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人工智慧,“奇點時刻”臨近?
2017-02-13 07:33:08 來源: 人民日報
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  2017年1月5日,Master(後承認是Alpha Go)在網絡上取得對包括柯潔、樸廷桓和井山裕太在內中日韓頂級高手的快棋60連勝。

  2015年4月,英國科學家發明瞭機器手臂,能夠嫺熟做飯,廚藝達到世界一流水準。

  2017年1月6日,百度智能機器人“小度”和“小度之父”吳恩達(左一)亮相江蘇衛視《最強大腦》。人民視覺

  人工智慧一般被認為是通過模擬、延伸和擴展人類智能,産生具有類人智能的計算係統。其概念從1956年提出,經歷了跌宕起伏“三起三落”的60年。隨著硬體、軟件、大數據、深度學習等技術發展到一定水準,人工智慧開始呈井噴式發展,從長期不溫不火狀態驟然變熱。

  人工智慧幫助人類提高工作效率、提升生活品質。但對人工智慧的發展感到欣喜的同時,也要理性面對人工智慧對人類提出的挑戰

  技術與産業革命的新引爆點

  從1956年到2016年,人工智慧已經60歲。為什麼偏偏到了此刻,“老夫聊發少年狂”,它從一眾新興高科技中脫穎而出?

  美國作家盧克·多梅爾在《人工智慧》一書中提出“奇點”的概念,奇點指的是機器在智能方面超過人類的那個點。目前,人工智慧在技術和産業兩個方面臨近“奇點時刻”。

  第一,資訊革命正從技術深化到科學,向智能方向提升,人工智慧正處在科技革命的奇點上。資訊革命發端于信息技術革命。電子電腦、通信網絡、互聯網、雲計算、物聯網……分別代表著信息技術革命這頭大象的不同部位。一直發展到大數據,信息技術這頭大象的全貌才開始從科學的高度顯現。以數據科學為基礎的人工智慧,代表著信息技術向資訊科學的質的飛躍,第一次將信息技術發展到資訊科學的高度。

  如果説智慧的本質是“容易地應對變易”,那麼人工智慧是將理性與感性結合起來,像人類那樣容易地應對“變易”。德國工業4.0專家烏爾裏希·森德勒為了概括工業4.0的精髓,將英文的“簡單”與“復雜”合成一個詞,創造了一個新詞“Simplexity”,意思是使復雜性變得容易。人工智慧60年的發展,一直在探索“容易地應對變易”的具體方法。上世紀50年代的傳統人工智慧過于迷信理性演算法。一直到上世紀80年代神經網絡這種“感性”方法流行,才找到了處理非規律性事物的方法。2006年後,兼具理性與感性的深度學習成為人工智慧的新主流。2016年,人類終于迎來了人工智慧的一個重要時刻。2016年3月,谷歌圍棋(Alpha Go)電腦程式,運用將感性與理性結合的蒙特卡洛演算法,以4:1的成績戰勝世界冠軍、韓國棋手李世石。Alpha Go的勝利,標誌著人工智慧一個重要奇點時刻的到來,人工智慧正在成為下一代技術革命引爆點。

  第二,資訊革命正從科學轉化為技術,向智慧産業深化,人工智慧正處在産業革命的奇點上。資訊革命成熟于産業革命。技術革命的奇點,催生産業革命的奇點。技術革命率先引爆工業自動化、醫療健康等領域,使人工智慧迅速向市場化、産業化方向發展。

  以智能汽車為例,汽車電子已佔整車成本的40%。如果汽車部件和附加值中的智能貢獻比重超過50%,汽車就會發生質變,達到奇點。一旦所有行業智能比重超過50%,産業智能化的奇點時刻就將到來。無人駕駛汽車通過裝載前視攝像頭、前視雷達、鐳射雷達、高精地圖及諸多智能科技設備,可以應對復雜的實際駕駛環境。

  為現代化發展更換“發動機”

  當前31個發達經濟體中,30個經濟體增長放緩,1994年到2004年的年平均增長率從2%下降到1%。發展相對較快的美國,增長速度也從前10年的2.3%下降到了後10年的1.1%。工業化這臺發動機提供的動能越來越衰減。用工業化和信息化兩臺發動機驅動現代化,就成為2008年國際金融危機以來人們找到的一條新出路。

  發展人工智慧的最大意義在于為現代化發展更換“發動機”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個發達國家發現,預計到2035年,人工智慧將幫助這些國家生産率提高40%左右。其中,因人工智慧生産率增長最多的幾個國家分別是:瑞典、芬蘭、美國和日本。

  在當前的人工智慧研究領域,美國充當了領頭羊的角色。美國奧巴馬政府時期總統辦公室發布《為了人工智慧的未來做好準備》和《美國國家人工智慧研究與發展戰略規劃》。在前一個報告中,前奧巴馬政府呼吁優先考慮開展基礎、長期的人工智慧研究,並制定發展自動和半自動武器的政策。報告提議建立一個類似國防高級研究計劃局的機構,支撐高風險、高回報的人工智慧研究及應用;建議聯邦機構應在人工智慧領域優先開放培訓數據和數據標準;建議美國交通部不斷完善監管框架,將全自動車輛和無人機安全整合入交通係統。第二個報告提出了七大戰略:長期投資人工智慧研發領域、開發人機工作的有效方法、理解和應對人工智慧帶來的倫理問題、確保人工智慧驅動係統的安全、為人工智慧培訓和測試開發共用公共數據集與環境、建立評估人工智慧技術的標準和基準、深入了解國家人工智慧研發人才需求。根據該規劃,2015年聯邦政府在人工智慧相關技術方面投入約11億美元。根據專業數據分析平臺統計,截至2016年年初,全球已有957家人工智慧公司,其中美國公司就有499家,佔比超過了50%。

  此外,其他一些發達國家也在人工智慧開發上各有投入。日本側重降低成本,強化智能制造能力,加大人工智慧投入。2016年8月11日,日本政府將人工智慧相關跨部門政策內容寫入2016年度第二次補充預算案。部分政策會寫入2017年度政府預算申請中,並持續給予支援。日本在制造業中利用人工智慧提高生産率並克服人手短缺問題,應對社會老齡化挑戰。日本還對發展人工智慧技術的企業給予優惠稅制、優惠貸款、減稅等多項政策支援。

  歐盟以“人腦項目”為未來新興技術旗艦項目,側重于對數據的研究。“人腦項目”十分注重從科學制高點上把握技術,匯集了神經科學、醫學和電腦領域近300名專家。到2023年,這一項目將耗資10億歐元。德國注重科技研發和技術成果轉化,在人工智慧申請專利數量上位列全球第四,但在機器人、神經網絡、語音識別及圖像識別等領域有一技之長。德國人工智慧研究中心研究人工智慧技術,如自動駕駛、語音識別、圖像識別、機器學習、智能機器人人體跟蹤等領域,並進行科技研發和技術成果轉化。每年累計貢獻的學術成果和科研項目價值超過4800億歐元。

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【糾錯】 責任編輯: 余申芳
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