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    人工智能未来风向AI+脑科学 行业垂直渗透

    来源21世纪经济报道 2018-09-22 16:30中国投资咨询网 A-A+

    导读

    机器学习和深度学习之后人工智能发展到下一阶段的方向之一是使用小?#27573;?#30340;数据解决大?#27573;?#30340;宏观问题这也就形成了“类脑计算”即仿真模拟和学习借鉴人脑的神经系统结?#36141;?#20449;息处理过程构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统

    人工智能的巨大能量带动了从微观至宏观的各种智能化需求进而催生一系?#34892;?#30340;技术产品业态与模?#20581;?/p>

    根据中国信通院与Gartner联合发布的2018世界人工智能产业发展白皮书(以?#24405;?#31216;“白皮书”)显示1999年至2017年全球人工智能领域中图像识别生物特征识别语音识别语音合成自然语言理解机器学习等关键技术分支的发明申请及授权专利数量(合并同族后)超过10万项

    伴随技术的密集而生是相关企业数?#24247;?#26292;涨根据中国信通院数据研究?#34892;?#20840;球ICT监测平台实时监测的数据截至2018年?#20064;?#24180;全球?#27573;?#20869;共有4998家人工智能企业其中美国人工智能企业数量2039家位列全球第一其?#38382;?#20013;国(不含港澳台地区)1040家之后?#26469;问?#33521;国392家加拿大287家印度152家

    然而这一轮人工智能热潮?#33041;?#22836;来自2006年Geoffrey Hinton提出的基于深度信念网络可使用非监督学习的训练算法使深度学习?#20013;?#21319;温那么除了当前的深度学习之外人工智能还将如何向前发展?还拥?#24615;?#26679;的解决方案?

    “未来人工智能的研究领域会体现在两个方向这两个方向与人类大脑相吻合”在2018世界人工智能大会“AI前沿与行业赋能主题论坛”上微软全球执行副总裁微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋表示其中一个是探索人脑机制对AI技术的改善另一个则是AI应用于人脑研究中“在这些方向背后需要进行大?#24247;?#22522;础研究”

    AI+脑科学

    机器学习和深度学习是当前人工智能算法中的两大热点与之相?#26434;?#30340;是大数据成为人工智能发展的基石

    根据 We Are Social 2018年第三季?#28909;?#29699;数字统计报告显示全球互联网?#27809;?#25968;已经突破了41亿全球独立移动设备?#27809;?#28183;透率达到了总人口的67%这些海?#24247;?#25968;据为训练人工智能提供了原材料

    所谓训练是指使用统计模型来进行数据的概率推算包括图像文本或者语音通过把这些模型暴露于大数据中使之得到不断优化有了大数据的支持深度学习算法输出结果会随着数据处理?#24247;脑?#22823;而更加准确

    “计算机的发展为人类带来了便捷性随着深度学习和机器学习的快速应用我们能够使用人工智能解决问题”沈向洋坦言“但这更多是使用大数据解决大问题无法具象化”

    在他看来人工智能发展到下一阶段的方向之一是使用小?#27573;?#30340;数据解决大?#27573;?#30340;宏观问题事实上以人类小孩而言其大脑能够在提供有限数据?#24247;?#22522;础上?#31169;?#20107;物特征“到目前为止这背后的机制依然并不清楚”

    这也就形成了“类脑计算”即仿真模拟和学习借鉴人脑的神经系统结?#36141;?#20449;息处理过程构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统这不仅要从结构上模仿大脑还要从神经元和突触的模型上模仿大脑与深度学?#21543;?#32463;网络不具有动态和精细的时域信息的特征相比类脑计算在相关方面表现出巨大的优势

    另一个人工智能的方向则是更好地发挥人脑的潜力“没什么比‘脑科学+人工智能’更重要了”沈向洋表示根据统计数据20%-30%的人类在一生中会或多或少经历大脑功能的紊乱无论是因为老龄化加剧脑老化或是曾经受到抑郁症的影响

    “但是通过对脑神经科学的研究结合人工智能我们能够更好地理解人类大脑?#33041;?#34892;机制从而更好地使用AI弥补人类大脑的疾病治疗”沈向洋指出“这不仅对教育疾病治疗极为重要对未来人工智能商业化的潜力而言也是非常巨大的”

    垂直渗透

    ?#29615;?#38754;是推进人工智能基础研究另?#29615;?#38754;现有人工智能技术向垂直行业渗透已成为大势所趋

    白皮书指出从全球?#27573;?#32780;言全球人工智能企业主要集中在AI+(各个垂直领域)大数据和数据服务视觉智能机器人领域其中AI+企业主要集中在商业(主要包含市场营销和客户管理领域)医疗健康金融领域

    从中国来看各垂直领域的AI企业同样集中渗透较多的行业包括医疗健康金融商业教育和安防等领域其中医疗健康领域占比最大达到22%其?#38382;?a href="/2012/1348jinrong.shtml" class='innerKeywords' target='_blank'>金融和智能商业领域占?#30830;直?#36798;到14%和11%

    ?#36824;?#22312;AI向垂直领域渗透的过程中难免会遭遇传统企业及行业的瓶颈?#27835;AI技术能力的科技巨头公司也纷纷以自己的方式进行切入例如包括百度谷歌微软京东等均推出了各自的机器学习开源项目相关开源深度学习平台?#24066;?#20844;众使用复制和修?#33041;?#20195;码从而降低企业开发成本

    然而仅仅只是进行技术开源可能?#23545;还?#20107;实上微软已经在AI资源开放上走得很远在今年5月初的微软Build 2018期间沈向洋宣布向开发者开放微软研究院与人工智能事业?#24247;?#36164;源据记者?#31169;?#36825;是业内为数不多的直?#29992;?#21521;企业开放研究院资源的行为

    在9月的2018世界人工智能大会上微软进一步与上海仪电成立“微软-仪电人工智能创新院”微软全球资深副总裁微软亚洲研究院院长洪小文告诉记者该创新院的成立?#24247;脑?#20110;做“最后?#36824;?#37324;的创新研发”

    所谓最后?#36824;?#37324;的研发是指将AI能力真正落地的研发而这背后离不开平台技术和人才“我们会将研究院的平台服务和技术服务开放给所有合作伙伴和客户”洪小文表示人工智能离不开基础?#33041;?#31639;和数据平台另外还有人才的实训成为微软研究院的合作伙伴后企业可以更近距离地与研究院科学家探讨AI最新的发展从而更?#34892;?#22320;将AI叠加到产业服务和产品中

    “微软是个平台公司行业应用并非我们的专长我们希望与合作伙伴共同创新让技术AI能够落地并赋能行业”洪小文指出

    关键词人工智能 AI
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