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| 本文作者： 張利 | 2017-04-09 22:31 |
雷鋒網(wǎng)按：雷鋒網(wǎng)4月9日消息，以“人工智能+ 共創(chuàng)新世界”為主題的CITE2017人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展高峰論壇在深圳會(huì)展中心舉辦。本次論壇由工業(yè)和信息化部、深圳市人民政府主辦，科大訊飛股份有限公司承辦。
“如果說2016年是人工智能的中國元年，那2017年就是它的應(yīng)用落地之年，是讓各個(gè)領(lǐng)域能夠看到人工智能究竟能為我們這個(gè)時(shí)代做什么事情的時(shí)候了”，科大訊飛董事長劉慶峰在會(huì)議上說。那么，為什么說2017年是應(yīng)用落地之年呢？在人工智能應(yīng)用落地過程中，除了技術(shù)，我們還需要哪些支撐？對(duì)此，劉慶峰在其演講中做了回答。
雷鋒網(wǎng)對(duì)其演講做了編輯整理：
2017年，是人工智能于1956年提出之后的60周年。我們都說， 2016年是中國人工智能的元年。去年，同樣是在這里，科大訊飛牽頭發(fā)布了《人工智能深圳宣言》，當(dāng)時(shí)我們就提出來人工智能時(shí)代正在到來，在這個(gè)時(shí)代中最重要的有四件事情，第一是堅(jiān)持源頭技術(shù)創(chuàng)新；第二是圍繞源頭技術(shù)創(chuàng)新，要建立標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，以便于各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者能夠非常方便的在同一個(gè)平臺(tái)和基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)；第三個(gè)是人工智能需要打造真正的產(chǎn)業(yè)生態(tài)；第四需要配套的法律和道德以及人文的引領(lǐng)。
時(shí)隔一年，我們?cè)俅螀R在一起，我想如果說2016年是人工智能的中國元年，那2017年就是它的應(yīng)用落地之年，是讓各個(gè)領(lǐng)域能夠看到人工智能究竟能為我們這個(gè)時(shí)代做什么事情的時(shí)候了。
大家都在討論：人工智能到底是泡沫？還是它真的已經(jīng)是蓬勃涌來了？我覺得首先要從人工智能技術(shù)的底層原理說起。當(dāng)年提出人工智能就是基于非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)建模，是一堆的頂尖的計(jì)算機(jī)專家、數(shù)學(xué)家和通訊專家一起提出來的。如今，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新的算法突破，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)源源不斷地將各種數(shù)據(jù)送到后臺(tái)，隨著云計(jì)算能力的不斷提升，甚至未來量子計(jì)算都有可能走向?qū)嵱谩?/p>
那么，當(dāng)前人工智能給我們帶來的機(jī)遇為什么跟三年前不同？今天人工智能時(shí)代已經(jīng)到來了，我覺得很大原因還是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法，因此MIT在今年的十大技術(shù)突破上，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)排在了第一，其實(shí)就是人工智能底層技術(shù)的進(jìn)步。
我在此分享一下我們的訊飛超腦計(jì)劃。
訊飛超腦計(jì)劃是科技部所頒發(fā)的首個(gè)中國人工智能的重大專項(xiàng)，叫類人答題機(jī)器人，目標(biāo)就是讓機(jī)器通過高考考上大學(xué)，甚至能考上清華、北大、科大這樣的名校。這中間有兩個(gè)關(guān)鍵支撐：一是語音及語言信息處理的國家工程實(shí)驗(yàn)室，一個(gè)是類腦智能技術(shù)應(yīng)用的國家工程實(shí)驗(yàn)室，這兩個(gè)工程實(shí)驗(yàn)室都是由中國科技大學(xué)科大訊飛和我們的合作伙伴共同組建的。
我們希望做這三件關(guān)鍵的事情，一件是人機(jī)交互。在萬物互聯(lián)時(shí)代，語音將成為人機(jī)交互的最主要方式。因?yàn)闆]有屏幕，或設(shè)備離我們很遠(yuǎn)，或者在移動(dòng)情況下，人機(jī)交互能源源不斷地獲得前端各種信息的反饋，把后方人工智能做的事情推向前方。第二是知識(shí)管理，就像我們今天的會(huì)議上，它把所有的文字內(nèi)容立刻變成相應(yīng)的語音或語音迅速變?yōu)槲淖郑詈笫菍⑵渥兂山Y(jié)構(gòu)化的內(nèi)容推理和學(xué)習(xí)，這是三項(xiàng)技術(shù)。
今天這些技術(shù)大概到什么程度？給大家簡單地再匯報(bào)一下。
首先是語音合成，5分代表播音員的水平，4分代表美國普通大學(xué)生的水平，4.2分是科大訊飛的，3.6是全世界第二名，在全世界第二名還在想辦法如何達(dá)到4.0的時(shí)候，也就普通人說話的水平時(shí)，2016年底，科大訊飛已經(jīng)奔著4.8或者5分的目標(biāo)去走了，所以今天我們推出來的語音合成已經(jīng)不僅僅可以讀各種各樣的新聞，還可以開始配音。在語音合成和識(shí)別方面，中國企業(yè)已經(jīng)是世界頂尖水平了。
在認(rèn)知智能領(lǐng)域，有兩個(gè)非常重要的方向，第一是機(jī)器的推理，第二是機(jī)器在海量信息中發(fā)現(xiàn)有效知識(shí)的能力。在這個(gè)領(lǐng)域，科大訊飛也已經(jīng)有了非常強(qiáng)的核心技術(shù)積累。
為什么我們說在人工智能推出60周年之際，2017年是人工智能落地應(yīng)用年呢？
中國技術(shù)已經(jīng)在全世界走在了最前沿，機(jī)器學(xué)習(xí)了頂尖專家的知識(shí)可以達(dá)到一流專家水平，從而超越90%的普通專業(yè)人士，這就是我們今天面臨的現(xiàn)狀。在去年2月，美國科學(xué)雜志預(yù)測2045年全世界50%的工作會(huì)被人工智能替代，而在中國這個(gè)數(shù)據(jù)是77%。在去年底，我們告訴大家根本用不到30年，不用等到2045年這個(gè)就會(huì)變成現(xiàn)實(shí)。
那么，今天我們面對(duì)的問題是什么呢？人工智能代替了這么多的簡單勞動(dòng)和復(fù)雜腦力勞動(dòng)的同時(shí)，社會(huì)將產(chǎn)生極大的變革，所以社會(huì)的保障體系也應(yīng)同步跟上。在今天兩會(huì)上，我們提出來的九條建議在這里也跟大家做一個(gè)分享。
第一我們建議人工智能要繼續(xù)加大源頭技術(shù)創(chuàng)新，未來國家和國家之間的競爭一定意義上就是人工智能的競爭。2月4號(hào)，紐約時(shí)報(bào)專門發(fā)了一篇綜述性文章，標(biāo)題就是人工智能軍備競賽，把人工智能上升到軍備競賽的高度
第二是成立人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，打造人工智能的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
第三是推動(dòng)行業(yè)的數(shù)據(jù)開放和共享。國家的公共數(shù)據(jù)應(yīng)該盡可能開放，企業(yè)數(shù)據(jù)要實(shí)現(xiàn)共享，可以用一定的合理的商業(yè)模式；制定人工智能家的行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)和測試體系，比如應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能必須能超過一線醫(yī)生才能進(jìn)入使用，不僅如此，有很多的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)和測試體系，我覺得要盡快出來。
第四是要建立人工智能＋時(shí)代的教育課程和設(shè)備培訓(xùn)體系。人工智能對(duì)這個(gè)時(shí)代的沖擊比我們所有人想象都更快，可能5到10年科學(xué)雜志所預(yù)測的局面就會(huì)出現(xiàn)。當(dāng)大量的現(xiàn)有工作被替代，而新的崗位沒創(chuàng)造出來之前，很多企業(yè)和老百姓有可能會(huì)觸不及防。那么應(yīng)該準(zhǔn)備相應(yīng)的教育課程和培訓(xùn)體系讓大家提前有認(rèn)知，有準(zhǔn)備是非常有必要的。
第五是建立人工智能＋時(shí)代的社會(huì)支撐，包括兜底保障機(jī)制以及法律體系，
第六，研究人工智能時(shí)代的人文研究和倫理引導(dǎo)，要設(shè)立國家級(jí)軟課題，要設(shè)計(jì)專門的研究方向，
第七，制定人工智能＋時(shí)代的全球人才引進(jìn)計(jì)劃。其實(shí)人工智能一個(gè)全球合作的平臺(tái)，要在加大全球范圍的人才引進(jìn)，特別目前是美國當(dāng)前政府對(duì)移民高度限制的時(shí)候，正是中國在全球范圍內(nèi)搶奪人才最好的窗口期。
第八，建議加強(qiáng)人工智能時(shí)代全球戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)資源整合。這里的一個(gè)背景就是外匯管制，對(duì)于這些戰(zhàn)略性方向，一定還要走綠色通道，使我們的資金能夠迅速出去整合全球的最緊迫的產(chǎn)業(yè)資源，
第九是設(shè)立人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用示范區(qū)，以示范應(yīng)用帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展。
相關(guān)建議國家各部已經(jīng)給了非常積極的反饋。
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