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        互聯(lián)網(wǎng)和人工智能有什么關(guān)系

        2018-10-19 04:04:08
        軟件 2018年9期
        關(guān)鍵詞:智能化計(jì)算機(jī)人工智能

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        互聯(lián)網(wǎng)和人工智能有什么關(guān)系

        導(dǎo)讀:隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展及普及應(yīng)用,我們正在向“萬物互聯(lián)”時(shí)代邁進(jìn)。在“萬物互聯(lián)”時(shí)代,受技術(shù)條件的影響,一些能夠順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的新的應(yīng)用模式及商業(yè)模式還沒被催生出來。

        隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展及普及應(yīng)用,我們正在向“萬物互聯(lián)”時(shí)代邁進(jìn)。在“萬物互聯(lián)”時(shí)代,受技術(shù)條件的影響,一些能夠順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的新的應(yīng)用模式及商業(yè)模式還沒被催生出來。為解決這個問題,新一輪的技術(shù)革命風(fēng)潮—人工智能已經(jīng)誕生,在未來的時(shí)間里,這個風(fēng)潮將推動IT產(chǎn)業(yè)更好地發(fā)展。

        那么,人工智能到底是什么呢?具體來說,人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支,其目的是生產(chǎn)出一種能夠模擬人類智能的智能機(jī)器。在過去,很多復(fù)雜任務(wù)只能依靠人類智慧完成?,F(xiàn)如今,人工智能也可以解決這些復(fù)雜問題,完成很多復(fù)雜的任務(wù)。

        在20世紀(jì)八九十年代,受硬件能力不足、發(fā)展道路偏差、算法缺陷等因素的影響,人工智能技術(shù)的發(fā)展曾一度陷入低谷。近年來,在大數(shù)據(jù)、大規(guī)模并行計(jì)算、人腦芯片、深度學(xué)習(xí)算法等技術(shù)的推動下,人工智能逐漸走出低潮,開始朝著良好的方向發(fā)展,如圖1所示。國際IT巨頭在人工智能方面的大力投入,為人工智能的發(fā)展打造了一個絕佳的外部環(huán)境?,F(xiàn)如今,人工智能的細(xì)分領(lǐng)域(自然語言處理、規(guī)劃決策、計(jì)算機(jī)視覺等)有了較大發(fā)展,諸多產(chǎn)品和應(yīng)用均已出現(xiàn)。

        圖1 人工智能的基礎(chǔ)架構(gòu)

        受技術(shù)條件的影響,在未來的5~10年,人工智能應(yīng)用的發(fā)展方向是專用領(lǐng)域的智能化。隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,通用領(lǐng)域的智能化也將得以實(shí)現(xiàn)。但不管是專用領(lǐng)域的智能化,還是通用領(lǐng)域的智能化,人工智能的發(fā)展都將以“基礎(chǔ)資源支持(基礎(chǔ)層面)”“人工智能技術(shù)(技術(shù)層面)”“人工智能應(yīng)用(應(yīng)用層面)”三層架構(gòu)為核心來構(gòu)建生態(tài)圈,如圖2所示。

        圖2 人工智能生態(tài)圈的核心架構(gòu)

        在專用領(lǐng)域智能化發(fā)展的過程中,眾企業(yè)都在試圖打通三層架構(gòu)。以蘋果、小米為代表的企業(yè)自上而下地努力,以百度、谷歌、科大訊飛等為代表的企業(yè)在自下而上發(fā)展,由此形成了競爭化的產(chǎn)業(yè)格局,使得整個行業(yè)呈現(xiàn)野蠻生長的狀況。在該階段,最具有投資潛力的是人工智能企業(yè),因?yàn)榫湍壳靶蝿荻?,將其放在任何一個層面都具有比較大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

        在通用領(lǐng)域智能化發(fā)展階段,除了人工智能技術(shù)能直接用于某些領(lǐng)域之外,人工智能還將對生活服務(wù)、零售、醫(yī)療、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、數(shù)字營銷等各行各業(yè)產(chǎn)生顛覆性的影響,并將引領(lǐng)新一輪的IT投資熱潮。

        隨著互聯(lián)網(wǎng)信息化革命的深化,人工智能也步入發(fā)展拐點(diǎn)。不過,人工智能是涉及多種高新技術(shù)的復(fù)雜性、系統(tǒng)性工程,因此其發(fā)展也并非能夠一步到位,而是將經(jīng)歷從點(diǎn)到面、從專用領(lǐng)域到通用領(lǐng)域的漸進(jìn)過程。從當(dāng)前來看,人工智能技術(shù)在很多專用領(lǐng)域已經(jīng)獲得了突破發(fā)展,但通用領(lǐng)域的實(shí)現(xiàn)還有待各方面的進(jìn)一步沉淀。

        以計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用為例。普通成年人可以很輕松地辨識出照片或視頻中的各種人、物和場景,但這一點(diǎn)對于計(jì)算機(jī)來說還是十分困難的。因?yàn)楸孀R是一個基于識別模型進(jìn)行特征抽取從而實(shí)現(xiàn)區(qū)分的過程,若要計(jì)算機(jī)做到通用識別,則首先需要將與世間萬物一一對應(yīng)的識別模型輸入其中,這顯然是一個巨大的工程。另外,即便是同一事物也常常由于不同場景中光線、角度、距離等方面的差異而表現(xiàn)出不同的形態(tài),這使得建立識別模型變得更復(fù)雜。雖然新一輪信息革命推動下計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力獲得了驚人突破,但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法達(dá)到人腦視覺中樞的水平,因此短期內(nèi)計(jì)算機(jī)很難實(shí)現(xiàn)智能通用識別。

        ——轉(zhuǎn)自互聯(lián)網(wǎng)

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