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人工智能“風口” 醫療與金融先起飛?;

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放大字體  縮小字體 發布日期:2016-09-07   瀏覽次數:427
核心提示:伴隨著大數據、云計算等新一代信息技術的快速發展和智能化應用需求的日益凸顯,今年阿爾法狗將人工智能的話題推向了一個新熱度。
         伴隨著大數據、云計算等新一代信息技術的快速發展和智能化應用需求的日益凸顯,今年“阿爾法狗”將人工智能的話題推向了一個新熱度。人工智能技術的突飛猛進不僅體現在神秘的機器人領域,它在人們日常生活中的發展和應用同樣越來越引人注目。

  8月12日,由中國計算機學會主辦、雷鋒網承辦的全球人工智能與機器人峰會(GAIR)于日前在深圳召開,此次GAIR峰會以“產學研融合”為主題,云集了海內外人工智能與機器人領域的專業人士,展示了人工智能前沿的研究進展以及成功應用。專家表示,未來機器人更應該聚焦在智能化,醫療和金融領域將成為人工智能應用的“風口”。

  大數據、云計算和人工智能發展

  爬樹機器人、寵物機器人、書法機器人、服務機器人……中國工程院院士、香港中文大學(深圳)校長徐揚生以視頻方式介紹了自己研發的機器人,令現場觀眾大為贊嘆。徐揚生說,“機器人要走到智能,人工智能要走到智能,一定要走進千家萬戶,不然這個革命是做不起來的”。他說,讓機器人學會“要不要穿衣服”以及“穿什么衣服”這些動作以外的感知和認知能力,“智能比動作更為重要”。

  那么,人工智能是如何一步一步“智能”的?金山軟件CEO、微軟亞洲工程院原院長張宏江表示,人工智能的從業者,當看到人工智能作為一個現象突飛猛進突破時,更應該注意到的是它的后端,不光關注算法本身的突飛猛進,更重要的是支撐這個算法突飛猛進的大數據和云計算。“圍棋軟件AlphaGo4比1戰勝圍棋世界冠軍李世石,大家可能會說算法進步很多,但我認為更重要的是大數據、超級計算和云計算的進步。”張宏江說。

  他介紹,AlphaGo在比賽前,利用和人類六到九段棋手對局獲得3000個數據進行訓練,這些訓練量相當大,而且它能毫無感情地自己跟自己下棋,中間又獲得了3000多萬的布點數據,這是人類棋手很難做到的。它的計算資源為1900多個CPU、280多個GPU,耗費的能量是人的300多倍。有強大的資源,機器人學習是如此之快,最后戰勝人類世界冠軍。人工智能的進展很大程度歸功于計算的進展。
  “人臉識別技術發展史,是人臉數據庫加上計算能力擴張史。”張宏江表示,全球產生消費的數據,由2013年到2020年將增長10倍,這需要的存儲空間和計算量是非常大的,“數據爆炸”支撐了人工智能的發展。

  人工智能的相關產業前景巨大。張宏江表示,全球公有云市場從2010年以25%增速成長,到2014年規模達到440億美元。云計算的服務商提供、游戲云、視頻云以及智能硬件都將迎來高速發展。人工智能突飛猛進的背后,是算法、大數據和云計算的快速發展,未來智能設備和機器人,它的大腦實際上在“云”里。

  “所謂現代化就是解放人類的身體,而人工智能則解放人類的心和腦,人工智能時代也一定會來臨。”徐揚生表示,人的智能很多是分布式的,機器人的智能為什么不能分布一點到別的地方去?早在多年前,科學家就開始討論分布式智能的問題,但以前這件事情很難辦到,隨著技術的突飛猛進,現在已經可以進行這方面的研究。機器人的智能應該是分布在云端還是分享智能這方面,是值得思考的。

  應用“風口”將是醫療與金融

  牛津大學計算機系主任MichaelWooldridge教授和香港科技大學教授楊強都認為,下一個人工智能應用領域的“風口”會是在醫療與金融領域,并認為跨界的結合才能促進人工智能的普及與發展。

  “AI的下一個挑戰就是把不同的層面聯系在一起,首先要有非常精密的程序。”MichaelWooldridge表示,英國、美國和中國很多人都使用智能手環,它能夠監控人的心率、血糖、走了多少步等,所有這些信息給到AI,就能去實現一些健康的應用。在英國,一種觀點是最大的應用就是在醫療。英國國家醫療系統的病例,包括所有英國人的病例數據和用藥記錄。“今天所講的AI就能夠運用到醫療領域,確實為整個醫療行業帶來新的發現,所以我覺得下一個風口應該是在醫療領域。”
   楊強表示,他比較看好的是金融。在很早以前就有很多人把所有的整個商業流程全部記錄在案,這里用了數字化的方法,只不過存在那里沒有用。他認為,人工智能的商業成功只要系統比人好一點就可以了。

  北京航空航天大學教授、國家863計劃機器人技術主題專家組組長王田苗表示,中國促進人工智能的發展方向主要有三點:一是把原創性的研究和產業分開,原創性的研究不能太急功近利,要強調技術;二是在主戰場工業機器人領域,甚至未來的科研導向,國家都應該支持;三是一定要促進成果的轉化,促進資本市場、民間資本市場調配,優化的自動配置來推動人工智能。

  “中國在AI領域有著先天的優勢,首先在國內獲得數據的渠道和數據量要遠遠高于世界平均水平,而且人工數據標注成本也相對較低。人工智能的未來是:AI+軟件+硬件+服務=機器人,但機器人的核心問題是成本控制,而現在只有中國有能力把這個成本降下來。這些就是中國在人工智能領域最明顯的優勢。”獵豹CEO傅盛說。

  專訪國家863計劃機器人技術主題專家組組長王田苗:

  人工智能如何產業化發展

  問:隨著人工智能的發展,我們也遇到越來越多的倫理思考,比如不管機器有多智能,是不是有些決定是它們可以幫我們做的,有些決定是它們不能幫我們做的?

  王田苗:這個問題問得挺重要、也挺難的,這個涉及到一個比較嚴肅的社會倫理法律的問題,因為人工智能思維和機器結合起來的時候,可能會涉及到一些新的倫理。比如說這個機器人不能隨意傷人,還有一些倫理上的事情、法律上的事情還要去約束它。

  現在有些機器人幫醫生做一些決策分析,人決定它有沒有這個能力去幫醫生做決策。未來數據足夠大的時候,它能不能做決策?但是有幾件事情目前來看,機器是無法來替代人的,比如說第一件事情是環境的適應性,這個機器目前是很難做到的;第二個人的想象力、創造力,機器相當長的時間內是不可能替代的;還有人倫理情感這種東西,是人這個物種本身所具備的。但在記憶、類別分類、推理等方面,智能計算的能力是太強了,這個方面已經顯現出來很強的能力。

  問:中國的人工智能發展很迅速,但和國際上的水平相比,我們的差距還有多大?

  王田苗:這個問題非常有挑戰性,我認為可能10年左右。中國的發展水平跟國際的發展水平,正因為有互聯網移動技術的發展,我們能最快地學到新的知識技術。產業結構都在調整,所以說從整個行業情況來比較是非常難的。整個來說,中國與德國、日本、美國的高端智能智造的水平差距很大。但是有一點,國家重視,國家政策更加有張力、更加能釋放出中國人的創新力。

  回過頭來看看,比如卡特比勒工程機械跟三一工程機械沒什么差別,我們的彩電TCL、長虹跟國外比沒什么差別……所以我們要從歷史進程來看待,中國是非常有爆發力的。未來的發展實際上是互聯網、大數據、機器人和人工智能必須結合起來,其中中國還很有機會。

  問:從政策和產業的角度來看,中國應該通過什么樣的路徑來促進人工智能的發展?

  王田苗:從人工智能和機器人的發展角度來講,第一方面,我的理解就是把原創性的研究和產業發展區分開,這種東西不能太急功近利,要“論文”也要“市場”;另外一個和產業相關的東西,就是要強調技術,任何的好壞都要看其對經濟的影響和發展,我覺得這個特別重要。第二方面,對于國民經濟來說的主戰場工業機器人市場,甚至向未來的科研導向,國家應該支持。第三方面,一定要促進成果的轉化,促進資本市場、促進民間資本市場調配,很希望民間資本市場能夠來自動調配。還有一點重要的,是要去考慮人才。 

 
 
 
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