人工智能应用领域的研究与展望
引言
20世纪的科技成就中，人工智能占据着重要的位置，它的研发使用是将智能机器人的技术、信息化技术、自动化技术和关于人类自身智能探索与研究融为一体的必然结果。随着人工智能的系列化研究与发展，如今，人工智能已经被广泛地应用于很多领域。但是关于人工智能的应用领域的综述并不多，本文就人工智能在不同领域应用发展趋势进行展望。
1人工智能的由来
人工智能是研究、开发模拟应用、延伸和拓展人的智能领域的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的学科。相比于其他学科，人工智能的研究和发展历史是很短暂的，但是它的研究发展与应用却为人类生活带来了翻天覆地的变化，是人类发展历史的一个里程碑，将人类从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来，同时帮助人类探索拓展了更多的未知领域。
1956年，麦卡赛和明斯基等科学家就提出了“人工智能”的理念，认为在未来机器将会以其独有的人工智能特点更好地服务于人类，代替人类来完成许多高难度、高强度和高危险系数类的工作。这一理念的提出引来了许多优秀科学家的青睐，随即对此展开了更深入的研究、探索、发展和应用[1]。
在计算机的应用普及之前，几乎没有什么机器设备可以分担人类的脑力劳动，特别是依据人脑的思维去对数据进行收集、处理、运算、判定、存储、积累、分析和选择决断。当计算机有了一定程度的发展和应用之后，能够代替人脑工作的软件才逐步被开发并应用到研究和生活中。由早期的各种复杂数据分析运算，一维、二维、三维和立体的测绘，继而发明并应用二维码的识别、无人机作业、月球车等各种模拟人类思维模式的应用，到后来人工智能云处理、对比、处理和建议等人脑无法准确、无误且快速处理大数据的运用。如今，人工智能的应用已经遍布人类生活的许多领域。
2人工智能的应用领域
现在人工智能在计算机领域的应用比较广泛，在其他领域的发展应用也是频见报道。随着人工智能“深、广、精”的研究、发展与应用，不久，必将迎来在更多领域的应用，未来的人工智能将更加智能，更加的人性化，更像个“人”一样进入人类生活，为人类社会的发展服务。
2.1人工智能在工业领域的应用
人工智能的应用在工业发展方面起着举足轻重的作用，它具有效率高、稳定可靠、重复精度好，可承担劳动强度大、危险系数高的作业等优势，已被广泛应用到了工业生产领域，如机器人焊接、机器人搬运、机器人装配、机器热打磨抛光和机器人喷涂电镀等。2018年，林远长等人研究得到焊接机器人在每米长度方向上焊接轨迹跟踪仿真误差为0.18mm，而实际跟踪误差为0.2mm，由此验证利用人工智能仿真误差与实际误差基本一致，完全满足工业生产需求[2]。赵猛研发发动机挠性飞轮盘螺纹装配工业机器人项目[3]，提高装配的自动化和柔性化程度，保证装配质量和生产效率。用人工智能的机器人来代替普通工人去完成许多对人体有不良影响及人体生理条件限制而不能承受的工作，是20世纪工业发展的一个质的飞跃，是工业发展史的一个标志性的里程碑。
2.2人工智能在金融领域的应用
近来，随着人工智能的开发及应用，互联网金融更是取得了极其辉煌迅猛的发展。二维码支付、手机银行、网络借贷、P2P平台、淘宝、京东等逐渐成为人们茶余饭后议论的热点词汇。通过大数据库、云计算、计算机网络应用、区块数据链等最新IT技术，即可获取大量、精确的信息，更加个性化、定向化的风险定位模型，更科学、严谨的投资决策过程，更透明、公正的信用中介角色等，从而能大大地提高金融业务效率和服务水平，特别是一些技术应用，如大数据征信、供需信息、供应链金融等[4]。
2.3人工智能在信息安全领域的应用
数字密码安保模式伴随着互联网技术的不断发展，其弊端也逐步显露，一方面容易被破解，导致信息泄露，另一方面，对于越来越多的信息安保需求，对人脑的记忆力要求也越来越高。由此产生的各种困扰也越来越多，如忘记密码后，自动取款机无法取现、打不开文件、登录不了系统等问题层出不穷，因此信息安全问题越来越被人们所关注。但当人工智能和生物识别技术结合并深入发展之后，信息安全领域得到了一个全新的发展和提高。指纹解锁速度可达0.2s，支持多个指纹同时录入，且被广泛应用；iPhoneX的人脸识别解锁，支付宝的刷脸登录和考勤机器上的刷脸打卡等正渐渐步入人们的日常生活之中；人的虹膜具有惟一性，为实现信息认证、保障信息安全提供了理论基础。现实中也已经有电子厂商将这一技术运用到了实际产品当中，比如三星S系列的手机，就配备了虹膜识别技术，但是虹膜识别目前对环境的要求比较高，尤其是在暗光环境下识别效果还有待提升。相比于指纹识别，虹膜识别在完成产业化的道路上还有很长的路要走[5]。
2.4人工智能在医疗领域的应用
医疗领域的人工智能应用更加普遍，它正在成为改善人们身心健康的主力军，可为病人提供就诊前健康状况初步分析和评估、协同医师处理病人信息和改善服务质量、在医院精准地指导病人就医、节约医疗资源、缓解就医难的紧张局面等。医学领域，精准是非常重要的，因为任何偏差或者误判都会危及人体的健康乃至生命。2015年，杨宇面对心脏手术医疗机器人的异构式主从控制研究，充分运用人工智能[6]，简化了手术操作，降低了操作风险。人工智能芯片能够存入大量的信息，并对这些信息进行高速地运算处理和判断，做出最准确的决策，这是目前人脑没有办法做到的[7]。人工智
能还可以根据患者的实际情况，收集所需要的数据，结合过去的数据进行计算和决策，从而得出最有效的治疗方案，以此减少医务人员的脑力劳动强度，合理利用医疗资源[8]。
3人工智能应用领域的展望
随着人工智能在数字理论技术、自动化控制、机器人应用等方面不断地研究发展，将来，机器必定会无限地接近人的各种行为，通过智能“视觉”“听觉”“触觉”“味觉”“嗅觉”来接收信息，传递信息；通过“电脑”来处理信息，选择和决策；通过智能输出端的“说”和“做”来传递信息发布需求和指令；通过智能肢体“行为”来响应与实施。在人类的日常工作、学习、医疗、安全和可持续发展等领域，人工智能都将尽最大的可能去为人类提供服务。然而无论人工智能发展到哪一步，依然无法在思维、精神、感触和情绪方面全盘取代人脑，仍旧不够人性化和智能化，只能跟随人类对自身智能的开发和研究而尽量接近人类[9]。与此同时，随着大数据类的人工智能的研究与开发，信息安全问题将会凸显，并且成为科学家以后很长一段时间的困扰和研究热点[10]。
4结语
总之，人工智能技术的发展是日新月异的，为将来在更多领域、更广泛的应用人工智能技术提供了更多的可能，但是，这一切都是基于人类对自身智能的充分了解和掌握。为此，还需要很多的知识和技术积累，针对人工智能更大量的应用，科研人员还需要做更多的工作。一方面是开发更多的未知智能，另一方面是完美地将人的智能转化成机器人的智能来为人类生存与发展服务。
人工智能的主要发展及其驱动力
今天的演讲是贾阳清为阿里巴巴CIO学院举办的有关人工智能(AI)技术的特殊培训课程准备的。在现场直播中，贾阳清讨论了AI涉及的工程和产品实践。首先，他介绍了AI及其应用。然后，参与者讨论了AI系统中的重要问题，包括推动算法创新的计算能力的突破以及云平台可提供的价值。最后，贾先生分析了大数据与AI之间的关系，讨论了企业应如何接受AI，并提出了公司智能化战略的重点。
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5商业价值和人工智能原理|数据驱动的投资者
难以获得商业价值。我的意思是非常辛苦…就高级分析而言，该过程甚至…
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演算法
人工智能已经成为一种重要的技术趋势。现在各行各业都在拥抱AI，并且与AI的联系更加紧密。下图列出了AI发挥重要作用的领域，不仅包括与AI密切相关的领域，还包括由AI间接赋予的那些领域。
在我们超越自己之前，我们需要了解AI，其应用程序和系统背后的思想。
随着AI在过去80年来的发展，我们已经从图灵测试到全民面对变革取得了成就。机器像人类一样使用AI来回答问题并创建或执行计算和分析任务。在某些领域，计算机已经实现了人类的能力。例如，2019年发布的人脸变化应用程序基于AI领域中深度学习和神经网络的广泛应用。
当前，在我们的日常工作和生活中使用了许多AI应用程序来代替人工工作。例如，埃隆·马斯克(ElonMusk)的AI项目能够模拟人脑的操作。但是，随着AI的飞速发展，也出现了一些我想称之为"假AI"的例子。
在AI的开发过程中，我们不得不面对几个虚假的AI项目，例如，一个严重的虚假AI项目，欺骗了2亿元人民币(超过2800万美元)的投资者。因此，我们需要更好地了解什么是AI以及如何使用AI。
在学术界，人工智能的定义有些不同。人工智能是对人类智能的模拟，能够接收和分类信息，合理地执行一系列任务并基于此做出决策。
它的主要特征之一是采取理性行动的能力。
AI过程从感知到决策反馈。决定AI系统是否可以采取适当行动的关键因素是它们如何感知有关外部世界的信息。由于AI试图模拟人的大脑，因此感知过程实际上是理解和学习的过程。这是深度学习试图通过AI解决的问题。
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深度学习
只有当外部信息(例如视频，文本或语音命令)转换为机器语言时，AI才能接受和响应。从AI的早期开始，科学家就开始考虑和研究此问题。
随后，人们开始讨论和研究如何通过视觉感知来输入信息。2012年，加拿大多伦多大学ImageNet竞赛的获胜者GeoffreyHinton和他的学生AlexKrizhevsky设计了一个解决方案。那年之后，提出了更深的神经网络，例如著名的VGG和GoogLeNet。这些神经网络为传统的机器学习分类算法提供了出色的性能。
AlexNet深度学习的发展历史
简而言之，AlexNet的目的是从大量对象中准确识别命令中所需的对象。该模型的应用加速了图像识别领域的发展，目前已被广泛使用。
像我们的人脑一样，神经网络使用多层次的学习模型，并且随着它们的不断学习而变得越来越复杂。假设您想从数百万个图像中找到标记为"猫"的图像，并在一个非常大的数据集上训练一个经过编辑的视觉网络模型。然后，通过模型迭代实施更复杂的训练。
目前，常用的RestNet模型的深度超过一百层，并结合了一些最新的科学研究发现，例如下图底部所示的快速桥连接。这使用户可以快速有效地训练深度网络。最终，这解决了视觉感知的问题。
阿里云：智能航空围裙管理
该解决方案使用AI来识别飞机类型，登机门和机场车辆，并将它们反映在实际地图上。它还允许用户在飞行过程中看到飞机的轨迹。该信息可以用作AI管理的输入信息，从而使机场的运营更加方便和有效。
如前所述，深度学习是一种重要的感知模式和方法。深度学习算法主要包括：
资料标记算法模型开发高性能的分布式培训模型优化模型部署感知之后，AI系统需要做出决策。深度学习是一种黑盒操作，可以学习和感知外部信息，但不能提供任何解释感知问题原因的反馈。因此，分析和反馈需要决策能力。
传统机器学习的示例主要包括决策树算法和逻辑回归。例如，银行发放贷款的过程是一个决策过程，在平衡各种因素后输出决策。我们可以使用决策树输出"是"或"否"的判断，以确定是否授予贷款。Logistic回归是指两种数据之间的相关性。这是一种输出精确解的数学方法。
实际上，深度学习和机器学习是互补的。深度学习可以解决感知问题，例如计算机视觉和语音识别。它使用神经网络体系结构解决了许多感知问题，但无法解释感知问题。传统的机器学习不提供这种用户友好的感知功能。但是，它的模型相对较小，可以直接解释，这在财务和风险控制方案中是必需的。
人工智能早已应用于广告领域。淘宝是最常见的广告场景之一。卖方首先根据消费者的个人浏览信息调查用户的偏好，然后通过智能推荐系统推送与消费者搜索相关的产品。这种智能算法的广泛应用使用户信息挖掘更加高效和精确。
感知和决策都取决于算法。
感知：感知过程与深度学习算法有关，涉及数据标记，算法模型开发，高性能分布式训练，性能优化和模型部署。决策：决策过程与传统的机器学习算法和深度学习算法有关。它涉及行业行为数据的收集，结构化和非结构化数据处理，数据和算法的组合建模，算法开发培训和调整，模型部署以及实时培训反馈。人工智能系统
随着算法的快速发展，相应的基础架构支持变得越来越重要。这需要AI系统的支持。构建AI或机器学习系统的两个基本因素是算法和计算能力。算法创新是由计算能力的突破驱动的。
下图显示了到2019年AI所需的计算能力。与AlphaGoZero所需的计算能力相比，AlexNet对计算能力的需求增加了300,000倍。在这种情况下，算法迭代和算法实现的解决方案对系统提出了更高的要求。
下图显示了AlexNet在2013年的系统。只需在机器上添加GPU，培训费用约为每天500瓦，共7天。这意味着业务模型的迭代周期约为一周。
在当今企业需要快速开发广告推荐和其他模型的时代，一个星期的模型迭代周期太长了。因此，越来越多的人对使用大型集群或芯片为AI系统提供更高的计算能力感兴趣。根据麻省理工学院在2014年进行的比较，一个人在一分钟内可以处理约77张图像，而单个GPU可以在同一时期内处理230张图像。尽管单个GPU的处理速度不会比人类的处理速度快多少，但我们可以通过GPU集群来实现更大规模，更快的计算。如下图所示，512个GPU群集在一分钟内可以处理600,00张图像。
在设计AI系统时，您需要专注于如何实现高性能存储，实现机器之间的快速通信以及维护分布式集群的稳定性。目前，阿里云拥有一个内部Eflops平台，该平台可在三分钟内实现10´1的计算，每分钟消耗128KW的电量。这样的系统在2015年之前是不可想象的。我们实现这种功能的能力主要是由于大规模集群和系统底层芯片的可扩展性。
目前，世界上许多企业，特别是中国的企业正在研究和开发高性能芯片，阿里巴巴也不例外。2019年，阿里巴巴发布了全球性能最高的AI推理芯片，汉光800。该芯片在实际的城市大脑和航空大脑场景中进行了测试，达到了每秒近80万张图像的峰值性能。这表示性能比上一代提高了约4000%。
通过增加软件和硬件的复杂度，资源管理，有效的调度和系统范围的优化，增加系统复杂度会带来一系列问题。这是系统开发过程中所有各方都必须面对的挑战。
您必须注意，AI集群不是通用集群。在AI训练期间，子任务需要定期同步，并且不同机器之间需要高性能的通信。在大多数情况下，使用基于GPU或NPU的专用组件。当前，不同的计算模型和交互模式对AI培训构成了重大挑战。
人工智能用于各种阿里巴巴业务场景。因此，我们可以使用实际的AI应用程序来优化平台设计。例如，淘宝移动的Pailitao(Snap-and-search)分类模型具有数百万个类别，淘宝的Voice+NLP解决方案以及Alimama的广告推荐系统。
经过优化的ApsaraAI平台分为三层，分别是底层的基础架构，中间的培训和推理框架以及顶层的开发平台。AI平台有三种重要类型：
轻量级AI开发平台：这些平台可帮助算法和数据科学家执行一键式开发，调试和部署。人工智能和大数据协作开发平台：这些平台可帮助用户快速开发面向大数据的业务系统。AI推理服务平台：这些平台解决了计算资源问题，并提供了推理所需的模型训练，部署和性能监控。这三种类型的平台支持算法API的输出以及垂直域平台和大脑解决方案的开发。
在深度学习领域，斯坦福大学推出了一个称为DAWNBench的基准。与以前的优秀性能相比，阿里云的机器学习解决方案将性能提高了约10%。
如今，人工智能技术功能在提高资产利用率和满足不同场景的需求方面发挥着重要作用。全面的AI技术能力主要取决于以下基础架构和服务：
基本硬件：提供一般的计算能力和AI计算能力。它还通过基础架构即服务(IaaS)提供云功能。AI云服务：此基础平台即服务(PaaS)层通过易于访问的软件和硬件环境提供了适合绝大多数用户的计算能力。高性能计算：这将加速核心AI计算引擎。AI系统框架：这提供了AI计算模型和跨体系结构建模，迭代和部署的完整抽象。AI托管平台：这提高了算法研发的共享部署和输出效率。它还提供了具有较高用户粘性的开发平台。
智能计算与数据计算
人工智能用于智能计算，大数据用于数据计算。两种功能相互补充。
人工智能的数据支持
前面提到的算法和计算能力需要大数据量的支持。数据是算法和计算能力价值的重要体现。
以下两张图片分别显示了2005年和2013年的教皇观众。随着移动互联网的发展，数据呈指数级增长，大量可用数据改善了深度学习的性能。
1998年，小型MNIST系统的训练数据仅为10MB，2009年ImageNet的训练数据为200GB，2017年WebVision具有3TB数据集，典型产品的视觉系统需要1PB数据。大量的数据已帮助阿里巴巴几乎线性地提高了其性能。
让我们看一个我们都熟悉的常见场景，以说明更大的数据量如何提高性能。在X射线医学诊断领域，研究表明，医生从X射线图像诊断疾病的能力与他们所查看的X射线图像的数量直接相关。他们检查的图像越多，诊断准确性就越高。类似地，可以通过大型计算机系统在更多数据上训练当前的医疗引擎系统，以实现更准确的医疗诊断。
AI使大数据更智能
下图显示了大数据领域的趋势。当前，大数据领域希望提取更多信息，实现实时计算，AI平台并执行在线预测。所有这些趋势表明，大数据的智能不断提高。
当前，从多个数据源获取不同类型的数据，包括结构化，半结构化和非结构化数据，并将其存储在数据仓库中。为了利用这些数据的潜在价值，需要智能计算。在广告推荐的情况下，数据源是用户在淘宝上的点击，浏览和购买。数据通过脱机或实时同步以及脱机或实时提取-转换-加载(ETL)写入数据仓库。然后，基于数据仓库或数据湖解决方案生成并训练各种数据模型。最后，训练结果通过数据服务输出。如您所见，数据理解和使用过程变得越来越智能。
几年前，混合事务/分析处理(HTAP)包括OLTP和OLAP。OLAP可以进一步分为大数据，离线和实时分析。不同的引擎适用于具有不同数据量的案例。当前，数据服务变得越来越重要。在某些智能客户服务场景中，实时AI推理服务和应用程序需要数据提取模型。因此，找到一种将分析与服务结合起来的方法至关重要。这就是为什么我们目前正在追求混合服务和分析处理(HSAP)的原因。结合AI，我们可以通过离线和实时数据仓库从数据中提取见解，并通过在线服务将此类见解呈现给用户。
阿里巴巴已经在自己的应用程序中开发了基于人工智能的大数据方法和解决方案。Double11ShoppingFestival中的离线计算(批处理)，实时计算(流计算)，交互式分析和图形计算方案已与ApsaraAI平台相结合，提供了由Apsara支持的新一代Apsara大数据产品AI。
与人工智能类似，大数据也注重性能。根据TPC基准测试，2019年，阿里云的大数据平台MaxCompute和E-MapReduce在计算性能和成本效益方面显示出显着优势。下图显示了基准测试结果。
阿里巴巴的AlimeBot目前通过应用基于AI的深度学习和智能感知技术，在用户服务场景中为用户提供智能语音交互服务。为了实现智能性能，它必须与大数据业务系统紧密联系，例如物流或用户数据系统。
这使我们想到了下一个问题：企业应如何接受AI?简而言之，要使AI成为现实，我们应该从应用程序需求出发，逐步进行技术创新，就像爱迪生如何改进电灯泡一样。云提供了低成本，高性能和高稳定性的基础架构，但是对我们而言，关键是明确定义我们的需求。
在过去的几年中，AI领域一直致力于算法创新和演示，但这还远远不够。
AI算法只是系统的一部分。在实施AI时，企业还必须考虑如何收集数据，获得有用的功能以及执行验证，流程管理和资源管理。
人工智能不是万能的，但也不能忽略。当企业采用AI时，必须首先从业务考虑出发。随着数据量和算法数量的增加，建立一支了解业务的数据工程师和算法工程师团队至关重要。这是智能企业成功的关键。我们已经提到的所有算法，计算能力和数据解决方案都可以通过使用云中当前可用的服务和解决方案来实现。这可以帮助企业更快地实施AI。