吳恩達教授(美國斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授)曾反復強調一句名言:“人工智能是新電力。”
我們正跟隨著人工智能發展的腳步,走向第四次工業革命的浪潮之巔。
毋庸置疑,人工智能已經成為社會進步的核心技術之一且進步飛快,個體和整體都將受到人工智能技術的影響,所有行業都可智能化,所有物體都將能被感知。
那么,人工智能又將有什么新的發展趨勢?結合頭部企業、機構研究院的產業前瞻與趨勢洞察,現將2021年人工智能產業五大發展趨勢概括如下:
趨勢一:打破傳統,人工智能正在創造更多可能
未來幾十年,人工智能技術將大展拳腳,各領域都將引入人工智能技術進行結構化轉型,在場景應用和行崗位塑造上擁有無窮的想象力。
在技術突破和市場需求的多方驅動下,人工智能技術已經從學術走向實踐,正加速向各個產業滲透。不可否認的是,隨著人工智能技術的快速發展,越來越多的重復性勞動、固定的流程化的工作,如分揀員、客服咨詢、語音播報等職業通過引入人工智能技術進行了大規模提效,并大有逐步取代的趨勢。
更多行業開始引入人工智能技術,帶來顯著的效益的同時也改造著各行各業,乃至創造著“新行新業”,更多場景應用和職業正在不斷涌現,如無人機牧羊、AI養豬,再比如人工智能訓練師、無人機駕駛員等,在各種結合人工智能技術的現實場景中,人工智能潛力無限。
趨勢二:人工智能發展強勁,數據成產業發展新引擎
隨著互聯網、社交媒體、移動設備和傳感器的大量普及,其產生并存儲的數據量急劇增加,為通過深度學習的方法來訓練人工智能提供了良好的土壤,海量的數據將為人工智能算法模型提供源源不斷的素材,人工智能從各行業、各領域的海量數據中積累經驗、發現規律、使其深度學習成果得以持續提升。
云測數據認為,人工智能在經歷了算法研究、技術擴張和商業落地的發展,對人工智能數據提出了更高要求。就現階段而言,隨著人工智能和傳統行業的融合不斷加深,AI數據的量級以及復雜程度也將會大幅提升。更加精細化、場景化、專業化的數據采集標注才能滿足日益增長的人工智能細分場景、專業垂直的賦能需求。
趨勢三:人工智能從感知智能到認知智能加速邁進
人工智能有三個階段:運算智能、感知智能、認知智能。目前,人工智能在視覺、聽覺、觸覺等感知能力領域已經達到或超越了人類水準,但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處于初級階段。認知智能的核心是機器如何表示、學習和推理知識。不同的研究流派,在實現認知智能的道路上各有優劣。
達摩院認為,認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感,并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術,建立穩定獲取和表達知識的有效機制,讓知識能夠被機器理解和運用,實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。
趨勢四:人工智能計算中心成為智能化時代的關鍵基礎設施
近年來,人工智能對算力的需求迅猛增長,并成為最重要的計算算力資源需求之一。AI計算是智能時代發展的核心動力,以人工智能算力為主的人工智能計算中心應運而生。智源研究院認為,人工智能計算中心基于最新人工智能理論,采用領先的人工智能計算架構,是融合公共算力服務、數據開放共享、智能生態建設、產業創新聚集的“四位一體”綜合平臺,可提供算力、數據和算法等人工智能全棧能力,是人工智能快速發展和應用所依托的新型算力基礎設施。未來,隨著智能化社會的不斷發展,人工智能計算中心將成為關鍵的信息基礎設施,推動數字經濟與傳統產業深度融合,加速產業轉型升級,促進經濟高質量發展。
趨勢五:深度學習技術正從單模態向多模態學習發展
人工智能在通向人的智能的道路上,多模態學習就是一個繞不開的發展方向。
像京東淘寶等電商平臺的“拍照購”、“拍立淘”的搜索技術背后也都是在計算機視覺技術下,使用了圖像、文本和高層語義屬性等多模態下的信息融合,才實現高精度的“以圖搜圖”功能。百度提出的“多模態深度語義理解”,則讓AI實現從“看清聽清”到“看懂聽懂”的進化。
騰訊研究院認為,深度學習技術正從語音、文字、視覺等單模態向學習多模態智能學習發展。未來甚至可以對嗅覺、味覺、心理學等難以量化的信號進行融合,實現多個模態的聯合分析,將推進深度學習從感知智能升級為認知智能,在更多場景、更多業務上輔助人類工作。
責任編輯:YYX
-
人工智能
+關注
關注
1800文章
48107瀏覽量
242268 -
深度學習
+關注
關注
73文章
5527瀏覽量
121893
發布評論請先 登錄
相關推薦
2025年功率半導體的五大發展趨勢

2025年人工智能會發生哪些變化
高盛:2025年人工智能的五大發展趨勢

Arm預測2025年人工智能發展趨勢
中國信通院魏亮:2024人工智能產業十大關鍵詞解讀

智能駕駛技術發展趨勢
“智能網聯汽車全球十大發展突破”在京發布

評論