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人工智能已进入2,经历科技和产业高度耦合

发布时间:2019-11-13 14:28编辑:24小时娱乐备用网址浏览(199)

    在如今人工智能发展形态下,不论是如交通、电力、金融等基础行业,还是势如破竹的众多新兴产业,市场格局已在技术、科技发展下发生很大的变化,主动投入参与全景人工智能场景的构建成为处于该市场中的每一个行业、企业的选择。从市场对人工智能技术的定义来看,目前AI的发展仅处于起步阶段,还有无限的可能性等待解锁。

    对抗性神经网络。是指由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成 的神经网络架构,创造出近似真实的原创图像、声音和文本数 据的技术。该技术有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检 索的精度和准确性,随着三维模型数据序列能力的提升,未来 将在自动驾驶、安防监控等领域产生可观的应用价值。胶囊网络。是指在深度神经网络中构建多层神经元模块,用以发现并存储物体详细空间位置和姿态等信息的技 术。该技术能使机器在样本数据较少情形下,快速识别不同 情境下的同一对象,在人脸识别、图像识别、字符识别等领 域具有广阔的应用前景。

    为加强对新一代人工智能技术的前瞻预判,把握全球技术创新动态及发展趋势,中国电子学会近期走访人工智能相关企业及高校院所专家,遴选发布了十项最具特色的成长性技术,主要内容如下:

    作者:韩文畅 班级:1402019 学号:14020199001

    图片 1华北工控看来,从目前的人工智能发展初步现状来看,其主要集中在三个方面:理解力、沟通力、协同力。即通过模拟人类思维模式实现对外界信息理解,如深度学习技术;通过语音、视觉等实现人机交互的技术、如机器视觉、人脸识别、图像采集等;通过行动控制实现人机协同工作、如各行各业不同性能的机器人。数据利用人工智能在各行各业得到鼎力推崇的重要原因之一便是其使得原本零散的数据得到整合,并在整合的基础上得到最大化的利用,用于整个系统的改善与优化。在原有的体系中,其中的设备、人员、产品流程中都产生成千上万的数据,但是因为各个工序间、设备间的独立运行,数据之前无法形成良好的联动,都处于孤立的状态。在物联网的基础上,借助人工智能,使生产作业过程中产生的大量数据得到利用,实现联动,并借助智能分析,使这些大数据产生实时效益,反作用于原流程,使得原来的信息孤岛被打破。主动学习能力设备与环境之间的联系分为主动与被动,单向与双向,在传统的作业背景中,设备作为命令执行方,对外界输入的指令进行严格执行。但在数据信息化时代,对于柔性生产、整体工作环境的高度协调性产生越来越高的要求,原有的单向信息传播方式不再奏效,需要设备具有更多的主动学习能力,对外界环境进行学习并主动调整自身行为。在人工智能技术的加持下,深度学习等都赋予了设备更多的自主调整自身行为,对外环境进行学习的能力。通过机器视觉、智能感应等技术对外界信息进行实时采集,利用自身的自主学习能力来做出判断,自主纠正自我行为,这些能力在无人驾驶、智能机器人、无人机等人工智能设备中已得到初步的利用。提高作业效率人工智能所要解决的终极问题是让机器更好的代替人工,在智能场景下,机器工作的效率、准确度等能够无误差的实现由人工到机器的转移,其中涉及到大量的人力解放和效率提升。在华北工控看来,在目前的人工智能初步的构图中,在个体层面,通过机器视觉、人脸识别、语音识别等技术实现信息输入,运用深度学习等技术理解信息,并通过自主智能控制系统来实现对外界的反馈与交互,并实现在整体层面的数据采集与分析,协调与控制、优化。

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    ——对抗性神经网络。由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构,创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据,有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检索的精度和准确性,未来将应用于自动驾驶、安防监控等领域。

    【嵌牛导读】:当前,人工智能引起了各方面的注意,包括企业界及政府最高层。近期召开的“一带一路”国际合作高峰论坛就提及“加强在数字经济、人工智能、纳米技术、量子计算机等前沿领域的合作”。今年政府工作报告也首次提及“人工智能”。

    图片 3嵌入式计算机硬件商作为基础设备供应商,为AI的多任务执行和应用场景升级提供基础平台,如基层图像、视频、音频处理平台的构建,为计算力与大数据平台的搭建提供基层支撑。华北工控将在更多的交通、电力、金融、物流等领域,参与基础智能嵌入式计算机硬件系统的构建。

    云端人工智能。是指将云计算的运作模式与人工智能深度融合,在云端集中使用和共享机器学习工具的技术。该技术将庞大的人工智能运行成本转移到云平台,能够有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛,有利于扩大用户群体,未来将广泛应用于医疗、制造、能源、教育等多个行业和领域。

    ——胶囊网络。在深度神经网络中构建多层神经元模块,用以发现并存储物体详细空间位置和姿态等信息。该技术能使机器在样本数据较少情形下,快速识别不同情境下的同一对象,在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有广阔应用前景。

    【嵌牛鼻子】:人工智能  新时代

    深度强化学习。是指将深度神经网络和具有决策能力的强化学习相结合,通过端到端学习的方式实现感知、决策或感知决策一体化的技术。该技术具有无需先验知识、网络结构复杂性降低、硬件资源需求少等特点,能够显著提升机器智能适应复杂环境的效率和健壮性,将在智能制造、智能医疗、智能教育、智能驾驶等领域具有广阔发展前景。

    ——云端人工智能。将云计算的运作模式与人工智能深度融合,在云端集中使用和共享机器学习工具的技术。它能有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛,有利于扩大用户群体,未来将广泛应用于医疗、制造、能源、教育等多个行业领域。

    【嵌牛提问】:何谓人工智能2.0时代?

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    ——深度强化学习。将深度神经网络和具有决策能力的强化学习相结合,通过端到端学习的方式实现感知、决策或感知决策一体化。该技术能显著提升机器智能适应复杂环境的效率,在智能制造、智能医疗、智能教育、智能驾驶等领域发展前景广阔。

    【嵌牛正文】

    智能脑机交互。是指通过在人脑神经与具有高生物相容性的外部设备间建立直接连接通路,实现神经系统和外部设备间信息交互与功能整合的技术。该技术采用人工智能控制的脑机接口对人类大脑的工作状态进行准确分析,达到促进脑机智能融合的效果,使人类沟通交流的方式更为多元和高效,未来将广泛应用于临床康复、自动驾驶、航空航天等多个领域。

    ——智能脑机交互。通过在人脑神经与具有高生物相容性的外部设备间建立直接连接通路,实现神经系统和外部设备间信息交互与功能整合。该技术使人类沟通交流的方式更为多元和高效,未来将广泛应用于临床康复、自动驾驶、航空航天等领域。

            今年年初,中国工程院提出了AI(即人工智能)2.0时代。

    是指融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案,为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台的技术。该技术能够实现机器与人在对话服务场景中的自然交互,未来有望在智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模应用。

    ——对话式人工智能平台。是融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案,为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台。该技术能实现机器与人在对话服务场景中的自然交互,未来有望大规模应用于智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等领域。

            何谓人工智能2.0时代?这是指在大数据时代、泛在网时代的人工智能技术,是数据驱动与知识驱动相结合的人工智能技术。

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    ——情感智能。利用人工智能手段模拟表情、语气、情感等类人化情绪响应,以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术。可赋予机器设备更好地对人类情感的识别、理解和引导能力,为用户带来更具效率和人性化的交互体验,未来将频繁、深入应用于智能机器人、智能虚拟助手等领域。

            传统的计算机主要是知识驱动型和规则驱动型,包括数学建模、模型等实现的智能技术。随着大数据时代的到来,深度学习、机器学习成为新的趋势。机器通过大数据,比如通过大量传感器掌握的数据,展开深度学习,逐渐形成了数据驱动的人工智能。

    情感智能。是指利用人工智能手段模拟表情、语气、情感等类人化情绪响应,以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术。该技术可赋予机器设备更好的对人类情感的识别、理解和引导能力,为用户带来更具效率和人性化的交互体验,未来将在智能机器人、智能虚拟助手等领域得到更为频繁和深入的应用。

    ——神经形态计算。即仿真生物大脑神经系统,在芯片上模拟生物神经元、突触的功能及其网络组织方式,赋予机器感知和学习能力。该技术旨在使机器具备类似生物大脑的低功耗、高效率、高容错等特性,将在智能驾驶、智能安防、智能搜索等领域广泛应用。

            我们谈到的神经网络处理器以及神经网络学习带来的人工智能,主要是基于大数据驱动。这二者的融合是人工智能2.0时代的标志。它具体可分为大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和自主智能。

    神经形态计算。是指仿真生物大脑神经系统,在芯片上模拟生物神经元、突触的功能及其网络组织方式,赋予机器 感知和学习能力的技术。该技术的目标在于使机器具备类似 生物大脑的低功耗、高效率、高容错等特性,将在智能驾驶、智能安防、智能搜索等领域具有广阔应用前景。

    ——元学习。将神经网络与人类注意机制相结合,使机器智能具备快速自主学习能力。该技术能使机器智能真正实现自主编程,显著提升现有算法模型的效率与准确性,未来将促使人工智能从专用阶段迈向通用阶段。

            此次人工智能发展呈现出以下现象:

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    ——量子神经网络。即采用量子器件搭建神经网络,优化神经网络结构和性能,这项技术利用量子计算超高速、超并行、指数级容量的特点,有效缩短神经网络的训练时间,未来将在人脸识别、图像识别、字符识别等领域实现广泛应用。

            (1)学术界、产业界、投资界和政府联动;

    元学习。是指将神经网络与人类注意机制相结合,构建通用算法模型使机器智能具备快速自主学习能力的技术。该技术能够使机器智能真正实现自主编程,显著提升现有算法模型的效率与准确性,未来的进一步应用将成为促使人工智能从专用阶段迈向通用阶段的关键。

    (本报记者 喻思南整理)

            (2)理论、技术、产品、市场各环节广泛交流;

    量子神经网络。是指采用量子器件搭建神经网络,优化神经网络结构和性能的技术。该技术充分利用了量子计算超高速、超并行、指数级容量的特点,有效缩短了神经网络的训练时间,未来将在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有重要应用价值和广阔前景。

            (3)多领域、多学科融合协同创新。

            人工智能正在成为新科技革命和产业变革的核心技术,正在突破传统的“用计算机模拟人的智能”的用途,如人机博弈、机器识别、自然语言处理等。同时,正向着“机器与人融合智能”的方向(也是人工智能2.0时代)迈进,如自主无人系统、机器自主创作、智慧城市、智慧医疗、智慧金融、智能制造等。

            我们注意到,最近出现了几次国际大并购,说明人工智能芯片技术被业界普遍看好。2016年7月,Softbank花了320亿美元收购全球最大的半导体IP公司ARM,当时收购的目的就是为了应对人工智能时代的到来;同年9月,Intel收购硅谷深度学习芯片公司Movidius;今年3月,Intel又花153亿美金收购以色列自动驾驶辅助公司Mobileye。

    人工智能已进入2,经历科技和产业高度耦合。        这些大事件代表着人工智能正在进入竞争、整合的高潮阶段。

            不过,我们也看到,人工智能目前面临着挑战。挑战之一就是面对复杂和快速变化的场景,电脑、服务器和嵌入式神经网络处理器的运算能力还不够大。比如1对N(N非常大)的实时模式识别,或者高速运动车辆或飞行器的SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)等问题,目前尚需要更强大的专用神经网络处理器。

            我们注意到,在通信网络带宽受到客观限制时,或者智能终端设备处于off-line状态时,信息感知和人工智能处理往往需要在一个物理端点完成。这样的端点可称为“智能前端”或“智能传感器”,必须使用专用的嵌入式神经网络处理器。而嵌入式神经网络处理器需要更低的功耗和更小的尺寸。

            因此,发展人工智能,必须同时抓住前端、云端或者传感器这一端,提升其能力。对于自主的、独立的、使用电池的智能设备,如无人机、机器人等,性能、功耗、尺寸都非常重要,有些设备甚至还需要自主学习,这对神经网络处理器都提出了极高的要求。

            人工智能算法模型越来越复杂,而摩尔定律即将走到尽头。在后摩尔定律时代,如何才能继续提升神经网络处理器的性能?

            第一,重视人工智能基础理论研究和关键技术突破。基于大数据驱动的深度学习技术是当前人工智能的主流技术,而基于知识驱动或规则驱动的传统人工智能技术仍然是不可或缺的重要组成部分,脑科学与类脑神经网络是未来的研究方向。

            第二,高度重视神经网络处理器人工智能芯片的研制。此前进行的人机围棋大战,需要大量能耗提供支撑,下一场棋电费要3000美元,这是因为人工智能需要大量的处于基础层的芯片提供支撑。基于服务器应用的云端人工智能芯片需要进一步的优化,基于智能前端应用的嵌入式神经网络处理芯片也是非常重要的,因为真正制约我们发展的可能是前端的这些设备。

            2016年6月,中星微已经发布了中国首款嵌入式神经网络处理器(NPU),并已经成功量产,可应用于智能监控系统、智能交通、公共安全等领域,如进行人脸识别、人流统计等工作,同时还可以应用于智能无人设备视觉感知系统、智能机器人、航天领域、智能家居等领域。

            既然芯片对于人工智能如此重要,那么在后摩尔定律时代,创新之路该怎么走?虽然在物理层面和信号层面都受到物理规律的制约,但在信息层面的技术创新远没有达到极限。因此,下一步信息革命的关键就是如何进一步借鉴人脑智慧机制,研究新型人工智能计算方法,进一步提升信息处理的性能功耗价格比,从而使这种计算成为一种日常应用。

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