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人工智能走向更智能 需過“數(shù)據(jù)關(guān)”

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)下,人工智能作為第四次產(chǎn)業(yè)變革的引擎,已逐漸滲透到各行業(yè)中,為人類社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來變革。不過,人工智能與數(shù)據(jù)息息相關(guān),受到數(shù)據(jù)約束。人工智能產(chǎn)品的落地和聚焦領(lǐng)域的細(xì)分化,都對數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注提出了更多挑戰(zhàn)。 

  “一般大家都會低估人工智能(AI)的能力,其實(shí)人工智能可以比最聰明的人還要聰明。我希望AI會是好東西。” 

  “我覺得 AI 能夠給全世界打開一個(gè)新的篇章,讓大家更好地理解自己,而不是完全理解外部的世界。我不認(rèn)為AI是一種威脅,人類可以控制人工智能。” 

  近日,聯(lián)合國數(shù)字合作高級別小組聯(lián)合主席馬云與特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克一場別開生面的“雙馬”對話引爆人工智能行業(yè)。雙方爭執(zhí)的焦點(diǎn)莫過于:AI與人類究竟誰更聰明,AI到底能不能威脅到人類? 

  在業(yè)內(nèi)人士看來,馬云與馬斯克,一個(gè)更關(guān)注現(xiàn)實(shí)問題,一個(gè)對未來更有熱情,這與二者所接觸的文化有關(guān),也與他們所從事的領(lǐng)域有關(guān)。 

  北京云測信息技術(shù)有限公司旗下AI數(shù)據(jù)服務(wù)品牌“云測數(shù)據(jù)”總經(jīng)理賈宇航表示,目前,AI只是處于“弱智能”階段,且大多只聚焦于某一領(lǐng)域,通用型的AI尚處于研發(fā)階段,而且高度智能的“強(qiáng)智能”階段是否會到來、需要多久才能到來,一切尚都是未知數(shù)。在他看來,人工智能短期內(nèi)一定會代替部分重復(fù)性勞動。他認(rèn)為,AI本身其實(shí)帶有一種溫情和關(guān)懷,因?yàn)樗娴氖歉呶:椭貜?fù)性勞動,這會節(jié)省很多人類的時(shí)間,讓人與人之間的交互模式產(chǎn)生很大改觀。而當(dāng)前人工智能亟待突破的一大瓶頸就是數(shù)據(jù)。 

  AI深入發(fā)展  對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求漸高

  在數(shù)字經(jīng)濟(jì)下,人工智能作為第四次產(chǎn)業(yè)變革的引擎,已逐漸滲透到各行業(yè)中,為人類社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來變革。不過,賈宇航表示,人工智能目前也面臨一些挑戰(zhàn)。如數(shù)據(jù)量尤其是專用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量不夠,硬件工程化成本相對較高,缺乏應(yīng)對場景等。 

  “人工智能的背后有數(shù)據(jù)、算法和算力來支撐,這三要素之間其實(shí)是一種相互促進(jìn),并且也相互制約的關(guān)系。”賈宇航表示,當(dāng)下人工智能爆發(fā)的原因,主要是由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出、整個(gè)算力的提升,以及互聯(lián)網(wǎng)中存在的大量數(shù)據(jù)可以被利用,大大降低了數(shù)據(jù)獲取的門檻。其中,數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ),沒有數(shù)據(jù),再強(qiáng)的算法也不可能有好的模型。 

  “人工智能產(chǎn)業(yè)化落地的關(guān)鍵就在于數(shù)據(jù),算法模型做得再好,數(shù)據(jù)從源頭上就錯(cuò)了,那就得不到正確的訓(xùn)練成果。”一位業(yè)內(nèi)人士表示。 

  中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、廣東省信息安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任賴劍煌也表示:“我們要正確認(rèn)識目前的人工智能技術(shù),這波人工智能技術(shù)不是可以做任何沒有約束的事情,它是有局限的,人工智能與數(shù)據(jù)息息相關(guān),它受到數(shù)據(jù)約束,產(chǎn)業(yè)應(yīng)用要跟場景結(jié)合,一定要有落地。” 

  賈宇航表示,現(xiàn)在很多AI產(chǎn)品都處于落地階段,對于模型的精確程度要求非常高,對應(yīng)的要求數(shù)據(jù)的精度也就非常高了。而且為了提高模型識別精度,AI公司用到的數(shù)據(jù)也從單一化向多模態(tài)轉(zhuǎn)變。以自動駕駛為例,從最早基于攝像頭做感知的方案,到引入激光雷達(dá),到之后可能會引入更多其他感知設(shè)備來提升感知算法。未來多傳感器的解決方案將會普遍應(yīng)用到我們所使用的AI產(chǎn)品中,它的感知模式將不僅僅是基于單一的圖像、聲音或文字,將會引入更多模態(tài)的數(shù)據(jù)。 

  “這種數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)中沒有,就需要專業(yè)的數(shù)據(jù)公司在對應(yīng)的場景下進(jìn)行采集,然后進(jìn)行高精度的標(biāo)注。”賈宇航介紹說,為了算法的提升,AI企業(yè)不僅需要定制化的數(shù)據(jù)采集來獲得長尾場景的數(shù)據(jù);同時(shí)對于標(biāo)注數(shù)據(jù)的精度也需要進(jìn)一步提升。 

  AI聚焦領(lǐng)域細(xì)分化  數(shù)據(jù)服務(wù)再迎挑戰(zhàn)

  當(dāng)前,人工智能已經(jīng)逐步走進(jìn)人類生活,從車輛自動化駕駛到AI聊天機(jī)器人,從醫(yī)學(xué)成像與診斷到農(nóng)作物監(jiān)測,作為人工智能三要素之一的“數(shù)據(jù)”也正在其中發(fā)揮著不可或缺的作用,精準(zhǔn)高質(zhì)的數(shù)據(jù)已成為引領(lǐng)人工智能發(fā)展的重要戰(zhàn)略窗口。 

  隨著應(yīng)用場景的不斷挖掘,賈宇航分析認(rèn)為,整個(gè)人工智能行業(yè)未來會出現(xiàn)聚焦領(lǐng)域越來越細(xì)分化的趨勢。

  從科技部近日公布的新一批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺名單中也可以看出這一趨勢。 

  新一批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺名單總計(jì)有10家企業(yè)入圍,分別為京東、華為、小米、360、依圖、明略科技、中國平安、海康威視、曠視、好未來。相較于2017年名單中的5家企業(yè)(阿里云、騰訊、百度、科大訊飛、商湯科技),此次名單的發(fā)布意味著人工智能“國家隊(duì)”正在快速擴(kuò)容。同時(shí),從每家企業(yè)的入圍業(yè)務(wù)也可以看出,國家人工智能開放創(chuàng)新平臺正在加速開展細(xì)分領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。如名單中顯示,依托京東集團(tuán)建設(shè)智能供應(yīng)鏈人工智能開放創(chuàng)新平臺,依托小米公司建設(shè)智能家居人工智能開放創(chuàng)新平臺,依托華為公司建設(shè)基礎(chǔ)軟硬件人工智能開放創(chuàng)新平臺等。 

  人工智能聚焦的領(lǐng)域越來越細(xì)分,也給數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)提出了挑戰(zhàn)。 

  “人工智能技術(shù)要落地,必須找到相應(yīng)的應(yīng)用場景。相對應(yīng)的,我們數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的從業(yè)人員就要很好地理解客戶的應(yīng)用場景,要有相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的積累,包括在標(biāo)注工作中對于一些細(xì)節(jié)要有很好的理解,對用戶需求要有很好的理解,這是一種很高的門檻。”賈宇航說,未來數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)將越來越需要更多專業(yè)人士參與數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注,從業(yè)人員需要與各個(gè)領(lǐng)域的專家進(jìn)行協(xié)作和融合。 

  另外,賈宇航認(rèn)為數(shù)據(jù)安全也是推動人工智能持續(xù)健康發(fā)展的關(guān)鍵。“企業(yè)擁有數(shù)據(jù)其實(shí)就可以幫助他構(gòu)建他的核心壁壘。比如有了某一場景下的數(shù)據(jù),對應(yīng)的AI產(chǎn)品就能發(fā)布了,有了高精度的數(shù)據(jù),AI算法就能提升了。所以,我們的數(shù)據(jù)是絕對不能泄露出去的。我們內(nèi)部有數(shù)據(jù)隔離、質(zhì)量保障等一系列保護(hù)數(shù)據(jù)安全的方法,可以在確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全的情況下,持續(xù)為數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注構(gòu)建和優(yōu)化自己的方案。”

  在賈宇航看來,AI最終是為了落地、為了被使用,所以對于AI所需的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求會更高更精準(zhǔn)、會有更多的定制化場景下的數(shù)據(jù)需求,在提高數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)之外,保證數(shù)據(jù)的惟一性、場景化,才能真正幫助企業(yè)打造數(shù)據(jù)核心壁壘,大幅度推動AI進(jìn)一步落地,這也是云測數(shù)據(jù)一直賦予自身的“使命”。 

       數(shù)字透視  2020年我國人工智能市場規(guī)模  將達(dá)710億元  

  我國人工智能產(chǎn)業(yè)雖然起步較晚,但以百度、阿里巴巴、騰訊、科大訊飛等為代表的企業(yè)已經(jīng)開始大規(guī)模地投入和布局,產(chǎn)業(yè)投資和創(chuàng)業(yè)熱情高漲,技術(shù)研究、行業(yè)應(yīng)用等快速發(fā)展。根據(jù)中國信息通信研究院的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2017年我國人工智能市場規(guī)模達(dá)到216.9億元,同比增長52.8%,預(yù)測2020年這一數(shù)值將增加到710億元。 

  而中科高服日前發(fā)布的《 2019 中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》顯示, 2019 年,我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將接近 570 億元。其中,安防市場份額最大,占比達(dá)53.8%;其次是金融領(lǐng)域,占比達(dá)15.8%。工業(yè)、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域也具有爆發(fā)潛力。

  人工智能輔助診斷  全程不超過2分鐘

  在醫(yī)療行業(yè),醫(yī)學(xué)影像科是醫(yī)院診療系統(tǒng)中患者流量最大的科室之一,臨床診斷的70%依賴于影像。然而,放射科醫(yī)生4.1%的年增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上影像數(shù)據(jù)30%的年增長率,這為影像人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)升級提供了動力——數(shù)據(jù)顯示,智能醫(yī)學(xué)影像市場將以超過40%的增速發(fā)展。越來越多的醫(yī)院對人工智能輔助診斷寄予厚望。 

  在上海市第一人民醫(yī)院影像科辦公室內(nèi),放射科醫(yī)生會使用冠心病人工智能輔助診斷系統(tǒng),為患者診斷動脈狹窄的程度。與以往需要耗費(fèi)大量時(shí)間處理書寫診斷報(bào)告不同,人工智能輔助診斷系統(tǒng)可以快速三維建模、判斷狹窄程度、輸出結(jié)構(gòu)化報(bào)告,全程不超過2分鐘。這款軟件由國內(nèi)企業(yè)數(shù)坤科技自主研發(fā),已經(jīng)服務(wù)于全國百余家醫(yī)院。 

  2020年我國高校  至少要建立50所人工智能學(xué)院 

  在教育部最新公布的“2018年普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果”中,確定35所高校新增人工智能專業(yè)。目前,浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、南京大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、北京航空航天大學(xué)等高校,已紛紛設(shè)立人工智能專業(yè)。與此同時(shí),國內(nèi)的多所綜合類知名院校,正在建立或者擴(kuò)大人工智能學(xué)院,逐漸擴(kuò)展招生規(guī)模,以滿足相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的人才需求。根據(jù)“人工智能行動計(jì)劃”設(shè)定的目標(biāo),到2020年,我國高校之中至少要建立50所高水平的人工智能學(xué)院,或者人工智能研究院與研究中心。

摘自《中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報(bào)》

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