2018年人工智能市场现状与发展趋势分析报告
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如何看待人工智能的发展现状和未来可能
如何看待人工智能的发展现状和未来可能？
现在人工智能发展的如何
在回答人工智能达到了什么程度这个问题之前，我们先要了解人工智能的概念是什么？人工智能(Artifical Intelligence, AI)是指计算机拥有像人一样的智能能力，是一个融合计算机科学，统计学，脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以替代人类实现识别，认知，分析和决策等多种功能。比如你说一句话，机器可以识别分析并进行反馈，且有一定的类人学习能力。毫无疑问，这种技术的发展是颠覆性和广泛的，覆盖范围会涉及到各行各业。而人工智能在硅谷也是最受欢迎的行业，一个人工智能工程师的薪水甚至可以达到8位数。由此可见，人工智能的发展以及火热程度都是被人看好的。那么为什么人工智能如此火爆？当前人工智能发展到了什么程度呢？一，人工智能正逐步替代人类，且展现了其无比的优势先来看几个案例：一个小规模皮肤病肿瘤病理阅片比赛，一方是来自北京，云南和内蒙的医生们，另一方是国内研发的医疗影像人工智能，结果AI胜。2016年AlphaGo 4:1战胜了李世石，AI胜。当前在制造领域，越来越多的人类被机器人替代。根据麦肯锡的报告显示，到2030年，会有8亿人类因人工智能失业。这一切的一切都说明人工智能在逐步的发展，且在逐步的走向替代人类的方向上进步并展现了无比大的优势，因为它机械，精确，受外界干扰小，精力集中且不知疲倦。但是迄今，像《终结者》里超强的人工智能还没有出现。二，当前的发展还处在弱人工智能的阶段，其作用还处在工具层面如果按照设想的人工智能发展阶段，可以将人工智能分为：弱人工智能，强人工智能和超人工智能。当前的一切人工智能还处在弱人工智能层面，比如AlphaGo，比如深蓝，比如Watson。原理还都是通过统计数据归纳出的数据模型去做单一的工作。而当前阶段的所谓机器学习还处在高度拟合的层面，与科幻片中的具有独立意识，自主心智和机器情感还相差甚远。怎么形容呢？你可以理解成，中间还差着好多个爱因斯坦。三，AI还处于婴儿期，技术不完善，应用昂贵就算是听起来高大上的人工智能医疗，现阶段的数据采集也基本看人工，而数据的标注也是人类在做，人类在这方面需要提供先进的经验给机器学习。数据还不完善，且应用的成本还比较贵，属于发展的早期。而对于人工智能会导致一部分人失业的问题，其实人工智能在造成失业的同时也会创造不少新的岗位出来，只是针对个体需要做长期规划和转型，如果真的被人工智能代替，那也不用怨天尤人，只能怪自己不争气了。四，人类担心的不应该是人工智能的失控，而是在商业化目标牵引下的道德失控在当前5G发展后，物联网逐步兴起，大量的数据会产生并被管理，进一步会应用在人工智能的领域。随着技术的不断发展，我们没有理由不质疑总有一天人工智能会真的像电影里演的会逐步替代人类。技术的发展牵引下的社会体系完善还需要时间，如果节奏跟不上，很可能人工智能会失控。然而，我们需要考虑和担心的应该是，为了发展而发展的情况下，每年的商业化目标是人工智能发展最直接的动力，在盈利目标的牵引下，很可能也会带人类入万丈深渊。所以，根本的前提是整个社会都需要控制好节奏，按照既定的节奏发现，如果一个新技术失去了掌控，那也不是为人类造福了，那对全人类都是一场灾难。结束语：人工智能当前还处于弱人工智能发展阶段，仍然是发展的早期。想要一个看你一眼，或者抱一下就知道你是否发烧的机器人很容易，如果想要一个有感情的大白，还做不到。不过聊天可说不准了，通过聊天软件和你聊天的人是你的爱人还是AI呢？(细思极恐)
人工智能现在到底发展到什么程度了
1、市场规模：人工智能行业呈现高速增长态势人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据信通院数研中心测算，2020年人工智能产业规模为3031亿元，同比增长15.1%。人工智能产业规模增速超过全球。注：信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。2、竞争格局：人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%——人工智能企业全产业链布局完善我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。——人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%据新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。3、技术分布：人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。4、细分领域：深度神经网络领域为AI研究热门根据清华大学人工智能研究院、与工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
人工智能现在处于什么发展状态
最近阿里巴巴达摩院官网发布的2019年十大科技趋势，是基于现阶段人工智能发展现状和走势的一个综合概括，建议大家可以仔细品味下：对于这十个趋势，来自包括、清华大学、佛罗里达大学、杜克大学等权威学术机构的十余位专家就此发表评论，任务内达摩院发布的科技趋势虽然有十个方向，但都是围绕着当前科学发展的几个关键潮流，即以芯片为代表的算力、以图计算为代表的算法以及以5G为代表的连接能力。一、计算是变革的源头传统时代的计算始终在冯诺伊曼架构约束下发展，但人工智能的到来正在挑战冯诺依曼架构，而摩尔定律也接近失效，新型芯片以及新的计算机架构已经成为整个行业研究重心。达摩院认为，计算体系结构正在被重构，基于FPGA、ASIC等计算芯片的异构计算架构正在对以CPU为核心的通用计算发起冲击。“通过推高通用芯片的性能来征服一切的已经失效。” 科学院计算技术研究所研究员陈天石对此评论说，“学术界和工业界都把目光投向了更加专用的处理器架构，并且一直在期待新器件引发的新的架构演进。”杜克大学副教授、IEEE Fellow陈怡然也表示，目前学术界的研究重心在一些更为革命性的架构研究，例如内存计算、非冯诺依曼架构、神经形态计算等。而佛罗里达大学杰出教授、IEEE Fellow李涛则指出，计算体系结构的变革将主导和引领ICT领域的持续创新和发展，这将是未来产业界的核心竞争力。在人工智能领域，GPU无疑是最受企业以及开发者追捧的芯片。但达摩院认为，数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。“对于训练场景来说，计算量要求非常高，需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用，AI专用计算架构是最佳选择。”清华大学微纳电子系副系主任尹首一对达摩院的这一观点表示认可。根据达摩院的判断，AI专用芯片的应用将成为趋势。在2018年的杭州云栖大会上，阿里巴巴曾宣布首款AI芯片AliNPU将于2019年应用于城市大脑和自动驾驶等云端数据场景中。陈天石指出，“AI芯片可以灵活高效地支持视觉、语音和自然语言处理，甚至传统的机器学习应用，将在数据中心场景发挥重要作用。”二、算法的创新让AI更加智能1950年，人工智能之父图灵提出著名的图灵测试用以检验人工智能能力，即如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器人，则认为是通过测试。图灵提出的猜想可能将会很快实现。达摩院认为，在未来，人类可能无法辨别人工智能生成的语音和真人语音，具备语音交互能力的公共设施将会越来越多，甚至在一些特定对话测试中机器可以通过图灵测试。西北工业大学计算机学院教授谢磊对此表示，“声音合成技术在某些方面已经可以媲美人声，并将会拉动‘耳朵经济’的爆发，各种‘AI声优’将上岗，为大家提供听觉盛宴。”人工智能行业的迅速发展与深度学习带来的突破高度相关，但仅靠深度学习要实现通用人工智能仍然困难重重。达摩院认为，结合深度学习的图神经网络将让机器成为具备常识、具有理解、认知能力的AI。杜克大学统计学院终身教授David Dunson对此评论说，“结合了深度学习的图计算方法将实现推荐系统的变革性改进，为用户提供更有趣和更合适的产品，同时改善整体用户体验。”过去两年，城市大脑成为社会热词。达摩院认为，2019年，人工智能将在城市大脑技术和应用的研发中发挥更大作用，未来越来越多的城市将拥有大脑。城市规划设计院院长杨保军认为，“城市大脑将不再是单一领域或是单项要素的智慧，而是全局联动、多源交融的智慧。”同济大学智能交通运输系统研究中心主任杨晓光则表示，“新一代城市智能管理、智能服务与智能决策将帮助人类最大程度地预防和综合治理城市病。”三、连接万物的5G催生更多应用场景过去几年，5G的热度并不逊于人工智能。5G构建的不仅是一张人联网，它将会成为连接万物的纽带。达摩院在此次十大科技趋势中提到，5G将催生超高清视频、AR/VR等场景的成熟。信通院副总工、工信部信息通信经济专家委员会秘书长陈金桥对此评论说，“5G将掀开数据资源作为生产力的大幕，一个基于泛在高速连接的智能社会必将形成。”车路协同将会是5G与人工智能两大技术交融的典型场景。达摩院认为，车路协同技术路线会加快无人驾驶的到来，并且将在固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。单纯依靠“单车智能”的革新汽车存在诸多限制，例如传感器部署的成本高，感知系统以及决策系统的可靠性低等。“车路协同的优势在于，可降低单车系统在定位方案部署上的成本，并且可以实现更好的感知与决策。”自动化研究所研究员赵冬斌如此表示。