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潘云鹤:人工智能2.0端倪初显,在应用上带来“质”的改变
潘云鹤:人工智能2.0端倪初显,在应用上带来“质”的改变
7/26/2018 6:51:46 AM | 浏览:228 | 评论:0

潘云鹤:人工智能2.0端倪初显,在应用上带来“质”的改变

信息空间是人工智能2.0产生的深层次原因

  为何说人工智能正在走向2.0时代,这里有三个表象原因。其一,社会新需求不断涌现。近10年间,智慧城市、智慧医疗、智能交通、智能游戏、无人驾驶等新技术逐渐出现,这里面固然包含了模拟人的智能行为,更多的是在模拟系统的智能行为。这些研究在过去并没有成熟的方法论。

  其二,信息环境在变。过去的人工智能是围绕计算机进行的,而现在的信息环境有了互联网、移动计算、超级计算、穿戴设备、物联网、云计算、搜索引擎等,信息环境和过去60年是不一样的。

  第三,人工智能基础和目标变了。人工智能从它诞生就是以数据驱动的,但是现在的数据更加丰富:多媒体数据、传感数据……这样的数据从结构、量、质到处理方法和以前有诸多不同。

  这三个表象原因背后,还有一个更深层次的原因——世界进行了一次重大变化。这次变化从本质上让我们从二元空间走进了三元空间。

  原本,我们的世界分为两部分:一方面是物理空间,另一方面是人类社会空间。随着信息力量的迅速壮大,第三空间——信息空间渐渐成形、完善。过去50年里,诸多信息通过书本、会议、传媒等载体产生,但这些信息都是由人类发布,信息附着于人类社会。今天,我们发射了卫星,安装了传感器、摄像头,所获取到的信息是由物理世界发出的,这些新信息的形成则谓之“大数据”。大数据时代必将推动大知识时代。

  通过信息空间,人类不仅可以看到物理空间新的内容,更可以通过全新的方式改造物理世界。比如过去的人口普查需要数以万计的工作人员花费半年搞清楚中国有多少人,在做什么,分布在哪里。但我想,未来的人口普查大约只要两周,500人就够。通过移动通讯信息、网上购物信息、户口信息、医疗信息的汇聚,不仅可以了解中国人口的数量,还可以为人口进行画像。在信息空间建立后,社会科学行为、自然科学行为、工程科学行为都会发生巨大变化。而人工智能走向2.0正是建立在这样的信息空间变化基础上。

  信息空间将对经济产生极大影响。2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》,从战略层面明确今后20年,中国人工智能发展的思路、目标和任务。对数字经济的高度重视,也是我们在拓展人工智能2.0时代应用领域方面的机遇高地。

潘云鹤:人工智能2.0端倪初显,在应用上带来“质”的改变

人工智能2.0初显端倪

  人工智能新理论和技术体现在大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合、增强智能、自主智能系统等。这几个人工智能新领域,已经开始显示出变化的威力。

  比如大数据智能领域,因包含了深度学习和自我学习技术,AlphaGo的“智商”已令人侧目,但后来的AlphaGo Zero却用几天时间就打败了AlphaGo。

  群体智能也是如此,《科学》(science)杂志在2016年第一期就专门做了相关的研究文章,指出群体智能有三种模式:众包模式,工作流模式,问题模式。很多单位用群体智能推进研究工作,比如美国普林斯顿大学研究知识的集聚,普林斯顿的专家只知道知识的局部,他们在网上号召全世界科学家参与,最后有145个国家、16万名科学家参与了标记,这就形成了到目前为止人类最完整的知识库。

  在人机一体化融合增强智能方面,有医学界都很熟悉的达芬奇手术刀,这个手术刀并不是一个机器人,而是一只机器手,它在人的操作下进行,但手法精准,减少了人手颤抖带来的不便。

新智能、新应用:在商业模式上下功夫

  关于人工智能新的发展方向,我的建议是把大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主智能系统用在智能城市、智慧医疗、智能制造等方面,并加强包括无人飞机、无人车、机器人、智能手机的研制,最终人工智能将会和中国的信息化合为一体,使得信息化的线路从数字化进展到网络化,最后进展到智能化。

  新一代人工智能在应用中具有强大的延展性和渗透性。以通过大数据智能化解决语音识别、自然语言理解的技术来说,苹果用这项技术做出了Siri,谷歌和百度做出了翻译,但人工智能技术逊于前面几家公司的亚马逊,却一下子把这项技术做成了“智能音箱”的产品,卖出1000万台。这令谷歌、苹果、阿里、京东、微软在吃惊之余,纷纷转舵做起智能音箱,而亚马逊见机立刻把技术嵌入硬件中,做起软件开发,软件上各种各样的人都在做形形色色的APP,这样就形成了汇聚1万多种应用的开放平台,包括语音打车、语音叫外卖、扫地机器人等。

  亚马逊取胜原因在于,大家都在做应用的时候,他在做产品,比人快了一步;当大家开始做产品的时候,他做了平台,开始把多种APP放到自己的碗中。所以在人工智能2.0的应用中,商业模式非常重要。

  目前,人工智能产品中存在海量尚未开发的应用,这要求我们既要让原有产品实现智能化和自主化,又要创造出很多新的产品。

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