◆張會(huì)影 圣文順 孫 潔

淺談人工智能發(fā)展要素

◆張會(huì)影 圣文順通訊作者孫 潔

（南京工業(yè)大學(xué)浦江學(xué)院 江蘇 211200）

人工智能的發(fā)展是新的科技革命的重要組成部分。在大數(shù)據(jù)的推動(dòng)下，人工智能在深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、模式識(shí)別等技術(shù)得到突破。數(shù)據(jù)、算力、算法、應(yīng)用和人才等構(gòu)成了人工智能的基本要素，并且共同推動(dòng)人工智能往更高層次發(fā)展。

人工智能，大數(shù)據(jù)，算法，人才

1 引言

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI，它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，實(shí)質(zhì)是機(jī)器對(duì)人的意識(shí)、思維的模擬，讓機(jī)器以人的方式解決并完成復(fù)雜問(wèn)題。人工智能的研究包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。

自1956年提出理念至今，人工智能的發(fā)展并不順利，近幾年，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)才得到飛速發(fā)展。AlphaGo的問(wèn)世，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器對(duì)人類(lèi)認(rèn)知范圍的擴(kuò)張，在金融、醫(yī)療、教育、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域開(kāi)啟了突破性的發(fā)展。

2 人工智能發(fā)展的要素

人工智能要得到長(zhǎng)足的發(fā)展，應(yīng)關(guān)注場(chǎng)景、數(shù)據(jù)、算力、算法和人才等方面的可持續(xù)發(fā)展。

2.1 場(chǎng)景

人工智能的發(fā)展，一個(gè)重要的要素是場(chǎng)景，也就是我們所說(shuō)的應(yīng)用市場(chǎng)，把人工智能技術(shù)應(yīng)用在什么場(chǎng)景中，如果人工智能沒(méi)有市場(chǎng)、平臺(tái)業(yè)務(wù)支持，很難維持下去[1]。

人工智能經(jīng)典的應(yīng)用場(chǎng)景包括：信用評(píng)分的風(fēng)險(xiǎn)控制、機(jī)器翻譯、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等。有了市場(chǎng)，人工智能就可以借助新技術(shù)，把握先機(jī)，否則，空有技術(shù)是不夠的。所以最關(guān)鍵的是場(chǎng)景，有了應(yīng)用場(chǎng)景，數(shù)據(jù)自然會(huì)產(chǎn)生，也會(huì)驅(qū)動(dòng)技術(shù)發(fā)展。

2.2 數(shù)據(jù)

人工智能的發(fā)展取決于大數(shù)據(jù)。當(dāng)前，時(shí)刻產(chǎn)生著大量運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，如移動(dòng)設(shè)備、傳感器、相機(jī)等，這些數(shù)據(jù)中，小部分是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中很多是垃圾數(shù)據(jù)，沒(méi)有標(biāo)記，機(jī)器無(wú)從學(xué)習(xí)，即使學(xué)習(xí)也是錯(cuò)誤的結(jié)果。數(shù)據(jù)的清洗和標(biāo)記非常困難，用人工方法清洗和標(biāo)記數(shù)據(jù)，再讓機(jī)器去學(xué)習(xí)，是比較笨的人機(jī)混合的過(guò)程。

如何把各行業(yè)部門(mén)處理過(guò)的數(shù)據(jù)成果，分享出來(lái)讓大家共用，才能使人工智能更好落地服務(wù)于人們。當(dāng)前一個(gè)重要的任務(wù)就是如何把數(shù)據(jù)分享出來(lái)，使大家互惠互利。另一方面，數(shù)據(jù)的共享，關(guān)系到信息安全和個(gè)人隱私問(wèn)題，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、量子計(jì)算等新技術(shù)的出現(xiàn)，給信息安全和個(gè)人隱私帶來(lái)挑戰(zhàn)，這將會(huì)是一個(gè)很長(zhǎng)的路[2]。

2.3 算力

算力是支撐人工智能基本的計(jì)算能力，人工智能對(duì)計(jì)算能力和速度，提出了更高的要求。以下是各種芯片的計(jì)算能力對(duì)比。GPU的計(jì)算能力優(yōu)于CPU、FPGA、ASIC芯片，在人工智能領(lǐng)域應(yīng)用最廣。通常情況下，GPU的浮點(diǎn)計(jì)算能力是CPU的10倍左右。另一方面，深度學(xué)習(xí)框架通過(guò)在GPU上優(yōu)化，提升了GPU的計(jì)算能力，加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。在深度學(xué)習(xí)時(shí)卷積運(yùn)算能夠完成矩陣運(yùn)算，減少了內(nèi)存消耗，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能得到了提高。

實(shí)現(xiàn)云計(jì)算能力，是人工智能必不可缺的，云計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的超強(qiáng)計(jì)算，同時(shí)是人工智能的強(qiáng)載體，只有依靠強(qiáng)大的云計(jì)算能力，才能完成龐大的人工智能計(jì)算。大數(shù)據(jù)、云和人工智能是密不可分的。當(dāng)前，云計(jì)算技術(shù)還不是很成熟，人工智能也需要一個(gè)發(fā)展過(guò)程，未來(lái)的量子技術(shù)的突破，會(huì)促進(jìn)人工智能更好地發(fā)展。

2.4 算法

算法是挖掘數(shù)據(jù)智能的有效方法。確定了算法，數(shù)據(jù)預(yù)處理后，經(jīng)訓(xùn)練、評(píng)估和調(diào)參，得到訓(xùn)練模型。當(dāng)前主流的算法有傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，近年來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法發(fā)展迅速。選擇算法需考慮數(shù)據(jù)的大小、質(zhì)量、算法的精度、計(jì)算時(shí)間等因素。

2.5 人才

人工智能的發(fā)展，最終是人才的競(jìng)爭(zhēng)。相比于美國(guó)，我國(guó)人工智能人才短缺并且結(jié)構(gòu)不合理。我國(guó)人工智能人才以年輕的生力軍為主，資深人才比較短缺。在自動(dòng)駕駛、語(yǔ)音識(shí)別、智能機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像、無(wú)人機(jī)等熱門(mén)領(lǐng)域中，自動(dòng)駕駛、語(yǔ)音識(shí)別、智能機(jī)器人從業(yè)人才數(shù)量高于其他領(lǐng)域。

人工智能人才與教育、企業(yè)、投資情況等緊密相關(guān)。目前高校人工智能專(zhuān)業(yè)相對(duì)較少，只有部分高校，且本科沒(méi)有人工智能專(zhuān)業(yè)，只有研究生才會(huì)開(kāi)設(shè)人工智能研究方向，研究范圍小。我國(guó)的人工智能要獲得長(zhǎng)足發(fā)展，必然需要大量相關(guān)人才，高校需要將人工智能作為獨(dú)立專(zhuān)業(yè)，并從本科階段培養(yǎng)相關(guān)人才，搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，滿(mǎn)足教師科研及學(xué)生的實(shí)驗(yàn)、實(shí)訓(xùn)和實(shí)踐的要求[3]。

我國(guó)的核心科技公司如百度、阿里、華為等集中擁有很多人工智能人才。人工智能是實(shí)踐性很強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)，高校的人才培養(yǎng)缺乏實(shí)踐環(huán)境。企業(yè)在人工智能發(fā)展上有先天的優(yōu)勢(shì)，有的高校與企業(yè)有所合作。受各因素質(zhì)影響，校企合作通常浮于表面，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)校企間“縱、橫、深”可持續(xù)合作進(jìn)，促進(jìn)科研和產(chǎn)業(yè)結(jié)合與創(chuàng)新[4]。

3 總結(jié)

人工智能作為新的產(chǎn)業(yè)革命的重要驅(qū)動(dòng)力，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)和科技的快速發(fā)展。數(shù)據(jù)、算力、算法、應(yīng)用場(chǎng)景和人才是人工智能發(fā)展的最基本的要素，反過(guò)來(lái)，它們的發(fā)展必定促進(jìn)人工智能的發(fā)展。

[1]王銀春.人工智能的道德判斷及其倫理建議[J].南京師大學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2018（4）.

[2]李德順.人工智能對(duì)“人”的警示—從“機(jī)器人第四定律”談起[J].東南學(xué)術(shù)，2018（5）.

[3]李倫，孫保學(xué).給人工智能一顆“良芯(良心)”—人工智能倫理研究的四個(gè)維度[J].教學(xué)與研究，2018（8）.

[4]黃欣榮.人工智能熱潮的哲學(xué)反思[J].上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2018（7）.

南京工業(yè)大學(xué)浦江學(xué)院自然科學(xué)基金（njpj2019209）。