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全球最大规模人工智能领域视频调研！ai将如何改变生活？

全球最大规模人工智能领域视频调研！ai将如何改变生活？

15:09来源:雷锋//

原标题：全球最大规模人工智能领域视频调研！ai将如何改变生活？

新技术的诞生总是纷纷扰扰，让人看不清摸不透，ai也是如此。

ai并不是炒作才我要投过热，其本身就很热，但诸如“算法改变世界”等等言论确实与技术本质相差甚远，单个算法也不可能解决所有问题，ai是场景化非常明显的技术。

日前新华社、中国传媒大学与华为云共同开展了一次全球最大规模的人工智能领域视频调研，历时2个月，行遍15城，走进42所顶级高校，100多个产业园区，访谈10余位业界大咖、100多位企业主、1000余名开发者、数千名高校学子，只为寻求一个答案———铆接机—你心中的人工智能该怎样？

ai是什么

ai最擅长做的事情，就是把一个不太容易用数学显示表达的模型，用一种我们还另外不能够完全解释的模型表达出来。——ieee fellow、杜克大学副教授陈怡然人工智能技术在知识领域将不断有新的突破，人工智能是一个很大的概念，它不局限于深度学习，甚至不局限于机器人学习。——南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华

1956年的那个夏天，麦卡赛、明斯基、罗切斯特和香农等一批科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，他们大概率也没预料到ai会在下个世纪勃然爆发。

ai是什么，在行业内被重复千万遍的两个字母，前后组合后就成了业界公认的未来通用技术。百度百科的定义上，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。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程模拟，人工智能不砌块是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能发源于国外，国内的整体进展也稍错后于国外，但少有人知道，人工智能在国内也有一段“辉煌期”。雷锋此前报道，人工智能在中国曾有一段非常火热的阶段，第五代计算计划失败以后，智能处理的路径开始萌芽，这时候人工智能出现在人们视野中。1989年到2000年左右，这段时间人工智能在中国的热度一直很高。1990年，中国召开了首届神经络学术大会，那时候，听会的人挤满了楼道。

如上两位业界大咖所述，不同人对ai的认知不同，ai的庞杂程度或许还要超过前几代所有通用技术，如当年的互联、蒸汽机等。周志华还提到，中国人工智能发展的加速度绝对是全球领先的，从活跃程度上看美国和中国各占了全球的三分之一。

ai来了么

目前人工智能大的方向就是，技术都掌握在大学里，现在工具越变越多，也比较容易上手，但是离商业化还有些距离。——伦敦大学学院教授汪军最大的问题是，何时人工智能会在完成所有任务时都超过人类呢？我对此持开放态度。许多专家认为可能需要很长时间，也有许多专家认为可综合考察质量！能仅需几十年，或许只是50年。——麻省理工学院物理系教授max tegmark

据idc发布的2018全球半年度认知人工智能系统支出指南，认知和人工智能系统的支出将在2022年达到776亿美元，是2018年预测的240亿美元的三倍多。 2017 - 2022年预测期的复合年增长率(cagr)将为37.3%。

嗅觉敏锐的大公司不惜重金投资ai前瞻性研究，频繁喊出“all in ai”“ai first”的口号；linkedin & 麦肯锡报告指出，中国 ai 人才缺口超过 500 万，40% 从业者年薪超过 40 万；即使下沉到与ai技术并不相关的众多专业高校学生，ai也不再是个虚词；搭载ai功能的机器人等智能硬件产品已经进入到普通消费者家庭，起到陪护、清洁等辅助功能。

业界通常把人工智能分为三个级别，即弱人工智能、强人工智能和超人工智能。

弱人工智能在特定条件下应用，如当下应用广泛的图像识别和语音识别等，名噪一时的alphago其实也只能算是弱人工智能，弱人工智能可以实现人类某些具体定义下的逻辑推理，在某些具体特定条件下甚至已经能超过人类，但它也不算真正拥有智能。一旦规则改变，它不会自主演进，即没有意识，不具备主观能动性。

强人工智能是指具有和人几乎同等的智能，包括具有自觉意识、自主演进以及主观能动性。超人工智能可能人类都想不到会发展到什么样的地步，超越人类智慧的智能将带来怎样的改变，一切未知。

人工智能已经由概念走向产品，但同时人工智能应用还处于起步阶段，未来的空间还非常大。“当ai真正到来的时候，或许和我们的想象是不一样的，它更像是一种润物细无声的方式，悄无声息的渗入并逐步解决我们现实生活中的难题”，视频调研中的观点或许点对了题。

ai用在哪

我建议首次接触人工智能领农机配件域的学生从丰富的教程中学习。例如，可以从站学习机械和数学，理论的学习也同样重要。——卡耐基梅隆大学教授、机器学习系创始人tom mitchell我们认为在行业里，需要专业的人工智能机构去探索，特别是在技术还没有那么成熟的时候，通过与行业专家和优势单位的合作，开拓出相防雷插座应的市场和空间。——科大讯飞高级副总裁胡国平

技术落地于实践才能发挥出真正的价值，公认的ai三要素分别是算力、算法和数据，而目前ai存在价格贵、使用难、难获取的问题，总体来说仍然是高高在上，没有最大化激发ai价值，当下，普惠ai概念的提出就很有必要。

gpu、npu、fpga等专用芯片的出现给ai提供了算力支持，但现实却是gpu供货周期长且限量供应等问题客观限制住了ai进程，延长了ai爆发周期。雷锋就了解到，在一些博士生的论文中，因为要多一个参数验证甚至要排队数月才能获得更好的验证数据，目前算力仍然是大公司的专属。

使用难体现在缺乏一个统一的开发框架，无法适配从训练到推理，从公有云到私有云、边缘、终端的多种应用场景，开发、调优、部署的工作量巨大。

我们并不缺少数据，缺少的是开发数据的工具。idc预计，到2020年全球数据总量将达到40zb，我国数据量将达到8.6zb，占全球的21%左右。数据已经成为新的“金矿”，但传统方式难以让数据碰撞产生裂变价值，ai被寄予厚望。

华为云提出的普惠ai让产业界看到更清晰的前景，云计算提供了ai技术和应用平台，ai既不能束之高阁，也不能消费过热，ai加上企业场景才是落地关键。

普惠ai时代加持，下一个产业爆发或许并不远。

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