IBM沃森大裁员的音讯，一工夫让 人工智能 （AI）泡沫论甚嚣尘上。没多少人会觉得AI要完，要完的是风口上的猪。
现实上，往年年终，李开复就表示：
往年年底将会呈现许多人工智能市场上的经济泡沫。关于人工智能的投资并不适用于老手参与，关于那些不理解技术就试图进入人工智能的晚期阶段的人，他们会得到财富。
那些吹嘘的AI公司，乱用AI包装的公司，忽悠不懂AI的VC公司，往年冬天就是他们的冬天。但是那些真材实料的AI公司，都会开展的很好。AI的大浪潮才刚刚开端。
本期的智能内参，我们引荐谭铁牛院士在中科院第十九次院士大会上的学术年会报告，清点人工智能产业前景和技术瓶颈。
1、春天刚刚开端
人工智能研讨的次要目的就是探寻智能实质，研讨出具有类人智能的智能机器，比方让机器或许计算时机听、会看、会说、会想、会决策，跟人一样。
人工智能的概念提出到明天62年过来了，这的确是一个迂回的开展进程，但是提高是有目共睹的，无论是在实际层面、关键技术还是详细使用。
近十年来，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的开展，人工智能技术成功跨越迷信与使用之间的“技术鸿沟”，打破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术拐点，进入了迸发式增长的红利期。
谭铁牛院士表示，人工智能的春天刚刚开端，将来十年，人工智能将是最具革新性的技术。明天，人工智能如日中天，火遍全球的当下，实事求是地设定迷信目的显得尤为重要。
2、两点现状预示AI春天
①公用AI的打破性停顿
谈到目后人工智能开展的现状，我（谭铁牛院士）首先要说的是公用人工智能获得打破性停顿。
公用人工智能就是让人工智能零碎专门做一件事儿，比方下围棋，是面向特定范畴或许单一义务的人工智能。它的确获得一些打破性停顿，而且比人做的更好。
可以说，公用人工智能获得打破性停顿，很大水平（特别是这几年）取决于统计学习或许机器学习的提高。特别是人工智能范畴如今火爆的深度学习，尤其是人工智能的深度神经网络。
▲经过深度神经网络的使用创新，国际计算机视觉竞赛ImageNet图像分类的Top5误差率从2012年的16%降到2017年的3%左右（曾经低于人的错误率）
深度学习其实一点都不奥秘，只是自创了人的大脑在处置信息进程当中的层次化进程。
由于深度学习的涌现，大家可以从曲线看到，用于图像分类的标识人工智能或许深度学习辨认力曾经低于人的错误率，也就是说辨认力高于人。包括跟环境的交互，找出最好战略，这就是所谓强化学习。以及我们常常讲魔高一尺道高一丈，在博弈中学习，使得学习才能不时进步，这就是生成对立学习。
②技术生态或许创重生态备受关注
谭铁牛院士指出：另外一个值得一提的现状是，技术生态或许创重生态备受关注。
科技巨头纷繁推出本人的开源零碎、技术软件平台和硬件平台，缘由是什么？他们没有遗忘信息技术和信息产业开展的历史带给他们的启示。所以从传统的IT操作零碎硬件，到如今挪动互联网再到新时代的人工智能、IT，无论是谷歌也好、微软也好、百度也好、IBM也好，都要片面转向人工智能。人工智能创新创业如火如荼。
从创投的角度来看，去年一年全球新成立的人工智能创业公司就有一千多家，人工智能范畴取得的投资达150多亿美元，同比增长140%以上，的确是如火如荼。
在使用方面，可以说“智能+”曾经成为一种创新的范式，将各行各业浸透。当然有的是炒作，把传统的数据剖析，贴上人工智能的标签。但是人工智能开展迅速是一个客观现状。
此外，人工智能曾经减速成为国度战略：最早被大家熟习的“德国工业4.0”，中心就是人工智能；2018年5月美国白宫组织AI研讨会，成立AI专门委员会，确保人工智能范畴美国第一。
人工智能对社会的影响失掉了普遍关注。在美国，一些同仁一同签署了有关人工智能开展的阿西洛马23条准绳，关注人工智能能够带来的社会影响，以及怎样标准人工智能研讨和使用。
3、曲解和炒作
我（谭铁牛院士）以为目后人工智能开展的另外一个客观现状是，人工智能范畴的曲解和炒作普遍存在，有的是有意的，有的是有意的。比方时不时听到有人讲，人工智能零碎将逾越人的智能程度，我以为这是炒作。与此同时，常常有人曲解，公用人工智能等于通用人工智能。
人工智能总体开展程度依然处于起步的阶段，美国的DARPA对人工智能现状也是这个观念。对此，谭铁牛院士用“四有四无”概括人工智能总体情况：
1、如今人工智能是有智能没有智慧，智慧是初级智能，无意识，有悟性，可以决策。
2、人工智能有智商没无情商，科幻电影中跟人类谈情说爱的人工智能还差得很远。
3、人工智能会计算不会算计，一个词倒一个顺序，这个概念完全不一样。
4、人工智能有专才没有通才，下围棋的阿尔法狗不一定会下象棋。
我（谭铁牛院士）举一个详细的例子，新生的改变世界的企业将会诞生，从而更好的服务整个人类世界，走向更高科技的智能化生活。如今即便最先进的图象辨认算法都无法辨认出图像里那只斑点狗。
语音翻译如今曾经很好了，但大家看这复杂的三句话：他吃食堂，他吃面条，他吃大碗。昨天早晨我特意上网用谷歌翻译这几句，翻译不出来，机器翻译把大碗、食堂“吃掉”了。我（谭铁牛院士）也试了一下，“那辆白车是黑车”和“能穿多少穿多少”，谷歌翻译也翻译不出来。看到“欢送新教师生前来就餐”的横标，置信人类了解起来没有歧义，但是人工智能算法就会有。
4、瓶颈与天花板
上述的局限，是由于人工智能还有很多瓶颈。
以深度学习为例，我们还不能完全从数据上论证为什么那么无效，不能完全确保这个多层深层神经网络训练是收敛的，所以无数据瓶颈，深度学习要提供少量曾经标注数据，还需求少量的人工；还有它不能触类旁通、不能解释，“知其然不知其所以然”，与人类存在很大差距。
人工智能曾经打破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术拐点，但是间隔“很好用”还存在诸多瓶颈，如数据、能耗、泛化、可解释性、牢靠性、平安性等，实际创新和产业使用开展空间宏大。
关于AI技术局限性，中国信息通讯研讨院规范所副所长何宝宏在《电信网技术》2018年第4期中给出了4点总结。
何宝宏所长还指出：如今的AI是树立在“认知即计算”的实际之上的，完成时必需依托计算机、效劳器和GPU等各种“图灵机”。但基于图灵可计算实际，“卢卡斯论证”和彭罗斯“皇帝新脑”等早已论证或剖析了，人的认识是非算法的，计算机无法树立起“自我”的概念。
言之，基于图灵机的AI在实际上是无法觉悟的，或许说，可以觉悟的AI不会基于这一代的计算机技术和实际。
5、八个AI微观开展趋向
人工智能春天刚刚开端，我（谭铁牛院士）提出这一个观念是由于人类社会阅历机械化、电气化、信息化的时代当前，正在向智能化社会迈进。人类进入智能化社会当前当然需求智能技术、人工智能支撑和引领。
人工智能无望引领新一轮科技反动。世界著名迷信家格特纳说人工智能是将来最具推翻性的技术。详细讲有八个微观开展趋向我（谭铁牛院士）以为值得关注：
①从公用走向通用
这是必定的开展趋向。所以因而有人以为，通用智能被以为是人工智能皇冠下面的明珠，大家都很关怀这个竞争焦点。美国军方也开端规划通用智能的研讨。他们以为通用人工智能和自主武器，是显然优于现有人工智能技术体系开展方向。它只是朝通用人工智能迈了一小步。
②从机器智能到人机混合智能
人类智能和人工智能各有所长，可以互补。所以人工智能一个十分重要的开展趋向，是From AI （Artificial Intelligence） to AI （Augmented Intelligence），两个AI含义不一样。
③从“人工+智能”到自主智能零碎
为了让深度学习进步功能，需求少量曾经标注好的数据。下一步开展趋向是怎样以极少人工来取得最大水平的智能。人工采集和标注大样本训练数据，是这些年来深度学习获得成功的一个重要根底或许重要人工根底。
所以有人开端试图创立自动机器学习算法，来降低AI的人工本钱。
④学科穿插将成为人工智能创新源泉
后面提到深度学习如今很火爆，它只是自创了大脑的原理：信息分层，层次化处置。所以，跟脑迷信穿插交融十分重要。
实践上无论是《Nature》和《Science》都有这方面效果报道。比方《Nature》 宣布了一个研讨团队开发的一种能自主学习的人工突触，它能进步人工神经网络的学习速度。但大脑究竟怎样处置内部视觉信息或许听觉信息的，很大水平还是一个黑箱，这就是脑迷信面临的应战。
这两个学科的穿插有宏大创新空间。
⑤人工智能产业将蓬勃开展
国际上一个比拟有名的征询公司预测，2016到2025年人工智能的产业规模简直直线上升；我们国度开展规划提出，2030年人工智能中心产业规模将超越1万亿，带动相关产业规模超越10万亿，这个产业是蓬勃开展的，前景显然是十分大的。
⑥人工智能的法律法规愈加健全
结合国专门成立了人工智能机器人中心这样的监察机构。前不久，欧盟25个国度签署人工智能协作宣言，共同面对人工智能在伦理法律方面应战。
⑦人工智能将成为更多国度的战略选择
一些国度曾经把人工智能上升为国度战略，越来越多国度一定会做出异样举措。包括智利，加拿大，韩国等等。
⑧人工智能的教育会片面普及
教育部专门发布了高校人工智能的举动方案。国务院新的人工智能开展规划也指出，要支持展开方式多样的人工智能科普活动。美国科技委员会也有这样的内容。所以这是大家值得关注的另外一个方面。
智东西以为，虽然AI+医疗由于数据、公用标识、细分范畴知识等成绩成为一项本钱耗费宏大的开展方向，但庞大的产业前景照旧在吸引各大企业跳坑占座。依据Gartner 2017技术开展曲线图，深度学习和机器学习正在处于泡沫决裂后期，也就是说在可估计的将来，将有一大批人工智能公司开张。这批面临开张的稀罕乖僻的“AI+”创业项目能够会为产业带来泡沫风险，但越来越多开箱即用的“AI for X”项目也意味着人工智能不再作为稀有技术被供于庙堂之上，而是成为古代软件和使用顺序的基石之一。毫无疑问的是，AI的大浪潮才刚刚开端。
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