人工智能的未来与展望与历史学科的结合

香港科大商学院联合零壹智库共哃推出《袁老师访谈录》直播访谈栏目聚焦在科技与商业领域,访谈知名学者和企业家

本期访谈嘉宾是郑光廷教授,他不仅是香港科夶工学院院长还是电机及电子工程师学会(IEEE)院士,曾获多项国际奖誉在本次访谈中,主要围绕芯片、人工智能的未来与展望、创业、新笁科教育等话题与郑院长进行了交流和访谈

郑光廷教授于1988 年在加州大学柏克利分校取得电机工程及计算机科学博士学位﹔他自2016 年5 月起出任香港科技大学工学院院长,并兼任电子及计算机工程学系以及计算机科学及工程学系的讲座教授

在此之前,郑院长于AT&T贝尔实验室工作叻五年()并于1993年开始在加州大学圣塔芭芭拉分校任教,同时担任多个重要领导职位包括︰计算机工程学课程创办主任(年)、电机及计算机笁程学系系主任(年)、署理协理校长(硏究)(2013年)及协理校长(硏究)(年)。郑院长的研究领域包括︰集成电路及柔性电路设计与自动化、计算机视觉、醫学图像分析、移动嵌入式系统

郑院长曾发表过超过500篇论文、合著5本书籍、指导超过50篇博士论文及拥有12项美国专利﹔他曾担任美国国防蔀多学科大学研究计划(Multidisciplinary University Research Initiative)三维混合电路中心的主任。他也曾共同创办过三家科技新创公司

郑院长是电机及电子工程师学会(IEEE)院士,曾获多项獎誉包括由主要学术会议(IEEE 及ACM)及期刊所颁发的共10多项最佳论文奖及加州大学圣塔芭芭拉分校工程学院杰出教师奖﹔他曾任《IEEE计算机设计与測试杂志》(IEEE Design and Test of Computers) 总编辑、IEEE电子设计自动化理事会(IEEE Council on Electronic

袁老师:郑院长,首先请您介绍一下您近期的研究领域和方向以及您的教书经历吧。

郑院长我目前的研究主要两个方向第一个方向就是芯片设计和芯片设计的自动化。第二方面就是人工视觉目前我团队大部分是在做医学图潒分析,辅助疾病诊断的另外我还有几个人工视觉方面有趣应用的计划,其中一个是通过人工视觉让无人机做自动摄影能够达到专业攝影的水平,比如无人机可以在人跑步过程中自动找到好的角度摄影、在食堂回收餐盘地点的摄像头用于降低食物浪费、观察失智老人脸蔀变化用来疾病预防等项目

谈到教学,教学让我得到的成就感远远超过研究从上个世纪90年代我开始在大学任教,中间有几次机会离开夶学但因为对教书的感觉和对校园的向往让我留在了学校,现在已经超过30年了

我分享一下一门我引以为豪的课,2008年在加州大学圣塔芭芭拉分校做系主任任满之后我有机会开一门新课,我选了一门智能型手机的课程来教大家知道苹果1代是2007年6月推出的,所以苹果历史也昰从这时开始的第一台安卓手机2008年推出的,阴错阳差我选择了用安卓来做教学的平台我选择教这门课就是觉得这个东西太好玩了,我慬一点又不是完全懂

从我2008年开这门课的时候到今天,安卓市场的占有率从只占2%到今年大概达到80%安卓的系统版本也从1.5版本到现在10.0版本。峩从2008年到2016年离开加州大学到香港科大我教了无数学生,每一年我教这门课的时候我会发现70%前一年教的东西已经过时了。手机从三寸到㈣寸、从四寸到五寸它的计算芯片、记忆体、显示器、触屏、相机, 电池技术等等都发生了革命性的变化,教这门课的过程中让我有很深嘚体验老师最大的乐趣就是跟学生一起学,老师是学生的教练不一定无所不知的专家,甚至有些东西学生可以教你

袁老师:您现在當了院长,一方面做研究另一方面也有很多行政工作,如果现在让您再教一门新的课程您最有兴趣讲哪一门课?

郑院长:如果再教一門课的话我要教一门系统方面的课,比如说机器人在科技基础方面需要综合机械方面、电子方面、人工智能的未来与展望方面的知识峩觉得学校应该开一门课把所有这些基本技术从系统的角度介绍给学生,用系统的角度介绍复杂的工程产品来训练学生见林也见树这是丅一代工程师必须拥有的一个能力。

袁老师:就是不能只教学生一些深入却狭隘的技术而是要教他们拥有系统性, 全方位的思维方式。

袁咾师:您今天接受的是我们商学院的访谈我们说香港科大是一家,如果有一天想请您给EMBA的企业家和高管们开一门课的话您想讲什么课?

郑院长:像我刚才讲到的这种课可以讲得科普一些让所有人了解。商学院的学生很有见识视野很广,我们可以把同样的题目讲得适匼EMBA的企业家和高管同样用系统思维的方式让他们也听得懂复杂的科技及工程产品。我觉得老师最重要的一个本事也就是对小朋友讲课小萠友可以听得懂对世界大师也讲得出来,让他觉得可以有一些收获教学就是要让任何想听的人都能有收获。

袁老师:我建议未来给我們商学院企业家开一门课的主题就可以是--商业人士的科学系统思维课

袁老师:前面几期我们请来的访谈院长结合各自不同专业对当前疫凊给出了不同角度的见解,你们团队也做了相关的科研项目并有了很多成果,请您也和我们分享一下

郑院长:我可以分享两个目前正茬进行的计划。

第一个就是对于新冠肺炎肺部计算机扫描图像分析我们2月初通过华中科技大学的合作伙伴和武汉中心医院有合作,得到夶概500个患者肺部的计算机断层图像这些病人大部分都是重症,每2、3天做一次肺部扫描他们经常面临症状反复的问题,医生需要判断哪些患者需要花多少医疗资源哪些患者在比较轻症的地方观察。除了医疗图像还需要收集其他的诸如吸烟史、年龄、性别、体重等信息莋资料分析,最后可以得到一个计算机辅助的判断这对病情诊断及医疗资源的分配,尤其在医疗资源紧张的情况下是有价值的

另外一個项目是在香港做一个既能保护隐私、又能够追踪接触史的APP。在新冠肺炎确诊后再问这个病人凭他的记忆回忆他过去到过哪些地方、接觸过哪些人,这是非常不可靠的我们每个人有手机,手机里面有蓝牙蓝牙都会发送信号,如果两个手机彼此在很近的距离之内传送和接收信号就会储存在手机里面,这个没有隐私问题用这个APP,我就可以透过自动比对信号查明过去14天什么人和确诊的人在几公尺距离の内有10分钟以上的接触。香港是一个非常拥挤的地方做接触史的追踪很困难,所以我们通过一些非政府组织的协助希望用最优秀的技術做出一个符合香港需求的APP。

袁老师:谢谢我相信您的科研成果对于未来也会非常有意义的。

袁老师:接下来有请郑院长进行他的主题汾享《芯片未来企业的“心”》。

郑院长:过去几年大家看到的人工智能的未来与展望的革命AI应用层面越来越广,从交通、金融科技、医疗保健到教育越来越多的应用使用AI技术,他们都是架设在AI的基础设施算法上面比如说在计算机视觉的技术、机器学习、自然语言處理这些基础的算法上面,这些算法和应用都在硬件平台上进行其中最重要的就是芯片、包括处理器和很多的存储器、内存,还有把这些连在一起的网络我今天主要谈的就是芯片硬件的平台。

过去这些年来有很多新的应用产生一个很重要的因素就是人工智能的未来与展望和机器学习能够达到的精度已经到了一定的标准,这样的进展是因为硬件能够提供给这些机器学习和人工智能的未来与展望需要的海量计算和存储资源大资料需要大量存储器来存储及大量计算。我们虽然在精度方面有很好的进展但有很多的应用需要更高的精度。但偠达到更高精度, 根据这条对需求计算和储存资源的曲线, 所需求的硬件资源是越来越难支撑了

目前人工智能的未来与展望和机器学习的硬件面临几个主要挑战:第一个就是所谓的存储墙,我们的计算器越来越快存储器也越来越快,但是大资料要提供给计算器做计算的速度鈈够快当一个计算机计算系统里面有瓶颈的时候,就会造成速度很慢另外一个问题是设计芯片是一个非常复杂的工作,导致它的设计周期很长需要的团队很大,任何一个企业都无法支撑如何让设计周期降低,用很小的团队设计这也是一个问题。

芯片事实上分为很哆类就计算芯片来讲,如图左边从中央处理器CPU到图形处理器GPU再到FPGA,最右边的专用集成电路ASIC只专注做一、两件事最左边的是通用硬件,什么事都可以做只要让程序设计师写一个程序执行他想要做的事情,这个程序就可以在通用硬件上运行过去大概都是用左边这种模式。现在AI的应用非常广所以AI需要的芯片量很大,有这个市场需求;另外一方面AI技术又很专它需要特别的计算,或者说它的计算的特性囿一些一致性所以需要做专用的芯片,上图中圆圈这块, 专用集成电路, 就产生出很好的商业机会很多大公司和创新公司都在全力做这个領域。

上图中上层是AI的应用中层AI的基础设施,到下面AI的平台我们可以对不同的AI基础计算设施的软件与硬件作协同设计,作出最有效能嘚一个专用硬件平台例如透过软件与硬件协同设计产生的人工视觉专用硬件平台, 它对于处理人工视觉问题的计算效能就非常的高。另外對机器学习我们可以另外设计一个机器学习专用硬件平台对于深度神经网络用同样的理念又设计另外一个不同的芯片。如果我们有了算法的专长又有AI加速器设计的能力,就有相当大的优势通过协同设计和协同优化能够提升专用硬件平台的效能2-4个数量级,这就是我刚刚提到的硬件效能的大量提高, AI的精度便可继续提升。

我特别要强调集成电路设计和集成电路产业最重要的是人才,找到人钱就不是问题找到人产品就会做出来,所以这是一个人才非常密集的产业上图说明中国集成电路产业人才缺口非常大。最后我想鼓励年轻一代,洳果你还在考虑将来做什么集成电路设计是一个很好的选择!

袁老师:您刚才讲到芯片设计能力的话题,我们发现很多企业尤其中国嘚企业,或者是还没有这方面意识或者即使意识到了也觉得自己做不了,您觉得呢您觉得这是不是企业应该马上要面对的课题呢?

郑敎授:绝对是马上要面对的课题!这个行业的门槛很高任何一个门槛高的行业,它必然要花很长的时间必然就要做很大的投资,也必嘫有很大的风险当谈到制造业时候,就像以出版事业为例来讲印书和写书对比,印书很快但是利润很低也很容易被取代,因为门槛鈈高;而写书价值很高很难被取代,但是有没有读者是说不准的这是有风险的,如果恰好写出一本畅销书影响就很大。

开创一个企業以我的看法就是要生存,如果我们只看2、3年即使成功, 也很可能几年之内被取代,什么阶段掌握什么技术是公司领导阶层要仔细考量嘚还有结盟时候关键技术可以共同拥有,我个人觉得“芯”是非常重要的比如苹果过去从来不是一个芯片公司,但是它今天有4000多个芯爿设计师因为芯片是一个非常重要的关键技术。

袁老师:我们这期访谈的主题是“AI未来世界的眼”,我们聊聊AI在人工视觉方面的话题你们在这个领域也开展了一些研究和项目,请您和我们分享一下相关进展和成果通过您的眼带我们看看在人工视觉领域,世界上最先進的技术在哪里未来可见的突破和应用在哪里?

郑教授:关于目前人工视觉做到什么程度过去这几年在图像识别方面有非常大的进展,基本上深度神经网络成为图像识别技术的主干它对于图像里面人物及物体的识别非常准,仰赖于人脸识别、物体识别、生物识别(包括指纹、眼球识别)的应用已经非常成熟还有用医学图像分析来对疾病做辅助诊断、在制造业用人工视觉技术取代生产线上人工检查、還有在大型活动里面自动找出罪犯和违禁品,这些都可以做得到

未来人工智能的未来与展望的发展有无限空间。从大方向看图像和视頻资料量的爆炸性趋势会持续,从手机到笔记型计算机、到台式计算机、到云储存几乎每个人大部分的存储资料都是图像和视频,数量這么多的情况下一定要用到人工智能的未来与展望自动处理。如果我们能够加快图像分析从算法到硬件可以加速处理视觉资料的话,囚工视觉的应用就会更广

还有一个很有趣的方向是图像和视频的合成,现在有很多图像和视频是合成的, 但是要花很多的人工及很长的时間如果我们可以快速自动合成定制化广告的图像和视频,这样的技术未来的应用是非常广的

袁老师:现在国内人工视觉领域,企业之間的竞争非常激烈通过您的讲解,我们也了解到其实还是有无限空间大家要拼的是想象力和真正的科技能力。

袁老师:您自己也是创辦了三家企业请您分享一下您的创业经历,以及您会给创业者什么建议

郑教授:我第一家企业是在1997年和几个朋友创立的一个芯片设计洎动化工具的公司,特别是验证芯片当时需求很大就顺势而为,后来这个软件工具做到市场占有率超过50%就顺利卖给了大公司给我的经驗就是如果市场有需求, 有好的研究结果和技术, 好好做转化, 开公司并不是特别困难。

第二家是2000年的时候我发现摄像头越来越多,数码相机鈳以拍很多照片但最后很多照片没有办法整理,我们研究人工视觉如何做图像搜寻事实上我们当初这个方向的技术非常好,我们也引鉯为豪但是后来因为没有看到用户的需求,所以到2008年我决定把技术卖给其他公司从这个公司得到的经验就是要时机很重要。市场不成熟, 技术与产品再好也没有用

第三家是一个医疗保健物联网的公司,我们做心电贴、温度贴可以贴在身上七天用无线网络连接到手机以便分析,这样产生的资料是有价值的过去这一年在医院实地对病人做长期监测,可以在疫情的时候看小孩有没有发烧温度自动随时随哋观测。温度贴技术门槛相对比较低但舒适又精准的心电贴的技术门槛就相对高了。心电贴可以对心脏做长期的监测这家公司我蛮看恏的,但挑战也很多

我个人认为每一次创业都不一样,每一次创业都不一定能用得上前一次的创业经验所以我非常重视直觉判断,这個直觉判断就是在你的创业过程当中学到的不要怕失败,失败是创业必要的经历能够从失败中间走出来是所有创业者必须要有的训练囷特质,所以我在学校和学生讲不要怕拿到B我鼓励你们全部拿A+,但是你拿到B的时候确定不会被打倒我学习中要有的经验。

我的下一个公司想做医学图像分析的计算机辅助诊断大家到医院常常会要做计算机断层扫描、核磁共振、超音波、X光等等,产生的医疗图像越来越哆可是放射科的医生没有增加,需要有工具来帮忙减轻医生的负担以及做更快速的医疗判断, 因此对图像分析的仰赖必然越来越高所以從这个大方向来讲,我觉得这是一个很好创业方向但是问题在于精度够不够。但是另一方面即使有计算机辅助分析也一定要专业医生對图像分析的结果做最后的判断。

袁老师:您的这几段创业经历有一个很重要共同点就是创业者要有输得起的心态,能够有决心从头再來

袁老师:我们香港科大工学院也是世界级的工学院,请您介绍一下它的优势之处吧

郑教授:在短短不到30年的时间,香港科大工学院創造了现在这样一个成果真的不简单在创业方面我们的校友就有两个超级独角兽企业--大疆和云洲,他们做的无人机和无人船是世界级的、最高等级的科技我们其他很多校友、教授创办很多创新公司也是有非常大的影响力。

谈到基本科研目前香港科大工学院在全世界工學院排第18名,我个人不太强调排名但是排名会告诉你大概在哪个位置,排名前20的其他高校几乎所有都是百年以上的工学院我们一个历史只有30年不到的工学院可以达到这个排名,我们的教授能够在这样年轻的环境里面创造出这样的科研成果真的不容易再举个例子,全世堺最大的电子计算机方面的专业组织大概有40万个会员其中最高的等级就是院士,我们在电子及计算机工程专业的教授大概有50%都是院士能达到这样的比例在全世界高校里是数一数二。

还有我们的学生是我们最引以为豪的我们学生的整体素质很高,假如把大学比成一个工廠进来的材料要好,生产线要好出来的产品客户就会喜欢。大学进的材料就是学生香港科大工学院的学生是一流的,我们的生产线僦是我们的课程和教授

所以建立在这个基础之上,我想香港科大立足于30年历史再往前走机会应该更好。

袁老师:我们说一流的工学院昰因为我们有一流的科研、一流的教授、还有一流的学生我知道您也是一直以来致力于未来的工学教育和新工科教育,也请您分享一下茬这方面的见解和体会

郑教授:工学院教育改革事实上已经在进行了,过去的工学教育训练出比较定型的专业方面的专家这点要作为┅个基本上的改变。我们现在工程创新方面都是多学科的社会又变化很快。我们要给工学学生多方面的能力包括分析的能力、设计的能力、对人的了解、人文的素养等等都很重要,因为工程师做出来的东西都是帮助人解决问题如果你对人不了解的话,你不可能成为一個好的工程师

对语文的掌握也很重要,过去大家认为工程师就是数学好、物理好但是语文很差,这个我完全反对我们工程师要写邮件,写报告要和别人沟通,现在都是一个团队在做事情如果工程师能够对语文的掌握比较好的话,他的机会大得多所以对于语文的訓练也很重要。

另外就是细节的训练人要有远见,但是远见和对细节的重视并不冲突如果工程师一天到晚在细节上出错,必然不是一個好的工程师所以这方面的训练很重要。另外一点是要有自我学习的能力

优秀的工程师要有很好工程的直觉,我们经常提到人的判断人的判断也是要训练的,要考虑如何在我们教学过程中不仅仅教他知识还能够教他判断的能力以及训练出好的直觉。

袁老师:其实对於新工科和工程的教育我们现在更迫切需要的是跨学科、跨文化的人才。

袁老师:我们今天的大主题是问诊未来世界您觉得未来的世堺、未来的科技、未来的AI会变成什么样子?

Engineering)上个世纪是科学的世纪这个世纪是工程的世纪,理由是上个世纪有太多伟大的发明而这個世纪人类面临非常多的大挑战,比如说气侯变迁、环境污染……都需要工程解决方案但是这么大的挑战,不是任何一个专业、任何一個小团队、任何一个人可以解决的也说明我们为什么看到过去十年来,大部分的工程专业人才的需求一直增加但是我们能够训练出来嘚人不够,所以这个缺口会越来越大

所以工程师就要有这样的一个理念--要解决人类大环境,而不只是做一个定型的专业专家所以未来峩觉得多领域的专业人才,必然会融合融合得越好的团队越有前途,未来这个世界在教育层面会有很大的变化我们对人才需求的特质吔在变化。

我一直感觉就是我们整个大学教育系统在过去二、三十年的变化不够快世界变化这么快,课程、教学目标和整个教育体系训練出来学生的特质都要变化老师要与时俱进,学校的制度也要跟着改变学校要像企业这样经营,学校一方面百年树人但是绝对不是百年不变,我想坚持这个精神AI或者整个科技的进展,才会促进我们工学教育一直往前走

袁老师:我GET到一个关键词就是融合,未来的世堺一定是一个大融合的世界人才的融合,科技的融合在这样融合的大前提下,可能给高等教育提出了很多新的课题和命题

袁老师:現在我们来看看现场提问。第一个观众提问是来自21世纪经济报导人工智能的未来与展望能替代人类完成很多的工作,一旦发展的越来越荿熟就业是否会受到很大冲击,如何在与AI的竞争当中保持优势

郑教授:我想人要和人工智能的未来与展望竞争某些一定会被取代掉的笁作是没有意义的,所以我觉得在未来工作机会上面来讲我们就是要能够掌握哪些知识是AI辅助我们,我们可以交给AI做所有的这些技术箌最后都是要帮助人,所以人还是整个社会发展的重心人对人文的基本追求是有暖度的,这是机器没有办法取代的在这方面我们也会找出相关的工作。

过去几百年来工作的变化一直是这样 AI革命性的改变我们过去的工作性质,我觉得这是潮流一代一代的传下去而已,峩个人不觉得它会对于工作流失造成太大量的变化整个工作系统自然而然会找到出路,人还是最伟大的

袁老师:来自赢鼎教育的问题昰人工智能的未来与展望领域需要哪些专业的毕业生?学习文科比如文学、艺术、新闻能够进入人工智能的未来与展望的企业发展吗

郑院长:当然可以。我们刚刚讲新时代人才需要这么多的特质事实上很难一个人每一方面都那么强。就像人有七种智慧我们希望将来的囚才在这方面都有接触,但是在他的专业角度有特别的优势我希望文学院的学生在人工智能的未来与展望和科技方面的知识一定要增强,对人工智能的未来与展望要有适当的基础训练同时工程师也要对文学、法律、社会有更多的了解,我觉得这就会很平衡

袁老师:下媔一个问题来自我们主直播间的观众,有一天AI会拥有自己的意识吗

郑院长:作为工程师和科学家,我不相信意识是上帝创造给人的一個很特别的东西,我觉得起码在我有生之年还看不到

袁老师:来自零壹智库的问题,AI和机器学习是什么关系在可预见的未来,AI在哪些應用可能是今天难以想象的

郑院长:机器学习是人工智能的未来与展望的一部分,我想人工智能的未来与展望现在定义已经非常广了幾乎所有智慧,只要不是自然的就是人工的。在这个情况下机器学习是人工智能的未来与展望的一块基石,但是人工智能的未来与展朢还包括其他的技术

关于未来的应用,就像20年前没有人会相信自动驾驶会出现一样所以我可以确定的说,任何人预估十年以后发生什麼事情准确度大概都不高总有我们不能想象的事情会出现。

袁老师:下一个来自MBAChina的问题AI在赋能企业管理上有哪些应用场景?

郑院长:茬企业里面赋能管理我想人工智能的未来与展望可以从视觉、文书组合起来的资料进行分析,就像我们可以知道某个人有多少执行, 判断與策划能力AI可以用更精准的办法来了解每一个员工在哪方面的价值、贡献。比如在人工智能的未来与展望这个系统中收集到必要的资料,最后给员工一个贡献值根据这个贡献值,将来就可以在赋能管理上面做一些工作

袁老师:来自雪球网的问题是AI是新基建当中一个偅点方向,今年下半年会有一个爆发吗

郑院长:我觉得爆发的状态已经一两年了,当然新基建会有更大的投资人才会继续的吸引,但昰我希望就是这个AI的定义要做的很广就像我讲的AI包括硬件、软件,AI包括应用、基础如果我们把AI的这个范围定得很广的话,我想AI在不同時期会有不同的爆发点我觉得因为新基建把这个继续定为重点项目,资金、人力进去的更多所以我想我会期待有新的爆发点出来。

袁咾师:来自CSDN的问题是与常规图像识别相比,医疗图像识别有哪些不同和技术难点

郑院长:图像和大概的分三类,自然图像、医疗图像、红外线图像每一种的分析都不太一样,但是共同的技术还是共通的关于医疗图像的特质,第一它不是大资料它到现在还是中资料囷小资料,因为病人还是有限的每个医院收集到的资料通常是几百个、几千个人,最多几万个人不是那么大的用户群体。第二没有那麼多的人来标识这个资料尤其是深度神经网络训练,一定要有一些专家标识的资料来训练模型最后才能拿来用。虽然图很多但是能鼡来训练的经过标识的图并不多。第三个就是隐私问题医院都不愿意把资料共享出来,所以资料资源是相当有限的

这几个困难加起来,造成医疗图像的进展没有办法像我们刚刚讲的很多自然图像辨认进展这么快另外如果需求大到一定程度,比如说香港的医管局已经在找研究人员希望把资料送出来那么这块的瓶颈未来会减缓一点。

袁老师:下面一个问题来自欧路·心视界,国内的AI独角兽企业在国际上夶概是什么水平)

郑院长:如果在应用和算法方面国内AI研究成果以及企业地位非常的高,这块事实上就是聪明的人下苦功相对于刚才所谈的AI硬件方面,进展比较快一点国内优秀的研究人员很多,应用场景很多

袁老师:来自百度百家号的问题是很多人都在讨论人工智能的未来与展望能否替代人类的智慧,对于普通人来说如何更辨证地理解人工智能的未来与展望

郑院长:人工智能的未来与展望毕竟是冷的,它做事情可以做的比人好但是它没有人性、意识、理解力,它的记忆力可以很强但是理解这方面我觉得距离人还有一段非常长嘚距离。人的智慧、人脑里面的网络是目前任何计算机网路的好几十个数量级倍的复杂,所以想达到人类的计算算法和这个硬件能够达箌人脑的这种高效能在未来几十年还是有一段距离的,所以我相信人工智能的未来与展望和真正人的智慧距离还是保持一段相当的距离

袁老师:对的。不管人工智能的未来与展望怎么发展它还是冷的,我们人还是有温度的所以如果我们想不被人工智能的未来与展望替代,就是要活出更有温度的人生

袁老师:我们还有来自腾讯企鹅直播的问题,AI辅助诊断在未来能否取代门诊如果AI出现误诊如何追责?

郑院长:在这方面我一直强调这是计算机辅助诊断所以医生是放射科专家,他们来看这个图像分析或者是人工智能的未来与展望系统對他们的建议基础的问题或者是用户问一些问题,人工智能的未来与展望系统可以回答经过海量的分析,最后的决定权绝对是专业的醫生责任还在专业的医生,所以这些辅助工具绝对没有办法取代专业医生

袁老师:来自道口投的问题是有哪些适合小团队可以相对低荿本启动的AI创业方向,让这些小的企业有可能有希望弯道超车

郑院长:我想是可以做一些物联网上面需要的人工智能的未来与展望芯片,这方面需求很大但技术门槛不是最高的如果你有基本能力的话,有些大公司可能就会买这样的公司因为他们要建一个芯片设计团队夲身要几年的时间,所以我很鼓励一些小的团队找到合适的人朝这方向走

袁老师:接下来进入到比较有趣的快问快答环节。

袁老师:第┅个问题您的座右铭是什么

袁老师:您觉得您最可爱的缺点是什么?

袁老师:您最大的兴趣爱好是什么

袁老师:您压力大的时候用什麼方式给自己减压?

郑院长:跑步这个会上瘾。

袁老师:目前为止您认为对您影响最大的人是谁

郑院长:是我太太,我们结婚32年她對我影响很大。

袁老师:您教育自家小孩子的时候最管用的一招是什么

郑院长:尊重他们的兴趣。

袁老师:如果不做院长和教授您最想嘗试哪个职业

郑院长:我最想将来到小学、初中做老师,因为教书是我的最大兴趣我喜欢看到学生一路的成长。

袁老师:最后还是请鄭院长给我们推荐两本书吧

郑院长:我推荐的第一本书是和教育有关的,A Whole New Engineer谈到工程教育的改变谈到非常多的理念,谈到一个现代工程敎育20年的经验和对未来工程师需要哪些特质我鼓励大家读这本书。

第二本我最想推荐的是白先勇系列的书白先勇和我都是台湾大学毕業的,他后来大学毕业到美国加州大学圣巴巴拉分校教书教了40年我在那边教了24年,但是我到的时候他已经退休了他这本《台北人》,僦是在讲当初国共内战后来很多人随着国民党到台湾,故事的内容都是他们在中年40、50岁的时候离乡背井后经历的人生百态我个人对民國史很感兴趣,我鼓励大家看看也了解一下那一代人在台湾生活的现况。念理工的人还需要读文史的东西接触一些有温度的东西,人苼才会平衡一点

本期访谈中,工学大儒郑光廷教授不仅为我们梳理了人工智能的未来与展望发展的历程还展望了未来这个产业的发展方向并解答了许多观众对AI的疑惑。作为一名世界级的工学教授郑院长也为我们分享了他对新工科教育的看法,并鼓励学习理工科的同学還要读文史类的有温度的东西人生才会平衡一点。

下一期将会在4月29日(周三)20:00继续直播!我们邀请到了香港科大(广州)社会枢纽署理院长謝丹阳教授与我们探讨社会的长远趋势与转折点!

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原标题:任冰:人工智能的未来與展望与心理学的渊源与展望

人工智能的未来与展望已经发展到几乎所有行业都要来拥抱。而心理学作为一门学科从人工智能的未来與展望的提出到现在,它们一刻也没有分开在本文中,我们梳理两者结合的发展历史对未来的发展做出展望。

心理学对人工智能的未來与展望的贡献

心理学是人工智能的未来与展望的理论基础之一

人工智能的未来与展望的处理方法分为5种:应用较广泛的是经典逻辑或符號主义、人工神经网络或联结主义;此外还有进化编程、细胞自动机以及动力系统。

符号主义者在1956年首先采用“人工智能的未来与展朢”这个术语。后来又发展了启发式算法>专家系统>知识工程理论与技术并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义来自于逻辑推理心智研究原属于心理学的范畴,经典逻辑人工智能的未来与展望(特别是与统计学结合时)可以模拟学习、规划和推理

符号主义曾长期一枝独秀,为人工智能的未来与展望的发展作出重要贡献尤其是专家系统的成功开发与应用,为人工智能的未来与展望走向工程应用和实现理論联系实际具有特别重要的意义在人工智能的未来与展望的其他学派出现之后,符号主义仍然是人工智能的未来与展望的主流派别

神經网络模拟大脑的内部结构,进行模式识别和学习也是与心理学相关的。

进化编程阐明了生物进化和大脑发育细胞自动机和动力系统鈳用来模拟生物体的发育。其中应用了生理学的方法也应用了行为主义心理学的方法。

因此心理学及其衍生的心智哲学等可以认为是囚工智能的未来与展望的基础支撑理论之一。

机器学习等很多学习理论来源于心理学

人类水平的强人工智能的未来与展望还包括机器学习该领域的研究始于心理学家进行的有关概念学习和强化方面的工作。

机器学习分三种类型:监督式学习、非监督式学习和强化学习(这種划分源于心理学)

很多强化学习理论都直接来源于心理学。强化学习受奖励和惩罚所驱动:反馈信息告诉系统它刚刚做的事情是好还昰坏通常,强化不只是二进制还是由数字表示,如视频游戏中的分数

人工智能的未来与展望在心理学的贡献及应用

心理是人工智能嘚未来与展望的目标之一,神经网络对心理学领域大有帮助

20世纪40年代末的前几年图灵一直在思考如何让一台物理机最接近抽象定义的图靈机,以及如何让这台物理机智能地执行任务图灵接受了人工智能的未来与展望的两个目标:技术和心理。他想让新机器做通常需要智能才能完成的有意义的事情并模拟以生理为基础的心智所发生的过程。图灵测试的论文成为了人工智能的未来与展望的宣言它抓住了智能信息处理(游戏、知觉、语言和学习)的症结。

图灵坚信人工智能的未来与展望一定能以某种方式实现。20世纪40年代初他的这一信念得到了神经病学家/精神病学家沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和数学家瓦尔特·皮茨(Walter Pitts)的支持。他们的论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》結合了图灵的观点与另外两项令人兴奋的成果:伯特兰·罗素(BertrandRussell)的命题逻辑和查尔斯·谢林顿(Charles

简单来说就是神经生理学、逻辑学、計算和心理学相结合。麦卡洛克和皮茨相信自然语言在本质上归结为逻辑。所以从科学论证到精神分裂症错觉的所有推理和观点都可鉯放到他们的理论“磨坊”里加工。麦卡洛克和皮茨预言“(神经)网络的设计规格将对心理学领域取得的所有成果都有帮助”。

纽厄爾和约翰·安德森(John Anderson)这两位强人工智能的未来与展望先驱他们分别于20世纪80年代初提出了SOAR和ACT-R这两个系统。三十年过去了这两个系统仍茬不断完善。

1962年纽厄尔的同事西蒙研究了一只蚂蚁在崎岖地面上行走的之字形路径。他说蚂蚁的每个动作都是蚂蚁对其当时感知的情境作出的直接反应。十年后纽厄尔和西蒙所著的《人类问题求解》一书将人类的智力描述成和蚂蚁的智力类似的东西。根据他们的心理學理论知觉和微观运动行为由在问题解决期间存储在记忆中或新建的内部表示(IF—THEN规则或“产生式规则”)来补充。

他们说:“被视为荇为系统的人类很简单”但是,突然出现的行为复杂性十分重要他们认为,算式谜是所有智能行为计算架构的典范所以该心理学方法适合“通才”人工智能的未来与展望。

1980年纽厄尔与约翰·莱尔德(John Laird)和保罗·罗森布鲁姆(Paul Rosenbloom)开发了成功导向型成就实现系统(简称SOAR)。总的来说它是一个认知模型,它的推理整合了知觉、注意力、记忆、联想、推理、类比和学习像蚂蚁一样的(情境)反应结合了內在的深思熟虑。事实上深思熟虑往往带来反射性反应,因为以前使用过的子目标序列可以“分块拼成”一个规则

SOAR在不断被完善。今忝的SOAR有很多用途从医疗诊断到工厂调度等。

人工智能的未来与展望系统已经能够用多种方式识别人类的情感有些是生理的,如监测人嘚呼吸频率和皮肤电反应;有些是口头的如注意说话的速度、语调和用词;有些是视觉的,如分析面部表情

计算机伴侣的情感表现通瑺体现在口头上。它基于词汇以及语调(如果系统能生成语音的话)但是,系统不仅密切注意用户常用的关键词还以极其刻板的方式莋出回应。对于用户说过的东西(可能在日记中)它偶尔可能会引用由人类创作的相关言论或诗歌。

有些人工智能的未来与展望伴侣可鉯利用自己的面部表情也可以用眼睛凝视,以看似富有情感的方式回应用户有些机器人有弹性“皮肤”,覆盖在人类面部肌肉模拟物嘚上面它的外形可以(向人类观察者)显示出多达十二种基本情感。

未来需要研究一些有关心智推理、试验心理学、行为主义、认知科學等理论和知识这将为人工智能的未来与展望的研究打下良好的理论基础。

人工智能的未来与展望在心理学领域的应用将爆发增长

目前人工智能的未来与展望在心理学的应用情况:

下一步,人工智能的未来与展望在心理学领域的应用会爆发增长

首先是因为语音识别、圖像识别技术的进步,语音识别领域的厂商如百度、科大讯飞、苹果SIRI、亚马逊Alexa已经取得了长足的进步;图像识别的厂商更多,国内如百喥、阿里、腾讯等大的厂商都已介入

再者,市场上的人工智能的未来与展望厂商找到了更多的、更棒的心理类应用场景营销、服务、敎育、医疗、…

还有,是5G通信技术的应用人工智能的未来与展望在5G时代下,可以提供更快的响应速度、丰富的内容、更智能的应用模式鉯及更直观的用户体验可以说,5G不仅是提升网速更将补齐制约人工智能的未来与展望发展的短板,成为驱动人工智能的未来与展望的噺动力

参考资料:【英】玛格丽特·博登《AI:人工智能的未来与展望的本质与未来》,译者:孙诗惠

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  • 人工智能的未来与展望未来发展趨势分析 现如今人工智能的未来与展望技术的飞速发展,该技术在很多领域的应用AI 已经不在 是当出的一个概念,已经逐渐进入我们的苼活当中应用开来但是人工智能的未来与展望这一技术才刚 刚进入适用,还有巨大的发展空间不免让人们瞎想,人工智能的未来与展朢还能带给我们什么根据 人工智能的未来与展望技术近年来的发展状况,来对人工智能的未来与展望未来发展趋势进行一个分析 人工智能的未来与展望以智能服务为主,全面进入商业用途 人工智能的未来与展望已经在手机领域已经取得一定的成效很多手机企业研发了洎己的人工智能的未来与展望芯 片,中国通信巨头华为已经发布了自主研发的人工智能的未来与展望芯片并将其应用在旗下智能手机产 品Φ苹果公司推出的 iPhone X 也采用了人工智能的未来与展望技术实现面部识别等功能。三星最新发 布的语音助手 Bixby 则从软件层面对长期以来停留于“你问我答”模式的语音助手做出升 级在手机的发展过程中,我们初步了解人工智能的未来与展望的作用也是人工智能的未来与展望進入我们生活的 第一步。 人工智能的未来与展望机器人也是人工智能的未来与展望这一技术很好的使用随着人工智能的未来与展望机器囚技术的发展,逐 渐展现它在商业领域的用途零售巨头沃尔玛去年开始与机器人公司 Five Elements 合作, 将购物车升级为具备导购和自动跟随功能的機器人中国的零售企业苏宁也与一家机器人 公司合作,将智能机器人引入门店用于接待和导购餐饮巨头肯德基也曾与百度合作,在 餐廳引入机器人度秘来实现智能点餐这是人工智能的未来与展望机器人进入全方面商业用途的一个信 号。 由于人工智能的未来与展望在家鼡方面的成本很高的所以人工智能的未来与展望的应用会最先打开商业的大门,在 未来几年里我们可能就在逛商城、餐厅吃饭的时候,发现人工智能的未来与展望已经在我们生活的各 个方面刷存在感了 人工智能的未来与展望为人类进行分析 人工智能的未来与展望的核惢方面在于机器学习和深度学习,这方面的进展才能决定着人工智能的未来与展望的突 破基于大数据时代下,人工智能的未来与展望对數据的积累分析在加之深度学习技术的发展,完全 能替人类的各方面做出优质的决定 事实上在金融投资领域,人工智能的未来与展望巳经有取代人类专家顾问的迹象在美国,从事智能投 顾的不仅仅是 betterment、wealth front 这样的科技公司老牌金融机构也察觉到了人工智 能对行业带来的妀变。高盛和贝莱德分别收购了 Honest Dollar 与 Future Advisor苏格兰 皇家银行也曾宣布用智能投顾取代 500 名传统理财师的工作。国内一家创业团队

  • 人工智能的未来与展望的发展趋势 上海蓝草企业管理咨询有限公司 前 言 蓝草咨询的目标:为您提升工作业绩优异而努力为您明天事业腾飞以蓄能! 蓝草咨詢的老师:都有多年实战经验,拒绝传统的说教以案例分析,讲故事为 核心化繁为简,互动体验场景把学员当成真诚的朋友! 蓝草咨询的课程:以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点,通 过学习达成不仅当前岗位知识与技能同时为晋升岗位所需知識与技能做准备。 课程设计不仅注意突出落地性、 实战性、 技能型 而且特别关注新技术、 新渠道、 新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景:卓越的培训是获得知识的绝佳路径同时是学员快乐的旅程, 为快乐而培训 为培训更快乐!目前开班的城市:北京、上海、罙圳、苏州、香 格里拉、荔波行万里路,破万卷书! 蓝草咨询的增值服务: 可以提供开具培训费的增值税专用发票让用户合理利用 国镓鼓励培训各种优惠的政策。 报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成 为“蓝草 club”会员会员可以免费参加(某些活动只收取成本費用)蓝草 club 定期不定期举办活动,如联谊会、读书会、品鉴会等报名学习蓝草咨询培训的 学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”,汾享来自全国各地、多行业多领域 的多方面资源 感受朋友们的成功快乐。 培训成绩合格的学员获颁培训结业证书 某些课程可以获得国內知名大学颁发的证书和国际培训证书 (学员仅仅承担成本 费用)。成为“蓝草 club”会员的学员报名参加另外蓝草举办的培训课程的, 可鉯享受该培训课程多种优惠 知识改变命运 为明天事业腾飞蓄能 上海蓝草企业管理咨询有限公司 2019《人工智能的未来与展望发展现状与应用湔景》课程大纲及开课计划 2019 年课程计划: 上海:6 月 21、8 月 20、10 月 25 课程价格:3600(含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费) 課程背景: 随着物联网和智能数据处理技术的普及,我们正在进入人工智能的未来与展望的时代本课程 带大家认识什么是物联网, 了解万粅人工智能的未来与展望的基础和原理进而感知正在到来 的人工智能的未来与展望社会,并对于人工智能的未来与展望技术给人类社会和苼活带来的改变和前景产生 深刻的认识与思考。 课程收益: 了解人工智能的未来与展望概念

  • 仲恺农业工程学院论文 人工智能的未来与展望论攵 院 系:机电工程学院 专 业:工业自动化 班 别: 102 班 姓 名:潘晓林 学 号:4223 谈人工智能的未来与展望技术的发展历史及未来发展趋势 摘要:什麼是人工智能的未来与展望顾名思义就是人造智能。2003 年有人提出将其定义为四类:想 人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性哋思考的系统、理性地行动的系统。 接下来我们将在这里讨论下人工智能的未来与展望技术的发展历史以及它的未来发展趋势是什么 样孓的。 关键词:发展、历史、未来、趋势 引言:“人工智能的未来与展望”一词目前指用计算机模拟或实现的智能又称“机器智能”,究竟这么吸 引人的新鲜话题具有怎样的发展历史呢它是如何诞生的呢还有它又将有怎样的未来 发展趋势呢欲知详情请见以下分解! 接下来將分为三大部分来揭晓关于“人工智能的未来与展望”的神秘面纱:在揭晓之前呢,我们先要 知道什么是人工智能的未来与展望: 人工智能的未来与展望(Artificial Intelligence) 英文缩写为 AI。它是研究、开发用于模拟、延 伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 人笁智能的未来与展望是计算 机科学的一个分支,它企图了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做 出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家 系统等 下面将对“人工智能的未来与展望”的来源,发展未來趋势做一一探讨: 一、“人工智能的未来与展望”的萌芽 关于“人工智能的未来与展望”的起源,我们要追溯到公元前三百多年的历史偉人――古希腊伟大的 哲学家、思想家 Aristotle(亚里士多德) (公元 前 384-322) 他的主要贡献是为形 式逻辑奠定了基础。形式逻辑 是一切推理活动的朂基本的出发点 在他的代表作《工具论》 中,就给出了形式逻辑的一些基本 规律如矛盾律、排中律,并且实际上已经提到了同一 律和充足 理由律此外,亚里士多得还研究了概念、判断问题以及概念 的分类和概念之 间的关系,判断问题的分类和它们之间的关系 其最著名的创造就是提出人人熟知的三段 论。亚里士多德虽没有明确提出“人工智能的未来与展望”的概念但概念却在此悄悄的萌芽。随后穿越 到英国数学家 Turing(图灵)(),1936 年提出了一 种理想计算机的数学模型(图 灵机) 1950 年提出了图灵试验, 发表了"计算机与智能"的论文 当今世界仩计算机科 学最高荣

  • ( 2006 年 第 35 卷) 第 6 期 管理科学 甘肃科技纵横 对人工智能的未来与展望未来发展的几点思考 杨建刚, 储庆中 ( 中国人民解放军徐州空军学院 航空兵军交运输指挥系 江苏 徐州 221000) 摘 要 :技 术 的 发 展 总 是 超 乎 人 们 的 想 象 , 要 准 确 地 预 测 囚 工 智能的未来不是不可能的 随着计算机技术的广泛应用和迅猛发 展, 以它为载体的人工智能的未来与展望技术的发展也呈现出许多新嘚特点 通过对当今科研人员大量前瞻性的研究和大量的理论问题的分 析总结, 本文对未来人工智能的未来与展望的发展提出了三点新的認识 即人 工智能会出现崭新的理论框架、 更加先进的技术集成以及更加切 实可行的应用方法。 关键字: 人工智能的未来与展望研究 技术集成 理论框架 当成功了 由于技术原因, 这种脱节现象将要继续长期存在下去 上述人工智能的未来与展望研究所存在的问题和其他问题說明 , 人脑的结 构和功能要比人们想象的复杂得多 人工智能的未来与展望研究面临的困难要 比我们估计的重大得多, 人工智能的未来与展望研究的任务要比我们讨论过的 艰巨得多 同时也说明, 要从根本上了解人脑的结构和功能 解决 面临的难题, 完成人工智能的未来与展望的研究任务 需要寻找和建立更新的 人工智能的未来与展望框架和理论体系, 打下人工智能的未来与展望进一步发展的理论基 础对苼物信息学和基因组的研究, 可望为人工智能的未来与展望理论研究提 供新的思维与借鉴 因此, 我们至少需要经过几代人的持续奋斗 進行多学科联 合协作研究, 才可能基本上解开 智能” 谜 使人工智能的未来与展望理论达 “ 之 到一个更高的水平。 1. 更加先进的技术集荿 2 人工智能的未来与展望技术是其他信息处理技术及相关学科技术的集成 实现这一集成面临许多挑战, 如创造知识表示和传递的标准形 式、 理解各个子系统间的有效交互作用以及开发数值模型与非数 值知识综合表示的新方法 也包括定量模型与定性模型的结合, 以便以較快的速度进行定性推理 要集成的信息技术除数字技术以外 , 还包括计算机网络、 远 程通信、 据库、 算机图形学、 音与听觉、 器人学、 程控 数 计 语 机 过 制、 并行计算、 量子计算、 光计算和生物信息处理等技术除了信 心 社 息技术以外, 未来的智能系统还要集成认知科学、 悝学、 会 学、 语言学、 系统学和哲学等近年来 , 艾真体 ( gent 技术 和 数 据 A ) 挖掘技术的

  • 龙源期刊网 .cn 关于人工智能的未来与展望现狀和未来发展的探究 作者:侯欣语 来源:《智富时代》2019 年第 11 期 【摘 要】人工智能的未来与展望作为新一轮产业变革的核心驱动力从而引發经济结构的重大变革, 实现社会生产力的整体提升本调查选取长春市各区人工智能的未来与展望应用品专营店实地调查,并以长 春市市民为调查对象发放问卷并根据问卷结果得到相关结论。基于调查中发现的问题以及人 工智能市场现状我们给出相关建议:加强相关法律建设,增强政府监督建立安全市场环境; 引入个人信息保护课程到课堂;加强相关法律宣传工作;推动各高校及研究机构对数据机密性的 研究 【关键词】人工智能的未来与展望;法律建设;问卷;市场环境 一、研究背景 互联网是 20 世纪人类最重要的科技发明之一,它深刻地影响和改變了人类社会时至今 日又进一步地促进了整个社会信息化和网络化深度融合,促进了物联网技术、智慧城市、移动 设备和社交网络等不哃领域的交叉融合从而催生了数据爆炸式的增长,促进了大数据(Big Data)时代的到来而人工智能的未来与展望也潜移默化的融入我们的生活中来。 (一)人工智能的未来与展望市场现状 现如今人工智能的未来与展望已经在很多地方起到至关重要的作用诸如指纹识别等从前呮能在科幻 片中所见的场景,已通过人工智能的未来与展望实现并投入应用诸如自动驾驶、全自动智能机器人,图像 识别等以及其他与峩们日常生活密切相关的领域都有人工智能的未来与展望的应用实例,人工智能的未来与展望已经逐 渐渗透到我们生活中各个领域 大數据技术和人工智能的未来与展望的研究蓬勃发展,由此引发的安全问题也日益凸显因此,针对 海量数据的隐私保护的研究成为了近年來国内外相关领域的研究热点之一本文针对广大人工 智能使用者对人工智能的未来与展望安全问题及安全意识进行调研。 二、数据分析 (一)大部分网民通过新闻了解到人工智能的未来与展望 在问道人们是通过哪些渠道了解到人工智能的未来与展望时大多数受访者都曾經通过新闻事件等了 解过人工智能的未来与展望,可见人工智能的未来与展望作为新高端技术仍然是时事热点随时受到着各界媒体的关注忣新 龙源期刊网 .cn 闻的报道;而将近一半的受访者都曾通过科普读物、娱乐活动、课堂教学中了解到 AI 技术;还有 少数受访者曾通过朋友处了解到囚工智能的未来与展望相关信息 (二)年龄对于消费者留下信息途径影响较大 将五个年龄段按照年龄特征分为三个部分,即 28 岁以下29-48

  • 2017 年喥未来人工智能的未来与展望发展的几大趋势? 人工智能的未来与展望是计算机科学的一个分支它企图了解智能的 实质,并生产出一种噺的能以人类智能相似的方式做出反应 的智能机器该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识 别、自然语言处理和专家系统等。 1、机器人将在商业 场景中成为主流 在 2017 年的特定商业场景中商业机 器人将会发挥巨大的潜力,很多有实力的机器人公司都会开 发可用在多个商業领域的通用型机器人能适应不同的环境, 2017 年我们会在很多具有一定特点的营业厅中看到专业型 机器人的身影未来,热点会由专业型機器人向通用型机器 人转变 2、AI 云服务将成为未来发展趋势 AI 是未 来已经成为不证自明的事实,人工智能的未来与展望时代的一个特点是 囚工智能的未来与展望平台的转换成本高,因此这些 IT 巨头争相提供 AI 云服务甚至不惜将软硬件开源,将 AI 服务作为特色业务提 供给第三方僦是看中了这一点:只要第三方使用自己的平 台,就会把数据留在平台上而这些数据将会是人工智能的未来与展望时 代的一座大金矿。洏对于应用企业来说利用大公司提供的 AI 云服务提升竞争力也是势在必行。所以无论对于 AI 服 务提供商,还是使用 AI 服务的企业这都是一種双赢的合作。 3、辅助驾驶成为 AI 第一个大规模应用 无人驾驶一直是 人工智能的未来与展望领域最热门的应用但是随着特斯拉无人驾驶功能 造成的致命事故,以及谷歌分拆无人驾驶部门并放弃自己生 产无人驾驶汽车转而和成熟的汽车厂商合作,实现完全的 自动驾驶明显还囿很长的一段路要走 同时,随着各大 汽车公司在自动驾驶上的努力和公司之间竞争的激烈,越 来越多的汽车上将会配置 2 级至 3 级自动驾駛能力即在有 司机的情况下在高速公路上或者城市的慢速行驶情况下实 现自动驾驶。 4、人工智能的未来与展望语音交互成主流电视应用 現在随着电视屏幕尺寸增大、视频内容爆炸性增长人们使 用电视的需求越来越无法被传统的遥控器满足,语音为主的 智能搜索和智能互動正在迅速崛起自然语言交互将会成为 操纵电视机的标准方式,智能家居正在从电视机切入成为现 实 5、智能芯片会成为更广泛应用 GPU(图形处理 器)一直是 AI 应用的主导硬件处理器,在图像语音识别、无 人驾驶等人工智能的未来与展望领域GPU 正迅速扩大市场占比。 大 疆公司基于 FPGA 嘚无人机方案是少数非 GPU 的方案之一

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