人工智能会“碾压”人类吗?

发布者:CrystalSparkle最新更新时间:2017-11-22 来源: ofweek关键字:人工智能  颠覆性技术 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

党的十九大报告提出,加强应用基础研究,拓展实施国家重大科技项目,突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新。其中“颠覆性技术”备受关注。什么是颠覆性技术?我国有哪些颠覆性技术创新在世界上位居前列?它们对我国和世界的经济社会发展将产生什么影响?我们该如何应对这些技术革新带来的巨大变化?

制图:张芳曼

不久前,科大讯飞研发的人工智能机器人——讯飞智医助手以高分通过了2017临床执业医师综合笔试评测。联想起此前完胜世界围棋冠军的阿尔法狗,这一切都引发了公众对人工智能(英文简称AI)技术的热烈猜想:人工智能会不会“碾压”人类?它将给人类社会带来哪些巨变?中国能否在人工智能这场科技革命中进入世界前列?

围绕这些热门话题,记者采访了相关专家。

人工智能的发展前景不可限量,但目前离赶超人脑还有非常漫长的距离

“人工智能并不是一个新话题。”英特尔中国研究院院长宋继强说,早在上世纪60年代和80年代,人工智能已有两次发展热潮。“此次人工智能热潮的兴起,源于学术界的算法突破——深度学习,即一种使用多层神经网络的机器学习算法。2005年、2006年,已有一些比较成型的深度学习算法应用于制图识别和大规模任务处理;2008年,大型图片数据库‘ImageNet’应运而生,为深度学习所需的端到端训练提供了良好基础。2012年,计算力已经允许科学家们在两到三个星期内对较大的深度神经网络做训练,以前需要几个月的训练甚至可以缩短到1天之内完成。”

宋继强说,从2012年至今,国内研究院所和企业在人工智能方面已取得不少突破。“中国在原始创新算法方面相对弱一些,但更擅长快速迭代和规模化,因此能够后来居上。在这两年的国际相关赛事中,前三名基本上被中国的团队包揽了。”

“从技术角度讲,通常把人工智能分为三个阶段,即计算智能、感知智能和认知智能。”科大讯飞研究院院长胡国平说,在计算智能方面,机器已绝对超过人类;感知智能就是让计算机“能听(看)会说”,现在感知智能基本上可以与人媲美,在医学影像读片等特殊任务中甚至超过人类;认知智能是指对知识的理解、推理、应用,近一两年,国内外领先的人工智能企业主要在做这方面的研究,目前机器在阅读理解等方面的能力已接近人类。

这样发展下去,人工智能是不是很快会全面超越人类?

专家们给出的答案是否定的。

“人工智能的发展前景确实不可限量,但所有科学技术包括人工智能,其发展都是非线性的,不会沿着一条直线永远快速向前。”中国自动化学会副理事长兼秘书长王飞跃指出,许多科学技术发展到一定程度就会遭遇瓶颈,在很长一段时间内停滞不前——人工智能一波三折的历史已经说明了这一点。

王飞跃说,到目前为止,还没有通用的人工智能技术,所有人工智能应用都是被限定在特定场景中,而不可能“通吃”。“比如,尽管下围棋是高智商智力活动,但它的规则简单、固定、封闭。人类的行为和社会生活复杂多变,不可能用简单的规则来概括、描述。目前人工智能的发展阶段,相当于当年蒸汽火车每小时跑5公里的阶段,离赶超人脑还有非常漫长的距离。”

“要承认人工智能的广阔前景,但也不要过分热捧,应理性看待,否则热潮就会变成寒潮。”宋继强说,过去的两波人工智能热潮基本上是“热五年、冷十年”,而业界人士希望这一波能持续30年,即延续到2045年左右。“如果把这30年看作是一场马拉松,人工智能才刚刚出发。”

人工智能会取代许多岗位,但也会创造许多新的岗位

专家们指出,人工智能给人类社会带来的影响将是全方位的,会让我们的生活越来越美好。

人工智能可以承担简单重复性的劳动。“现在我们研发的语音输入法和中英文翻译机已在快速普及,语音识别技术可以把人说的话实时转写成文字,准确率超过98%。”科大讯飞董事长刘庆峰说,“只要是简单重复性的技能,以及通过学习、训练能够得到且不需要天分的技能,人工智能完全可以替代人类。”

人工智能可以显著提高人类的工作效率。宋继强举例说,原来依靠人工去识别、审核图片和视频,工作量很大、速度很慢,现在则完全可以交给机器。它能快速过滤掉大部分无用信息,节省人力和时间。“以国外的应用为例,全美失踪与被迫害儿童中心(NCMEC)的数据显示,2016年共接到820万个与虐待图片、在线诱惑、贩卖和骚扰相关的报告。基于英特尔的AI技术,该中心可快速扫描包含可疑内容的网站,进行快速查询并分享数据,过去30天的处理报告周转时间可缩短到1至2天。对于失踪与被迫害的儿童来说,这节省下来的20多天简直就是一辈子。”

人工智能可以拓展人类的感知。“人的感官只有耳朵、眼睛、鼻子、嘴巴等,人工智能可以拓展、延长人类的感知能力和行动能力。”宋继强说,“少数人天生就有听觉障碍、视觉障碍等,人工智能可以弥补这些缺陷。”

人工智能还可以帮助人类探索新的未知领域。“人脑是如何持续学习、积累知识,人是如何产生情绪和意识,这些目前都还不知道。有了先进的算法之后,结合数据做快速分析和跨领域综合比较,有望探索人类认知和心灵层面的东西。”宋继强说,将来人类还可借助人工智能探索浩瀚宇宙和深邃海洋。

被人工智能替代了工作岗位的人们怎么办?

“这个其实不用担心。”王飞跃说,人工智能虽然会取代一些工作岗位,但也会创造新的工作岗位。“比如手机上安装的地图APP,它看似剥夺了扛着仪器进行野外测量、制作地图的人的工作,但它也创造了新的岗位:开着车实地拍照的、软件维护的……做地图的人其实比原来还多了很多,只是工作方式不一样了。”

“有关研究显示,那些需要沟通社交和创意的工作,机器永远取代不了。人工智能把人类从单调低级的劳作中解放出来,人们能去做更好玩、更有创意的事情。”刘庆峰说,“我们要改变人类与人工智能PK的对抗思维,树立‘人机耦合’的新思维,借助人工智能去做以前做不到、想不到的事情。”

只要坚持“顶天立地”、扎实推进,我国人工智能发展有望后来居上

无缘前两次人工智能热潮的中国,能否在这一波热潮中后来居上?

受访专家给出的答案高度一致:完全可能。

王飞跃、刘庆峰和胡国平认为,目前在人工智能领域,中国和美国同时进入了“无人区”。而中国在制度安排、产业应用、数据共享和公众接受度等方面比美国更有优势,完全能后来居上。

宋继强也认为,虽然在深度学习等原始创新方面美国和欧洲更强,但中国团队在跟进理解和改造应用上更胜一筹,在实际数据集测试和建造大规模计算机群训练等方面也十分擅长。

四位专家指出,在底层科学、技术原始创新和现有人工智能人才方面,美国和欧洲目前处于领先地位。“目前百分之七八十的人工智能工程师集中在美国和欧洲,中国占比只有1/10左右,拥有十年工作经验的人也很少。”宋继强说。

“因此,我们一直坚持‘顶天立地’。”刘庆峰说,“顶天”是指一定要瞄准前沿、在原始创新上下功夫;“立地”是指在应用上要接地气,踏踏实实地推进相关技术、产品的持续研发和推广普及。“希望国家能更大力度、更有效率地推进产学研合作,打造良好的人工智能产业生态。”

“科学无国界,技术无国界,闭门造车会导致故步自封。”宋继强说,中国在人工智能发展上需具备国际视野,以开放的心态,联合国际上有实力的企业合作创新、取长补短。

延伸阅读

人工智能的炫酷应用

帮医生看片子

利用人工智能来帮助医生识别医学影像,是很多人工智能公司近年来开发的新技术。在今年8月举行的全球肺结节测试中, 人工智能需要对肺部CT样本进行识别,寻找其中的肺结节。科大讯飞发布的“医学影像辅助诊断系统”,刷新了世界纪录,读片准确率达到94.1%。

帮小哥拣快递

今年的“双11”格外绿色智能,国内不少电商和快递公司在物流领域布局人工智能,配备了智能机器人进行快递分拣,有的机器人只需充电几分钟就能工作几小时。这些智能机器人能识别出快递的面单信息,然后设计出分拣最优路线。

轻松识别人脸

结账不用掏钱包,过安检不用拿身份证,回家不用找钥匙……这一切,都可以靠“刷脸”解决。这种解放双手的操作依赖于人工智能的人脸识别技术。许多刷脸软件的人脸识别准确率已远超肉眼,克服了光线、表情、化妆、年龄甚至是整容的技术障碍,连双胞胎也能轻松识别。


关键字:人工智能  颠覆性技术 引用地址:人工智能会“碾压”人类吗?

上一篇:中国首款“睡眠机器人”发布 人工智能开启科技助眠新模式
下一篇:新一代人工智能又有大动作

推荐阅读最新更新时间:2024-05-03 02:01

人工智能大模型在工业机器人方面的规划
  作者:彭先涛,王 鹏 浙江恒逸集团有限 浙江大学—恒逸全球未来先进技术研究院   导读   随着制造的发展,已成为场景中不可或缺的一部分,在生产现场发挥着巨大的作用。随着应用场景的深入、扩大,对的应用也提出了更多的要求,通过为机器人配置等,可以让机器人更加智能,能够适应更复杂的场景需求;同时,的发展也为工业机器人的发展提供了强有力的支撑。传统人工智能部署到现场后,能够高效的执行,由于工业场景复杂多变,会出现未经过训练的异常数据,导致无法识别输出。人工智能大模型技术的出现,可使工业机器人能够更加灵活的处理复杂的工业场景,进一步提升精度与效率,助力企业的数字化、智能化建设,推动制造业的转型升级。   0
[机器人]
影响机器人行业的6大趋势
种种迹象表明,机器人领域正在经历一次大的变革。机器人在媒体中获得极大关注。很多本身业务与机器人并无关联的大公司突然开始扎堆“抢购”机器人公司。一些几年前还没人注意的国家突然一跃成为机器人领域的主要玩家。云计算的应用和社交媒体的发展让过去限制机器人设计、使用的许多因素不复存在。成本在飞速下降,为很多应用制造出新机会。甚至“机器人”本身的定义也在不断扩展。所有这些都预示着,机器人领域正站在一次大事件的边缘,而这次大事件或许会给我们的生活带来有利影响。 商业投资 最近几年商业界对机器人公司的投资活动非常活跃。谷歌直接买下包括波士顿动力在内的八家机器人公司。亚马逊斥资7.7亿美金买下Kiva系统,并转化成亚马逊机器人公司。半导体巨头高
[嵌入式]
揭秘头部机器人企业寻求的“AI赋能售后服务”
广告摘要声明广告 撰文 | 袁浛 技术和产品,是企业竞争力的根本所在。但是,市场竞争早已经不仅仅在于技术和产品本身。 越来越多的智能制造企业意识到,伟大的产品离不开伟大的客户体验,于是纷纷提出要“以客户为中心”。 具体怎么做? 高工机器人观察到, 无论是几百人规模的新兴机器人企业,还是超万人的老牌机器人企业,都不约而同地在寻求并落地“售后服务赋能”。 所谓售后服务赋能 ,是指企业利用人工智能、大数据等数字化手段,从“以产品为中心”转变到“以客户为中心”,以客户真实需求驱动企业业务运作,在快速给客户提供优质产品的同时,以技术赋能售后服务体验,支撑企业未来发展。 机器人行业由于本身技术密集的特点,加之机器人产品工艺复杂,需要高水准的售
[机器人]
ARM、高通等相继投入研发 智能手机自体AI化时代即将启航
  不再依赖云端或服务器系统的智能手机,可以自己直接执行人工智能(AI)功能,未来也许不再是梦,因为一种“基于装置的机器学习”(on-device machine learning)时代正在开启。韩媒ChosunBiz引述业界消息,指出以2018年为起点,三星电子(Samsung Electronics)、华为与联发科等业者,预料将相继推出支持机器学习的移动应用处理器(AP)。下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。       过去一段时间以来,机器学习多透过高阶中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)等复杂硬件实现。然而, 高通 (Qualcomm)从2015年开始,透过一项名为Zeroth的研发计划,期望利用移动系统
[嵌入式]
传已与腾讯阿里展开合作,比特大陆加速AI布局
集微网1月4日报道(记者 张轶群)今日,北京比特大陆科技有限公司在京召开发布会,推出旗下AI品牌“算丰”系列产品及未来发展战略,这意味着经过几年的酝酿之后,比特大陆开始向AI领域全面发力。 板卡服务器已量产出货 (图为算丰张量加速计算芯片BM1680) 实际上在2017年底,比特大陆TPU芯片BM1680便已亮相,该款面向深度学习应用的张量计算加速处理的专用定制芯片,适用于CNN、RNN、DNN等深度神经网络的推理预测(Inference)和训练(Training)。 BM1680单芯片能够提供2TFlops单精度加速计算能力,芯片由64 NPU构成,特殊设计的NPU调度引擎(Scheduling Engine)可以提供强大的
[手机便携]
M1808 AI核心板AI算力性能有多强
AIoT概述 AIoT(Artificial Intelligence & Internet of Things)中文译为人工智能物联网,是将人工智能(AI)与物联网(IoT)两者有机结合的一种技术。AI在这个系统中充当了大脑的角色,赋予了物联网更多的可能性,将万物互联提升到万物智联,如目前的智能医护助手、人体测温摄像头、智能配送机器人都是在AI的加持下得以实现。 据2019年的市场调查报告显示,2020年中国AIoT硬件市场及相关产业的规模将突破万亿元。目前AIoT的主流方案以边缘计算和云计算结合为主,相比之下,边缘计算有部署灵活、稳定性强、网络依赖度低、安全性强更有利于保护隐私的特点。作为布局AIoT的重要产品,ZLG
[嵌入式]
M1808 <font color='red'>AI</font>核心板<font color='red'>AI</font>算力性能有多强
2018年中国最具商业价值AI企业百强榜发布
以“AI赋能,驱动未来”为主题的2018中国人工智能峰会(CAIS 2018)在南京国际博览会议中心召开。大会聚焦中国人工智能产业当前的发展与未来,也落实到产业的技术、创新、人才培育、商业应用等多个方面进行探讨与交流。 行业公认的,2016年是AI的爆发元年,2017是AI快速成长额一年。而2018年,则是万众期待的AI商业落地之年。 因此,本次峰会上,组委会对当前人工智能行业及场景商业化进行了深入探索,结合既有商业价值、细分领域的发展态势以及产品的创新性等多种维度,发布了“2018中国最具商业价值AI企业百强”榜单,旨在为行业发展提供更多的参考性,促进产行业快速发展。 基于AI落地场景,榜单覆盖了包括深度学习、自动驾驶、计算机视
[嵌入式]
Gartner调查显示,生成式人工智能将推动中国企业数据中心设计转型
Gartner近期发布的2024年CIO和技术高管调研显示,超过60%的中国企业计划在未来12至24个月内部署生成式人工智能(GenAI)。由于中国企业倾向于在本地而非通过公有云部署GenAI,目前的基础设施环境无法支持GenAl项目,这将推动中国企业数据中心的设计转型。 Gartner研究总监张吟铃 表示:“由于安全和数据隐私方面的担忧以及监管要求,一些企业更倾向于在本地部署GenAl解决方案或微调大语言模型(LLM)。在本地部署GenAl对于数据中心来说并不仅仅是一个简单的托管需求,而是可能改变企业数据中心的战略,因为模型训练需要大规模的GPU集群。” Gartner定义了五种GenAl部署方法(见图1)。根据企业选择
[网络通信]
Gartner调查显示,生成式<font color='red'>人工智能</font>将推动中国企业数据中心设计转型
小广播
最新嵌入式文章
何立民专栏 单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

换一换 更多 相关热搜器件
随便看看
电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved