人工智能相关工作的需求频繁增加,尤其是在数据科学和机器学习职位方面,人们相信,正如约100年前电力改变世界一样,人工智能也将改变世界。吴恩达教授(美国斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授)曾反复强调一句名言:“人工智能是新电力。”
在定义上,人工智能是计算机科学的分支领域,致力于让机器模拟人类思维,从而执行学习、推理等工作。人工智能分为强人工智能和弱人工智能:强人工智能侧重于思维能力,认为机器不仅是一种工具,而且本体拥有知觉和自我意识,能真正的推理和解决问题;弱人工智能指人造机器具备表象性的智能特征,包括像人一样思考、像人一样感知环境以及像人一样行动。
人工智能产业是指群体、团队、个人针对人工智能本身基础理论、技术、系统、平台以及基于人工智能技术的相关产品和服务的研发、生产、销售等一系列经济活动的集合。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程,学术界可谓仁者见仁、智者见智,但是人工智能的发展历程大致划可以分为以下6个阶段:
1956年20世纪60年代初。人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个高潮。
20世纪60年代70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,并提出了一些不切实际的研发目标。然而,接二连三的失败和预期目标的,使人工智能的发展走入低谷。
20世纪70年代初80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新高潮。
20世纪80年代中90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
20世纪90年代中2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,2008年IBM提出“智慧地球”的概念。
2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,诸多人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长的新高潮。
人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力,在很大程度上能够影响未来社会的经济发展。美国、中国、欧盟、 英国和日本等国家和主要经济体率先布局,将人工智能提升至国家战略。
2019年,“智能+”首次出现在政府工作报告中,要坚持创新引领发展,培育壮大新动能。人工智能在金融、教育、工业、安防、医疗等众多领域扮演着越来越重要的角色。人工智能技术不仅能够优化决策的准确性、及时性、科学性,而且能够在专业领域实现高度的自动化,大幅提升产业效率,成为行业发展新动能。
从全民讨论AlphaGo战胜李世石的热潮开始,到现在人工智能纳入新基建政策的核心板块,投资圈对人工智能的关注度与热情不曾减退。人工智能被认为当代最激动人心而又具改革活力的发展机遇之一,站在历史发展风口上,人工智能投资再一次迎来高光时刻。
《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》显示,人工智能是全球IT产业发展最快的新兴技术应用之一。2020年整个中国的人工智能市场规模是63亿美元,据IDC预测,到2024年,这个数字将会达到172.2亿美元。且虽然2020年受到疫情影响,但中国AI整体市场仍然保持着37%的增长。
相比之下,2020年美国整个IT的支出同比在下降,整个人工智能算力等方面的支出基本和去年持平,没有显著增长,相对来说中国增速37%达到了在逆境中生长的水平。与此同时,中国在全球人工智能市场的占比将从2020年的12.5%上升到2024年的15.6%。全球来看,中国人工智能市场正处于稳步上升的状态,而且会在世界人工智能市场占有越来越重要的地位。
2020年,人工智能行业应用渗透度排名TOP5 的行业依次为互联网、政府、金融、电信和制造。同2019年相比,2020年互联网行业仍然保持第一,而电信和制造行业的应用场景更加丰富,市场潜力预计将有较大的提升,但在疫情的影响下,医疗行业人工智能的应用渗透度超过教育行业位列第七。
经历2020年这波折中前进的一年,未来人工智能产业又将走向何方?中商产业研究院给出了这三大发展方向。
在深度学习技术开启的人工智能第一发展阶段,单点技术的革新在市场中快速形成小型的技术应用闭环,技术为驱动的商业模式快速形成。计算机视觉、自然语言处理、语音处理等人工智能核心技术领域的突破开启了全球智能时代的新浪潮。然而未来随着人工智能技术在场景中应用的不断深化,单一技术实现的技术闭环难以满足复杂场景下的智能化需求,核心技术能力的研发难度开始加大。
目前,人工智能已在金融、医疗、教育、零售、工业、交通、娱乐等诸多领域进行智能化的渗透。在智能变革的趋势下,传统行业纷纷开始探索如何与人工智能结合应用。随着传统产业的智能化实践逐步深入,行业中深层次的知识和经验尤为重要。简单的人工智能技术叠加将不再能满足用户的智能化预期。
未来,人工智能产业将逐步向工业化迈进。标准化的产品、规模化的生产、流水线式的作业将是人工智能实现产业化的发展方向。既拥有行业知识又拥有智能技术的企业通过提供标准化、模块化的产品和服务,为横向多行业全场景赋能。
“开放、共享”将成为下一阶段人工智能产业发展的关键词。开放创新平台的建设可以更好的整合行业技术、数据及用户需求等方面的资源,以普惠应用的方式细化产业链层级,助力人工智能产业生态的构建。“开放、共享”的创新发展模式将提升人工智能技术成果的扩散与转化能力,促进中国人工智能产业形成以开放平台为核心的智能生态圈。
技术本身只是工具,不代表生产力,技术的合理应用才是生产力,并且会深刻改变生产关系。可以判断的是,经过2016年到2019年的人工智能全球热潮和创业泡沫后,人工智能技术尽管发展不如预期,但已经一步步进入到了实际的生产生活场景中,并逐步应用到生产生活的方方面面。
未来人工智能技术作为新基建的头雁,在疫情后的新社会生活范式中也将迎来全新一轮的发展机遇,人工智能投资虽然不易,但一个充满了人工智能的人类时代,正在实实在在的到来。