工业互联网、产业互联网。去年9月份,美国曾经在讨论,叫“重启IT革命”,他们认为在过去的技术发展中IT已经太沉寂了,缺乏新的亮点,而发展过程当中,数据的快速增长和传感器的大量部署,特别是移动设备智能终端的兴起,对整个产业出现了新的拐点,这个拐点将会是“重启IT革命”。从这样发展中我们看到它列入了八个领域,在这八个领域中包括感知计算,特别谈到智能存储,也谈到下一类的制造范式,而且提出所谓InsightComputing(洞察计算)。现在很搞人工智能的公司和咨询公司也在谈Insight。这样一个领域发展也有另外一个领域在支撑它,影响制造业的颠覆性技术以及未来制造业的革命性技术都把数据处理的方式、云计算作为未来很重要的一点。

  经济应用,世界经济论坛也提出未来分享经济是重要的一种。分享经济,2010年《时代周刊》作为改变世界的10大想法之一。最近出现了一个按需经济,在这样一个巨大的新兴技术和市场发展过程中,对过去工业时代的规律和经济模式会有一个必然的变化。所以需要我们去思考生产力之外的一些模式的问题。与此更重要的,我们也需要在人工智能、虚拟现实技术上不断发展,不断应用,不断推动产业化,这样一些不确定性还没有完全把握的过程当中,如何有效的去理解并且推动和培育新应用模式就会非常重要。在我们预测趋势的时候,也对产业发展的转折点,转折的方式给予思考,也许我们会更加有效的对它做出判断。

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