麦肯锡报告:中国人工智能的未来之路

麦肯锡报告:中国人工智能的未来之路

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1、麦肯锡报告:中国人工智能的未来之路2016年3月,AlphaGo计算机程序轻取围棋九段棋手李世石,立刻引发全世界的讨论。这一里程碑事件向世界证明,机器可以像人类一样思考,甚至比人类做得更好。乐观人士相信人工智能技术的突破将极大推动生产力的提高。但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪,甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。在纷繁的观点背后,有一点毋庸置疑:人工智能有着改变全球社会的巨大潜力。随着人口红利的快速消失,中国急需寻找新的增长引擎。基于人工智能的自动化可以提升生产力,帮助中国实现其经济发展目标。 人工智能:

2、拐点来临人工智能意为机器对人脑思维认知功能的模拟。这一概念长期以来只存在于人类幻想和科幻小说中,直至20世纪五六十年代,有关人工智能的理论初步形成后,才开始引发普遍乐观情绪和第一波热潮。但由于技术未能实现突破性进展,人工智能无法达成预期效果,因此陷入了一段沉寂期。往后数十年间虽然不乏成功案例,但因为人工智能在现实世界的成功案例太过孤立,所以不足以支撑大规模商业化。让我们快进至21世纪。数据收集及整理、算法、机器学习,以及高性能计算等技术的突飞猛进促成了革命性进步。例如,在以往被认为无法取胜的围棋比赛中,AlphaGo成功击败人类世界冠军,从而

3、赋予了这场获胜历史性的意义。而变革不仅发生在理论前沿。金融、医疗、制造等行业应用发展迅速,人工智能领域的全球风投也从2012年的5.89亿美元猛增至2016年的50多亿美元。麦肯锡预计,至2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。 理解AI以及它能做什么传统上,我们已经使用计算机的处理能力来更有效地产生输出(例如,比人类可以执行更快更复杂的计算)。传统的软件程序一直以特定的指令编写需要执行的任务。AI系统采取非常不一样的方法。它们可以通过巨大的“大数据”集,挖掘出模式,联系和见解,而且它们也采用广义的学习策略,这使得它们能够适应新的

4、数据输入而不需要明确地重新编程。利用机器学习的系统具有归纳和决策能力,深度学习的出现更是将这种能力的边界扩展得更远。现在的机器学习系统能够自己学习、发现和适应规则。虽然深度学习最近的突破已经产生了可以在某些关键功能中匹配或超越人类智力的人工智能系统,但是我们离“通用AI”-或者说可以像人类一样执行全面的认知任务的机器还有一段距离。许多机器学习系统已经被用于特定的商业用途,并且应用程序是非常多样的。他们可以为客户提供服务,管理物流,监控设备,优化能源消耗,分析医疗记录。最近麦肯锡全球研究所(MGI)的研究表明,机器学习技术在几乎每个行业都有广泛

5、的应用。要认识AI的能力,从下面四个维度是一个不错的方法:·感知·预测·指导方法(prescription)·综合解决方案(与机器人、自动驾驶等技术的结合)目前的商业化程度因各种AI功能而异。虽然具有感知和预测能力的系统已经投入市场,但更多的规范性工具和集成解决方案仍在开发中(图1)。图1:AI技术当下的商业化,麦肯锡认为,IBM和讯飞的商业应用属于感知技术。而百度和亚马逊则是结合硬件的解决方案。AI的未来:艰难的挑战与可能性过去的技术进步主要是增强执行清晰划定生产任务的能力。但是现在,AI使机器能够做出反应和调整,以优化结果。结合物联网(I

6、oT)和机器人技术,它可以创建一个综合的信息物理世界。目前的发展趋势表明,AI技术最终将在更广泛的环境和行业范围内被全球接受,而最重要的成果之一就是处理长期以来一直由人类来完成的各种任务。麦肯锡的报告分析了全球经济800多个职业的2000多个工作活动。在技术上看来,现在50%的工作活动都可以使用当前演示的技术进行自动化。但技术可行性只是影响自动化步伐和程度的一个因素。其他还包括开发和部署具体应用,劳动力市场动态,经济利益以及监管和社会接受的成本。考虑到这些因素,麦肯锡对自动化的研究表明,直到2055年,现在的一半工作活动才能实现自动化,但在这

7、个时机上存在相当程度的不确定性。在积极采用的情况下,这种自动化程度可能早于20年,而在较晚的采用情况下,可能会在20年后发生。沿着这一思路,AI可以成为一个强大的工具,适用于一些社会的核心挑战。在医疗方面,AI将大大增强我们分析人类基因组的能力,并为每个患者开发个性化和更有效的治疗方法。它可以大大加快治愈癌症,阿尔茨海默病和其他疾病的过程。人工智能系统可以大范围分析天气模式,提高能源效率,提高我们监测和应对气候变化的能力。其可能性甚至是我们想象不到的,比如,AI系统可以有一天开拓对火星和外太空层的探索。AI对中国的意义:算法、数据、计算能力与

8、其他国家的横向对比随着中国的大科技企业纷纷推动在AI方面的研发,中国成了全球领先的AI研发中心。中国庞大的人口基数和多样化的行业组合具有产生大量数据和形成巨大市场的

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