2018年中国人工智能行业研究报告解读(二)
依然是关于艾瑞咨询的2018年中国人工智能行业的研究报告的总结,本期将总结和分享本报告中关于人工智能行业发展趋势的分析。
一、对事物的完整行为规划或者事项决策的发展空间依然很大。
现在的人工智能的模型,多数目前是建立在深度学习算法的基础上。但是这也带来了很多的局限。这里我们需要对比人工智能和人类智能的区别。
- 以深度学习为基础建立的人工智能,需要采用大量的数据去建立模型然后去解决一个很小的问题。
- 人类的智能是学习很少的数据就可以解决很大的问题。
- 人类可以凭借自己的观察和判断形成最终的价值决策,机器的语音识别、计算机视觉等AI能力在现阶段还很难支撑到对事物的理解与判断
所以在下阶段,关于人工智能的技术的重要发展方向,可以总结为下:
- 如何可以降低训练深度学习过程中训练模型需要的数据量,或者可以使用一些不需要多度标注的数据
- 持续学习,或者在深度学习的过程中有效的对变化的环境进行自主的适应
- 目前很多人工智能技术依然需要规范一个特定的场景,如何让机器可以和人类一样,运用自己的知识去解决不同场景的问题
- 可解释性依然是目前深度学习过程需要解决的问题。目前有的技术是可视化深度神经网络。
二、纵观整个行业,除了算法的进步,产品,服务,市场等建设依然还是人工智能行业发展的壁垒
人工智能技术的落地往往涉及对具体业务场景的硬件设备改造,软件集成以及本地计算设施的部署,算法、技术的实际功效更需要建立在对客户真实业务场景的深层理解之上的针对性开发。对于影响人工智能技术大规模应用的重要因素可以归纳为以下5点:
- 学术前沿算法-可通过会议以及期刊论文的发表情况,或者相关比赛的成绩作为判断依据
- 市场销售-资源渠道建设与销售体系扩充能够加速技术落地垂直业务领域
- 工程技术-工程技术落地涵盖构架搭建,系统配合,流程控制,质量监控以及贴合客户业务场景的算法优化
- 客户服务-客户服务需满足售前,中,后,需求响应及时,解决方案全面,问题出现可以及时修复
- 新硬件产品-易用性,流畅度以及稳定性+满足实际业务所需
三、人工智能会产生我们之前预计的那些大规模失业现象嘛
首先,必须要承认,机器学习和深度学习技术的发展和升级一定会逐步影响就业市场。但是这里的影响,更多的是集中在重复性的劳动。但是人们也会从重复性的劳动重解放出来,将更多的时间和精力用于创造性活动。换一句话理解,人工智能解决的是劳动力危机。以下是人工智能对就业市场影响归纳:
- 简单、重复性工作,机器一定会取代人类。(这类工作不需要复杂思考就能完成的脑力决策或者只是单纯的体力劳动)
- 人机协同工作会逐渐变多,这也是长期时间内的主流关系。
- 机器无法取代人类,对于涉及同理心或者创造性的工作。在人工智能无法完成理解,或者推断的技术层面上,暂时也就没办法取代人类类似的工作。
四、人工智能的核心价值是什么
人工智能即通过智能实现人类思维的效果,从宏观层面来看,此效果体现在智能社会与智能经济层面,即,人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式,并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系,打造国际领先的智能社会。从微观层面来看,人工智能将替代传统劳动,带来新式生产方式,以提升生产效率并降低成本,进而实现企业效益提升、改善人们工作与生活。而随着机器变得聪明,我们将最终实现人性化人工智能(Humanistic AI),即通过机器达到拟人的形式并以这类形式延伸人类智慧。而具体的价值,可以归纳为以下4点:
- 智能社会:建设智能产业的同时,实现传统产业的智能化升级。
- 智能经济:利用人类智力,借助人工智能,充分发挥体力与知识的结合,产出高知识附加值与高知识密度的产品和服务
- 智能商业:降低商品和服务的成本
- 只能劳动:缓解劳动力危机,提高生活及工作的自由度