人工智能现状和未来论文

展望前沿技术探索，未来三到五年最有可能出现突破的就是半监督的学习方法。现在深度卷积神经网络很好，但是它有缺点，即依赖于带标签的完备大数据，没有大数据喂食就不可能达到人类水平，但是要获得完备的大数据，需要付出的资源代价太大，很多应用场景甚至得不到，比如把全世界的火车照片都搜集起来，这是不可能的事。我们希望能够做一些小数据、小样本的半监督学习，训练数据不大，但是还能够达到人类水平。我们做过很多实验，人为地去掉一半甚至去掉1/4的标签数据去训练深度卷积神经网络，希望网络能够具有举一反三的能力，通过小样本或小数据的学习同样能够达到人类水平。这方面的研究不管是利用生成式对抗网络，还是与传统统计机器学习方法相结合，或者是与认知计算方法的结合，证明难度都挺大。比如我们看到了土狗的照片，从来没见过藏獒、宠物狗，但通过举一反三就能够识别出来。这靠什么？靠推理。人类不完全是基于特征提取，还靠知识推理获得更强的泛化能力。而现在的深度卷积神经网络是靠多级多层的特征提取，如果特征提取不好，识别结果就不好，就达不到人类水平。总之，特征提取要好就必须要有完备的大数据。但不管怎样，相信具有“特征提取+知识推理”的半监督或者无监督的深度卷积神经网络三到五年会有突破，而且还是基于端到端学习的，其中也会融入先验知识或模型。相对而言，通用人工智能的突破可能需要的时间更长，三到五年能不能突破还是未知，但是意义非常重大。在半监督、无监督深度学习方法突破之后，很多行业应用包括人工智能场景研发都会快速推进。实际应用时我们一般都通过数据迭代、算法迭代向前推进。从这个角度来说，AlphaGo中体现的深度强化学习代表着更大的希望。因为它也是基于深度卷积神经网络的，包括以前用的13层网络，现在用的40层卷积神经网，替代了以前的浅层全连接网络，带来的性能提升是很显著的。为什么深度强化学习更有意义？首先它有决策能力，决策属于认知，这已经不仅仅是感知智能了。其次AlphaGo依赖的仅仅是小数据的监督学习。3000万的6-9段人类职业棋手的棋局，对人类来说已经是大数据了，但对围棋本身的搜索空间来讲则是一个小数据。不管柯洁还是聂卫平，都无法记住3000万个棋局，但19x19的棋盘格上，因每个交叉点存在黑子、白子或无子三种情况，其组合数或搜索空间之巨大，超过了全宇宙的粒子数。对具有如此复杂度的棋局变化，人类的3000万个已知棋局真的就是一个小数据，AlphaGo首先通过深度监督学习，学习人类的3000万个棋局作为基础，相当于站在巨人的肩膀上，然后再利用深度强化学习，通过自我对弈、左右互搏搜索更大的棋局空间，是人类3000万棋局之外的棋局空间，这就使AlphaGo 0下出了很多我们从未见过的棋谱或者棋局。总的来说，深度强化学习有两大好处，它寻找最优策略函数，给出的是决策，跟认知联系起来。第二，它不依赖于大数据。这就是前面说的小数据半监督学习方法。因为在认知层面上进行探索，而且不完全依赖于大数据，因此意义重大，魅力无穷。相信深度强化学习非常有潜力继续向前发展，将大大扩展其垂直应用领域。但是它本身并不是一个通用人工智能。AlphaGo只能下围棋不能同时下中国象棋、国际象棋，因此还只是专注于一个“点”上面的，仍属于弱人工智能。实现通用人工智能，把垂直细分领域变宽或者实现多任务而不是单任务学习，对深度神经网络而言，沿什么样的技术途径往前走现在还未知，但是肯定要与基于学习的符号主义结合起来。通用人工智能现在没有找到很好的线索往前走，原因一是因为神经网络本身是黑箱式的，内部表达不可解析，二是因为传统的卷积神经网络本身不能完成多任务学习。可以考虑跟知识图谱、知识推理等符号主义的方法结合，但必须是在新的起点上，即在已有大数据感知智能的基础上，利用更高粒度的自主学习而非以往的规则设计来进行。另外从神经科学的角度去做也是可能的途径之一。

国家提出了人工智能三步走的发展战略，现在人工智能已经上升到战略层面。在今年的人大会议中，总理在政府工作报告中再提“人工智能”。我们都知道，被列入国家发展规划后，国家会颁发很多政策去促进这一计划的实现，所以越早进入人工智能领域就越有发展潜能。自从阿尔法狗一战成名，整个人工智能也似开了挂一般，发展非常迅速，人工智能人才缺失，企业出高薪也很难聘请到合适的人才。人工智能的发展现状处于成长期；国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展，并提出了相应的规划；人工智能的人才市场处于空缺，严重的供不应求。所以，趁早搭上人工智能的快车，未来无限可能。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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。人工智能（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技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

AI革命意味着人类社会财富格局的全面重组，这个过程在创造出一定的新型就业机会的同时，必然造成超大规模的工作岗位流失。

从城市群来看，目前，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长三角、珠三角、川渝四大都市圈。京津冀区域竞争力最强，长三角位列第二，珠三角位列第三。从省市自治区来看，北京、广东、上海、浙江、江苏人工智能企业数量排名前五;从城市来看，北上广深AI企业数量最多，产业链发展相对完善。人工智能行业主要上市公司：阿里巴巴(BABA)、腾讯(HK)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、科大智能(300222)、海康威视(002415)、四维图新(002405)等本文核心数据：人工智能企业在全国都市圈的分布、主要省市/城市人工智能企业数量占比京津冀、长三角和珠三角城市群AI企业集聚，引领产业发展根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》数据显示，截至2020年，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大都市圈，占比分别为02%，23%和39%。依托科技创新和互联网产业发展优势，京津冀、长江三角洲和珠江三角洲地区在人工智能科技产业的发展中走在了全国的前列。由此可见，中国人工智能区域发展与国家区域战略高度协同相互促进，区域要素汇聚加速人工智能产业引领。京津冀、长三角和粤港澳大湾区已成为我国人工智能发展的三大区域性引擎，成渝城市群、长江中游城市群也展现出人工智能发展的区域活力，产业集聚区初显区域引领和协同作用。北上广深AI企业数量较多具体来看，在各省市自治区中，人工智能企业主要分布在北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、四川省、山东省、湖北省、福建省和湖南省。其中，北京市占比最高，为73%;其次是广东省，占比为39%，主要分布在深圳市和广州市;排名第三的是上海市，占比为07%;排名第四的是浙江省，占比为81%，主要集中在杭州市。从主要城市来看，人工智能企业分布密集的城市是北京市、上海市、深圳市和广州市，占比分别为73%，07%，99%和14%，是中国人工智能科技产业发展的前沿城市。西部地区的成都市和中部地区的武汉市同样是人工智能企业数量排名靠前的城市。北上广地区人工智能产业链发展相对完善，细分领域龙头企业较多从产业链来看，北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。此外，上海和广东地区人工智能产业链代表企业分布也较为广泛。—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》