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人工智能發(fā)展現(xiàn)狀分析 類腦智能有望率先突破

8gVR_D1Net08 ? 來源:未知 ? 作者:伍文輝 ? 2018-03-31 11:21 ? 次閱讀

人工智能產(chǎn)業(yè)是智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心,是其他智能科技產(chǎn)品發(fā)展的基礎,國內(nèi)外的高科技公司以及風險投資機構紛紛布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈。科技部部長萬鋼3月10日表示,加快實施新一代人工智能科學基礎的關鍵技術系統(tǒng)集成研發(fā),使那些研發(fā)成果盡快能夠進入到開放平臺,在開放使用中再一次把它增強完善。萬鋼稱,馬上就要發(fā)布人工智能項目指南和細則,來突破基礎前沿理論關鍵部分的技術。

人工智能發(fā)展趨勢

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》指出,2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過700億元,隨著國家規(guī)劃的出臺,各地人工智能相關建設將逐步啟動,預計到2020年,中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1600億元,增長率達到26.2%。報告認為,從產(chǎn)業(yè)投資回報率分析,智能安防、智能駕駛等領域的快速發(fā)展都將刺激計算機視覺分析類產(chǎn)品的需求,使得計算機視覺領域具備投資價值;而隨著中國軟件集成水平和人們生活水平的提高,提供教育、醫(yī)療、娛樂等專業(yè)化服務的服務機器人和智能無人設備具備投資價值。

人工智能現(xiàn)狀

當前,人工智能受到的關注度持續(xù)提升,大量的社會資本和智力、數(shù)據(jù)資源的匯集驅(qū)動人工智能技術研究不斷向前推進。從發(fā)展層次來看,人工智能技術可分為計算智能、感知智能和認知智能。當前,計算智能和感知智能的關鍵技術已經(jīng)取得較大突破,弱人工智能應用條件基本成熟。但是,認知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。

今年,隨著智力資源的不斷匯集,人工智能核心技術的研究重點可能將從深度學習轉為認知計算,即推動弱人工智能向強人工智能不斷邁進。一方面,在人工智能核心技術方面,在百度等大型科技公司和北京大學、清華大學等重點院校的共同推動下,以實現(xiàn)強人工智能為目標的類腦智能有望率先突破。

另一方面,在人工智能支撐技術方面,量子計算、類腦芯片等核心技術正處在從科學實驗向產(chǎn)業(yè)化應用的轉變期,以數(shù)據(jù)資源匯集為主要方向的物聯(lián)網(wǎng)技術將更加成熟,這些技術的突破都將有力推動人工智能核心技術的不斷演進。

工業(yè)大數(shù)據(jù)

2022 年我國工業(yè)大數(shù)據(jù)有望突破 1200 億元, 復合增速 42%。 工業(yè)大數(shù)據(jù)是提升制造智能化水平,推動中國制造業(yè)轉型升級的關鍵動力,具體包括企業(yè)信息化數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),以及外部跨界數(shù)據(jù)。其中,企業(yè)信息化和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中機器產(chǎn)生的海量時序數(shù)據(jù)是工業(yè)數(shù)據(jù)的主要來源。

工業(yè)大數(shù)據(jù)不僅可以優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務,實現(xiàn)提質(zhì)增效,而且還有望推動企業(yè)業(yè)務定位和盈利模式發(fā)生重大改變,向個性化定制、智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡化協(xié)同、服務化延伸等智能化場景轉型。預計到 2022 年,中國工業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模有望突破 1200億元,年復合增速 42%。

人工智能未來趨勢

IT的未來是人工智能

這是一個指數(shù)級增長的時代。過去幾十年,信息技術的進步相當程度上歸功于芯片上晶體管數(shù)目的指數(shù)級增加,及由此帶來的計算力的極大提升。這就是所謂的摩爾定律。

在互聯(lián)網(wǎng)時代,互聯(lián)的終端數(shù)也是超線性的增長,而網(wǎng)絡的效力大致與聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)的平方成正比。今天,大數(shù)據(jù)時代產(chǎn)生的數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級增加。在指數(shù)級增長的時代,我們可能會高估技術的短期效應,而低估技術的長期效應。歷史的經(jīng)驗告訴我們,技術的影響力可能會遠遠的超過我們的想象。

未來的計算能力

人工智能需要強大的計算能力。計算機的性能過去30年提高了一百萬倍。隨著摩爾定律逐漸趨于物理極限,未來幾年,我們期待一些新的技術突破。

先談一下類腦計算。傳統(tǒng)計算機系統(tǒng),長于邏輯運算,不擅長模式識別與形象思維。構建模仿人腦的類腦計算機芯片,我們今天可以以極低的功耗,模擬100萬個神經(jīng)元,2億5千萬個神經(jīng)突觸。未來幾年,我們會看到類腦計算機的進一步的發(fā)展與應用

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、傳感器的泛在、大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、電子商務的發(fā)展、信息社區(qū)的興起,數(shù)據(jù)和知識在人類社會、物理空間和信息空間之間交叉融合、相互作用,人工智能發(fā)展所處信息環(huán)境和數(shù)據(jù)基礎發(fā)展了巨大的變化。伴隨著科學基礎和實現(xiàn)載體取得新的突破,類腦計算、深度學習、強化學習等一系列的技術萌芽預示著內(nèi)在動力的成長,人工智能的發(fā)展已進入一個新的階段。

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原文標題:人工智能發(fā)展現(xiàn)狀分析 未來發(fā)展進入新階段

文章出處:【微信號:D1Net08,微信公眾號:AI人工智能D1net】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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