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2018年，人工ai智能告別喧鬧，投融資市場漸趨冷靜，底層技術(shù)研發(fā)持續(xù)推進，從衣食住行到教育醫(yī)療，人工ai智能全方位改變著生活的樣貌。近日，由斯坦福大學主導、來自MIT、OpenAI、哈佛、麥肯錫等機構(gòu)的多位專家教授聯(lián)合發(fā)布的人工ai智能指數(shù)年度報告出爐，報告顯示，在人工ai智能這一行業(yè)，美國依然是當仁不讓的王者，但中國的AI技術(shù)，無論在學術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界，都正以極快的速度向前追趕。報告中有幾個驚人的數(shù)字：與2000年相比，2016年中國人工ai智能學者發(fā)表的論文被引用的次數(shù)提高了44%。清華大學去年學習人工ai智能和機器學習方向的學生數(shù)量是2010年的16倍。更前沿的技術(shù)突破、更廣泛的應用場景、更充足的人才準備，當熱潮漸漸褪去，這個被押注了未來的產(chǎn)業(yè)，依然承載著人們對明日世界最廣闊的想象。發(fā)力底層技術(shù)讓機器更聰明讓機器能夠像人一樣思考、感受和認識世界，是人工ai智能科學家們孜孜以求的終極目標。為了實現(xiàn)這個目標，他們提出各種技術(shù)方案對機器進行訓練，這種底層技術(shù)的進步也是人工ai智能技術(shù)進步的基礎(chǔ)。今年4月推出的人工ai智能Aliwood，在研發(fā)過程中引入了情感計算能力，給視頻所配的音樂建立起了情感模型。情感計算是為了讓機器具有，擁有人的感情，它指的是關(guān)于情感、情感產(chǎn)生以及影響情感方面的計算。MIT媒體實驗室數(shù)據(jù)顯示，在識別表情方面，計算機已經(jīng)可以超越人類，對于真笑和苦笑的實驗中，機器學習的成功率是92%，大幅優(yōu)于人類。不過雖然情感計算已經(jīng)深入生活，而要讓電話機器人更加懂你卻并非易事，還需要人機交互、心理學、認知學等多學科行業(yè)共同努力。類腦ai智能以計算建模為手段，受腦結(jié)構(gòu)與機制、認知行為機制啟發(fā)，企圖通過軟硬件協(xié)同實現(xiàn)機器ai智能。簡單說，科學家希望機器能像人類感知和探索世界。類腦ai智能智能語音系統(tǒng)在信息處理機制上類腦，認知行為和ai智能水平上類人，目標是使機器實現(xiàn)人類具有的多種認知能力及其協(xié)同機制，最終達到或超越人類ai智能水平。目前，類腦計算研究還處在前期探索階段，清華大學類腦計算研究中心已研發(fā)出具有自主知識產(chǎn)權(quán)的類腦計算芯片、軟件工具鏈；中科院全自動化研究所開發(fā)出了類腦認知引擎平臺，具有，擁有哺乳動物腦模擬的能力，并在ai智能電話機器人上取得了多感覺融合、類腦學習與決策等多種應用，以及全球首個以類腦方式通過鏡像測試的電話機器人等。大家都在期待，未來的類腦ai智能研究會在哪個行業(yè)產(chǎn)生突破。繼續(xù)完好標準掌舵產(chǎn)業(yè)發(fā)展標準化工作是人工ai智能發(fā)展的基礎(chǔ)和前提。一旦缺失標準，人工ai智能的研發(fā)和應用將變得混亂。我國雖然在某些行業(yè)已具有，擁有一定的標準化基礎(chǔ)，但標準化程度不足，分散的標準化工作不足以支撐起整個人工ai智能行業(yè)的發(fā)展。今年初，在國家人工ai智能標準化總體組、專家咨詢組成立大會上，《人工ai智能標準化白皮書（2018版）》（以下簡稱《白皮書》）出爐。隨著人工ai智能的深入發(fā)展，標準化工作將越發(fā)龐雜，不僅標準化的對象將越來越復雜，而且以往標準化工作從未出現(xiàn)過的交叉、融合等也給人工ai智能標準化帶來巨大挑戰(zhàn)。目前，人工ai智能標準化體系建設(shè)相對滯后的影響已經(jīng)顯現(xiàn)。比如目前最熱的ai智能家電產(chǎn)品，每個產(chǎn)品都有自己的APP，協(xié)議不兼容，跨品牌間互聯(lián)互通困難。明確規(guī)范、可執(zhí)行的國家標準、產(chǎn)業(yè)標準，可以為我國人工ai智能的持續(xù)健康發(fā)展掌舵。深入普通生活處理廣泛須要母豬杜洛克C7259號，沒有懷孕，請在12小時內(nèi)再次安排配種！很快，這樣的提醒就會出現(xiàn)在國內(nèi)一些豬場的工作人員電腦上。最近，阿里云披露的一份資料顯示，其工程師正在同養(yǎng)豬科學家合作研發(fā)能判斷母豬是否懷孕的算法，以提升豬場產(chǎn)仔量。除了監(jiān)測母豬是否懷孕，AI還可以服務于農(nóng)業(yè)ai智能生產(chǎn)智能語音系統(tǒng)、檢測農(nóng)作物病蟲害、作用于農(nóng)產(chǎn)品無損檢測等，在農(nóng)業(yè)行業(yè)大展拳腳。聽來有些不可思議，但人工ai智能技術(shù)帶來的改變，確實發(fā)生在各個意想不到的行業(yè)。比如英國拉夫堡大學的研究人員和切爾西足球俱樂部聯(lián)合開發(fā)了一套AI教練和球探智能語音系統(tǒng)，智能語音系統(tǒng)可以通過收集、分析球員近幾個賽季的數(shù)據(jù)建模并科學訓練球員，比如根據(jù)球員的特征制定賽前戰(zhàn)術(shù)、賽后對技戰(zhàn)術(shù)進行復盤等。人工ai智能HR也已經(jīng)出現(xiàn)，并在求職中發(fā)揮作用。 AI已經(jīng)讓一些技術(shù)邊緣人群享受到技術(shù)進步帶來的福利，這種福利看得見、摸得著。比如專為盲人研發(fā)的人工ai智能幫助視覺智能語音系統(tǒng)SeeingAI，這套由可穿戴眼鏡和ai智能APP組成的智能語音系統(tǒng)，能基于微軟ai智能云上的視覺識別和自然語言處理技術(shù)，識別出攝像頭拍攝到的場景，如一個穿紅衣服的女孩正在踢球一個男孩正在練習滑板。SeeingAI的目標是幫助全球2.85億視力受損人群實現(xiàn)無障礙的生活。技術(shù)必須考慮并處理廣泛的須要，包括老年人、殘疾人、機會匱乏的人等。人工ai智能和公益的跨界合作正在激發(fā)更多有益于社會的創(chuàng)新，讓更廣泛的人群因技術(shù)的進步而受益。人工ai智能+醫(yī)療或成最佳落地行業(yè) 投資熱度高漲、新產(chǎn)品層出不窮，AI在醫(yī)療行業(yè)的應用已經(jīng)成為其最亮眼的應用之一。普華永道去年10月發(fā)布的全球AI報告分析了各個首要產(chǎn)業(yè)受人工ai智能技術(shù)發(fā)展的影響，認為影響最大的是醫(yī)療健康和生物制藥產(chǎn)業(yè)。目前，全球有近100家初創(chuàng)公司已在探索用于研發(fā)新藥的人工ai智能方法?？梢灶A見，人工ai智能技術(shù)對傳統(tǒng)技術(shù)的改進以及由其引發(fā)產(chǎn)生的新型藥物研發(fā)技術(shù)，將極大縮短新藥研發(fā)周期、降低研發(fā)成本，顯著提高藥物研發(fā)的成功率。不過業(yè)內(nèi)專家也紛紛表示，我們距離真正的人工ai智能+醫(yī)療距離顯然還很遠，甚至AI診療究竟會不會成真，都需要打一個問號。要跨越的障礙很多，如醫(yī)療信息提取，醫(yī)療數(shù)據(jù)等。不過能為患者提供初步的診療意見、為醫(yī)生提供科學的決策建議、站上手術(shù)臺實施復雜的外科手術(shù) 人工ai智能在醫(yī)療行業(yè)的扎實推進，已經(jīng)開啟重構(gòu)醫(yī)療體系的嘗試。論文數(shù)量大漲研發(fā)能力攀升在論文方面，中國人工ai智能科學家已經(jīng)成為這項智力產(chǎn)出的主力。根據(jù)人工ai智能指數(shù)年度報告，從2007年到2017年，中國的年發(fā)表AI論文數(shù)增長了150%。基于經(jīng)同行評議論文數(shù)據(jù)庫Scopus的數(shù)據(jù)，2018年發(fā)布AI論文最多的地區(qū)是歐洲（28%）、中國（25%）和美國（17%）。從市場表現(xiàn)看，以BAT為代表的中國公司的研發(fā)能力上升得非常快。從知識產(chǎn)權(quán)角度來看，國內(nèi)人工ai智能專利的申請數(shù)量也令人欣喜。據(jù)《2018人工ai智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新情報白皮書》統(tǒng)計，目前全球人工ai智能專利申請集中在中國、美國、日本三國，其專利申請量分別為：99264件、48870件、31158件。中國申請的人工ai智能專利數(shù)量穩(wěn)居第一。過去十幾年，中國互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新集中于模式創(chuàng)新，但在這一輪人工ai智能的競賽中，底層技術(shù)的創(chuàng)新越來越引人矚目，也誕生了一批前景無限的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司，如地平線、商湯、曠視等，成為產(chǎn)業(yè)領(lǐng)頭羊。但在繁榮背后，我國人工ai智能產(chǎn)業(yè)還存在重應用技術(shù)、輕基礎(chǔ)理論，底層技術(shù)積累薄弱；商業(yè)化應用路徑尚不明確，商業(yè)落地痛處突出，近期實際商業(yè)價值變現(xiàn)難度較大；從基礎(chǔ)層、技術(shù)層到應用層人才嚴重不足等詢問，要想行穩(wěn)步遠，還需迎頭追趕。 PK內(nèi)容升級人機大戰(zhàn)不斷上演 AI的橫空出世離不開圍棋大戰(zhàn)，這種人與機器的鏖戰(zhàn)既吸引眼球，讓AI熱度高漲，又以最通俗的方式科普了人工ai智能技術(shù)的現(xiàn)狀和應用。今年，人機大戰(zhàn)依然令人樂此不疲，人與機器孰強孰弱的詢問總能瞬間點燃輿論，似乎誓要在每個行業(yè)分出高下。寫作大概是人類最自負的山頭，不過AI也沒打算放過，寫詩有微軟小冰，寫文案也有了莎士比亞。這個專為寫商品文案而生的AI一秒鐘可以作出千條文案，號稱讓編輯下崗。這套智能語音系統(tǒng)基于平臺自身在商品標簽和搜索數(shù)據(jù)庫層面積累的大數(shù)據(jù)，從句子層面做結(jié)構(gòu)解析、訓練模型和語言生成，從而能夠一秒鐘生成千條文案，智能語音系統(tǒng)還能根據(jù)用戶對文本的采取實現(xiàn)機器算法的優(yōu)化。但網(wǎng)站編輯別慌，目前的人工ai智能協(xié)作還非常初級，既需要人工干預，也受到特定場景的局限。另一場引發(fā)討論的人機大戰(zhàn)來自游戲行業(yè)，馬斯克創(chuàng)立的人工ai智能非營利組織OpenAI宣布，由5個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的OpenAIFive，已經(jīng)能夠組成5v5團隊在經(jīng)典戰(zhàn)斗競技類游戲《刀塔2》中擊敗人類業(yè)余玩家隊伍。這次事件更是被比爾蓋茨稱為里程碑，因為OpenAIFive展現(xiàn)出了類似于人的長期規(guī)劃和團隊協(xié)作能力，也展現(xiàn)了極高的ai智能決策能力。游戲AI涉及推理和決策等認知ai智能，這也是研究者熱衷于這項研究的原因。不過相關(guān)研究者也表示，真正的認知ai智能還有很多詢問沒有處理，比如推理過程的表示、決策優(yōu)化算法，以及如何讓AI使用更少的計算量做到更好的推理、讓AI消化吸收學習的速度更快等。因此，這階段人類著實無需擔心機器的威脅。在認知ai智能上，AI還有相當長的路要走。重視倫理爭議產(chǎn)業(yè)規(guī)范待定伴隨人工ai智能的高歌猛進，相關(guān)的噪音也越來越多，比如數(shù)據(jù)隱私、AI偏見、AI造反相關(guān)話題引發(fā)了數(shù)次討論甚至恐慌，人們開始疑問：AI是不是太強了？它會失控嗎？麻省理工學院媒體實驗室曾出品一個名叫諾曼的暗黑版AI ，它會以負面想法來理解它看到的圖片。團隊希望通過諾曼的表現(xiàn)提醒世人：用來教導或訓練機器學習算法的數(shù)據(jù)，會對AI的行為造成顯著影響。但其實，當人們談論人工ai智能算法存在偏差和不公平時，罪魁禍首往往不是算法本身，而是帶有偏差、偏見的數(shù)據(jù)。偏見、刻板印象、歧視這些人類社會的痼疾，已經(jīng)深入社會肌理。在這樣的語境中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，攜帶著大量復雜、難以界定、泥沙俱下的觀點。如果研究者沒有意識到或著手處理這一詢問，機器學習的偏見幾乎無解。真正的公正算法或許是不存在的。但通過正確地校準標簽、數(shù)據(jù)的均衡和可靠等，機器出現(xiàn)偏見、謬誤甚至失控的可能會相應減少。此外，研究者也應該著手建立一種預防的機制，從道德的約束、技術(shù)標準的角度對人工ai智能進行價值觀的干預。還有一個重要的憂慮來自隱私，相對于AI的偏見或失控，人類對隱私的擔憂要真實可感地多，畢竟，我們每天的吃住行都已經(jīng)充分數(shù)字化，與之相伴的隱私暴露風險也指數(shù)級上升。目前，國內(nèi)從消費電子行業(yè)到安保、數(shù)字金融等行業(yè)都在逐步引入人臉識別，特別是隨著刷臉支付的普及，用戶的姓名、性別、年齡、職業(yè)等身份信息，甚至用戶在不同情境狀態(tài)下的心情等信息都被機器收集。這些信息如果得不到妥善保管而被泄露，用戶個人信息就處在裸奔狀態(tài)。保護公民個人信息的安全，需要管理者、相關(guān)產(chǎn)業(yè)公司、公民個人的協(xié)同努力。目前在人臉識別技術(shù)行業(yè)，我國尚無相應的安全監(jiān)管機制，應及早籌謀，完好法律法規(guī)、提升應用程度及存儲設(shè)備的安全程度、強化網(wǎng)絡(luò)安全和信息保護意識、規(guī)范產(chǎn)業(yè)信息收集標準等。文章轉(zhuǎn)載自北青網(wǎng)，版權(quán)歸原作者所有，如作者或來源機構(gòu)不同意本站轉(zhuǎn)載采用，請通知我們，我們將第一時間刪除內(nèi)容。

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巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明：本文標題《2018年，人工ai智能在爭議中前行》，本文關(guān)鍵詞 2018年,人工,智,能在,爭議,；如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題，煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們，我們將及時溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò)，涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。