二號站測速官網_徐波:新一代人工智能正在崛起

 

(中科院自動化所所長、中國科學院大學人工智能學院院長)

【導讀】 人工智能模擬、延伸和擴展人類智力。 自1956年達特茅斯研討會上,科學家們設想研發一種擁有與人類相媲美的機器智能,首先提出“人工智能”概念后,這一新興學科引得無數的科學家為之奮鬥,湧現出Wiener、Simon、Hinton等大師級代表性人物。 研究者們在尋找答案的過程中導致了深刻的分歧,形成了連接主義、符號主義和行為主義等流派,同時也推動了人工智能與各學科領域的深入融合。

人工智能的發展歷程絕非一帆風順,歷經幾榮幾衰后,此輪以深度學習為代表的新一代人工智能的崛起,正在深刻影響一個國家的國際競爭力和國際產業競爭格局。當前,世界主要發達國家紛紛將人工智能作為國家戰略,力爭搶佔新一輪科技革命的制高點。在全球競爭壓力下,我們站在人工智能新時代的懸崖頂端,再次問自己這個引發了一切的問題:人工智能到底是什麼?人工智能如何改變社會?中國的人工智能應該做怎樣的探索?

人工智能:是否具備強大學習能力

歷經60多年起起落落,人工智能在深度學習、大數據和計算能力三大發展力量碰撞下重獲新生,數據智能成為這次人工智能浪潮  的技術特徵。在具體應用場景下,人工智能基於場景大數據進行學習,發現知識,創造價值,併為智能系統合理的決策和行動提供支撐。在這一背景下,這種初級階段的“人工智能”需要大量的數據作為“思考”和“決策”的基礎,大數據也需要人工智能技術進行數據價值化操作。

人工智能與自動化也有着明顯區別。自動化是建立在確定的模型和流程基礎上的,能自動反饋控制,也具有對環境中確定性參數變化的調整能力。數學家也可以提出判定這些自動化系統調整能力穩定性的判斷依據。而人工智能的研究對象則存在模型嚴重的不確定性,即模型未知或知之甚少,模型的結構和參數變動範圍較大。人工智能如果具備對非結構化環境變化系統的適應能力,則就具備了自主性,這是自動化的高級階段。而自主性是基於信息甚至知識驅動的,系統根據任務需求自主完成“感知―判斷―決策―執行”的動態過程,並能夠應對意外情形。

這種建立在大數據基礎上的靜態學習和自動化基礎上的動態自主學習目前還大多是弱人工智能。靜態的學習是通過與大數據標註等結合構成閉環,從而不斷提高性能,例如語音識別、圖像識別、機器翻譯等任務。而動態學習能力,則是與環境建立實時化的學習和反饋機制,不斷適應交互需求,例如進入物質世界的機器人和自主無人系統。現有大多人工智能算法在現實數據或者環境下性能進步只是線性的,而通過虛擬環境則有可能實現超實時、指數級性能提升,這有待於人工智能基礎理論突破。

智能的玄妙之處在於沒有一個明確的標準。但真正的人工智能無疑應該具備強大的學習能力。對環境的理解、推理、對結果的可解釋性等都是達到認知、決策階段人工智能必不可少的重要特徵。我們正處在真正人工智能的起步階段,這意味着巨大的發展空間,也正是人工智能的魅力所在。這些問題只要有一點兒進步和解決,就會對人類社會和人們生活發生巨大的改變。

人工智能:處於改變社會的初級階段

自20世紀50年代發展至今,根據人工智能解決問題的不同階段,大致可以將其歸納為感知智能、認知智能和決策智能等三個階段。

第一階段是感知智能,以語音識別、圖像理解、文字識別等為主要任務,表現為“能聽會說、能看會認”,單一任務已接近或超越人類水平。就人工智能取得最大進展的語音識別領域而言,在幾萬乃至幾十萬小時標註語音數據基礎上,深度學習可以達到甚至超過我們人類的聽寫水平。當前人工智能在感知智能層的技術已經進入了一個成熟的階段。

第二階段是認知智能,以推理、決策、學習等為主要任務,表現為“能理解、會思考、有認知。以讓機器回答“明天這個天氣狀況會造成航班延誤嗎?”為例,機器不但需要了解現在的天氣狀況是什麼、還需要知道什麼樣的天氣會造成航班延誤等常識,也需要知道具體到某個航空公司或機場飛機起飛基本準則等。語言理解的背後是常識和推理,而文字只是人類認知空間的冰山一角。認知智能的研究才剛起步,目前人工智能的認知天花板還很低。

隨着機器認知水平越來越高,其“自主性”進一步增強,具備了應對更多樣態勢和功能的能力,人類無可避免地會將越來越多的問題交給機器決策。但機器的決策就一定比人的決策正確嗎?這就需要加強複雜問題下,提升人機信任度,增強人類與智能系統交互協作智能的研究,即決策智能。

但感知智能、認知智能和決策智能絕非涇渭分明。當前人工智能只解決了專用場景的識別、分類、跟蹤、檢測等感知智能,但當這些感知智能走向通用場景時,就邁入了認知智能和決策智能邊界。當我們試圖把語音識別系統放置於背景嘈雜的雞尾酒會環境時,現有系統就基本分不清東南西北了。機器就需要跟人類大腦一樣,調用人類的知識、常識等記憶並不斷進行選擇決策,才能有效區分不同信號源並加以正確處理。目前人工智能距離認知智能和決策智能還有較遠的距離,存在大量“無人區”亟須探索。

人工智能技術正在塑造數據極其豐富的商業和社會場景,但目前推動業務爆炸式增長的人工智能往往並不複雜。事實上,只需要一個計算機系統就能完成傳統上由專業人士來完成的特定任務――這通常被稱為“弱人工智能”。

人工智能作為社會發展的引擎,必須與各行業深度結合,而人工智能平台至關重要。平台就像人類工業文明的蒸汽機,可以適配到不同的應用領域,形成不同的AI社區幫助解決氣候變化、改善生產和管理流程、提供醫療輔助診斷、到改變人類的教學方式等。在人工智能時代,我們需要新的思維邏輯,數據和算法已經成為整個世界的底層,也是我們理解未來的關鍵。但受人工智能技術和商業推動的約束,這種改變目前僅僅處於初級階段。

我國人工智能:健康發展的正確路徑

首先,人工智能技術發展首先需要一個務實的環境。只有清醒客觀的判斷和勤勤懇懇的努力,這項技術才會真正地便捷人們的工作和生活。過去幾年把後台人工作業當做人工智能,刻意拔高人工智能水平以獲取投資,以及把預設程序的自動化當做智能等偽人工智能的行為層出不窮。再加上媒體不嚴謹的報道,如把OpenAI的GPT-2生成文章的能力、對人工智能替代放射科醫生的預測、DeepMind論文缺乏潛在局限性的討論、Elon Musk曾承諾2020年實現無人駕駛等新聞。在擾亂人工智能市場的同時,也給決策者和公眾帶來困惑。實踐證明,即使在更簡單、更具體的智能放射學案例中,將實驗室演示用於現實也非常困難,而實現更加複雜的全自動駕駛,比大多數人預期的要困難得多。

第二,人工智能學習能力的基礎科學問題需要長期探索。真正人工智能核心體現在能指數級提升性能的卓越學習能力上,目前機器學習無論從機理還是能力都與此相差甚遠。從人類大腦結構、功能和可塑性學習機制上探索智能本質、研究相應學習算法,將為了解並定量化描述人工智能技術的性能預期和局限性奠定基礎。人工智能不同於人類智能,研究把數據和知識相結合,開發能充分利用觀測數據、模擬數據和先驗知識的人工智能算法體系,設計並測試基於真實物理環境的學習算法等基礎性工作也十分重要。

第三,需要堅持把應用場景落地作為推動新一代人工智能發展的抓手。人工智能作為一項通用性賦能型技術,對人類經濟和社會發展產生了深刻的影響,隨着我國《新一代人工智能發展規劃》加緊實施,充分發揮我國得天獨厚的海量數據資源、巨大應用需求和深厚市場潛力,以此促進推動關鍵核心技術形成以及應用模式的推廣,建立起我國人工智能健康發展的創新高地,是當前人工智能發展的  發力點。

第四,需要加快建立連接人工智能創新鏈的人工智能平台生態。如同所有創新性的信息技術,人工智能正在快速走向開源化、平台化、生態化。在過去幾年,PyTorch和TensorFlow 等深度學習框架流行,極大地優化了模型性能和提供更加高效的開發模式。從中短期來看,我國要充分發揮應用優勢,從應用、芯片和基礎算法協同入手,依託現有優勢企業、聯盟等開源平台和社區,集中力量發展開源開放的人工智能平台,奠定良好的人工智能底層應用生態;從中長期看,要通過算法的原始創新,形成從基礎理論、算法、芯片、核心軟件到應用生態的完整創新鏈,研究建立基於知識產權共享的開源激勵機制和大規模群體協同共享機制,促進基礎算法、行業數據、典型應用方面的開放共享,推動形成具有國際影響力的標準規範和準則,佔據人工智能制高點。

主持中共中央政治局第九次集體學習時強調,“人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。”中國在這一輪的人工智能浪潮中發揮着不可替代的作用,並且第一次有可能站在領跑的位置上,新一輪科技革命與產業變革已曙光可見。

在此背景下,圍繞人工智能重大問題,探索新型舉國體制在重大基礎理論突破和關鍵核心技術攻關中的作用,加快構建引領型資源集聚性的創新體制就顯得極為必要。一方面從國家層面完善人才政策和評價體系,從上到下構建吸引人才、適合人才成長的、穩定支持的環境,組織  科學家和工程師長期穩定地進行團隊式研究攻關,並鼓勵自由探索。另一方面,加快布局  的人工智能研究中心和實驗室,橫向吸納各領域  人才和資源,碰撞智慧火花,縱向串聯整條人工智能創新鏈條。

在這場關乎前途命運的大賽場上,我們必須搶抓人工智能發展的重大戰略機遇,構築先發優勢,把握新一輪科技革命戰略主動,以期實現我國在人工智能馬拉松賽式國際競爭中始終佔據有利地位,為建設創新型國家奠定堅實基礎。

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二號站總代平台_未來三年,全球智能照明市場規模將翻一番

據Omdia發布的調查報告,預計全球智能照明業務的收入將在未來幾年內翻一番。不過,未來市場增長仍然受到消費者對這項技術優勢認識不足的制約。

Omdia的數據显示,智能照明和聯網控制系統的全球銷售額預計將從2018年的100億美元增長到2023年的210億美元。住宅自行生產(DIY)智能照明系統的銷售將成為推動市場收入增長和提高對智能照明概念的認識的重要因素之一。

Omdia建築技術研究分析師Pal Karlsen說:“由於簡單的DIY智能照明系統的可用性不斷提高,智能照明技術正變得越來越容易為消費者所用。”

“但是,有一些阻礙大眾採用的障礙。主要障礙可能是缺乏對智能照明可為消費者提供的益處的認識和欣賞。這是阻止企業充分發揮其全部增長潛力的關鍵因素。”

智能照明系統可以啟用“以人為中心的照明”,從而允許在家庭中自定義照明條件,以幫助改善居民的睡眠、生產力和舒適度。

Karlsen說:“健康益處可能是支持對智能照明系統進行投資的一個非常有力的論據,但製造商未能與消費者有效地分享這一信息。”

“製造商將需要付出更多的努力來教育客戶有關智能照明系統的現實生活益處。這種教育宣傳可以包括真實的案例研究以及科學研究或消費者測試的結果,這些案例已經證明了智能照明的好處。”

LED引領市場

智能照明市場的興起與LED照明技術的迅速普及直接相關,LED照明技術是由對能源效率的需求驅動的。

但是,照明製造商並不是將其營銷活動的重點放在節能上,而是將其產品定位為“IoT革命”的一部分。這些公司為住宅最終用戶引入了許多智能照明解決方案,儘管安裝和安裝服務的成本很高,而且沒有多少家庭能夠負擔得起專業智能照明系統這樣的產品。這促使製造商推出不需要專業安裝的簡單、價格合理的DIY解決方案。

從DIY照明開始

傳統上,消費者購買了DIY智能照明系統,其中包括專用集線器或網關,價格在30到60美元之間,可以控制智能燈泡。還有更簡單的解決方案,用戶可以通過Wi-Fi或藍牙連接通過平板電腦或手機直接控制燈光。消費者通常會在一個房間(例如客廳)中以幾盞智能燈慢慢開始。因此,可以以較低的前期成本滿足功能性的初始要求。

照明製造商可以通過提供易於訪問的解決方案來利用住宅DIY智能照明系統的機會,這些解決方案突出了以人為本的照明的好處,包括改善居家環境和舒適度。通過智能助手使用語音命令的能力是推動成功採用產品的另一個關鍵因素。通過易於訪問的無線技術(例如Wi-Fi或藍牙)進行連接以及與更廣泛的智能家居生態系統的兼容性,是消費者級智能照明解決方案長期成功所必需的重要因素。

智能音箱有助於智能照明發展

如今,嵌入数字助理的智能音箱的日益普及有望使用戶能夠通過語音控制其智能燈,而無需單獨的網關或控制中心。這意味着購買智能照明系統的成本正在下降,因為許多用戶已經在家中擁有智能音箱,2019年的出貨量超過1億台。

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二號站平台官網地址_今天的人工智能可以為我們做些什麼?盤點你不知道的黑科技

提起人工智能,大家可能會想到鋼鐵俠裏面的智能管家賈維斯。只要是你的需要,你的智能管家都能在你的指令下快速幫你辦好一切。

其實相對來說,現在的AI人工智能距離真正意義上的“智能”還有很長的一段路要走。可以說,近些年來,人類在人工智能方面走的路,才是剛剛啟程而已。

我們今天看到的設備,像亞馬遜的Alexa,蘋果的siri,谷歌的home和更貼近我們生活的小米智能。這些機器人聽起來很智能,但是,距離真正意義上的人工智能還差的遠。然而,確確實實的是這些機器人正在改變我們的生活,使我們的生活正向智能化發展。

那麼今天人工智能為我們做些什麼呢?

智能交通

智能交通不僅僅是我們熟悉的电子違章抓拍系統這些,更有智能駕駛機器人駕駛的自動汽車。像谷歌的waymo,就是一款能自動行駛的汽車,它通過監督學習來使它向前開,能自動識別行人和汽車並規避風險。可以說是一款汽車智能黑科技了。

醫療保健

Arteries是一款新型的人工智能醫療機器人,創造它的科學家使用上萬張已經知道結果的CT和病理圖片來訓練它,這使得arteries能給出和醫生相同的診斷結果。這樣的一個機器人能夠給治療醫生提出意見,更好地診斷腦和肺里的癌症等等。並能夠對病人進行實時監控,當病人生理狀態不平穩時,能立即反饋給醫生。

農業AI

在人工智能快速發展下的今天,農業也發生了巨大的改變。藍河科技的see&spray機器通過使用人工智能學習來自各個不同農場的雜草圖片,建立數據庫,能快速分辨雜草和莊稼,具體到這個機器人能智能檢測哪一塊植物是雜草並去除,哪一塊是莊稼並提出養護意見。還能結合監測設備,實時監測並智能提供意見和執行。

不管是醫療智能診斷還是農業智能監測,都僅僅只是開始。學習的能力使得人工智能逐漸變得更加“聰明”。專家們認為,一場意義深遠的技術變革正在進行中。

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二號站掛機軟件_新基建助推 數據中心建設將迎爆發期

近期,新基建成為社會高度關注的熱點話題。在日前召開的新聞發布會上,國家發改委相關負責人明確了新型基礎設施的範疇,“以數據中心、智能計算中心為代表的算力基礎設施” 毫不意外地被列入其中。

新基建的助推,會對我國數據中心建設產生哪些影響?科技日報記者採訪了該領域專家對此進行探討。

經歷規模化發展 數量和規模年增長20%以上

“近年我國數據中心發展迅猛,在數量和規模上都呈20%以上的年增長,數據中心應用僅次於美國,位於世界第二。” 清華大學信息技術研究院副院長曹軍威告訴科技日報記者。

隨着數據中心行業在全球的蓬勃發展,隨着社會經濟的快速增長,數據中心的發展建設將處於高速時期,再加上各地政府部門給予新興產業的大力扶持,都為數據中心行業的發展帶來了很大的優勢。

在曹軍威看來,數據中心作為信息基礎設施的核心,經歷了自計算機發明以來的多個發展階段。而我國能夠在幾十年後趕超世界先進,取得目前的成就實屬不易。

中國电子節能技術協會數據中心節能技術委員會秘書長呂天文在接受記者採訪時介紹,諮詢機構ICTresearch研究显示,當前中國數據中心每年新增投資規模在1200億―1400億元人民幣左右。2019年中國數據中心保有量約為7萬個,總面積約為2650萬平方米;預計到2020年底,中國數據中心保有量將超過7.5萬個,總面積將超過3000萬平方米。

“數據中心經歷了規模化發展的階段后,目前呈現出新的趨勢。” 曹軍威告訴記者,其中包括髮展分佈式微型數據中心,以提升對實時性要求較高應用的支撐。另一個趨勢是提升數據中心本身的智能化管理水平,並通過智能化管理提升能效。

此外,還要貼合信息能源基礎設施一體化的趨勢,也就是通過發展能源互聯網,使數據中心、能源站、變電站、儲能站等基礎設施多站合一,通過融合提升多種基礎設施的整體效率。

呂天文認為,很多新技術和理念已經在引領中國數據中心市場的發展。數據中心的顆粒度正逐步縮小,從房間級到模塊級,從模塊級到機櫃級,現在還在向服務器級演化。

“在這個過程中,數據中心的綠色化、智能化、簡易化趨勢,將是未來10年的主旋律。”呂天文說。

5G和人工智能加持 預計明後年是落地投產爆發期

5G和人工智能的進展和落地,已經在推動數據中心的發展。

“5G技術本身不會帶來數據的增加,但是依託5G的應用將會帶來數據量的指數級增長。”呂天文說,人工智能、車聯網、邊緣計算等與5G相融合的技術,將會在不同時間點啟動,為數據中心帶來增量式快速發展。

在此基礎上,新基建又助一臂之力。

“推進新型基礎設施建設對數據中心而言是難得的發展機遇,尤其這次具有鮮明的信息基礎設施的特色。”曹軍威告訴記者,美國國家科學基金會在2003年提出信息基礎設施的理念並大力推動,其中包括高性能計算、存儲、高速網絡等基本要素。

曹軍威認為,基礎設施的概念與傳統數據中心的理念不同,前者具有公用、方便、便宜和持久應用等特點,因此技術上也提出了更高的要求。

“數據中心納入基建範疇,會在更廣泛的層面上動員政府、資本等各方面的投入,勢必形成新一輪的投資熱點和建設熱潮,進而成為下一輪新經濟發展的引擎。”曹軍威說。

呂天文分析,在未來的國家競爭中,數據資源將是一個重要的衡量指標。另外,數據中心的建設屬於重資產投資,或將對提振經濟起到明顯效果。

“預計未來兩年都是數據中心的快速增長期。”呂天文估計,2020年集中規劃報批的數據中心數量將比較多,2021至2022年將是數據中心落地投產的爆發期,其中以大規模數據中心建設為主,同時邊緣計算數據中心也將開始發力。

呂天文進一步預測,從地域結構上看,3至5年內,北上廣深等一線城市政策限制和管理更加嚴格,但周邊省市數據中心新建、擴建的投資需求將顯著增多。5至10年內,一些環境適宜、電價優惠、土地資源相對豐富的地區如西北、西南等,隨着帶寬資源的大幅提高,數據中心數量會有較大增長潛力。

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二號站註冊1960_區塊鏈技術遇上5G會有什麼樣的發展?

2019年6月6日,工信部正式向中國電信、移動、聯通以及廣電發放5G商用牌照;10月31日,三大運營商公布5G商用套餐,並於11月1日正式上線5G套餐。

這意味着,我們已經正式步入5G時代。

新的時代必然需要新的科技作為支撐。2019年11月6日,聯通研究院與中興通訊共同發布《“5G+區塊鏈”融合發展與應用白皮書》,裏面闡述了利用區塊鏈構建5G時代的設想。V丨ipfskefu

自區塊鏈概念誕生以來,業內人士和大部分專家普遍認為,區塊鏈是下一場技術革命,除了區塊鏈自身實現的信任增強、價值傳遞等屬性外,區塊鏈更能對現有系統和業務組織流程進行再造。

隨着 5G 商用和快速發展,有望真正實現萬物互聯。伴隨萬物互聯而來的,是海量的連接和數據。區塊鏈解決了物聯網中數據的安全、溯源、可信與定價問題,讓可信連接和可信數據成為真正具備價值的生產“原材料”。

5G 和區塊鏈的結合,揚長補短,相得益彰,未來必將能夠創造出更多的機會和價值。

1、5G網絡本身擁有高速度、低延時的特性。藉助5G,區塊鏈的交易速度會更快,各類Dapp的穩定性也能得到提高,將不再出現目前卡頓、長時間未響應等現象。

2、5G能創造出萬物互聯的世界,驅動更多的智能設備,包括家電、飛機、汽車等。這些設備將產生更多的數據,而這些數據均可上鏈。那麼,5G將推動區塊鏈為全球各種商品提供穩定的追蹤、溯源、點

對點交易等功能。

3、5G時代,數據井噴式產生,如何妥善保管、使用我們自己的數據成為重點。區塊鏈的加密性、確權等特點,能為5G網絡的安全性提供保障,既能保護我們的隱私,還能賦予我們不斷壯大的數據以價值。

4、5G想構建分佈式的應用場景,而區塊鏈點對點的特點正好可以幫它完善這一設想。通過區塊鏈,所有通訊與交易無需再經過第三方中轉、確權,促使點對點成為可能。而這樣的模式也可以降低因第三方帶來的高額服務費。 

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