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人工智能爆发背后的5个冷思考与4个要素

文章来源:工人日报 作者:【未知】 点击:次 时间:2018/1/5 10:31:35
行业发展如何脱虚入实?人才与核心技术瓶颈如何突破?法律责任如何界定?如何应对人类就业机会挑战?算法歧视如何破解? 前言 2017年,人工智能全面爆发,资本大量涌入,政策不断加持,各企业趋之若鹜。在此时刻,中国完全掌握着弯道超车的良机,只是,我们更需要理性认知,毕竟健康发展、蹄疾步稳的人工智能发展才会对未来有益。 风口已来,静待腾飞…… 在不久前结束的2018年全国研究生招生统一考试中,“人工智能对人类社会产生哪些影响,对经济发展带来哪些改变”成为管理类联考综合能力考试中一道分值很重的作文题目。这从一个侧面可以看出,2017年成为国家战略的人工智能之火热程度。 在浙江乌镇落幕的第四届世界互联网大会上,人工智能同样是最热门的话题,在以人工智能为主题的分论坛会场,已经到了人满为患、不得不限制进场人数的地步。 回顾2017年的科技创新,坦率地说并没有给人太多惊喜,最引人关注的,莫过于人工智能。这一年,人工智能全面爆发,成为国家战略。 2017年7月,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中,明确新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。这是中国首个面向2030年的人工智能发展规划。随着人工智能上升为国家战略,顶层设计框架搭建完成,产业发展有望持续提速,带来投资新机遇。 实际上,在政策出台前,对市场异常敏感的企业层面已经开始布局,2017年只是进入到了发轫期。 也许,不少“吃瓜群众”此刻方才明白,为何做搜索引擎的百度提出“all in”(全面进入)人工智能战略,阿里巴巴也提出了数据是生产资料的概念,而腾讯早已经开始“连接”一切。 “作为一项改变世界的技术,人工智能已经到了从实验室走入真实的生产环境和日常生活的‘临界点’。”阿里巴巴集团副总裁刘松说。 在政策信号如此明确的背景下,人工智能几乎到了“人人争说”的地步。如今的中国,人工智能缺的不是关注和热度,而是理性的思考,是对未来风向的把握。 人工智能发展如何脱虚入实?人才与核心技术瓶颈如何取得突破?法律伦理责任如何界定?将会砸了谁的饭碗?背后的算法歧视如何解决?梳理过去一年人工智能发展,理性看待目前的阶段,这五大关键之问可能将是人工智能发展的风向标。 与实体经济结合去泡沫化 到了2017年年尾,曾经让各界争得面红耳赤的实体经济和虚拟经济之辩似乎已经没有太多意义。因为“取代谁”在当下已经成为非常不明智的设问。答案已经越来越明晰:实体经济是根本,虚拟经济也需要结合实体。换句话说也许更清楚,脱离实体的人工智能发展很难不出现泡沫。 于是在2017年,我们看到,很多的互联网工程师开始进入工厂深度研究流水线,拜师高级技工,在工厂写代码,而结合了人工智能的生产线大大提高了生产率。 阿里云总裁胡晓明认为,人工智能的发展要去泡沫化,下一站将是“产业AI”。目前,该公司在城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景推出ET大脑等“产业AI”方案,这些能力、产品和解决方案都通过虚拟的云端结合了扎实的工业流水线。 胡晓明告诉记者:“现在人工智能领域有种浮躁的氛围,有些企业靠AI讲资本故事、炒作股价。人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的‘概念上的AI’,更应是‘产业AI’。” 人工智能若要健康发展,首先必须要有场景驱动,人工智能在解决什么问题、为这个社会的成本降低了多少、效率提高了多少;人工智能背后,是否有足够的数据来驱动AI能力的提升;是否有足够的计算能力支撑算法和深度学习?只有在这三个场景同时具备的前提下,人工智能才会有价值。 在2017年,工业大脑走进车间,突破了良品率提升、故障率预测等制造业核心难题,互联网与工业的结合帮助类似协鑫光伏、中策橡胶、天合光能、盾安新能源等大型制造企业创造利润数十亿元。在天合光能,工业大脑帮助其提升了电池片A品率达7%,而之前预设的目标是1%。 机器观察世界,机器学习规律,数据的积累、计算能力的提升,让人工智能由此变得真正聪明可用。 猎豹移动CEO傅盛认为,传统行业的智能化核心是把传统行业数据化,今天人工智能有机会把传统的物理世界数据化。物理世界的数据化是传统行业真正转型的核心。如果实体经济想实现10倍数增长,关键是要实现物理世界的数据化,用更多人工智能的方式,去获取更多来自于这个产业的数据。
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