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2016年热点盘点 ——人工智能篇 在多领域深度应用中寻求突破 □ 文 刘 赞
来源: | 作者:pmtbd5d60 | 发布时间: 2019-11-26 | 327 次浏览 | 分享到:

2015年冬天,人工智能以极其迅猛的势头扑面而来。2016年春天,李世石和AlphaGo的人机大战更将人工智能推上万众瞩目、无其他热点能及的位置。如今换了名字的master又已经连续战胜顶尖高手,获胜60场,这是人们最熟悉的人工智能应用场景。人工智能最早被畅想出来是希望机器能通过学习掌握人类的知识,从而替代人类完成部分工作,显然不止于下棋这一件事。由于人类是一个有感知、有思考、有创造、有决策、有反馈及操作能力的系统,人工智能也需要逐步去实现,最终能否成为一个与人类能力相近的系统,还有待科学家们持续的创造和突破。

人工智能目前仍处在模拟智能阶段,机器通过学习模仿人类,还不能进行语义理解、决策和创造性发挥。当下应用的人工智能无论是行为主义(以机器人为代表)、连接主义(以神经网络和深度学习的应用为代表),还是符号主义(以专家系统为代表)流派,衡量标准都是机器的“表示、推理和学习”能力,目前占上峰(主流)的连接主义还较难解决演绎推理和认知学习的高阶需求。在此条件下,异化大脑(多层、大规模神经网络系统)的运算基础是数据、深度学习算法和计算能力。在认知智能的算法突破之前,人工智能+任何行业的应用都需要感知、通信连接和处理控制的过程。这个过程中,感知和处理控制都需要硬件载体。因此,2016年人工智能的整体应用重点之一是基础平台建设,包括协议、专属芯片、底层计算资源和数据资源的建设,以及数据的消费(场景和交互模式)和处理方式拓展。以谷歌、Facebook、微软、高通、百度、阿里为代表的国内外科技巨头的布局均在以上相关领域。 

由此可以推断,人工智能的发展无论从数据积累、技术突破、基础搭建还是应用探索都不是一个短周期的过程,想象中的颠覆式变革需要逐步实现。人工智能同样是人类理性应用工具和技术等先进手段追求利润最大化和效率的探索之一,其发展必然受政府、科研机构和企业等共同推动。人工智能与传统领域的结合也会越来越紧密。不一定是人工智能+,更多是传统领域+人工智能,因此很难去评估人工智能市场的规模有多大,除了提供人工智能解决方案的企业,更难清晰界定人工智能企业的范围。

金融+人工智能:用生物特征识别身份,探索智能投顾模式

金融领域的人工智能应用普通人能够感受到的是身份识别和验证,以及创新金融产品开发和量化投资。人工智能+金融具体实际应用如下:

身份识别和验证:(1)机器替代人工开户;(2)交易过程身份验证。

   
  
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