近日，清華大學軟件學院副研究員鄧仰東在接受中新網記者採訪時指出，人工智能(AI)已經在多個領域成功應用，下一步有望在四大方面取得突破。
清華大學軟件學院副研究員鄧仰東
賽迪數據預計，2018年全球AI產業市場規模將逼近2700億元(人民幣，下同)，2020年全球市場規模將達4000億元。Tractica則預測，至2025年，全球範圍內人工智能產業收入的年均複合增長率將大幅提升，達到57%以上。
鄧仰東認為，此輪AI發展的熱潮很大程度上來自於三個基礎，一是社會的數字化程度提高，使得我們能夠以前所未有的規模和速度採集數據；二是計算能力的提高，特別是圖像處理器的出現，使得很多計算密集型人工智能應用可以在人們能夠接受的時間內完成訓練和推斷；三是過去60年中機器學習和神經科學的發展，使得深度神經網絡以及其它算法逐漸成熟。
當前AI應用落地如何？鄧仰東表示，目前最成功的應用是圖像和語言處理，前者包括各種視頻監控(如交通圖像分類)、自動駕駛(如特斯拉的駕駛輔助系統)、醫療圖像應用和人臉識別；後者包括語音識別和自動翻譯。
下一步的突破可能在哪裡？鄧仰東稱，一是工業智能，即與傳感器和互聯網結合的終端技能以及工業大數據觸發的傳統制造業轉型，即AI賦能傳統行業。
二是結合基因、微生物種群等多種信息源的精準化癌症治療。
三是結合區塊鏈的人工智能應用。
四是國防應用，包括基於圖像和音頻信號的新型偵查手段、基於人工智能的無人戰鬥偵查載具和基於AI技術的信息戰。
因為AI的熱潮和蜂擁而至的資本，似乎任何領域都想嫁接上人工智能的概念，即使是在海外也有人說“創業第一步是假裝有AI”。
對此，鄧仰東認為，“任何新技術的出現，都必然帶來一個泥沙俱下的過程，好的技術也必然是沙裡淘金的結果。”鄧仰東稱，全球人工智能大環境可能是有一點過熱，但是人工智能本來就是神經認知、計算機和自動控制等諸多領域的聖盃，人類本能的會認識到這一領域的重要性，因此過熱也是可以理解的。
談及國內的人工智能的環境，鄧仰東認為，從實際需求、數據樣本、人才儲備、投資接受度等方面來看，中國的人工智能環境都是好的。
一方面，中國傳統行業的數字化專項必須依靠人工智能技術實現，這為取得彎道超車技術提供了可能性。另一方面，中國社會的數字化程度較高，擁有世界最大的數據集。
同時，中國教育體系能夠為人工智能整個產業鏈提供各個層次的人才，且政府和商業投資機構都高度看好AI。
但鄧仰東亦強調，目前的問題可能在於現有AI企業的業務略偏狹窄，和圖像有關的公司都向安防和自動駕駛領域擠，同時，數據相關法律不健全，長遠看會影響數據價值的充分發揮。
“我認為中國AI產業的未來和機會首先在於製造業，中國製造業體量巨大，同時生產效率與美國、德國、日本等國家存在較大差距，利用AI技術實現深層次的數字化轉型、結合智能傳感器和終端處理芯片的開發，將為我們帶來巨大的機會。”鄧仰東說。新聞來源/中國新聞網
閱讀更多 AI觀察家 的文章
