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產業應用加速推進 人工智慧澎湃發展新優勢
http://www.workercn.cn 2018-01-10 09:16:17來源: 人民日報
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  我國基礎研究成果突出,產業應用加速推進

  人工智慧 澎湃發展新優勢(聚焦高質量發展·關注人工智慧①)

  開欄的話

  新年伊始,讓我們把目光投向人工智慧——剛剛過去的2017年,基礎研究領域的硬體、演算法提升,與結合產業發展的技術應用,讓人工智慧發展迎來又一輪高潮。“機器能像人一樣思考和行動”拓展了整個社會的想象力邊界。

  十九大報告提出,“推動互聯網、大數據、人工智慧和實體經濟深度融合”。當前我國人工智慧的發展水平處於什麼階段,在行業領域的應用進展如何?本版就此策划了一組“聚焦高質量發展·關注人工智慧”系列報道,從行業專家、資深從業者、普通消費者的角度,向讀者全方位展示快速發展中的中國人工智慧圖景。

  2017年是中國人工智慧領域發展的關鍵之年。無論是《政府工作報告》還是10月的十九大報告,都將人工智慧作為一項發展內容明確提出,這意味著人工智慧上升至國家戰略層面。

  隨後,《新一代人工智慧發展規劃》《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018—2020年)》等一系列政策規劃的推出更是讓人工智慧的發展有了明確的時間表和路線圖。

  如今,中國人工智慧領域正在頂層設計與實踐落實兩個方面努力發展,抓住機遇,蓄勢待發,開啟新一輪的衝刺。

  全球人工智慧還處於發展初期

  什麼是人工智慧?

  1956年,在美國達特茅斯學院一次特殊的夏季言談會上,麻省理工學院教授約翰·麥卡錫第一次提出了人工智慧概念。此後,人工智慧迅速成為一個熱門話題。

  儘管概念界定眾多,但科學界對人工智慧學科的基本思想和基本內容達成的共識是:研究人類智能活動的規律,從而讓機器來類比,使其擁有學習能力,甚至能夠像人類一樣去思考、工作。

  在人工智慧研究早期,有些科學家非常樂觀地認為,隨著計算機的普及和CPU計算能力的提高,實現人工智慧指日可待。但後來事實證明,人工智慧的發展並沒有預期的那麼美好。

  20世紀50年代至70年代,人工智慧力圖類比人類智慧,但是受過分簡單的演算法、匱乏得難以應對不確定環境的理論以及計算能力的限制,這一熱潮逐漸冷卻;20世紀80年代,人工智慧的關鍵應用——基於規則的專家系統得以發展,但是數據較少,難以捕捉專家的隱性知識,加之計算能力依然有限,使得其不被重視,人工智慧研究進入低潮期。

  直到進入20世紀90年代,神經網路、深度學習等人工智慧演算法以及大數據、雲計算和高性能計算等資訊通信技術快速發展,人工智慧才迎來了春天。

  “大約在10年前,一種被稱為深度學習的新的機器學習方法,讓人工智慧的演算法更智能。”中國科學院自動化研究所研究員易建強說:“它是一種通過多層表示來對數據之間的複雜關係進行建模的演算法。深度學習模仿人腦結構,具有更強的建模和推理能力,能夠更有效地解決多類複雜的智能問題。”

  中國科學院院士譚鐵牛說:“當前,面向特定領域的專用人工智慧技術取得突破性進展,甚至可以在單點突破、局部智能水平的單項測試中超越人類智能。”

  這其中,比較著名的事件包括1997年“深藍”戰勝國際象棋世界冠軍,2011年IBM超級計算機沃森在美國電視答題節目中戰勝兩位人類冠軍,以及2016年和2017年阿爾法狗戰勝人類圍棋高手。

  在不少人工智慧專家看來,儘管經過近60年的發展,人工智慧已經取得了巨大的進步,但總體上還處於發展初期。

  我國多項技術處於世界領先地位

  採訪中,諸多業內人士認為,我國人工智慧技術攻關和產業應用雖然起步較晚,但在國家多項政策和科研基金的支援與鼓勵下,近年來發展勢頭迅猛。

  在基礎研究方面,我國已擁有人工智慧研發隊伍和國家重點實驗室等設施齊全的研發機構,並先後設立了各種與人工智慧相關的研究課題,研發產出數量和質量也有了很大提升,已取得許多突出成果。

  科技部高新司司長秦勇說:“我國在語音識別、視覺識別、機器翻譯、中文資訊處理等技術方面處於世界領先地位。中國科學院自動化研究所譚鐵牛團隊全面突破虹膜識別領域的成像裝置、映像處理、特徵抽取、識別檢索、安全防偽等一系列關鍵技術,建立了虹膜識別比較系統的計算理論和方法體系,還建成目前國際上最大規模的共用虹膜映像庫。”

  智能晶片技術也實現了突破。中科院計算所發布了全球首款深度學習專用處理器,清華大學研製出可重構神經網路的計算晶片,比現有的GPU效能提升了3個數量級。

  與此同時,我國在人工智慧領域的論文數量快速增長。據統計,2007年—2016年,全球人工智慧領域論文中,我國占近20%,僅次於美國;深度學習領域的論文總量和引用量均居世界第一。此外,人工智慧相關發明專利授權量已居世界第二。

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