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    人工智能未來風向:AI+腦科學 行業垂直滲透

    來源:21世紀經濟報道 2018-09-22 16:30中國投資咨詢網 A-A+

      導讀

      機器學習和深度學習之后,人工智能發展到下一階段的方向之一,是使用小范圍的數據解決大范圍的宏觀問題,這也就形成了“類腦計算”,即仿真、模擬和學習借鑒人腦的神經系統結構和信息處理過程,構建出具有學習能力的超低功耗新型計算系統。

      人工智能的巨大能量,帶動了從微觀至宏觀的各種智能化需求,進而催生一系列新的技術、產品、業態與模式。

      根據中國信通院與Gartner聯合發布的《2018世界人工智能產業發展白皮書》(以下簡稱“白皮書”)顯示,1999年至2017年,全球人工智能領域中圖像識別、生物特征識別、語音識別、語音合成、自然語言理解、機器學習等關鍵技術分支的發明申請及授權專利數量(合并同族后)超過10萬項。

      伴隨技術的密集而生,是相關企業數量的暴漲。根據中國信通院數據研究中心全球ICT監測平臺實時監測的數據,截至2018年上半年,全球范圍內共有4998家人工智能企業。其中,美國人工智能企業數量2039家,位列全球第一,其次是中國(不含港澳臺地區)1040家,之后依次是英國392家、加拿大287家、印度152家。

      然而,這一輪人工智能熱潮的源頭,來自2006年Geoffrey Hinton提出的基于深度信念網絡可使用非監督學習的訓練算法,使深度學習持續升溫。那么,除了當前的深度學習之外,人工智能還將如何向前發展?還擁有怎樣的解決方案?

      “未來人工智能的研究領域會體現在兩個方向,這兩個方向與人類大腦相吻合。”在2018世界人工智能大會“AI前沿與行業賦能主題論壇”上,微軟全球執行副總裁、微軟人工智能及微軟研究事業部負責人沈向洋表示,其中一個是探索人腦機制對AI技術的改善,另一個則是AI應用于人腦研究中,“在這些方向背后,需要進行大量的基礎研究。”

      AI+腦科學

      機器學習和深度學習,是當前人工智能算法中的兩大熱點。與之相對應的是,大數據成為人工智能發展的基石。

      根據 We Are Social 2018年第三季度全球數字統計報告顯示,全球互聯網用戶數已經突破了41億,全球獨立移動設備用戶滲透率達到了總人口的67%。這些海量的數據,為訓練人工智能提供了原材料。

      所謂訓練,是指使用統計模型來進行數據的概率推算,包括圖像、文本或者語音。通過把這些模型暴露于大數據中,使之得到不斷優化。有了大數據的支持,深度學習算法輸出結果,會隨著數據處理量的增大而更加準確。

      “計算機的發展為人類帶來了便捷性,隨著深度學習和機器學習的快速應用,我們能夠使用人工智能解決問題。”沈向洋坦言,“但這更多是使用大數據解決大問題,無法具象化。”

      在他看來,人工智能發展到下一階段的方向之一,是使用小范圍的數據解決大范圍的宏觀問題。事實上,以人類小孩而言,其大腦能夠在提供有限數據量的基礎上了解事物特征,“到目前為止,這背后的機制依然并不清楚。”

      這也就形成了“類腦計算”,即仿真、模擬和學習借鑒人腦的神經系統結構和信息處理過程,構建出具有學習能力的超低功耗新型計算系統。這不僅要從結構上模仿大腦,還要從神經元和突觸的模型上模仿大腦。與深度學習神經網絡不具有動態和精細的時域信息的特征相比,類腦計算在相關方面表現出巨大的優勢。

      另一個人工智能的方向則是更好地發揮人腦的潛力。“沒什么比‘腦科學+人工智能’更重要了。”沈向洋表示,根據統計數據,20%-30%的人類在一生中會或多或少經歷大腦功能的紊亂,無論是因為老齡化加劇腦老化,或是曾經受到抑郁癥的影響。

      “但是通過對腦神經科學的研究,結合人工智能,我們能夠更好地理解人類大腦的運行機制,從而更好地使用AI彌補人類大腦的疾病治療。”沈向洋指出,“這不僅對教育、疾病治療極為重要,對未來人工智能商業化的潛力而言也是非常巨大的。”

      垂直滲透

      一方面是推進人工智能基礎研究,另一方面,現有人工智能技術向垂直行業滲透已成為大勢所趨。

      白皮書指出,從全球范圍而言,全球人工智能企業主要集中在AI+(各個垂直領域)、大數據和數據服務、視覺、智能機器人領域。其中,AI+企業主要集中在商業(主要包含市場營銷和客戶管理領域)、醫療健康、金融領域。

      從中國來看,各垂直領域的AI企業同樣集中,滲透較多的行業包括醫療健康、金融、商業、教育和安防等領域。其中,醫療健康領域占比最大達到22%,其次是金融和智能商業領域,占比分別達到14%和11%。

      不過,在AI向垂直領域滲透的過程中,難免會遭遇傳統企業及行業的瓶頸。手握AI技術能力的科技巨頭公司,也紛紛以自己的方式進行切入。例如,包括百度、谷歌、微軟、京東等均推出了各自的機器學習開源項目,相關開源深度學習平臺允許公眾使用、復制和修改源代碼,從而降低企業開發成本。

      然而,僅僅只是進行技術開源,可能遠遠不夠。事實上,微軟已經在AI資源開放上走得很遠。在今年5月初的微軟Build 2018期間,沈向洋宣布,向開發者開放微軟研究院與人工智能事業部的資源。據記者了解,這是業內為數不多的直接面向企業開放研究院資源的行為。

      在9月的2018世界人工智能大會上,微軟進一步與上海儀電成立“微軟-儀電人工智能創新院”。微軟全球資深副總裁、微軟亞洲研究院院長洪小文告訴記者,該創新院的成立,目的在于做“最后一公里的創新研發”。

      所謂最后一公里的研發,是指將AI能力真正落地的研發,而這背后離不開平臺、技術和人才。“我們會將研究院的平臺服務和技術服務開放給所有合作伙伴和客戶。”洪小文表示,人工智能離不開基礎的運算和數據平臺,另外還有人才的實訓。成為微軟研究院的合作伙伴后,企業可以更近距離地與研究院科學家探討AI最新的發展,從而更有效地將AI疊加到產業、服務和產品中。

      “微軟是個平臺公司,行業應用并非我們的專長,我們希望與合作伙伴共同創新,讓技術、AI能夠落地并賦能行業。”洪小文指出。

    關鍵詞:人工智能 AI
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