實現(xiàn)快速發(fā)展:人工智能仍處于較初始發(fā)展階段

中國科學(xué)報
佚名
近年來,深度學(xué)習(xí)算法推動人工智能實現(xiàn)了快速發(fā)展。但深度學(xué)習(xí)的成功,不是理論方法的突破,而是在大數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算資源驅(qū)動下的技術(shù)突破。因此,業(yè)內(nèi)專家認為,人工智能仍處于一個較為初始的發(fā)展階段。 &ldquo...

近年來,深度學(xué)習(xí)算法推動人工智能實現(xiàn)了快速發(fā)展。但深度學(xué)習(xí)的成功,不是理論方法的突破,而是在大數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算資源驅(qū)動下的技術(shù)突破。因此,業(yè)內(nèi)專家認為,人工智能仍處于一個較為初始的發(fā)展階段。

“未來十幾年最大的機會一定是所謂的弱人工智能,也就是說完全不需要達到人腦的所有功能。”在近日舉行的2018北京人工智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇上,創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)如是說。

在他看來,現(xiàn)階段的人工智能是應(yīng)用型人工智能,簡單而言是在某一特定領(lǐng)域,用大量的數(shù)據(jù)做出比人更精確的判斷,創(chuàng)造價值、創(chuàng)造效率,讓人類從重復(fù)性的工作中解放出來,做更有創(chuàng)意的工作。

據(jù)某財務(wù)機構(gòu)預(yù)測,到2030年,中國的GDP將達到38萬億美元,其中7萬億美元是人工智能帶來的。

有人說,人工智能的未來將是美國和中國。對此,李開復(fù)表示,中國的優(yōu)勢是學(xué)術(shù)水平的提升、巨大的市場和數(shù)據(jù)量以及國家政策的支持,但在人才、專利和資金投入方面,中美人工智能產(chǎn)業(yè)的落差仍較大。

人工智能在中國的發(fā)展機遇在哪兒?專家分析,人工智能加上實體經(jīng)濟,這方面中國有特別大的動力。

人工智能與先進制造的深度融合,成為新一輪工業(yè)革命的核心驅(qū)動力。中科院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心副主任遲學(xué)斌在接受《中國科學(xué)報》記者采訪時表示,智能制造為中國的制造業(yè)提供了彎道超車的機遇,不僅可以有效提高傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)效率、降低各類成本,同時也有利于培育和推進新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

此外,他認為,人工智能在促進科研方面也大有可為。“我國各方面的數(shù)據(jù)量很大,科學(xué)研究的樣本非常多,很有可能通過數(shù)據(jù)分析獲得新的科學(xué)發(fā)現(xiàn),甚至可能是世界領(lǐng)先的發(fā)現(xiàn)。”

“人工智能是解析、挖掘遺傳密碼當(dāng)中跟生物醫(yī)學(xué)相關(guān)知識的一種工具。”中科院院士陳潤生舉例說,“2017年底谷歌發(fā)布了基于深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的基因組變異精準(zhǔn)識別工具DeepVariant,用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從DNA測序數(shù)據(jù)中快速精確識別堿基變異位點。”

他認為,生物醫(yī)學(xué)是人工智能應(yīng)用的一個重要方向。人工智能可用于疾病的診斷與治療,全新的藥物設(shè)計與研發(fā),動植物新品種、新性狀的培育等方面。

而這些都離不開“基礎(chǔ)設(shè)施”——平臺。遲學(xué)斌表示,就像高速公路一樣,提供方便的工作平臺,才能使研究人員將更多的精力放在模型調(diào)試等方面,從而促進科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用更快落地。

為此,中科院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心牽頭成立北京前沿國際人工智能研究院人工智能計算及數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)平臺,旨在加快促進人工智能應(yīng)用成果的產(chǎn)出,成為重大科技成果的加速器與倍增器。

中科院副院長李樹深表示,不管是基礎(chǔ)理論的研究還是產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展,都需要科技界和產(chǎn)業(yè)界共同作出更大的努力。

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