之前我們在多篇評論里都強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前人工智能發(fā)展正經(jīng)歷著“進(jìn)化期”。畢竟，在5G等技術(shù)加持下，AI在車聯(lián)網(wǎng)、能源、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等新產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域多點(diǎn)開花，加速商業(yè)裂變。同時(shí)，AI未來的應(yīng)用生態(tài)也一定是基于高度場景化的。所以，人工智能不僅是新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力量，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，也是新一輪科技革命的制高點(diǎn)（至少是先機(jī)）。那么，在當(dāng)前整個(gè)生態(tài)鏈發(fā)展的階段，人工智能所構(gòu)筑的全場景應(yīng)用，是一個(gè)值得探討和細(xì)化的內(nèi)容。

感知化AI的具象表現(xiàn)

業(yè)內(nèi)普遍強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，就是要完成AI的感知化表達(dá)。而這又必須滿足三個(gè)條件：真實(shí)可見的實(shí)際應(yīng)用案例、能規(guī)?；茝V的對應(yīng)產(chǎn)品、可用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)證明的應(yīng)用。實(shí)際上，隨著5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的不斷催化，AI的感知化條件已經(jīng)具備。換句話說，可感知化的AI在以后將從認(rèn)知心理學(xué)、腦科學(xué)及人類社會歷史中汲取靈感，并結(jié)合跨領(lǐng)域知識圖譜、因果推斷、持續(xù)學(xué)習(xí)等技術(shù)，建立穩(wěn)定獲取和表達(dá)知識的有效機(jī)制，讓知識能夠被機(jī)器理解和運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)從感知智能到認(rèn)知智能的關(guān)鍵突破。

在此之前，人工智能已經(jīng)在“聽”“說”“看”等感知智能領(lǐng)域達(dá)到了或者超越了人類水準(zhǔn)。但是在需要外部知識、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移的認(rèn)知智能領(lǐng)域還處于初級階段。認(rèn)知智能將從認(rèn)知心理學(xué)、腦科學(xué)及人類社會歷史中汲取靈感，并結(jié)合跨領(lǐng)域知識圖譜、因果推斷、持續(xù)學(xué)習(xí)等技術(shù)，建立穩(wěn)定獲取和表達(dá)知識的有效機(jī)制，讓知識能夠被機(jī)器理解和運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)從感知智能到認(rèn)知智能的關(guān)鍵突破。那么，可以感知化的AI在語音識別、語音合成、非實(shí)時(shí)語音翻譯等領(lǐng)域都在快速進(jìn)步。有專家認(rèn)為，“人工智能感知技術(shù)的進(jìn)階一定程度上始終在超出業(yè)內(nèi)預(yù)期。未來還將維持這一勢頭持續(xù)發(fā)展，給用戶帶來更多驚喜?！?/p>

在很多具體的產(chǎn)業(yè)方向，現(xiàn)在都有具體的應(yīng)用案例，全球人工智能應(yīng)用落地加快有望形成顛覆性的力量。比如，人工智能技術(shù)逐步滲透到質(zhì)量檢測、預(yù)測性維護(hù)、生產(chǎn)流程等環(huán)節(jié)，成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的新引擎;提升個(gè)性化制藥效率，預(yù)測與診斷精度，打開了智慧醫(yī)療的新局面;支持風(fēng)控投顧相關(guān)信息，技術(shù)完善，開辟了金融科技的新通道。

尤其是金融和醫(yī)療領(lǐng)域，到2025年人工智能每年將為金融行業(yè)節(jié)約和創(chuàng)造至少300億美元，幫助醫(yī)療領(lǐng)域每年減少超過500億美元的支出。要知道，AI在此次疫情防控中扮演了非常重要的角色，廣泛應(yīng)用到疫情檢測分析、病毒溯源、防控救治、資源調(diào)配、公共衛(wèi)生等領(lǐng)域。很多人都意識到，AI在推動醫(yī)療健康變革中的價(jià)值不可估量，未來在疫情防控、診斷治療、衛(wèi)生管理等方面一定要建立一套新模式、新服務(wù)、新產(chǎn)業(yè)，才會有更大成就。

當(dāng)然，構(gòu)建自主可控和開放協(xié)作的全球價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，加速形成新的全球創(chuàng)新循環(huán)系統(tǒng)，是提升人工智能科技產(chǎn)業(yè)國際競爭力的基礎(chǔ)。當(dāng)前人工智能發(fā)展面臨的瓶頸問題，我國應(yīng)加快完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，雙輪驅(qū)動打造自主可控的供應(yīng)鏈體系，穩(wěn)妥的構(gòu)建新格局，強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)、統(tǒng)籌解決“卡脖子”技術(shù)難題、筑牢數(shù)據(jù)安全根基。

要清楚算法的新趨勢

從專業(yè)的角度來解釋，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段。從符合主義到連接主義再到行為主義。符號主義主要是用公理和邏輯體系搭建一套人工智能系統(tǒng)。連接主義源于仿生學(xué)，主張模仿人類的神經(jīng)元，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接機(jī)制連接人工智能。而目前，這三個(gè)階段在日趨融合協(xié)同發(fā)展，因此人工智能的核心特征之一是“融合關(guān)系”。詳細(xì)來說，這種融合關(guān)系又能拆分成連接關(guān)系、邏輯關(guān)系和因果關(guān)系，它們共同作用于人工智能發(fā)展新階段算法的新趨勢。

其中，向無監(jiān)督的方向發(fā)展是一個(gè)最明顯的趨勢。人工智能主動學(xué)習(xí)階段，算法主動提出標(biāo)注請求，將一些經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)提交給專家標(biāo)注。人工智能（包括大數(shù)據(jù)采集）深度學(xué)習(xí)如何進(jìn)一步設(shè)計(jì)算法和參數(shù)，提高泛化能力，需要模型算法可解釋。畢竟，人工智能的自學(xué)習(xí)和自演化是有意識的。這一趨勢對于技術(shù)的需求有計(jì)算框架支撐、大算力支撐以及輔助設(shè)備支撐。

另一個(gè)趨勢，是多種算法、模型的有機(jī)結(jié)合。單一的算法或模型難以解決實(shí)際問題。比如問題分解和多種模型有機(jī)組合。人工智能模型的發(fā)展希望融入多種技術(shù)來解決已有問題。比如，通過貝葉斯技術(shù)增強(qiáng)因果關(guān)系分析;通過數(shù)據(jù)生成技術(shù)減少標(biāo)注數(shù)據(jù)需求。與此同時(shí)，人工智能的應(yīng)用流程也越來越復(fù)雜，不同流程設(shè)計(jì)的設(shè)備以及環(huán)境多樣;需要不同的算法和模型組合。多種算法、模型的有機(jī)組合的需求是計(jì)算存儲等可拓展能力。

接下來，人工智能應(yīng)用需求需要關(guān)注全生命周期。全周期不同人物具有不同時(shí)間，空間和計(jì)算需求。全生命周期都要考慮可解釋、公平等需求。大型或者復(fù)雜的模型，海量數(shù)據(jù)需要并行，分布式計(jì)算。值得注意的是，這一趨勢對安全性、架構(gòu)、提升效率和效用、健壯性有需求。

最后，是深度推理的趨勢。從計(jì)算到感知再到認(rèn)知和意識，人工智能模型和算法的發(fā)展趨勢七是認(rèn)知理論的進(jìn)一步突破。這一趨勢的需求有效應(yīng)對多種形式的不確定性。其中概率計(jì)算根據(jù)不同精度計(jì)算需求設(shè)計(jì)硬件。根據(jù)數(shù)據(jù)和計(jì)算的稀疏分布設(shè)計(jì)。到了這個(gè)階段，人工智能的需求還有類腦、仿腦體系結(jié)構(gòu)以及模擬計(jì)算。

所以，AI趨勢對算力的需求主要是對軟件棧的需求。從AI發(fā)展趨勢的特點(diǎn)來看，關(guān)系、概率、近似計(jì)算更突出，而目前我們所了解的AI算法仍在基本計(jì)算模式階段。

后記

近兩年我國更加重視人工智能技術(shù)的應(yīng)用落地，先后批復(fù)啟動國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)、人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)，啟動了10家國家新一代人工智能創(chuàng)新平臺，充分發(fā)揮地方主體作用，鼓勵(lì)支持先行先試，探索促進(jìn)人工智能與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的深度融合新路徑。當(dāng)然，創(chuàng)新能力不足依然制約著國家的可持續(xù)發(fā)展，美國對我國高科技企業(yè)技術(shù)封鎖的升級再次讓我們清醒地認(rèn)識到，通過自主創(chuàng)新加快彌補(bǔ)在芯片和基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域短板，是發(fā)展人工智能科技產(chǎn)業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。

業(yè)界普遍的看法是，AI的確是讓5G實(shí)現(xiàn)殺手級應(yīng)用的核心動力，因?yàn)锳I可以助力5G更加智慧地賦能各個(gè)行業(yè)。正如前文所說，AI可以幫助5G打開更多場景，但只有AI沒有5G也不行。之前我們反復(fù)說過，5G可以提供高速的數(shù)據(jù)傳輸，AI把這些高速傳輸而來的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能處理，去實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的應(yīng)用，例如無人駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療、在線教育。當(dāng)然，5G與AI本身都是一個(gè)技術(shù)，它需要有應(yīng)用場景，需要有價(jià)值才能夠真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。所以，構(gòu)筑全場景應(yīng)用環(huán)境，是兩者可以真正有機(jī)融合的契機(jī)，也是AI與5G各自進(jìn)階發(fā)展的下一步，未來可期。