人工智能与智能人工，AI的发展离不开数据做支撑
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适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。（作者：张璐璐来源：经济日报）
人工智能离不开数据，人工智能会遭遇哪些瓶颈?
一直以来，人工智能都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来人工智能的相关介绍，详细内容请看下文。
一、人工智能离不开数据
对于人工智能来讲，想要形成所谓的智能，离不开数据的支撑。数据标注师们的工作便是通过采集、标注等方式将原始数据转化为可供机器学习的“原料”，从而实现智能。作为AI应用大国，国内的数据标注公司，与AI创业潮近乎是同时起步。刚起步时，国内AI大多处于实验室研发阶段，所需数据量小，也并无定制化需求，因此行业门槛较低，并且以兼职的形式为主，因此行业初期，数据标注给人们留下了所谓“劳动密集型”的印象。
而现在随着AI大规模落地，向产业更深更广延伸，使得标注场景更细分、数据类型更复杂，行业开始跨过野蛮生长，进入精耕细作。对于数据标注企业来说，原始的劳动密集型工作状态显然已经不再能够适应目前数据标注行业的高要求，而技术型数据标注企业正在渐渐成为行业的主流。
数据显示，2019年中国AI基础数据服务行业市场规模可达30.9亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，年化增长率达到21.8%。随着业务门槛的提高及也业务方式的细化，未来，数据标注将更加向技术转型，而这也必将反推行业迎来产业革命，建立起更加完善的行业标准及业务运营模式。
未来，数据标注的核心竞争力必然还是技术与人才。而这也使得行业对于人才的需求更加标准化。AI优评作为行业人才考评制度的建立者，通过与权威机构合作，建立其一整套完善的数据标注人才考核体系，并直接对接数据标注企业，对优秀人才进行推荐就业，为行业发展，产业升级做出贡献。
二、人工智能将遇到哪些瓶颈
有学者总结，人工智能发展会面临着一些瓶颈，其中包括数据瓶颈、泛化瓶颈、能耗瓶颈。
数据瓶颈是指“由于数据收集能力的不足、理论无偏性和数据随机性等条件的限制而导致数据失真、缺乏等数据缺陷。”我们简单的套在人工智能上来看，收集数据能力的不足可以理解成识别技术的不成熟，理论无偏性可以理解成获取数据的质量，数据随机性的限制可以理解成获取及处理数据的难易度。随着大数据技术的发展，人工智能已在数据方面取得了比较明显的进步。
泛化瓶颈是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困难。泛化能力是指“机器学习算法对新鲜样本的适应能力。”你可以将人工智能的泛化能力简单理解成自主学习能力与适应能力。通常来说，人工智能的各项能力，都需要通过大量的样本数据训练及算法规定来获得。在实验室的环境下，很多人工智能的各项能力均有不错表现。但是实际生活照比实验室环境而言，存在太多的不确定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要拥有强大的泛化能力，以在应对突发情况及未知情况时能够给出合理的响应，更好的帮助人类。
能耗瓶颈可以简单的理解为人工智能在应用等过程中所消耗能源大于它实际所产生的效益，即能耗成本过高。而在优化人工智能能耗问题的过程中，首当其冲的就是对算法的优化。就像人体的大脑大概只占体重的2%，但是却能占据人体总能耗的20%一样，算法对于人工智能能耗的影响也非常的大。随着智能算法的发展，人工智能在能耗瓶颈上也有所进步。例如奥地利科技学院、维也纳工业大学和麻省理工学院的研究者就成功训练了一种能够控制自动驾驶汽车的低能耗智能算法，这一算法仅仅使用了75000个参数与19个神经元，比之前减少了数万倍。
以上就是小编这次想要和大家分享的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。
AICC：发展人工智能离不开计算、算法、数据
【环球网科技记者王楠】人工智能，被称为改变人类未来的十大科技之一，在近年来发展十分迅猛。当前，人工智能正跟越来越多的领域和行业融合，将给人们的生产方式和生活方式带来革命性变化。例如，在医疗领域，图像识别技术可以促进癌症诊断的准确性。在农业领域，种植者可以利用深度学习促进农作物产量增长。在制药行业，人工智能被用于发现新药。在能源行业，人工智能提升了勘探效率和装备可靠性。在金融服务行业，人工智能应用降低了决策成本，金融数据得以更快速的分析。
可以说，人工智能正实实在在的为我们的经济发展、行业提升创造价值，并且将成为推动未来变革的科技创新力量。
日前，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。规划中多次提出要重点对人工智能的计算的理论与模型、芯片与系统、平台与环境等进行深入研究提前布局创新突破。
在近期举办的2017人工智能计算大会(AIComputingConference，简称AICC)上，中国工程院专家表示，发展人工智能，就离不开计算、算法、数据三大要素。现在，算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能行业，并使得几乎所有的机器辅助功能都变为可能，更好的电影推荐、智能穿戴，甚至无人驾驶汽车、预防性医疗保健，都近在眼前，或者即将实现。但目前应用终端的发展远远走在硬件架构的前面，现有计算平台已经不足以完成人工智能对于庞大运算量的需求。中国拥有世界最大的移动互联网市场，拥有非常庞大的数据量，这成为我国发展人工智能得天独厚的基础，同时，深度学习框架的开发和开源使得人工智能算法的开发越来越便捷，相比之下，计算平台就成为本轮推动人工智能进步的重要因素。
本次大会发起人、中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东认为，《规划》明确了计算是AI发展的重要推动力，人工智能是目前人类社会面临的最重要的技术变革，也是国家发展的重大战略机遇。近几年兴起的第三次人工智能浪潮，根本原因正是计算能力的快速发展，结合互联网、物联网带来的海量数据和深度学习等先进算法共同催生而成，其实际应用效果和社会影响力远远超出以往。
“当前人工智能计算面临着提升计算性能、不同场景计算优化和生态建设三大挑战，我们需要加强计算芯片创新、可扩展平台架构、系统优化设计等基础技术研发和能力构建，同时也要从硬件、软件、应用、人才等多方面综合提升，避免短板效应带来的整体产业发展不良反应。”王恩东认为要坚持创新驱动全面发展才能更好应对AI计算的挑战。
而高效能服务器与存储技术国家重点实验室科学家、浪潮集团副总裁胡雷钧则认为，未来在人工智能方向或在机器学习和神经网络识别的方向上我们对于计算能力的需求还是很强烈的。
“我们认为要想让一个东西往前发展，就必须体系化的层次化的构建它的生态系统，有一个相对完整的生态系统的支撑，才能推动这个计算系统面向这个应用需求，特别说面向AI的应用需求持续往前发展。浪潮在具体的实践中认为AI的计算平台、AI的系统管理、AI的计算框架、AI的应用方案作为一个生态系统里不可或缺的几个重要环节，在滚动推动着AI的发展。浪潮在这些领域里都做了自己的尝试。”胡雷钧告诉记者。
对此，胡雷钧总结了四步法：首先我们要做任务分解，这是用户需求的分解。其次就是数据准备，我们要有大批的数据去训练，这些数据通过采集、筛选、清洗最终把它归类，我们把它送到AI的平台里面去。再有就是算法选择，目前针对不同的应用有不同的算法。有了算法之后还要在系统平台上做一些试验看看我们应该构建什么样的系统平台，才能让这个算法训练得更好、运行得更好。最后就是系统构造，构造这个系统的时候我们要考虑应该用什么样的计算平台，应该用什么样的管理平台，应该怎么考虑线下的训练，应该怎么考虑线上的识别。
在这个基础上面向AI的应用，浪潮提供了E2E的解决方案——endtoend。
“所谓的E2E解决方案就是强调AI人工神经网络、机器学习从客户端来，从个人端来，从应用端来，最终的结果还是反馈给人，从人来到人去，但是中间整个过程要有数据存储，要有基于数据存储生成训练的数据样本，要以一个巨大的计算系统来训练我们的集群，最终学习的结果要上线部署，提供具体的识别。”胡雷钧解释道，在这里我们有高密度高性能的模型训练的平台AGX-2，它是目前世界上最高密度的AI计算平台，在2U空间之内支持NVLink，支持P100GPU，有基于FPGA的F10A加速卡，有高效的人工智能管理平台AIstation，有高性能深度学习框架Caffe-MPI，同时我们还有非常有经验的工程师队伍可以帮助大家优化我们的算法。
“基于我们优化的算法能非常有效的10倍的几十倍的上百倍的提升性能功耗比。基于此我们打造了一个面向AI的生态，在产业基础的推动下往前滚动发展，未来一定能更好的支持我们的AI应用，无论是训练、学习、现在的监督式学习还是正在发展的自主学习、未来终极目标类脑的学习，都会以非常好的基础来支撑我们。”胡雷钧说。