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中国信通院:融入人工智能基因,引发实体经济新动能

时间:2017-12-11 19:26来源:网络整理 作者:AI人工智能

通信世界网动静(CWW)党的十九大陈诉指出,“加速建树制造强国,加速成长先进制造业,敦促互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”当前,十九大已将人工智能作为敦促实体经济创新成长的重要助力,强大的计较本领,慢慢迫近人类程度的人工智能技能和我国精采的数据泥土,均符号着人工智能这一新兴社会出产力已劈头做好融入各行各业的筹备,助力实体经济布局从要素驱动向创新驱动转变,引发新的增长动能。

一、人工智能技能日趋成熟,已做好与实体经济融合的筹备

近期,DeepMind宣布的最强版AlphaGo Zero再次晋升了社会对付人工智能的存眷热度,AlphaGo Zero仅用3天时间,利用强化无监视进修的前沿进修方法,通过490万盘自我对弈的练习数据、一台主机和4块TPU打败了战胜过韩国棋手李世石对弈的AlphaGo。从AlphaGo与围棋大家、德州扑克大家的人机大战,到呆板之间的博弈,人工智能的算法正在迅速进化,智能时代已经到来。

源起计较本领的大幅晋升与深度神经网络算法研究的打破性希望,人工智能进入财富化阶段。人工智能是指让呆板举办智能化的勾当,即如何让呆板更为智慧,当前,业内专家主要存眷呆板对付人类智能的仿照。人工智能的观念早在1956年提出,在这62年的时间里,经验了标记主义、专家系统、毗连主义等三次海潮,又由于计较本领有限、技能蹊径瓶颈等问题多次进入衰落期。本次人工智能海潮的里程碑,是2012年在ImageNet大赛上,多伦多大学的Alex Krizhevsky传授利用深度神经网络算法将图像分类的识别正确率从74.2%大幅晋升到83.6%,从而引起了成本市场、企业、高校对智能技能实用化的但愿,掀起了人工智能向传统行业渗透的高潮。

人工智能技能程度慢慢向人类迫近,为实体经济创新提供支撑。语音识别、智能翻译、图像分类等技能已经到达可用级别,甚至部门智能技能本领已逾越人类,主要表此刻:

呆板视觉方面,呆板视觉是深度神经网络算法应用最为乐成的规模之一,2017年,ImageNet大赛中呆板图像分类的错误率仅为2.3%,高出人眼辨识错误率,视频物体识别技能成长迅速,平均精确率也已越过及格线,在安防、自动驾驶等多个规模应用前景辽阔。

语音语义方面,Google利用深度神经网络算法的呆板翻译程度已靠近人类,在满分为6分的测评傍边,英语、法语、汉语等多门语言的互译程度与人类程度相差1分以内,科大讯飞的语音识别技能精确率已到达97%,讯飞口语作文评测呆板在广东高考利用,总分平均误差低于人工误差。

数据是人工智能技能融入传统行业的先决条件,我国部门垂直行业已具备必然数据积聚。业界主流利用的深度神经网络算法主要依靠大样本量、有标注的进程数据,并通过有监视进修的方法举办进修,好比,在著名的Google猫脸识别应用中,猫脸识别模子的练习数据集就需要1000万张200*200像素的猫脸图像。数据的质量也是影响传统行业智能化成长的重要因素,反馈正确的大局限垂直行业数据是行业智能化应用落地的须要条件,这主要是由于现阶段我们尚未对深度神经网络算法的进修机制举办公道表明,数据的错误反馈将会影响到呆板的判定本领。值得存眷的是,我国互联网、大数据财富基本较好,人口局限复杂,在电子商务、安防、教诲等多个方面的数据有所积聚,且具备一批对数据举办处理惩罚和标注的企业,这有利于人工智能技能与行业的实际团结。

二、人工智能财富发达成长,助力实体经济转型进级

人工智能财富日趋壮大,带来大量创新型企业不绝涌现,新行业新市场孕育而生。

从全球来看,人工智能市场前景辽阔,开发经济增长新空间,估量2020年全球人工智能市场局限约183亿美元,年均增长20%,在财富分类和公司数量方面,2016年全球人工智能公司已打破1000家,超过13个子门类,融资金额高达48亿美元。

从我国来看,我国具备复杂的数据资源基本,人工智能企业已经高出360家,劈头形成了较为健全的财富生态体系,与国际领先国度具备竞争实力。

人工智能的鼓起催生了一大批新的产物、处事和行业,带来了新的财富代价和商用场景,产物处事上,科大讯飞、旷视科技等智能技能型公司,为财富提供语音识别、图像识别等技能处事及办理方案,深鉴科技、中星微电子、寒武纪等人工智能芯片公司,为财富提供专用计较芯片。行业上,从基本层的数据标注到应用层的自动驾驶、基因测序,新的行业陪伴着财富化历程的推进不绝孕育而生。