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中国人工智能未来发展的五大战略 (2).pdf
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中国人工智能未来开展的五大
战略
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D
中国人工智能未来开展的五大战略
一、人工智能:拐点来临
人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟的
一门新学科。似乎在一夜之间人工智能从虚无缥
缈的梦想成为了现实。计算机科学家们在机器学
习和深度学习领域已取得重大突破,可以赋予机
器认知及预测能力。如今在现实世界中,这些系
统的应用已不鲜见。
回忆变革前的简史
人工智能意为机器对人脑思维认知功能的模
拟。这一概念长期以来只存在于人类梦想和科幻
小说中,直至 20 世纪五六十年代,有关人工智
能的理论初步形成后,才开始引发普遍乐观情绪
和第一波热潮。但由于技术未能实现突破性进
展,人工智能无法达成预期效果,因此陷入了一
段寂静期。
往后数十年间虽然不乏成功案例〔如 IBM 的超
级计算机“深蓝〞击败国际象棋冠军加里·卡斯
帕罗夫〕,但因为人工智能在现实世界的成功案
例太过孤立,所以缺乏以支撑大规模商业化。
让我们快进至 21 世纪。数据收集及整理、算
法以及高性能计算等技术的突飞猛进促成了革
命性进步。例如,在以往被认为是机器“无法取
胜〞的围棋比赛中,AlphaGo 成功击败人类世界
冠军,从而赋予了这场获胜历史性的意义。
而变革不仅发生在理论前沿。被视为未来超级
智能系统的先锋——各类应用机器学习技术的
分析工具已现身市场。金融、医疗、制造等行业
应用开展迅速,人工智能领域的全球风投也从
2021 年的 5.89 亿美元猛增至 2021 年的 50 多亿
美元。麦肯锡预计,至 2025 年人工智能应用市
场总值将到达 1270 亿美元。
了解人工智能及其能力
以往人们借助计算机的运算能力可以更高效
地完成任务〔例如,比人类更快地处理更复杂的
计算〕。传统的软件程序由人类编写,包含具体
的指令要求。
人工智能的工作模式完全不同。它们依据通用
的学习策略,可以读取海量的“大数据〞,并从
中发现规律、联系和洞见。因此人工智能能够根
据新数据自动调整,而无需重设程序。利用机器
学习,人工智能系统获得了归纳推理和决策能
力;而深度学习更将这一能力推向了更高的层
次。这些计算机系统能够完全自主地学习、发现
并应用规那么。
虽然深度学习领域近来的突破可使人工智能
系统在一些关键能力上媲美甚至赶超人类,但距
离实现“通用人工智能〞,即机器能够完全模拟
人类认知活动,仍需数十年的努力。不过机器学
习系统已经有了某些商业化落地,且应用广泛,
可以担当客服、管理物流、监控工厂机械、优化
能源使用以及分析医学资料。麦肯锡全球研究院
最近的研究显示机器学习技术可广泛应用于各
行各业。
人工智能技术通常由四个局部组成,即认知、
预测、决策和集成解决方案。认知是指通过收集
及解释信息来感知并描述世界,包括自然语言处
理、计算机视觉和音频处理等技术。预测是指通
过推理来预测行为和结果。举例而言,此类技术
可用来制作针对特定顾客的定向广告。
决策那么主要关心如何做才能实现目标。这一
领域的用例十分广泛,如路线规划、新药研发、
动态定价等。最后,当人工智能与其他互补性技
术〔如机器人〕结合时,可生成多种集成解决方
案,如自动驾驶、机器人手术,以及能够对刺激
做出响应的家用机器人等。
目前人工智能各项技术的商业化水平参差不
齐。认知和预测领域的许多技术已经逐步商业
化,然而决策和集成解决方案技术多处在研发阶
段。
人工智能的未来:挑战与机遇并存
过去的科技进步主要是指提升执行指定任务
的能力。而当今的人工智能那么是赋予机器反响
和适应能力以优化产出。通过与物联网、机器人
等技术的结合,人工智能能够构造出一个整合的
信息物理世界。
当今人工智能开展势头正猛,未来有望在全球
多个行业和场景下得到广泛运用,尤其是我们将
会看到大量的人类工作被机器取代。麦肯锡全球
研究院近期的一份报告对全球 800 多种职业所
涵盖的 2000 多项工作内容进行分析后发现,全
球约 50%的工作内容可以通过改良现有技术实现
自动化。
当然,技术可行性只是影响自动化速度及程度
的一个因素,还有其他因素需要考虑,包括研发
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