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未来人工智能领域发展方向在哪儿?人工智能发展前景广阔,但仍然面临着诸多的挑战与限制。人工智能作为一个处于快速发展阶段的技术,对于国家而言,加快发展人工智能是赢得全球科技竞争主动权的关键战略抓手,是推动科技发展、生产力整体提升的重要战略。
一、大数据向小数据过渡
过去机器学习要用海量数据做训练,现在希望用尽可能少的数据做训练。小数据不等于没数据,因为人工智能迄今还是基于归纳总结原理做出来的,也就是说在人工智能系统里面其实统计学更有意义。但人工智能绝不能满足于此,人类是会推理的,可以在没有数据的情况之下判断事情该怎么做,小数据也不能真实模拟人类的这种判断。
背后的复杂判断,不只是一个路面的问题,而且涉及到了社会安全,以及很多其它和交通无关的问题。这些问题是迄今为止自动驾驶都无法判断的。这也就是五级自动驾驶几乎接近于永远无法推向市场实现商业化的原因。除非下一次人工智能的突破到来,使得人工智能真正具备智力分析能力。虽然现在人工智能的一个方向是小数据,但依然不是没数据,依然是基于统计,而不是基于推理和因果关系。
二、边缘计算
从计算能力上来说,一方面,我们要有充分的计算能力;另一方面,5G的来临使得我们的云端计算能力也可以得到极大的加强。而且因为响应速度提升了,所以云端计算能力可以对局端、对边缘的计算能力实现更好的补充,使得云端和终端形成一体化的人工智能计算能力。
三、终身学习
机器一旦有了终身学习能力,就会使得我们整个人类或者说企业,尤其是行业里面采用人工智能的策略产生本质性变化。如果机器不能终身学习,我们在引入人工智能的时候就不用太着急,等到人工智能系统足够好的时候再引入即可。但是如果机器能够终身学习,最好的策略是第一时间引入人工智能,因为虽然引入的时候它可能还不那么智能,但是它不断学习、不断完善自己,就会比引入晚的竞争对手领先一大截,这个时候甚至和硬件都没有那么大的关联。
各个行业都需要去看人工智能能否更快、更好地引入到自己的行业领域里面来。因为人工智能确实是像互联网一样,所以很多人都说人工智能是互联网的下一代,就是因为它有广泛的适用性,所有的行业都有可能因为人工智能而获益。
人工智能技术的研究以六大体系来进行划分,涉及到自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学,其中计算机视觉和自然语言处理目前的热度比较高。人工智能产品落地应用的重要基础,智能体对于场景的要求往往比较高,随着5G通信的落地应用,以及物联网的发展,未来将为智能体的落地应用奠定扎实的场景支撑。
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