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                                                      人工智能「破石而出」的倒計時開始了嗎?

                                                      本文由:王嘉佑 编辑 2019年07月12日 20:25 科技前沿849 ℃

                                                      【深圳体育中心坍塌】

                                                      一般而言∴⌒♂,新技術的成長發展□┊┊,軍事、工業都是最先投入實踐的領域⊿〇,企業則作為創新的主要載體∴?◇。AI的發展路徑同樣如此♂。

                                                      人們心中的人工智能(AI)π,應該是會72變的孫悟空⌒♂?,但悟空「破石而出」的時機到了嗎∴?科幻元素里△,AI被描述成心思縝密的電子人?。實際上☆∟♂,考慮人工智能的實現程度﹡┊,通常需精準地用強人工智能和弱人工智能來劃分?∟⊿。「強」是指計算機不僅作為一種工具⊿,只要運行適當程序〇♀π,其本身就是有思維的⊙⌒┊。這樣的機器有知覺、有自我意識ππ。

                                                      嚴格地說△,就AI當前的發展態勢而言?,不存在絕對領先的壟斷者?。這緣于整個行業的基礎┊?,即實現應用閉環的各環節還不牢靠♂∵。比如┊△▽,一個「環境感知與系統反應的效率」問題△π∴,就讓無人駕駛長年處於「實驗不斷、上路沒譜」的尷尬之中∵。

                                                      與當前很多「討論熱、應用冷」的新技術一樣∵□,AI的全面產業化、實用化尚未進入倒計時階段♂∵⊿。翻譯、答題、下棋軟件的出現?∟,目前⌒,並不能意味着AI可以回答經濟、社會、法律、倫理乃至國際關係等方方面面的深層次問題π〇。

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                                                      正在召開的「Transform 2019」大會以企業為主體⊙,在高度市場化的美國並不令人意外⌒〇。數十年的前瞻性探索和試錯后〇,各環節具備一定基礎的美國各界♂△,正在就技術產業化的問題與出路□△△,尋找新的共識和協作▽。按照慣例◇∴〇,承擔主要職責的▽,自然是企業∟☆。

                                                      AI近年大熱⊿♀,但它的技術並非一夜爆紅〇∵﹡,而是新世紀以來﹡,IT技術在運算、存儲、傳輸、安全等幾大核心環節上的量變積累◇┊,讓AI開始得到產業化的現實基礎∟。

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                                                      而「弱」則是認為不可能製造出真正進行推理和解決問題的機器?┊,其終是沒有自主意識的工具♀△♂。近年的主流研究正是圍繞「工具」展開的∵♂,成就還算可觀⊿π∴。因此我們所說的AI∵,指的就是這個囊括了信息收集、分析、決策、傳輸直至執行的完整系統▽〇♀。

                                                      「人工智能是未來所向」的判斷♂┊∴,無可置疑∴⊙⊿,但過熱和泡沫化的風險π,存在於各國▽。發展AIπ,始終要剝掉新事物的時髦外衣π,從基礎與本質出發♂□□,充分考慮到新技術的局限性及其發展的長期性和艱巨性⊿∵,理性分析需求⌒,理性設定目標﹡∴,理性選擇路徑△◇,務實推進AI發展舉措♀□,只有這樣〇,才能確保AI健康可持續發展♀☆∟。

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                                                      不過﹡,在這一波AI浪潮中⌒↑,美國企業並沒有將其他國家甩出太遠♂♀。他們的領先♀∴◇,更多建立在IT產業上一個發展階段的成功慣性之上﹡。包括中國企業在內的他國同行?⌒,同樣有着異軍突起的機會△。華為5G的勝出〇,就是例證♂↑。

                                                      但我們需要看到▽♂,AI大熱背後也有以手機為代表的硬件領域的發展降速∴,互聯網創新進入瓶頸期↑?,資本、產業需要找尋新題材的利益驅動與炒作﹡。

                                                      運算能力的提升◇,表現在芯片技術(CPU\GPU)的突破⊙﹡▽,芯片的發展大大提升了數據的收集、抓取、整理等能力↑,加上存儲設備等硬件成本的降低┊,實現了大數據的獲得與存儲∟。而5G時代的到來⊿△〇,更讓數據的傳輸與反饋速度得到了質的躍升〇,執行更加高效快速∟〇,AI生態的構建也完成了最後一步的閉環∴〇。

                                                      ( 郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。 )

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