章滬超

摘要：隨著人工智能技術(shù)的日漸完善，人工智能作為一種賦能技術(shù)，將與傳統(tǒng)行業(yè)不斷融合，并且從而更好地提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的信息化、智能化水平，真正的幫助產(chǎn)業(yè)行業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)。而我們?cè)诿鎸?duì)新一代的人工智能發(fā)展浪潮中，必須要對(duì)發(fā)展進(jìn)行提前布局、積極謀劃，從而充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的引領(lǐng)和變革作用。

關(guān)鍵詞：人工智能；機(jī)器學(xué)習(xí)；應(yīng)用；綜述

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-9129（2019）04-0077-04

Abstract： With the increasing perfection of artificial intelligence technology， artificial intelligence as a kind of energizing technology will continue to be integrated with traditional industries， and thus better enhance the level of informatization and intelligence in traditional industries， and truly help the industrial industry to carry out. Upgrade. In the face of a new wave of artificial intelligence development， we must make early arrangements for development and make active plans so that we can give full play to the role of artificial intelligence technology in guiding and transforming socio-economic development.

Keywords： artificial intelligence； machine learning； application； review

引言：

人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科，是怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。從人工智能所實(shí)現(xiàn)的功能來(lái)定義是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類(lèi)智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、證明、識(shí)別學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)。

1 人工智能技術(shù)的研究?jī)?nèi)容

隨著近年來(lái)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，我國(guó)國(guó)對(duì)于人工智能技術(shù)的研究也取得了較大的突破，其中人工智能算法的創(chuàng)新研究，使其為今后大數(shù)據(jù)、計(jì)算能力等發(fā)展提供支持。

1.1 基礎(chǔ)支撐層

1.1.1 算法

在人工智能的基礎(chǔ)支撐層中，算法主要是為了系統(tǒng)解決問(wèn)題進(jìn)行的一種策略機(jī)制，可以在標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范內(nèi)進(jìn)行輸入，并且得到想要的結(jié)果。近幾年，新算法的發(fā)展提升了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，尤其是隨著深度學(xué)習(xí)理論的成熟，很多企業(yè)采用云服務(wù)或開(kāi)源方式向行業(yè)提供先進(jìn)技術(shù)，將先進(jìn)算法封裝于易用的產(chǎn)品中，大大推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。目前，市場(chǎng)上有很多廠(chǎng)家都在搭建通用的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)計(jì)算底層平臺(tái)，如谷歌的TensorFlow軟件、微軟的深度學(xué)習(xí)工具包、亞馬遜的AWS分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、百度的AI開(kāi)放平臺(tái)等。

1.1.2 計(jì)算力

人工智能對(duì)計(jì)算力的要求很高。以往在研究人工智能時(shí)，經(jīng)常受到單機(jī)計(jì)算力的限制。近幾年，云計(jì)算的發(fā)展對(duì)計(jì)算力的提升起到了至關(guān)重要的作用。機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)是極耗計(jì)算資源的，而云計(jì)算可以達(dá)到每秒10萬(wàn)億次的運(yùn)算能力。此外，圖形處理器的進(jìn)步對(duì)人工智能的發(fā)展也有很大推動(dòng)作用，這種多核并行計(jì)算流的方式能夠大大提高運(yùn)算速度。通過(guò)云計(jì)算，圖形處理器可以以較低的成本獲取大規(guī)模的計(jì)算力。

1.1.3 大數(shù)據(jù)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)式發(fā)展，以及各種社交媒體、移動(dòng)設(shè)備、廉價(jià)傳感器使當(dāng)今社會(huì)積累了大量數(shù)據(jù)。隨著對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘，各種管理和分析數(shù)據(jù)的技術(shù)得到了較快發(fā)展。人工智能中很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，如圖像、文本、語(yǔ)音的識(shí)別，都需要大量樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并不斷優(yōu)化?，F(xiàn)在這些條件隨處可得，大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的助推劑，為人工智能的學(xué)習(xí)和發(fā)展提供了非常好的基礎(chǔ)。

1.2 技術(shù)層面

1.2.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)

為了幫助系統(tǒng)從圖像中識(shí)別出物體、場(chǎng)景等必須要加強(qiáng)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)功能的應(yīng)用，這種技術(shù)能夠通過(guò)視覺(jué)產(chǎn)品將圖像信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，從而得到我們想要的各種信息，然后在按照需求進(jìn)行各種運(yùn)算，提取目標(biāo)的特征值以便進(jìn)行后續(xù)任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用案例十分豐富，如在安防及監(jiān)控領(lǐng)域用于指認(rèn)嫌疑人；醫(yī)療成像分析用于提高對(duì)疾病的預(yù)測(cè)、診斷和治療；車(chē)間現(xiàn)場(chǎng)用于自動(dòng)化控制，識(shí)別生產(chǎn)零件等。

1.2.2 自然語(yǔ)言處理

通過(guò)使用自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，然后使人與計(jì)算機(jī)之間能夠通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行有效溝通及處理的方法，自然語(yǔ)言處理能夠使計(jì)算機(jī)及時(shí)理解人類(lèi)的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，然后將一部分人類(lèi)腦部活動(dòng)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行代替，從而幫助人們解決生活上的各種難題。自然語(yǔ)言處理包括自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成兩個(gè)部分，這兩個(gè)部分的研究難度都很大。目前，通用高質(zhì)量的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)還有待進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)，但專(zhuān)家系統(tǒng)自然語(yǔ)言接口、機(jī)器翻譯系統(tǒng)、信息檢索系統(tǒng)這些針對(duì)一定應(yīng)用領(lǐng)域，具有一定自然語(yǔ)言處理能力的系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)。

1.2.3 語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)主要是通過(guò)對(duì)一些語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行及時(shí)識(shí)別與轉(zhuǎn)換，從而幫助人們對(duì)計(jì)算機(jī)命令進(jìn)行操作，一般通過(guò)語(yǔ)音技術(shù)進(jìn)行識(shí)別可以幫助人與計(jì)算機(jī)進(jìn)行有效溝通，并且使計(jì)算機(jī)能夠快速的理解人類(lèi)活動(dòng)意圖，做出迅速的反應(yīng)。目前，對(duì)于語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)廣泛，其中主要包括了醫(yī)療聽(tīng)寫(xiě)、語(yǔ)音書(shū)寫(xiě)、計(jì)算機(jī)聲控?zé)舳鄠€(gè)方面。

2 人工智能技術(shù)的應(yīng)用

2.1 智能機(jī)器人

機(jī)器人的發(fā)展在經(jīng)歷了只有簡(jiǎn)單的單一固定程序到對(duì)于外界信息有了一定的反饋處理能力，再到當(dāng)今的智能機(jī)器人階段，智能機(jī)器人具備了一定的自主性，擁有了自主學(xué)習(xí)、推理、決策和規(guī)劃等能力。智能機(jī)器人因其具有超高的運(yùn)算和環(huán)境適應(yīng)能力，能夠替代人類(lèi)進(jìn)行高難度的工作，其業(yè)已在工業(yè)、海洋、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域產(chǎn)生了實(shí)際應(yīng)用，如富士康集團(tuán)的機(jī)器人組裝車(chē)間，京東集團(tuán)的智能倉(cāng)儲(chǔ)等，智能機(jī)器人展現(xiàn)出了出色的表現(xiàn)，提升生產(chǎn)效率的同時(shí)產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益，并將持續(xù)的社會(huì)科技水平和制造水平的提高。

2.2 智能防火墻

網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到今天，可以說(shuō)與人們的生產(chǎn)生活密切相關(guān)，而頻頻衍生的網(wǎng)絡(luò)病毒給人們的生產(chǎn)生活造成了巨大損失，面對(duì)不斷升級(jí)的網(wǎng)絡(luò)攻擊，傳統(tǒng)防火墻在防護(hù)水平上顯得捉襟見(jiàn)肘，引入人工智能技術(shù)打造智能防火墻，成為解決網(wǎng)絡(luò)攻擊問(wèn)題的必經(jīng)之路。智能防火墻是相較于傳統(tǒng)防火墻而言，傳統(tǒng)防火墻主要采用了逐一匹配的方法來(lái)分析數(shù)據(jù)，由于計(jì)算量大，受制于計(jì)算處理能力有限不能處理當(dāng)今日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，無(wú)法有限解決復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)攻擊。通過(guò)引入人工智能技術(shù)構(gòu)建智能防火墻能夠有效解決傳統(tǒng)防火墻所面臨的諸多問(wèn)題，通過(guò)引入人工智能技術(shù)，智能防火墻具備了利用統(tǒng)計(jì)、記憶、概率和決策的智能方法，能夠?qū)τ诖罅烤W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，最終達(dá)到訪(fǎng)問(wèn)控制的目的，提高網(wǎng)絡(luò)的安全性。

2.3 人工智能+

隨著人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及人工智能技術(shù)在已有應(yīng)用中的出色表現(xiàn)，科學(xué)家們正逐步將人工智能技術(shù)應(yīng)用于我們的日常生活中，如近兩年比較熱的無(wú)人自動(dòng)駕駛汽車(chē)，智能程序通過(guò)大量的分析和運(yùn)算實(shí)現(xiàn)對(duì)于汽車(chē)的駕駛掌控。

3 人工智能產(chǎn)業(yè)亟待解決的問(wèn)題

3.1 基礎(chǔ)研究與應(yīng)用實(shí)踐聯(lián)系不緊密

我國(guó)人工智能科研機(jī)構(gòu)研究與企業(yè)實(shí)踐存在一定程度的脫離，企業(yè)往往陷入實(shí)踐人才難求的境地，研發(fā)人員也難與應(yīng)用端的實(shí)踐相結(jié)合。在研發(fā)方面，我國(guó)人工智能研發(fā)主力集中于科研院所，并且研究較為分散和封閉、經(jīng)費(fèi)導(dǎo)向碎片化，缺乏特色與自主創(chuàng)新。在應(yīng)用領(lǐng)域，目前人工智能在智能助手、金融風(fēng)控、安防、營(yíng)銷(xiāo)等應(yīng)用領(lǐng)域有落地，但大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務(wù)需求與人工智能的前沿科技成果之間尚存在不小的距離。

3.2 存在數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)碎片化現(xiàn)象

在人工智能技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，為了能夠擴(kuò)大數(shù)據(jù)集來(lái)提升應(yīng)用效果時(shí)經(jīng)常會(huì)存在很多問(wèn)題，這主要是因?yàn)樵跀?shù)據(jù)的表示與構(gòu)成中存在一定的問(wèn)題，由于許多行業(yè)的數(shù)據(jù)在積累與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范上缺乏預(yù)先定義，從而造了適用的原數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，未能達(dá)到發(fā)揮人工智能技術(shù)的程度。此外，在開(kāi)放性方面一些企業(yè)從商業(yè)利益出發(fā)，限制了數(shù)據(jù)的共享與流轉(zhuǎn)從而造成數(shù)據(jù)共享存在缺陷，并且出于數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全的考慮，對(duì)人工智能技術(shù)監(jiān)管方面的要求不足。

3.3 缺乏頂尖級(jí)創(chuàng)新型資深人才

隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，對(duì)于科學(xué)技術(shù)在近年來(lái)的進(jìn)步起到一定的帶動(dòng)作用，其中高科技人才是發(fā)展的重要關(guān)鍵，但是我們目前從事人工智能等一下高端研究人員數(shù)量非常少，并且在研究過(guò)程中創(chuàng)新性人才較為缺乏，從而造成我國(guó)在人工智能領(lǐng)域研究非常被動(dòng)。而西方一下發(fā)達(dá)國(guó)家在這方面的研究人才與研究力量較為強(qiáng)大，因此需要我們多進(jìn)行學(xué)習(xí)來(lái)不斷進(jìn)步。

4 如何提升人工智能技術(shù)應(yīng)用

4.1 自上而下加強(qiáng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)

針對(duì)人工智能領(lǐng)域的國(guó)家重大戰(zhàn)略需求與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求，通過(guò)頂層體制機(jī)制協(xié)調(diào)，提升我國(guó)人工智能技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的速度和質(zhì)量。整合異構(gòu)數(shù)據(jù)源，在多個(gè)數(shù)據(jù)源擁有者之間建立具有一致性的協(xié)議，并提供相應(yīng)的接口（API）。加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，系統(tǒng)記錄并跟蹤數(shù)據(jù)質(zhì)量，如增加對(duì)數(shù)據(jù)的溯源、處理歷史、演化及更新等方面的標(biāo)準(zhǔn)研究。促進(jìn)數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享，如著力成立國(guó)家或省市級(jí)大數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)和管理機(jī)構(gòu)，并針對(duì)智能醫(yī)療、智能金融、智能寫(xiě)作等應(yīng)用領(lǐng)域，開(kāi)放共享一批公共大數(shù)據(jù)API接口。

4.2 補(bǔ)齊基礎(chǔ)層軟硬件短板

環(huán)節(jié)越是靠近終端，其市場(chǎng)空間也越大，如智能手機(jī)、語(yǔ)音交互、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等終端設(shè)備對(duì)人工智能芯片的需求，正向著定制化方向發(fā)展，該領(lǐng)域的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)出多樣化態(tài)勢(shì)。建議圍繞一些特定應(yīng)用場(chǎng)景，如智能手機(jī)、無(wú)人機(jī)、智能駕駛、服務(wù)機(jī)器人等，從硬件實(shí)現(xiàn)角度顛覆性地突破，開(kāi)發(fā)人工智能定制芯片。

4.3 強(qiáng)化人才隊(duì)伍造血能力

由于人工智能技術(shù)具有輻射能力廣、交叉融合能力強(qiáng)、應(yīng)用潛力大等特點(diǎn)，局限于某學(xué)科或某領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)化教育可能并不適用，可考慮借助互聯(lián)網(wǎng)讓人工智能教育實(shí)現(xiàn)泛化，降低個(gè)體獲得人工智能前沿技術(shù)的門(mén)檻。不同個(gè)體往往具有差異的知識(shí)結(jié)構(gòu)和儲(chǔ)備，不同知識(shí)與人工智能技術(shù)的交叉融合，能夠最大程度地發(fā)掘人工智能未來(lái)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

5 結(jié)論

我們?cè)谌斯ぶ悄芗夹g(shù)研究中，仍處于初級(jí)的研究階段，那么在今后的一段時(shí)間里將會(huì)對(duì)社會(huì)發(fā)展造成一種阻礙。只有不斷的提升計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、生物科學(xué)等相關(guān)核心領(lǐng)域的發(fā)展，才能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)不斷完善，從而帶給人們?nèi)粘Ｉ钪懈咝?、便攜的服務(wù)，真正的讓人工智能技術(shù)給我們的生活帶來(lái)幫助。

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