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人工智能发展历程及未来发展趋势 如何呼唤人工智能技术的发展历程

人工智能发展历程及未来发展趋势

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低迷发展期:20世纪80年代中—90年代中

随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

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稳步发展期:20世纪90年代中—2010年

由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化

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蓬勃发展期:2011年至今

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长新高潮

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人工智能发展现状

全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷着重发展,抢滩布局人工智能创新生态。

国际形势

世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力,维护国家安全的重大战略,各国人工智能战略与政策各有着重点。

2013年以来,美、德、英、法、日、中等国都纷纷出台人工智能战略和政策。各国人工智能战略各有侧重,美国重视人工智能对经济发展、科技领先和国家安全的影响;欧盟国家关注人工智能带来的安全、隐私、尊严等方面的伦理风险;日本希望人工智能推进其超智能社会的建设;中国人工智能政策聚焦于实现人工智能领域的产业化,助力中国的制造强国战略。

因各国科学技术水平和实际国情存在重大差异,因此各个国家人工智能政策在研发重点和重点应用领域存在极大不同。

国内形势

近年来,中国人工智能产业发展迅速,语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始,中国人工智能产业规模逐年上升,据中国信通院数据,2015年到2018年复合平均增长率为54.6%,高于全球平均水平(约36%)。

下面从多个方面描绘中国人工智能的发展面貌:

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论文产出:中国人工智能论文总量和高被引论文数均世界第一,人工智能领域论文的全球占比从1997年4.26%增长至2017年的27.68%,遥遥领先其他国家;高校是人工智能论文产出的绝对主力,在全球论文产出百强机构中,87家为高校。中国的高被引论文呈现出快速增长趋势,并在2013年超过美国成为世界第一

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专利申请:中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家,数量略微领先于美国和日本,而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。专利技术集中在数据处理系统和数字信息传输等领域,其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的16%。电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域

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人才投入:中国人工智能人才总量居世界第二,但是杰出人才占比偏低。截至2017年,中国的人工智能人才拥有量达到18232人,占世界总量的8.9%,仅次于美国(13.9%);高校和科研机构是人工智能人才的主要载体。但按高H因子(又称H指数,用于评价科学家的科研绩效)衡量的中国杰出人才只有977人,不及美国的五分之一,排名世界第六

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企业规模:中国人工智能企业数量为全球第二,北京是全球人工智能企业最集中的城市。截至2018年6月,全球共监测到人工智能企业总数达4925家,其中美国人工智能企业数2028家,位列全球第一

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风险投资:中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家;根据2013年到2018年第一季度全球的投融资数据,中国已在人工智能融资规模上超越美国成为全球最“吸金”国家,但是在投融资笔数上,美国仍然在全球处于领先地位

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产品应用:中国人工智能市场增长迅速,计算机视觉市场规模最大;应用范围广泛,语音和视觉类产品最为成熟。伴随着算法、算力的不断演进和提升,基于语音、自然语言处理和视觉技术,有越来越多的应用和产品落地

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人工智能发展趋势

人工智能总体将向着规模化、安全化、健康化趋势发展;从全球层面来看,新一代人工智能产业将呈现四个发展趋势。

产业规模趋势

各国政府和产业界投入日益增长,人工智能技术的进一步成熟将带来更多的新产品、新服务,人工智能驱动的自动化将提升全要素生产率增长,产业规模将爆发式增长。

国际竞争趋势

近年来,世界各国紧密出台人工智能规划、政策和投资计划,从国家战略层面强化人工智能布局,在新一轮国际科技竞争将展现出新局面。中国未来将更加深度参与全球人工智能产业合作竞争,成为人工智能的重要推动者。

技术趋势

类脑智能蓄势待发,目前已有多国开始了“脑科学研究”;量子智能也将加快孕育,已成为全球公认下一代计算技术,将为人工智能带来革命性发展机遇。

风险趋势

随着人工智能逐渐普惠社会,人工智能安全风险和社会治理等问题将逐步提上日程。

亿欧智库发布“2018年中国人工智能产业发展城市排行榜”,从城市的企业规模、政策基础、学术基础、产业基础、资本环境五个层面测评城市发展人工智能的实力和前景

北上深杭牢牢占据AI城市实力第一梯队的位置,其他城市在企业规模、资本环境等方面远不及第一梯队城市,但已处于起步发展阶段,在AI商用化阶段有机会快速提升自身实力。返回搜狐,查看更多

人工智能技术的发展趋势及挑战

人工智能作为一项具有代表性的颠覆性技术,逐渐改变着我们的生活方式。接下来我会从几个方面来介绍一下我对人工智能发展的看法,包含什么是人工智能,人工智能的发展,人工智能所面对的挑战等内容。

什么是人工智能。

人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。

人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”即由人设计,为人创造、制造。

而关于什么是“智能”,较有争议性。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵,包括无意识的精神等等问题。人们唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能必要元素的了解也很有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

有上述定义所得,人工智能本质就是算法,是一类可以自己学习的算法。

接下来说人工智能的发展。

1950年,一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙,建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点同年,“计算机之父”阿兰·图灵提出设想:如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。

1956年,计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”一词。这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。麦卡锡与明斯基两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室。

50年代,人工智能迎来高峰期。计算机被广泛应用于数学和自然语言领域,这让很多学者对面机器发展成人工智能充满希望。

70年代,人工智能进入低谷期。科研人员低估了人工智能的难度,美国国防高级研究计划署的合作计划失败,还让大家对人工智能的前景望而兴叹。主要技术瓶颈:计算机性能不足;处理复杂问题的能力不足;数据量严重缺失。

80年代,卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。它具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。

1987年,苹果和IBM公司生产的台式机性超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此,专家系统风光不再。80年代末,美国国防先进研究项目局高层认为人工智能并不是“下一个浪潮”。至此,人工智能再一次成为浩瀚太平洋中那一抹夕阳红。

1997年,IBM的深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2009年,螺丝联邦理工学院发起的蓝脑计划,生成已经成功模拟了部分鼠脑;以及2016年谷歌AlphaGO战胜韩国李世石。

回顾了人工智能60余年的发展历程,科研技术人员不断突破阻碍,让我们可以看到今天人工智能所取得的辉煌成果。随着人工智能的不断发展,科学界对人工智能的看法也渐渐分成两种——悲观学派和乐观学派。

悲观学派的代表是天文物理学家史蒂芬·霍金(StephenHawking),以及特斯拉首席执行官伊隆·马斯克(ElonMusk)。霍金认为AI对人类将来有很大的威胁,主要有以下理由:

AI会遵循科技发展的加速度理论AI可能会有自我改造创新的能力AI进步的速度远远超过人类人类会有被灭绝的危机存在

乐观学派主要是Google、Facebook等AI的主要技术发展者,他们对AI持乐观看法的理由:

人类只要关掉电源就能除掉AI机器人任何的科技都会有瓶颈,“摩尔定律”到目前也遇到相当的瓶颈,AI科技也不会无限成长,依然存在许多难以克服的瓶颈。依目前的研究方向,电脑无法突变、苏醒、产生自我意志,AI也不可能具有创意与智能、同情心与审美等这方面的能力。

这两种学说各有各的道理,目前很难判断那种学派是正确的。就目前的弱人工智能来说,乐观派或许是对的。但我们很难保证之后的强人工智能不会对我们的生存产生威胁。

《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》是为促进新一代人工智能健康发展,更好协调发展与治理的关系,确保人工智能安全可靠可控,推动经济、社会及生态可持续发展,共建人类命运共同体,人工智能发展相关各方应遵循的原则。由国家新一代人工智能治理专业委员会于2019年6月17日印发实施。这份文检里明确指出了人工智能的发展应遵循的原则:和谐友好,公平公正,包容共享,尊重隐私,安全可控,共担责任,开放协作,敏捷治理。文件的主题还是“负责任”,如薛澜所说:“比如我们提出的‘和谐友好’等原则,强调无论是人工智能提供的产品还是服务,都应该是负责任的、全面的,应以增进人类共同福祉为目标,应该符合人类的价值观和伦理道德,避免误用,禁止滥用、恶用。”负责任就是以人为本,一切以服务人类为主。目前还处于弱人工智能阶段,主要需要被约束的还计算机工程师。计算机工程师要负起自己的责任,确保人工智能安全可控可靠,规避风险隐患,做到为人服务,不侵犯用户的权益和隐私。

“考虑到人工智能发展的高度复杂性和不确定性,要按照渐进性的思路推进人工智能的治理。”薛澜表示,《治理原则》是一份框架性文件,对人工智能健康发展主要发挥宏观引导作用,今后还将根据形势的变化和需要,不断进行充实和调整。在薛澜看来,人工智能的发展过程中也面临着一些基础性的工作,立法就是其中之一。“我们发布的《治理原则》,也为今后的立法工作提供了重要基础。”他认为,人工智能发展非常快,而立法的周期较长,因此也很难只用法律框架来支撑人工智能的发展,“这就需要相关的原则准则、行业规范,包括从业者的自律,来协同推进其健康发展。”

防范风险隐患,发扬科技之善,人工智能发展迅速,它只会不断渗透进我们生活,计算机工程师要从八项原则出发,规范自己的道德标准,遵守法律法规,做好应对人工智能“觉醒”的准备,以人为本的发展人工智能,让人工智能为人民服务,才能更好地,健康地发展人工智能。

人工智能未来的挑战

所谓的人工智能在更大程度上都是在模拟人的感觉和思维,让一种更像人的思维机器能够诞生。著名的图灵测试,也是在是否能够像人一样思考的标准上进行的。图灵测试的目的,仍然在检验人工智能是否更像人类。但是,问题在于,机器思维在作出自己的判断时,是否需要人的思维这个中介?也就是说,机器是否需要先绕一个弯路,即将自己的思维装扮得像一个人类,再去作出判断?显然,对于人工智能来说,答案是否定的,因为如果人工智能是用来解决某些实际问题,它们根本不需要让自己经过人类思维这个中介,再去思考和解决问题。人类的思维具有一定的定势和短板,强制性地模拟人类大脑思维的方式,并不是人工智能发展的良好选择。

所以,人工智能的发展走向了另一个方向,即智能增强(简称IA)上。如果模拟真实的人的大脑和思维的方向不再重要,那么,人工智能是否能发展出一种纯粹机器的学习和思维方式?倘若机器能够思维,是否能以机器本身的方式来进行。这就出现了机器学习的概念。机器学习的概念,实际上已经成为发展出属于机器本身的学习方式,通过海量的信息和数据收集,让机器从这些信息中提出自己的抽象观念,这个时候,很难说机器自己抽象出来的猫的概念,与人类自己理解的猫的概念之间是否存在着差别。不过,最关键的是,一旦机器提炼出属于自己的概念和观念之后,这些抽象的概念和观念将会成为机器自身的思考方式的基础,这些机器自己抽象出来的概念就会形成一种不依赖于人的思考模式网络。当我们讨论打败李世石的阿尔法狗时,我们已经看到了这种机器式思维的凌厉之处,这种机器学习的思维已经让通常意义上的围棋定势丧失了威力,从而让习惯于人类思维的棋手瞬间崩溃。一个不再像人一样思维的机器,或许对于人类来说,会带来更大的恐慌。毕竟,模拟人类大脑和思维的人工智能,尚具有一定的可控性,但基于机器思维的人工智能,我们显然不能作出上述简单的结论,因为,根据与人工智能对弈之后的棋手来说,甚至在多次复盘之后,他们仍然无法理解像阿尔法狗这样的人工智能如何走出下一步棋。

不过,说智能增强技术是对人类的取代,似乎也言之尚早,至少第一个提出“智能增强”的工程师恩格尔巴特并不这么认为。对于恩格尔巴特来说,麦卡锡和明斯基的方向旨在建立机器和人类的同质性,这种同质性思维模式的建立,反而与人类处于一种竞争关系之中,这就像《西部世界》中那些总是将自己当成人类的机器人一样,他们谋求与人类平起平坐的关系。智能增强技术的目的则完全不是这样,它更关心的是人与智能机器之间的互补性,如何利用智能机器来弥补人类思维上的不足。比如自动驾驶技术就是一种典型的智能增强技术,自动驾驶技术的实现,不仅是在汽车上安装了自动驾驶的程序,更关键地还需要采集大量的地图地貌信息,还需要自动驾驶的程序能够在影像资料上判断一些移动的偶然性因素,如突然穿过马路的人。自动驾驶技术能够取代容易疲劳和分心的驾驶员,让人类从繁重的驾驶任务中解放出来。同样,在分拣快递、在汽车工厂里自动组装的机器人也属于智能增强类性质的智能,它们不关心如何更像人类,而是关心如何用自己的方式来解决问题。

处理好人工智能思维和人类思维的关系,是人工智能发展的最大挑战。模仿人类思维,会显得有局限性;发展机器思维,又会不可控,这两者的平衡如何把握,就看以后的计算机工程师怎么选择了吧。

盘点人工智能发展史上的8个历史性事件

原标题:盘点人工智能发展史上的8个历史性事件

人工智能被广大人民群众所熟知大概是从2016年阿尔法围棋(AlphaGo)与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战那次,并以4:1的总比分获胜。

不少职业围棋手认为,阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平,在世界职业围棋排名中,其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。此次人机大战,引起了全球前所未有的关注,开启了人工智能的新纪元。

实际上,早在上世纪40年代,人工智能的概念就已诞生。在那个时期的一些科幻小说、科幻电影里,就经常有关于人工智能的描述,如超级机器人、超级计算机、光脑等。

在人工智能的发展历程中,还经历了以下七个历史性事件:

一)1943年,WarrenMcCulloch和WalterPitts两位科学家提出了“神经网络”的概念,正式开启了AI的大门。虽然在当时仅是一个数学理论,但是这个理论让人们了解到计算机可以如人类大脑一样进行“深度学习”,描述了如何让人造神经元网络实现逻辑功能。

二)1955年8月31日,JohnMcCarthy、MarvinMinsky、NathanielRochester和ClaudeShannon四位科学家联名提交了一份《人工智能研究》的提案,首次提出了人工智能(AI)的概念,其中的JohnMcCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。

三)1969年人类首次提出了反向传播算法(Backpropagation),这是80年代的主流算法,同时也是机器学习历史上最重要的算法之一,奠定了人工智能的基础。

这种算法的独特之处在于映射、非线性化,具有很强的函数复现能力,可以更好地训练人工智能的学习能力。

四)20世纪60年代,麻省理工学院的一名研究人员发明了一个名为ELIZA的计算机心理治疗师,可以帮助用户和机器对话,缓解压力和抑郁,这是语音助手最早的雏形。

语音助手可以识别用户的语言,并进行简单的系统操作,比如苹果的Siri,某种程度上来说,语音助手赋予了人工智能“说话”和“交流”的能力。

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五)1993年作家兼计算机科学家VernorVinge发表了一篇文章,在这篇文章中首次提到了人工智能的“奇点理论”。他认为未来某一天人工智能会超越人类,并且终结人类社会,主宰人类世界,被其称为“即将到来的技术奇点”。

VernorVinge是最早的人工智能威胁论提出者,后来者还有霍金和特斯拉CEO马斯克。

六)1997年,IBM的超级计算机“深蓝”战胜了当时的国际象棋冠军GarryKasparov,引起了世界的轰动。虽然它还不能证明人工智能可以像人一样思考,但它证明了人工智能在推算及信息处理上要比人类更快。这是AI发展史上,人工智能首次战胜人类。

七)2012年6月,谷歌研究人员JeffDean和吴恩达从YouTube视频中提取了1000万个未标记的图像,训练一个由16,000个电脑处理器组成的庞大神经网络。在没有给出任何识别信息的情况下,人工智能通过深度学习算法准确的从中识别出了猫科动物的照片。

这是人工智能深度学习的首次案例,它意味着人工智能开始有了一定程度的“思考”能力。

人工智能未来的发展:

AI行业的六大发展趋势

·更聪明的机器人

·更快的分析

·更自然的互动

·更微妙的恐惧

·更智能的学习

·知识共享

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机,用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标,人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然,人工智能还有它的远期研究目标,即探究人类智能和机器智能的基本原理,研究用自动机模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴,几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今,人工智能已经进入21世纪,其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

来源:人工智能返回搜狐,查看更多

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让人工智能充分赋能经济社会发展

科技部等六部门发文统筹推进场景创新

让人工智能充分赋能经济社会发展

继2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》(以下简称《发展规划》)之后,科技部、教育部、工信部等六部门近日联合发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》(以下简称《指导意见》),在业界引发广泛关注。

作为深刻改变人类社会生活的革命性、战略性技术,人工智能在我国发展如何?怎样推动人工智能快速迭代升级?记者进行了采访。

从实验室走向生产生活,人工智能驶入发展快车道

如今,放眼大江南北,“人工智能”不再是一个学术名词,而是人们生产生活中的“常客”。

在旷视科技改造升级后的国药控股广州有限公司物流中心,随处可见人工智能的“身影”:智能移动机器人、智能堆垛机往来穿梭,成为搬运的主力军,智能五面扫描装置可实时读取运动中的药箱上的电子监管码,实现药品流通可追溯……智慧仓储物流不仅为该中心每年节约人力成本上百万元,更显著提高了工作效率,在疫情防控期间实现了医药物资配送的快速响应。

在位于浙江杭州滨江区的计算机视觉公司易思维的实验室,装配了高性能视觉传感器的工业机器人正在模拟汽车流水线的工位上忙碌。明察秋毫的“眼睛”和自主决策的“大脑”,助力冲压、焊接、涂装、总装四大汽车制造环节的智能化升级,既省工省时又提质增效。易思维研发的工业视觉检测成套装备体系,已在上汽大众、一汽大众、特斯拉等数十家国内外厂商的200多个整车厂落地开花,在“冲、焊、涂、总”四大环节上实现系统化应用。

在华为打造的5G智慧煤矿——晋能控股集团塔山煤矿,地下500米的矿井实现了智能互联:智能巡检机器人往来探视,工人可一键呼叫“网约车”、实时手机视频通话。依托“会说话”“能决策”的智能化综放开采设备,塔山煤矿采煤工效提升40%以上。

在日常生活中,人工智能也无处不在:对着手机眨眨眼,几秒内就可以完成身份认证;手环、手表等智能终端,及时提醒用户健康状况……

“《发展规划》实施至今,我国的人工智能已由实验室走向生产生活的方方面面,驶上了发展快车道。”科技部新一代人工智能发展研究中心主任、中国科学技术信息研究所所长赵志耘认为,“生产更高效、生活更精彩”的背后,是人工智能科技的显著进步。“我国在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、类脑计算等领域涌现出一批重要理论成果,大规模预训练模型等前沿研究达到国际先进水平,人工智能基础软硬件快速发展,基于自主技术的人工智能产业生态已初步形成。”

科技部新一代人工智能发展研究中心提供的数据显示,5年来我国智能产业规模持续壮大,企业数量以及风险投资额居世界前列:2021年人工智能核心产业规模超过4000亿元,企业超过3000家;人工智能领域风险投资额占全球比重从2013年的不到5%增长到2021年的20%左右,跃居世界第二。

把新技术应用到实践中,通过迭代不断成熟提升

《指导意见》从打造人工智能重大场景、提升人工智能场景创新能力、加快推动人工智能场景开放等方面,统筹推进人工智能场景创新。

“这不仅是稳经济、培育新增长点的权宜之计,更是促进人工智能更高水平应用、更好支撑高质量发展的长远之策。”科技部战略规划司副司长邢怀滨说,“从全国来看,目前仍存在对场景创新认识不到位、重大场景系统设计不足、场景机会开放程度不够、场景创新生态不完善等问题,急需加强人工智能场景创新。”

邢怀滨告诉记者,场景创新是以新技术的创造性应用为导向,以供需联动为路径,实现新技术迭代升级和产业快速增长的过程。“这个‘牛鼻子’有多方面的牵引效应:直接推动人工智能技术的推广应用,加快传统产业的提质升级;在应用中发现新需求、凝练新课题,从需求侧反推人工智能技术体系的提升完善;促进人工智能相关软硬件技术及其标准的对接、贯通,进而形成全国统一的技术生态、产业生态。”

“目前人工智能正处在新的发展阶段,技术日趋成熟可用,各行业对人工智能技术需求迫切。”赵志耘说,在这个阶段,最重要的是把新技术应用到实践中,通过迭代不断成熟提升。“场景创新作为一种目标导向、应用导向的研发新机制,既有利于引导学术界更好地聚焦行业问题、优化研发方向,也有利于引导企业尽快把理论成果、技术成果快速转化为行业效果。”

易思维创始人兼CEO郭寅认为,人工智能是一门强应用相关的技术学科,从最早的雏形发展到今天,都离不开在各类应用场景中发现问题、解决难题、迭代技术,人工智能技术发展与场景应用创新是个相互促进、螺旋上升的过程。“随着《指导意见》的实施,我国人工智能技术将迎来加快迭代升级的新热潮。”

加快构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态

8月15日,科技部启动支持建设新一代人工智能示范应用场景,发布了智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂等首批支持的十大应用场景。

“人工智能的应用场景涉及生产、生活的方方面面,不能眉毛胡子一把抓。我们坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康谋篇布局,以充分挖掘人工智能的价值。”邢怀滨说,“按照提高生产能效、改善工作方式、方便群众生活等主要标准,我们希望尽快打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景,加快构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态,让人工智能充分赋能经济社会发展。”

“人工智能是渗透面广、带动性强、影响深刻的新生事物,政府和市场要各司其职、协同发力,真正把充分发挥市场作用和更好发挥政府作用有机结合起来。”邢怀滨强调,一方面,要坚持企业在场景创新全过程中的主体地位,鼓励企业放手去干、去闯;另一方面,政府要与学术界、企业界紧密合作,在相关社会伦理、规则制定、法制完善等方面履职尽责。

“中国拥有全球最齐全的产业体系和超大规模的消费市场,丰富繁多的应用场景为人工智能提供了巨大的用武之地。”邢怀滨表示,“经过全社会的共同努力,中国一定能在新一代人工智能这个赛道上跑出好成绩。”(记者赵永新)

【纠错】【责任编辑:吴咏玲】

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