人工智能未来的趋势将会走向哪里，他的发展方向是怎样
人工智能已经在不知不觉间悄然而至，等我们发现的时候，它已经渗透到了我们的生活中，甚至影响着整个世界。人工智能的未来有无限种可能，它的未来也在改变着人类的未来。
AI如果互联网改变了信息基础设施，那么移动互联网就改变了资源的配置方式。互联网就像是末梢神经一样深入了人类生活的方方面面，不仅产生了科学家朝思暮想的大量数据，而且催生出了云计算方法，汇总了千万台服务器的计算能力，令计算能力有了飞速的提高。
机器之前科学家发明的“机器学习”方法在互联网领域大显神通，从根据用户的兴趣自动推荐阅读、购物信息，到更准确的语音识别、网络翻译，互联网变得越来越智能化。人工智能正在筹备一场堪比技术革命的大变革。
智能机器在面对这样的变革时，有很多科技领军人物都在讨论它有可能带来哪些潜在的风险，与此同时，也有不少业界人士质疑它兑现奇迹的能力。于是，在舆论领域有两种声音萦绕在我们耳畔：一种是只要人工智能陷入发展的低谷，就又会听到“这只不过是换了种套路的创新泡沫而已”；另一种是只要人工智能达到发展的高峰，就会听到“人类将被机器统治”的担忧。
在面对这样一个快速发展的新技术时，一定是见仁见智的。但是我深信不疑的是，我们既不能低估它的长期影响力，也不能高估它的短期作用力。
机器从纵向发展的角度来说，人工智能通常被分为三个阶段：第一个阶段是弱人工智能，第二个阶段是强人工智能，第三个阶段是超人工智能。但是事实上，目前不论多先进的AI技术，都属于第一阶段，只能做到在某个领域跟人差不多，但是不能超越人类。
人工智能究竟扮演什么角色？有很多人认为，在未来发展中，人工智能是必将争夺的无限宝藏。但是对于普通的用户来说，关心的并不是宝藏，他们关心的是在AI领域的创新和发展，是否能把不计其数的智慧机器与数十亿互联互通的智慧大脑结合在一起，帮助我们了解、改变这个世界，从而给生活带来越来越多的便利与快捷。
机器如今的机器人与科幻小说中些的那些“无处不在”的机器人也许还有很大的差距，AI并不是只有机器人这一种形态，实际上，它在就已经开始用各种各样的方式渗透进我们的生活。以工业机器人为主力的“智能化生产”和“无人工厂”已经成为了“工业化4.0”的标志。
类人型的机器人在商场或者店铺里充当服务员与销售员的现象已经比比皆是，无人驾驶的汽车正在道路上测试行驶，甚至有几乎以假乱真的美女机器人在百货公司充当前台。从最普遍的语音助手，到最具争议的机器人和无人驾驶汽车，每一次的演变都激发着人类对于未来科技的热血沸腾，也许科技离我们越来越近了。
机器人特斯拉CEO伊隆·马斯克曾表示：“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。你们都知道这样的故事，有人拿着五芒星和圣水，并肯定他能控制住恶魔，但实际上不行。”但是我们能够从侧面看出，其实马斯克也对AI的强大的坚信不疑。
这就是互联网巨头纷纷加入AI是我原因，除了战略原因，更多的是因为AI的发展速度要比我们认为的快得多，而且开始渐渐地渗入到各行各业以及人们的日常生活中。
人工智能的未来将会走向哪里？有些人担心，当超人工智能到来的时候，机器会不会控制人类？其实，人工智能永远不能达到超人工智能，很可能连强人工智能都到达不了。将来，机器可以无限的接近人类的能力，但是却永远无法超越人类的能力。
AI但是，因为计算机在某些方面确实是比人类强太多了，所以只是无限接近人类的能力就能够产生足够大的颠覆性。例如计算机的记忆能力，百度搜索能够记忆上千亿页的网页，而且每一个字都能够记住，这是任何一个人都无法做到的。
又例如它的运算能力，哪怕是写诗，把你的名字输入在手机百度的“为你写诗”，按下Enter键，还没等你反应过来，诗就已经做出来了。就算是再厉害人，也不可能达到这种速度。但是在创造性和情感等诸多方面，机器是无法与人类相比的。
人工智能最主要的是，在技术和人的关系上，前几次的技术革命与智能革命是有着本质上的区别的。前三次的技术革命，都是人类自己去学习和创造世界，但是因为有了深度学习，所以人工智能革命是人与机器共同学习和创新世界的。
在前三次的技术革命时代中，人要去学习和适应机器，但是在人工智能时代，是机器主动学习和适应人类的。在刚刚进入蒸汽时代和电气时代的时候，有很多人是害怕新的机器的，除了工作机会发生了巨大的改变之外，人不得不去适应机器和流水线。
然而，这次的人工智能革命，是机器主动学习和适应人类，“机器学习”的本质之一，就是从人类的大量的行为数据中寻找到规律，然后根据认同的人的不同的兴趣和特点，来提供不同的服务。
人工智能将来，人与机器、人与工具之间的沟通可能是完全基于自然语言的。你不用去学习如何使用工具，例如如何调节空气净化器，如何打开电视会议系统。你只要说话它就能得听懂，人工智能的使用方式不是像过去的机器那样让人感到难受，而是会让人们生活的更好，人工智能的应用是推动人类进步的因素，它会极大的提高工作效率。
虽然智能革命的过程会轰轰烈烈，但是它的成果将会像一条平缓宽广的河流。AI领域的权威人士认为，将来的智能流会像如今的电流一样平静的围绕着我们，彻底改变人类政治、经济、社会和生活的状态。未来的我们，会无所察觉的享用着人工智能。
人工智能应用场景及未来发展趋势 一 什么是人工智能人工智能是当前比较热门的科学和各国重点发展的前沿技术，但人工智能（Artificial Intell
来源：雪球App，作者：玖点半，（https://xueqiu.com/2857816313/132432573）
一.什么是人工智能
人工智能是当前比较热门的科学和各国重点发展的前沿技术，但人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）一词的出现，却是早在1956年由麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等一批具有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题时提出来的，它也标志着"人工智能"的正式诞生。
人工智能是指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建。从狭义认知角度来讲，人工智能可分为人工智能产业（包含技术、算法、应用等多方面的价值体系）、人工智能技术（包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能）两大类。
人工智能得到快速发展的时期，是2008年金融危机之后，美日欧等西方发达国家希望借助机器人实现再工业化。此时的工业机器人比以往任何时候都发展的更快，更加带动了人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
而企业层面，目前在人工智能领域领先的企业，包括IBM、谷歌、微软、苹果、东芝、三星等大型科技企业，国内人工智能领先的企业，包括百度、科大讯飞，中国国家电网、阿里、腾讯以及一些新兴科技企业，如商汤科技、云从科技、码隆科技、影普科技、Yi+等。
二.国内人工智能应用领域及产值规模2.1.国内人工智能应用领域及产业规模人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。
2018年国内人工智能技术为实体经济贡献收益规模达到251.1亿元人民币，而据艾瑞咨询预测数据，2019年人工智能将为实体经济贡献收入超570亿元，到2022年贡献收入将达到1573亿元，年复合增长率达到58.2%。
在2018年人工智能251.1亿元市场规模中，安防领域占比份额最高为53.8%，其次则是金融领域，份额占比为15.8%。
2.2.人工智能在安防领域的应用安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业，为此，安防也被认为是人工智能的第一着陆场。这是因为人工智能在安防领域的快速落地，除了不需要过多的基础建设之外，也得益于全国范围内安防设备的普及以及政府部门大力发展雪亮工程、智慧城市、平安城市、智慧交通、天网工程等公共安全领域项目工程的推动。其中，2018年公共安全领域安防贡献的市场份额就超过70%。
人工智能在安防领域的应用主要是利用其视频结构化（视频数据的识别和提取技术）、生物识别技术（如指纹识别、人脸识别等）以及物证特征识别（如目前大力推广的ETC对车牌的识别等）等三大特性。其改变了过去需要通过人工取证、被动监控的安防形态，视频数据的识别和提取分析，使人力查阅监控的时间大大缩短，而生物识别又大大提升了人物识别的精准性，极大提升了公共安全治理的效率。
2018年，我国“AI+安防”软硬件市场规模达到135亿元（不含C端用户），其中视频监控占比达到88.1%，据艾瑞咨询预测2019年将达到350亿元，而到2022年，安防规模将超过700亿元，复合增长率将达到51.45%。
2.3.人工智能在金融领域的应用
人工智能在金融领域的应用仅次于安防，这要得益于移动互联网、区块链、云计算、大数据等新技术的日趋成熟，为金融行业的智能化转型升级奠定重要基础。
从技术层面，人工智能的本质上是机器通过大量的数据训练作出智能决策，人工智能能够赋予机器具有理解力的“大脑”，让机器能够解读文字、数据所包含的“语义”，通过自学的方式获得判断的规则。金融行业作为高度数据化的行业，加之业务规则和目标明晰，是人工智能、大数据处理技术和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。以此同时，在互联网时代，金融行业的在线业务将成主流，数据量的激增，超出了人的经验范畴和处理能力，而这些却是人工智能最擅长处理的。人工智能正在对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。
2018年国内金融领域人工智能相关科技投入（包括软件和硬件设备）约为166.8亿元，较2017年增速为42.9%，到2022年人工智能相关投入将超580亿元，年复合增长率超过37%，其中银行是人工智能相关应用的主要投入方，占比超过70%。
目前，人工智能在金融业的应用，主要集中在智能支付、智能理赔、智能投顾、智能客服、智能营销、智能投研、智能风控等场景，这些场景又以银行最具有代表。
2.3.1.智能客服智能客服是人工智能在金融领域应用最广的。智能客服机器人取代了传统菜单式语音和人工客服模式，能够提供7*24小时的客服服务。智能客服在电话场景当中主要表现为机器管理和语音问答分析，智能客服可以通过深度学习文本中的对话、语音对话场景，并加以应用回复。智能客服目前在银行领域应用最广，平安银行的客服服务人工智能替代率超过80%，其服务量也提升了两至三倍，客服的人力降低了40%。
2.3.2.智能投顾智能投顾，即人工智能投资顾问，其是通过人工智能的深度学习和分析能力，为客户提供个人理财产品策略咨询，包括股票配置、基金配置、债权配置、交易执行、投资损失避税等策略。智能投顾的最大特点，是弱化“人性”，在基于大数据分析、AI算法等的前提下，一旦投资者选定了某种方案，资产的进出抛售就会严格按照既定的标准实行。
智能投顾的应用，最早可追溯到2016年年底，“摩羯智投”在招商银行手机APP的上线。目前，智能投顾已成为银行、券商、保险等金融机构的标配型服务。
2.3.3.智能风控金融行业在传统风控环节中，存在信息不对称、成本高、时效性差、效率低等问题。而智能风控因为引入了人工智能科技，使得贷前审核、贷中监控和贷后管理等环节效率和准确度都得到了极大的提升，智能风控还能促进风险管理差异化。另外智能风控在信用反欺诈、骗保反欺诈、异常交易行为等方面也发挥了越来越重要的作用，为金融行业欺诈风险的分析和预警监测提供坚实的技术支持。
2.3.4.智能投研与智能投顾相比，智能投研主要面对B端企业用户，为其提供辅助投研的工具。对于金融机构来说，人工智能技术的介入，使得传统投研的各个环节发生一定的优化和革新，解放大量基础的投研信息搜集类工作，而前期信息搜集的耗时性和不全面性，也是传统投研中较为主要的缺陷。智能投研是在金融数据基础上，通过深度学习、自然语言处理等人工智能方法，对数据、事件、结论等信息进行自动化处理和分析，为金融机构提供投研支持。
2.4.人工智能在客服领域的应用前文金融领域中已经提到了智能客服的应用，当然智能客服不仅仅只限于金融行业，在其他行业也运用得越来越广。客户服务引入人工智能技术后，整体上节省了10%以上的运营成本。另外，通过对语音等非标准化数据的识别，企业能沉淀下一手数据资源，为后续精准营销、产品升级等环节做好铺垫。
据艾瑞咨询数据，2018年，国内智能客服业务规模达到27.2亿元，其中以智能客服机器人为代表的人工智能应用业务规模达到7.9亿元，预计2022年智能客服业务规模将突破160亿元，年复合增长率为56%，人工智能应用业务规模突破70亿元。
2.5.人工智能在零售领域的应用人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓储等细分领域。人工智能通过深度学习以及计算机视觉、图像智能识别、大数据应用等技术，使得工业智能机器人可通过自主判断和行为学习，完成各种复杂的任务，包括在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。另外，将人工智能技术应用于客流统计工作中，其通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。
2018年中国现代渠道主要零售商数字化建设投入为285.1亿元，其中人工智能投入约为9亿元，占比3.15%，据预测，到2022年其数字化建设投入将突破700亿元，人工智能投入将超过178亿元，占比超过25%，这主要得益于阿里巴巴、京东、苏宁等零售巨头的推动，以人工智能应用为代表的新零售概念处于增长的上升通道，未来两年将保持较高增速。
而以计算机视觉技术为核心的人脸识别和商品识别是主要建设方向，相关投入占整体的55%以上。另外，零售领域供应链的优化最为复杂，对人工智能算法的可用性要求最高，但更靠近零售业的核心点，未来可释放的增益价值也将最大。
三.人工智能未来发展趋势目前，人工智能的研究及应用主要集中在基础层、技术层和应用层三个方面，其中基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主，技术层以计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。而国内人工智能企业多集中在应用层，占比高达77.7%，技术层和基础层企业占比相对较小，分别只占有17.9%和5.4%。当然，未来随着5G的建设普及以及科技进步，人工智能除了在语音识别、计算机视觉技术的继续拓展和实地运用外，在人工智能芯片、机器学习、神经网络等方面也将引来增强趋势，人工智能也将在越来越多的领域得到应用落地。
另外，人工智能与物联网的结合（即AIoT）也将更紧密，AI的介入让物联网有了连接的大脑，使得万物互联互通成为现实，未来或将颠覆现有的产业模式。经济方面，助力产业价值链延伸，目前产业很难依靠既有技术与业务模式打破产业生命周期，AIoT通过设备感知与数据分析支撑新的产品形态与服务模式落地，开拓新的市场空间，产生新的发展周期。社会发展方面，数据价值得到挖掘，实现大量线下数据线上化，实现自动高效处理。
$海康威视(SZ002415)$$上证指数(SH000001)$$沪深300(SH000300)$
下一代人工智能的发展方向 （上）
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尽管人工智能的诞生已经超过半个世纪，但近十年来人工智能领域发展非常迅速。自2012年ImageNet竞赛开始深度学习的现代时代以来，只有8年的时间。自那时以来，人工智能领域的进步令人震惊，现在人工智能已经深入我们日常工作生活的方方面面。
有专家表示，这个惊人的步伐只会越来越快。从现在开始的五年后，人工智能领域将与今天大不相同。当前被认为是最先进的方法将已经过时;今天刚刚出现或处于边缘的方法将成为主流。
下一代人工智能将是什么样子?哪种新颖的AI方法将释放当前在技术和业务方面难以想象的可能性?本文重点介绍了AI中的三个新兴领域，这些领域将在未来的几年中重新定义人工智能领域和社会。
1、无监督学习
当今AI世界中最主要的范例是有监督的学习。在监督学习中，AI模型从数据集中学习人类根据预定义类别进行策划和标记的过程。(术语“监督学习”源于人类“监督者”预先准备数据的事实。)
在过去的十年中，尽管从无人驾驶汽车到语音助手，有监督的学习已经推动了AI的显着进步，但它仍然存在严重的局限性。
手动标记成千上万个数据点的过程可能非常昂贵且繁琐。在机器学习模型提取数据之前，人们必须手动标记数据这一事实已成为AI的主要瓶颈。
在更深层次上，有监督的学习代表了一种狭窄的、受限制的学习形式。受监督的算法不仅无法探索和吸收给定数据集中的所有潜在信息、关系和含义，而且仅针对研究人员提前确定的概念和类别。
相反，无监督学习是一种AI方法，其中算法无需人工提供标签或指导即可从数据中学习。
许多AI领导者将无监督学习视为人工智能的下一个前沿领域。用AI传奇人物YannLeCun的话说：“下一场AI革命将不会受到监督。”加州大学伯克利分校的教授JitendaMalik更加生动地说：“标签是机器学习研究人员的鸦片。”
无监督学习如何工作?简而言之，系统会根据世界的其他部分来了解世界的某些部分。通过观察实体的行为，实体之间的模式以及实体之间的关系(例如，上下文中的单词或视频中的人物)，系统引导了对其环境的整体理解。一些研究人员用“从其他事物中预测所有事物”来概括这一点。
无监督学习更紧密地反映了人类学习世界的方式：通过开放式探索和推理，不需要监督学习的“训练轮”。它的基本优点之一是，世界上总是会有比已标记数据多得多的未标记数据(前者更容易获得)。
用LeCun的话来说，他喜欢密切相关的术语“自我监督学习”：“在自我监督学习中，输入的一部分用作监视信号，以预测输入的其余部分。可以通过自我监督学习而不是[其他AI范式]来学习有关世界结构的知识，因为数据是无限的，每个示例提供的反馈量很大。”
无监督学习已经在自然语言处理中产生了变革性的影响。NLP得益于一种新的无监督的学习架构，即Transformer，最近取得了令人难以置信的进步，该架构始于Google大约三年前。(有关Transformer的更多信息，请参见下面的#3。)
将无监督学习应用于AI的其他领域的努力仍处于早期阶段，但是正在取得快速进展。举个例子，一家名为Helm.ai的初创公司正在寻求利用无监督学习来超越自动驾驶汽车行业的领导者。
许多研究人员将无监督学习视为开发人类级AI的关键。LeCun认为，掌握无监督学习是“未来几年ML和AI面临的最大挑战。”
2、联合学习
数字时代的主要挑战之一是数据隐私。由于数据是现代人工智能的命脉，因此数据隐私问题在AI的发展轨迹中扮演着重要的角色(并且常常是限制性的)。
保持隐私的人工智能(使AI模型能够从数据集中学习而不损害其隐私的方法)正变得日益重要。保持隐私的AI的最有前途的方法也许是联合学习。
联合学习的概念最早由Google的研究人员于2017年初提出。在过去的一年中，对联合学习的兴趣激增：到2020年的前六个月，发表了超过1,000篇有关联合学习的研究论文，而在2018年只有180篇。
如今，构建机器学习模型的标准方法是将所有训练数据收集到一个地方(通常在云中)，然后在数据上训练模型。但是，这种方法对全球大部分数据都不可行，出于隐私和安全原因，这些数据无法移至中央数据存储库。这使其成为传统AI技术的禁区。
联合学习通过颠覆传统的AI方法解决了这个问题。
联合学习并不需要一个统一的数据集来训练模型，而是将数据保留在原处，并分布在边缘的众多设备和服务器上。取而代之的是，将模型的许多版本发送到一个带有训练数据的设备，每个模型都在每个数据子集上进行本地训练。然后将生成的模型参数(而不是训练数据本身)发送回云。当所有这些“微型模型”汇总在一起时，结果就是一个整体模型，其功能就像是一次在整个数据集上进行训练一样。
最初的联合学习用例是针对分布在数十亿移动设备上的个人数据训练AI模型。正如这些研究人员总结的那样：“现代移动设备可以访问大量适用于机器学习模型的数据...。但是，这些丰富的数据通常对隐私敏感，数量庞大或两者兼而有之，因此可能无法登录到数据中心....我们提倡一种替代方案，将训练数据保留在移动设备上，并通过汇总本地计算的更新来学习共享模型。”
最近，医疗保健已成为联合学习应用中特别有前途的领域。
不难理解原因。一方面，医疗保健中有大量有价值的AI用例。另一方面，医疗保健数据，尤其是患者的个人身份信息，非常敏感;像HIPAA这样的法规丛书限制了它的使用和移动。联合学习可以使研究人员能够开发挽救生命的医疗保健AI工具，而无需从源头转移敏感的健康记录或使它们暴露于隐私泄露中。
涌现了许多初创公司，以追求医疗保健领域的联合学习。最有名的是总部位于巴黎的Owkin;早期阶段的参与者包括Lynx.MD、FerrumHealth和SecureAILabs。
除医疗保健外，联合学习有一天可能会在任何涉及敏感数据的AI应用的开发中发挥中心作用：从金融服务到自动驾驶汽车，从政府用例到各种消费产品。与差分隐私和同态加密之类的其他隐私保护技术结合使用，联合学习可以提供释放AI巨大潜力的关键，同时减轻对数据隐私的棘手挑战。
如今，全球范围内颁布的数据隐私立法浪潮(从GDPR和CCPA开始，即将推出许多类似的法律)只会加速对这些隐私保护技术的需求。期望联合学习在未来几年中将成为AI技术堆栈的重要组成部分。
3、Transformer
我们已经进入了自然语言处理的黄金时代。
OpenAI发布的GPT-3是有史以来功能最强大的语言模型，今年夏天吸引了整个技术界。它为NLP设定了新的标准：它可以编写令人印象深刻的诗歌，生成有效的代码，撰写周到的业务备忘录，撰写有关自身的文章等等。
GPT-3只是一系列类似架构的NLP模型(Google的BERT、OpenAI的GPT-2、Facebook的RoBERTa等)中最新的(也是最大的)，它们正在重新定义NLP的功能。
推动语言AI革命的关键技术突破是Transformer。
在2017年具有里程碑意义的研究论文中介绍了Transformer。以前，最新的NLP方法都基于循环神经网络(例如LSTM)。根据定义，递归神经网络按顺序显示数据，即按单词出现的顺序一次处理一个单词。
Transformer的一项伟大创新是使语言处理并行化：给定文本主体中的所有标记都是同时而不是按顺序分析的。为了支持这种并行化，Transformer严重依赖于称为注意力的AI机制。注意使模型能够考虑单词之间的关系，而不论它们之间有多远，并确定段落中的哪些单词和短语对于“注意”最为重要。
为什么并行化如此有价值?因为它使Transformers的计算效率大大高于RNN，这意味着可以在更大的数据集上对它们进行训练。GPT-3训练了大约5000亿个单词，由1750亿个参数组成，这使现有的RNN显得相形见绌。
迄今为止，由于GPT-3等的成功应用，Transformer几乎只与NLP相关联。但是就在本月，发布了一篇突破性的新论文，该论文成功地将Transformer应用于计算机视觉。许多AI研究人员认为，这项工作可以预示计算机视觉的新时代。(正如著名的ML研究人员OriolVinyals所说的那样，“我的观点是：告别卷积。”)
尽管像Google和Facebook这样的领先AI公司已经开始将基于Transformer的模型投入生产，但大多数组织仍处于将该技术产品化和商业化的初期阶段。OpenAI已宣布计划通过API将GPT-3进行商业访问，这可能会为在其上构建应用的整个初创企业生态系统注入种子。
从自然语言开始，期望Transformers在未来的几年中将成为整个新一代AI功能的基础。过去十年在人工智能领域令人兴奋，但事实证明，这仅仅是未来十年的序幕。