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研究 | 人工智能应用现状思考和建议
 
 
1 引言
 
      人工智能( 简称AI),最早是由McCar thv 于1956 年在Dartmouth 学会上正式提出的,此概念一经提出,便引起了研究者的关注与讨论。人工智能是用机器模拟和实现感知、认知等人类智力能力的科学与技术,使机器的工作能力能够部分达到甚至超过人类智能。当今的人工智能技术以机器学习,特别是深度学习为核心,在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展,已经开始像水电煤一样赋能于各个行业,有效提升社会各领域的智能化水平,给传统领域带来颠覆性变革。
 
 
 
2 人工智能应用发展现状
 
2.1 医疗领域
      人工智能在医疗领域的应用范围不断扩大,商业模式逐渐丰富,为医疗效率的提升注入了新动能。IBM公司的沃森是认知计算的杰出代表。在AI辅助诊疗方面, Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。腾讯觅影基于医学影像分析技术辅助医生筛查食管癌、肺结节、宫颈癌,截至2018年7月,已累计辅助医生阅读医学影像超1亿张,服务90余万患者,提示风险病变13万例。希氏异构与华西一家医院深度合作,成立“华西-希氏医学人工智能研发中心”,研制出国际第一台AI消化内镜样机,其对息肉、肿瘤、静脉曲张的初期诊断准确率分别为92.7%、93.9%和96.8%。此外,美国直觉外科公司的达芬奇机器人是腔镜手术辅助机器人的领军者,其机械手臂灵敏度远超人类。在药物研发方面,基于深度学习技术,通过大数据分析快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物,可实现缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率。在健康管理方面,结合智能穿戴设备,通过对基因数据或代谢数据等分析,为用户提供饮食起居等各方面的健康生活建议。基于AI管理情绪,可预测和治疗精神疾病,如AvalonAI 利用深度学习加神经成像,针对阿尔兹海默症做早期诊断和预防,预测的准确率可达75%。

2.2 交通领域
      人工智能在自动驾驶、城市交通管理以及智能出行等交通方面广泛应用,提高交通运行效率,保障交通安全。自动驾驶方面,Alphabet公司旗下子公司Waymo目前在无人驾驶领域占据霸主地位,加州车辆管理局发布的2018年自动驾驶汽车公司路测排名显示,Waymo的无人驾驶汽车每行驶11154.3英里,仅需要一次人为介入,排名第一。百度作为我国自动驾驶领域的领头企业,2018年首款L4级自动驾驶巴士量产下线100台。城市交通管理方面,各地政府与互联网公司广泛开展合作,以智能交通信号灯为切入点推进城市智能交通建设。2018年9月,杭州城市大脑2.0发布,接管1300个路口信号灯、接入4500路视频,全面感知城市交通,在全国最拥堵城市排行榜上,杭州从2016年第5名下降到第57名。智能出行方面,人工智能技术助力催生道路交通的新模式、新业态,提升用车效率和用户体验。如滴滴、首汽等网约车企业整合了打车软件、汽车租赁和第三方劳务公司资源,通过自动学习和匹配用户的用车需求,智能调配司机响应用户订单,形成了跨越出租汽车及汽车租赁行业的新兴业态。

2.3 农业领域
      人工智能使农业实现了“从看天吃饭到看AI吃饭”的华丽转变。目前,通过传感器、智能机器人的使用,人工智能在农业领域可以实现智能化育种选种、种植养殖、采摘分拣等应用。例如,Harvest CROO Robotics开发了一款具备16个独立的采摘机器人,帮助草莓农场采收和包装,可以在一天内收成8英亩土地,并取代30名劳工,而农业劳动力成本高居总成本之40%。阿里AI养猪项目基于机器视觉技术,由ET大脑为每头猪建立起包括品种,年龄,体重,进食情况,运动强度、频次、轨迹等在内的多个维度的数据档案,通过对收集来的这些数据进行分析来判断猪的健康度、进食度、料肉比等,阿里云ET大脑使得每头母猪每年能够多产下3只幼崽,死亡率降低了3%左右。
 
 
3 面临的问题与建议
 
3.1面临的问题
      人工智能技术在近年来的发展异常迅速,但人工智能发展仍然面临着很多问题。首先,人工智能技术瓶颈难以突破。当前人工智能技术仍然处于初级发展阶段,基于深度学习的智能仍停留在浅层次的条件反射层面,并不能达到人类智能的灵活性、逻辑性、思辨能力。其次,缺乏高质量的数据资源。深度学习需要大规模高质量的训练数据,数据的获取和制作成本极高,数据共享流通不畅、数据标准不统一、历史数据质量差等问题影响了人工智能在各领域的应用。再次,人工智能存在安全隐患,具有自学习、自适用、自组织、自行动的人工智能带来不确定的风险。如2018年3月,一辆正在进行无人驾驶测试的Uber车在美国亚利桑那州Tempe市撞死一名行人。最后,人工智能带来了新的就业问题。据2013年英国牛津大学的一项研究报告称,未来有700多种职业都有被智能机器替代的可能性,医疗、教育等需要高技能积累的行业也将受到人工智能的影响。

3.2发展建议
      一是积极探索突破技术瓶颈。包括但不限于基于机器学习、深度学习体系的优化、基于脑科学研究的类脑智能、基于脑机接口的混合智能等多种技术路线,探索“强人工智能”的可能性。
 
      二是完善数据资源体系。围绕语音识别、视觉识别、自然语言处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域,建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集并推动共享。
 
      三是建立人工智能产品质量安全认证体系。围绕智能机器人等新兴产品与应用,研究建立人工智能安全评估体系,针对人工智能产品与应用全生命周期过程中数据安全风险、算法安全风险、平台安全风险开展安全评估,提升人工智能产品和服务质量和安全水平。
 
      四是提前布局适应人工智能带来的就业变化。围绕人工智能带来的就业供需变化,通过宣传、培训等多种方式引导、鼓励企业生产方式的转型升级以及从业人员劳动资源的有效转换。
 
 
4 结束语
 
      人工智能发展应用正在不断提高我国经济社会发展智能化水平,有效增强公共服务和城市管理能力,人工智能正在加速与实体经济深度融合。人工智能作为互联时代前沿的新兴技术,将逐步渗透至各行各业,随着人工智能技术的持续发展,应用场景将不断丰富,人工智能未来市场空间将大步拓展,人类将逐步迈向“智能时代”。
 
中国信息通信研究院产业与规划研究所 姜莹
(来源:中国信通院)
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