近日AlphaGo在圍棋領(lǐng)域的勝利，激起了人們對人工智能的思考和關(guān)注，作為AI行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者，更需要看到其發(fā)展趨勢和發(fā)展機遇，很多分析認為，2015年是AI行業(yè)發(fā)展的起始年，而2016年會是AI行業(yè)發(fā)展的爆發(fā)年......
人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈分析
從發(fā)展路徑及階段上看，實現(xiàn)人工智能需經(jīng)歷三個階段：計算智能（能存會算）、感知智能（能聽會說、能看會認）和認知智能（能理解會思考）。
從產(chǎn)業(yè)鏈上看，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎(chǔ)技術(shù)支撐、人工智能技術(shù)及人工智能應(yīng)用三個層次，其中基礎(chǔ)技術(shù)支撐由數(shù)據(jù)中心及運算平臺構(gòu)成，即計算智能階段，包括數(shù)據(jù)傳輸、運算、存儲等；人工智能技術(shù)是基于基礎(chǔ)層提供的存儲資源和大數(shù)據(jù)，通過機器學習建模，開發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，包含感知智能及認知智能兩個階段，感知智能如語音識別、圖像識別、自然語音處理和生物識別等，認知智能如機器學習、預測類API和人工智能平臺；人工智能應(yīng)用主要為人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合實現(xiàn)不同場景的應(yīng)用，如無人駕駛汽車、智能家居、智能醫(yī)療等領(lǐng)域。
人工智能行業(yè)發(fā)展前景展望
據(jù)《2016-2020年中國人工智能行業(yè)深度調(diào)研及投資前景預測報告》中提出，未來人工智能隨著各項技術(shù)的不斷進步，也將要不斷面對越來越多的挑戰(zhàn)，包括觀念上的挑戰(zhàn)。現(xiàn)實生活中，社會大眾對人工智能技術(shù)的期望往往很高，但人工智能技術(shù)進步不僅受限于軟件、硬件技術(shù)的制約，也受人類對自身理解與了解程度的制約，因此未來人工智能技術(shù)將在現(xiàn)有制約被不斷解決、新的制約又不斷形成的過程中，始終保持螺旋式發(fā)展進步的趨勢。比如語音識別技術(shù)，20世紀90年代，當IBM推出VIAVOICE時，很多人高呼語音識別時代到來了，但當大多數(shù)人親自使用時，卻發(fā)現(xiàn)自己的識別率還是不夠高，語音識別應(yīng)用自此進入到長達十幾年的低迷期。
近年來，語音識別技術(shù)得益于機器學習與大數(shù)據(jù)，又有了突飛猛進般的進步，現(xiàn)在隨便一個人只要能夠講普通話，計算機對其個人提供的數(shù)量足夠多的語音數(shù)據(jù)進行針對性訓練，并對其講話內(nèi)容進行語言模型的定制訓練，這個人的語音識別就可以達到99%的識別正確率。但對獨立一個人能夠做到的，并不意味著無數(shù)大眾使用就都能達到這樣的水平，不要說對8K語音的識別，從如今各家語音識別廠商對外公開宣布的16K語音平均識別率達到95%來看，距離大于99%的識別率還有很長的路要走。語音識別技術(shù)確實在進步，但要達到99%這一平均水平可能需要一年，也有可能又是一個十年，沒有人能夠輕松預言，準確判斷。不僅是語音識別，OCR、人臉識別、語義理解、機器翻譯等人工智能技術(shù)在實際應(yīng)用中都會面臨識別率、準確率的挑戰(zhàn)。因此，無論是企業(yè)還是社會應(yīng)用大眾，都應(yīng)有更加包容的心態(tài)，共同為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展營造一個良好的發(fā)展環(huán)境。
經(jīng)過數(shù)十年國內(nèi)無數(shù)優(yōu)秀科學家、學者、也包括眾多企業(yè)研究工程師的不懈努力，可以說中國人工智能領(lǐng)域無論研究與應(yīng)用水平，都與國外發(fā)達國家相比不分上下，可謂平分秋色。
人工智能源自于對人的模仿，服務(wù)人自然是必然使命，然千萬人有千萬之不同，就像沒有一家餐飲企業(yè)可以滿足一個國家所有人的吃飯要求一樣，人工智能產(chǎn)業(yè)中會出現(xiàn)多家實力強大的企業(yè)，一些企業(yè)也會在某些領(lǐng)域內(nèi)形成領(lǐng)先優(yōu)勢，很難或根本就不會出現(xiàn)壟斷型企業(yè)。人工智能產(chǎn)業(yè)在世界范圍內(nèi)也都還處于起步階段，人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化，企業(yè)也會在不斷滿足并提升社會大眾豐富多彩的生活品質(zhì)而進步。
業(yè)內(nèi)人士表示：也許現(xiàn)在說競爭格局還為時尚早，但縱觀智能語音、智能圖像、智能語義、生物特征識別等人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，人工智能確已在中國成為推動產(chǎn)業(yè)升級、創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵動力，相信將會有越來越多的企業(yè)融入人工智能產(chǎn)業(yè)之中，包容發(fā)展，各領(lǐng)風騷也將會成為中國人工智能產(chǎn)業(yè)的獨特風貌。
下面我們來預測一下AI行業(yè)的十大發(fā)展趨勢：
1、更聰明的機器人
IBM科研部的認知計算副主管巴納瓦很期待看到人工智能技術(shù)能夠嵌入到更多的機器人與設(shè)備中。IBM正在利用機器學習算法訓練機器人更好地將合適的姿勢、音調(diào)與語句結(jié)合。該公司的人工智能技術(shù)已經(jīng)被加載于其他公司生產(chǎn)的機器人上，例如軟銀的禮賓與銷售助理機器人佩珀。機器學習算法能夠幫助機器人學習更好地導航（自動駕駛），并且與諸如仿生眼睛等機器人設(shè)備結(jié)合。
2、更快的分析
機器學習算法的一個關(guān)鍵應(yīng)用就在于數(shù)據(jù)分析。視覺數(shù)據(jù)分析的進步以及速度的加快將會跨越不同的領(lǐng)域帶來廣泛的影響。巴納瓦在郵件中寫道：“人工智能在理解圖像方面的技術(shù)大大加強，這包括對于例如目標、人和地點等特殊元素的文本和意義等?！倍鴶U大視覺分析影響的一個關(guān)鍵領(lǐng)域便是醫(yī)療體系，巴納瓦特意指出，人類工作者需要處理海量的視覺信息，她同時也舉了這樣一個例子：一個放射科醫(yī)生每分鐘需要對16張放射相片做出診斷。根據(jù)研究，加快數(shù)據(jù)處理的速度會大幅提升2016年人工智能在商業(yè)中的表現(xiàn)。分析師霍普金斯寫道：“機器學習將會取代手動數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)監(jiān)管等累活臟活，節(jié)省下的時間又可以促進數(shù)據(jù)策略的發(fā)展。”
3、更自然的互動
用來處理語言的機器學習算法的提升會讓人們與計算機之間的交流更加容易。微軟雷德蒙德實驗室研究員兼管理主任霍維茨說，虛擬助手（如Siri與Cortana）會變得“非常有幫助”。阿魯達是人工智能律師初創(chuàng)公司ROSS的CEO，他說：“一直以來，我們都是基于計算機的語言跟它們進行交流，這正是我們需要跨越的一步”。他提出自然語言處理的進步會在明年開始顛覆這樣關(guān)系。
4、更微妙的恐懼
在聊到人工智能時，你可能會聽到有人提到《終結(jié)者》系列。特斯拉CEO伊隆·馬斯克用這部電影表達了他關(guān)于AI技術(shù)走向失控的恐懼?！坝须娪熬椭v過這個，你知道，像《終結(jié)者》?！薄缎l(wèi)報》在2014年引用的馬斯克原話。
“可能會帶來一些糟糕的結(jié)果。而我們應(yīng)該確保結(jié)果是好的，而不是壞的。”12月，馬斯克加入了科技大亨們組成的團隊，投資了新創(chuàng)立的非營利組織OpenAI。馬斯克與其他人的恐懼所帶來的風波逐漸消退，阿魯達認為關(guān)于所謂“邪惡AI”的說法將會在2016年變得更微妙。他還認為，電子設(shè)備里裝有AI，將變成一件理所當然的事，而不再那么令人驚奇。“如果沒有AI元素，人們會認為這個機器太傻了?！?/p>
5、更熱火朝天的競爭
在11月，谷歌開源了它的開源機器學習框架Tensorflow。幾個星期后，F(xiàn)acebook也開源了BigSur的設(shè)計，這是這家公司AI算法運行的計算機服務(wù)器。阿魯達認為隨著2016年的到來，我們將看到與上述公司差不多的行為。
谷歌、Facebook、微軟、IBM、阿魯達的公司ROSS正在彼此競爭人工智能的領(lǐng)導地位?！斑@是一場天才間的戰(zhàn)爭，”阿魯達評價道。為創(chuàng)業(yè)公司與研發(fā)者推出開源工具并不是競爭升溫的唯一區(qū)域。谷歌、Facebook與蘋果都在AI虛擬助手這片領(lǐng)域上宣布了自己的領(lǐng)土，想要從搜索引擎與電子商務(wù)市場中分得自己的一杯羹。
6、中國的機器人變革
中國已經(jīng)開始著手嘗試在工廠中使用先進的制造型機器人了。這將讓制造業(yè)變得更有效率，幫助維持制造業(yè)的龍頭地位。這一項目要求更加先進、性價比更高的機器人，而世界各地的經(jīng)濟和技術(shù)也會受到影響。
中國對于技術(shù)引起的劇變并不陌生，而且已經(jīng)在機器人技術(shù)方面進行了大量投資。然而新一輪機器人變革的規(guī)模將會是史無前例的。廣東省已經(jīng)決定投資1540億美元來安裝機器人。雇用了大量工人來組裝蘋果手機一類產(chǎn)品的富士康表示，在接下來幾年里，其公司將會安裝超過100萬臺的機器人。
7、更智能的學習
機器人已經(jīng)非常擅長精確的重復性工作，但大部分仍然笨得像塊石頭。這也是為什么機器人通常只用于那些經(jīng)過精確設(shè)計的情況。這也解釋了它們?yōu)楹螣o法輕易地接受新任務(wù)，或者在不熟悉、不確定的情況下無法正常工作。然而，事情總是在變化，感謝新一代的技術(shù)與算法，能夠使機器人學的更快更好。
機器學習有很多種方法，有些已經(jīng)在研究室里表現(xiàn)出了非常明顯的效果。尤其是有一種方法對工業(yè)機器人產(chǎn)生了重大影響，即深度學習，這種方法采用大型仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在訓練機器人理解圖片、視頻和聲頻內(nèi)容的方面不可或缺。而部分公司意圖使用這一方法來訓練機器人觀看、抓取和推理。
8、知識共享
今年值得期待的另一趨勢就是機器人彼此分享它們獲取的知識。一旦機器人能夠從其他機器人的工作中獲取利益，就會加速學習過程。另外，通過那些能夠?qū)⑿畔⑸蟼髦敛煌到y(tǒng)的有效方法，即使兩個完全不同的機器人也能夠教會彼此如何識別一個特定物體或執(zhí)行一項新任務(wù)。
目前幾個正在實施的項目旨在提供簡單有效的方法來使機器人通過互聯(lián)網(wǎng)獲取知識。不難想象將這一切應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境下（比如那些識別或抓取不同物體的任務(wù)）會有怎樣的結(jié)果。
9、機器人會有更多個性
今年也會有一些個性化的機器人首次亮相，看到它們?nèi)绾伪蝗祟惤邮芤矔羌腥さ氖?。隨著硬件越來越便宜，軟件功能越來越強大，不難想象為什么有人認為此時正是機器人家庭助手出現(xiàn)的最佳時機。
然而，讓機器人有真正的個人觸感并不容易。一些原型機讓人感到失望，而那些所謂的成功原型機也不過只有一些有限的角色，像是會議模式或者問候模式。即使是非常有限的場景，這些機器人也需要非常仔細的設(shè)計和編程，以便能夠表現(xiàn)正確的社交和情感。
10、無人機時代
美國聯(lián)邦航空管理局在2015年年底發(fā)布了注冊無人機的規(guī)章制度，同時正在測試無人駕駛自動化空中交通管制的技術(shù)。
雖然你可能不會立即看到天空滿是無人機，但盡可以期待在很多行業(yè)里將會有更加智能、更加自動化的無人機得到測試，特別是自動監(jiān)控和偵測能夠得到有效應(yīng)用的行業(yè)。而如果像是亞馬遜、谷歌類的公司找到了自己的方法，可能下一年的節(jié)日禮物就是由這些在空中飛來飛去的無人機來送貨了。
