上个月国务院印发了新一代人工智能发展规划,并且在规划当中提出了分三步走的策略以及六项重点任务。人工智能第一次以及以国家级口号出现,必将快速推动行业和技术方面的发展。
实际上在科技行业,人工智能已经成为了非常热门的领域,不管是否真的有人工智能技术,很多公司在对外宣传的时候都要提到这个词,否则就好像干不下去了似的。从市场的角度看,人工智能作为当今最热的话题,企业一方面要蹭热点,另一方面也是怕落在后面。但根据以往的行业情况看,一个新兴行业或者技术发展之后,必将引发狂潮,但随着行业和技术趋于成熟,将会有一大批企业被洪流所淘汰。比如互联网、移动互联网、VR和AR等等,每一项新鲜事物出现之后都是几家欢喜几家愁。
当然,人工智能是未来的趋势,必将影响我们的生活,不仅是工业方面,包括医疗、金融、教育等多个方面起到重要作用。英特尔中国研究院院长宋继强在介绍深度神经网络的算法发展的时候曾经表示过,由于有了足够的数据、计算量、深度神经网络的方法,在视觉的识别、语音的识别方面机器都已经突破了普通人的能力。因此,他预测在未来至2020年,跟人工智能相关的计算力的需求,就会增长12倍。
但并不月体味着依附于人工智能就一定能够生存下去。甚至有人大胆预测,未来几年内,将会有90%以上的人工智能公司将会被洪流侵吞。
人工智能是什么?
人工智能就是我们说的AI,全拼是Artificial Intelligence,他到底是什么?如果你搜索百度百科会发现这样一段话“人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的容器。”那么人工智能有什么用呢?同样使用“人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能”来描述的。
不过人工智能这个概念很早以前就出现了,在科幻电影当中也是有路面,但真正引起我们的关注还是,最近两年,尤其是谷歌AlphaGo横扫围棋界,将人工智能的能力提升到新的高度,也引起了普遍关注。
当然关于人工智能的要素是有很多说法的,根据不同归类方式大致可以总结出一下几条:
1、大数据,所谓大数据其实就是海量数据,现在大数据已经在我们生活中广泛应用了,得益于互联网的发展,数据样本已经非常丰富。但对于人工智能来说,机器学习的速度逐渐增加,要让机器更加聪明需要更庞大的数据和样本分析,显然未来数据量决定了机器人是否足够聪明并且能够应对不同的环境。
2、强大计算能力,当然终端的计算能力始终是有限的,所以云计算理念才出现,因此云端的计算能力往往要使用数百个顶级处理器完成,而谷歌、英特尔、英伟达等企业更是针对人工智能开发出了新的处理器,以保证更高效的计算。
3、深度学习,概念源于人工神经网络的研究。这是人工智能的关键,AlphaGo能够横扫围棋高手,就是依赖于深度学习能力,短时间之内学习了围棋,并且立于不败之地。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。
人工智能带来那些机会和冲击
人工智能行业的领军人物杰瑞·卡普兰曾经说过:人工智能未来的发展不仅是应用和设备会越变越好,同时,人工智能能够帮助人们来应对来自数字化的不断挑战,寻找到信息,将那些最相关的信息推送给大家,将会成为极其信赖、不可分割的个人助手。
在人工智能时代,机遇和危机是并存的。从大的行业上看,人工智能在医疗、无人驾驶、金融、智能家居、教育等领域都存在落地的可能性,并且已经有人捷足先登进行尝试了。基于场景化数据训练下人工智能技术带来效率改进的需求和可行性,是人工智能新兴产业的应用方向,相关企业将会有很大的发展空间。
其实人工智能未来能够围绕人进行活动和帮助,我们生活中的各个场景比如衣食住行、娱乐、生活中的各种场景都有可能与人工智能互动。另外,在工业和商业上都有所建树与发展。比如大家熟悉的谷歌AlphaGo,并不是只会下围棋,谷歌最早用它实验通过使用超高节能设备,包括冷却系统和窗口,谷歌的数据中心用电量已经被节省了几个百分点。仅这一项就节省了数亿美元,当然这仅仅是其中之一的用途,人工智能待带来的好处和机遇是非常强大的,未来将大展拳脚。
当然,有机遇就有冲击,科技实际上是一把双刃剑,关键能看你怎么用。
人工智能首先会带来失业危机,根据消息显示光软银一家就有3000万机器人,一个机器人可以24小时不休息,可以抵3个普通人,通过人工智能培训的机器人未来将会更加专注和高效。当然从机械自动化时代开始,人工成本的提升以及失业率提升就已经是大家关注的焦点,但有失业也就有新的就业机会,不过未来人工智能普及的时代,工作岗位能否满足现在需求就是值得探讨的事情了。。
其次是人类自身的危机,这远远比失业更可怕。很多科幻小说里也描述过人工智能发展到一定程度之后,机器人可以自己思考并且解决大多数问题,他们的创造者——人类,对于机器人世界来说就肿瘤一样的存在,毫无用处最终被奴役或者消灭。但这个描述或许过于科幻和激进了,大家最担心的是一旦当机器供养着人类,人类达到了马斯洛需求的基本需求,人类真的还会有动力去追求更宏伟的目标,去实现新的价值么?
什么样的企业会在人工智能的洪流中被淘汰?
话题有点远了,说回到当下,人工智能企业如雨后春笋般出现,90%会死掉似乎有点夸张,但大量企业被淘汰是很有可能发生的事情,那么那些企业最终会被淘汰出局呢?
打着人工智能的旗号依然会死去基本上可以分为几种,一种是纯人工智能技术,细分领域不过硬的,要知道在技术和积累方面,就好比云服务行业那样,你如果与巨头对抗根本不现实,无论是财力、物力和人力都比不过,如果不能在细分领域有所建树,生存下去的几率很渺茫。
另外,即便有落地产品,但不以人为本的企业也很难存活下去,要知道无论是人工智能还是其他什么新技术,最终的目的都是服务于人,虽然是最先进的技术但也要以人为本。如果只是闭门造车不考虑市场和用户需求,那么最终也很难生存下去。要知道现在早已经不是为了产品而产品的时代,满足用户需求是第一位的。
还有一类企业,虽然说是人工智能企业却没有任何落地产品的,本身是否为人工智能企业还存在疑问,如果仅仅是炒概念蹭热点,那么没有认可价值可言。这种就不说了,毫无价值可言。
当然对于人类来说,人工智能还是刚刚兴起的领域,未来如何发展恐怕没有人能够完美预测,不过最终新技术的出现一定是要让人类生活的更美好,所以企业依次为目标应该会有更清晰的发展脉络。
上个月国务院印发了新一代人工智能发展规划,并且在规划当中提出了分三步走的策略以及六项重点任务。人工智能第一次以及以国家级口号出现,必将快速推动行业和技术方面的发展。
实际上在科技行业,人工智能已经成为了非常热门的领域,不管是否真的有人工智能技术,很多公司在对外宣传的时候都要提到这个词,否则就好像干不下去了似的。从市场的角度看,人工智能作为当今最热的话题,企业一方面要蹭热点,另一方面也是怕落在后面。但根据以往的行业情况看,一个新兴行业或者技术发展之后,必将引发狂潮,但随着行业和技术趋于成熟,将会有一大批企业被洪流所淘汰。比如互联网、移动互联网、VR和AR等等,每一项新鲜事物出现之后都是几家欢喜几家愁。
当然,人工智能是未来的趋势,必将影响我们的生活,不仅是工业方面,包括医疗、金融、教育等多个方面起到重要作用。英特尔中国研究院院长宋继强在介绍深度神经网络的算法发展的时候曾经表示过,由于有了足够的数据、计算量、深度神经网络的方法,在视觉的识别、语音的识别方面机器都已经突破了普通人的能力。因此,他预测在未来至2020年,跟人工智能相关的计算力的需求,就会增长12倍。
但并不月体味着依附于人工智能就一定能够生存下去。甚至有人大胆预测,未来几年内,将会有90%以上的人工智能公司将会被洪流侵吞。
人工智能是什么?
人工智能就是我们说的AI,全拼是Artificial Intelligence,他到底是什么?如果你搜索百度百科会发现这样一段话“人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的容器。”那么人工智能有什么用呢?同样使用“人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能”来描述的。
不过人工智能这个概念很早以前就出现了,在科幻电影当中也是有路面,但真正引起我们的关注还是,最近两年,尤其是谷歌AlphaGo横扫围棋界,将人工智能的能力提升到新的高度,也引起了普遍关注。
当然关于人工智能的要素是有很多说法的,根据不同归类方式大致可以总结出一下几条:
1、大数据,所谓大数据其实就是海量数据,现在大数据已经在我们生活中广泛应用了,得益于互联网的发展,数据样本已经非常丰富。但对于人工智能来说,机器学习的速度逐渐增加,要让机器更加聪明需要更庞大的数据和样本分析,显然未来数据量决定了机器人是否足够聪明并且能够应对不同的环境。
2、强大计算能力,当然终端的计算能力始终是有限的,所以云计算理念才出现,因此云端的计算能力往往要使用数百个顶级处理器完成,而谷歌、英特尔、英伟达等企业更是针对人工智能开发出了新的处理器,以保证更高效的计算。
3、深度学习,概念源于人工神经网络的研究。这是人工智能的关键,AlphaGo能够横扫围棋高手,就是依赖于深度学习能力,短时间之内学习了围棋,并且立于不败之地。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。