人工智能前沿技术的应用趋势与发展前景
发布时间：2022-10-10
随着深度学习技术在制造、金融、农业、医疗、交通等领域的逐步应用，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已经取得了显著成效。中国、美国、英国等主要国家都纷纷将人工智能上升为国家级战略，抢占制高点。我国强调要加强人工智能领域前沿技术布局。
人工智能技术发展特点：
◎ 深度学习技术在各领域逐渐开始应用
深度学习通过训练海量数据，来学习有用特征，从而提升分析准确性。深度学习能够通过数据挖掘进行海量数据处理，自动学习数据特征，尤其适用于包含少量未标识数据的大数据集。
因此，深度学习在大数据、云计算和芯片等支持下，在各种场景应用中，取得了令人瞩目的成绩。
◎ 不断探索新型算法
在深度学习应用逐步深入的同时，新的算法也在不断探索。一方面，继续深度学习算法的深化和优化研究，如迁移学习等，从而进一步提高深度学习的效率和准确率。另一方面，一些传统的机器学习算法重新受到重视，如知识图谱等。另外，还有一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等。
◎ 基础数据集建设已经成为基本共识
深度学习大量依据数据。这使得一些大型研究机构和企业逐渐认识到了数据的价值，纷纷开始建立自己的数据集，以便进行数据挖掘和提升深度学习模型的准确率。
◎ 新型计算基础设施陆续成为产业界的发展目标
由于深度学习对算力有较高的需求，因此相继出现了一些专门的计算框架和平台。产业界从计算框架软件平台进行研发的同时，也从硬件方面探索计算能力提升的方法。目前最为直接的方法就是采用计算能力更强的GPU替代原有的CPU等。
◎ 人工智能技术的发展面临的挑战
虽然人工智能技术发展已经取得了不错的成绩，但随着深度学习技术应用的不断深化和产业化步伐的逐步加快，人工智能技术发展也面临着更多的挑战。
主流技术深度学习还具有较大局限性。一是样本和计算单元有限，无法更好的对复杂函数进行表达，能力受限。二是通过深度学习是一种基于概率统计的算法，学习到的是大概率内容，不是知识，应用时无法像人类一样进行举一反三。三是深度学习存在黑箱问题，不能解释其自身做出决策的原因。
◎ 计算框架和通用智能芯片尚未形成定局
虽然已经出现了一些深度学习计算框架，但由于深度学习应用场景众多，相关应用呈现碎片化特点，无论从功能还是性能角度来看，用于实现最后应用落地的开源计算框架与实际需求之间都还存在着一定的距离，满足产业发展需求且具有绝对统治地位的开源计算框架也还没有出现。而且，深度学习芯片还只是刚起步，基本上是属于专有领域的芯片，通用智能芯片的产业化仍然需要很长时间的探索。
◎ 人工智能技术发展趋势
从短期来看，人工智能技术的发展若要有更大的提升，需要解决以上问题，才能更好地进行发展。下面从算法理论、数据集基础、基础设施、人机协同等以下几个方面进行探讨。
◎ 算法理论
在算法理论层面，将继续按照完善深度学习和新算法两条主线发展。首先，深度学习在提升可靠性等方面的研究以及零数据学习、无监督学习、迁移学习等模型的研究将成为热点方向，这不仅是深度学习算法自身发展的需要，同时也是产业发展的需要。其次，学术界将会继续开展新型算法的探索，包括对传统机器学习算法的改进、包括对传统机器学习算法的改进、传统机器学习算法与深度学习的结合、深度学习新型算法等。
◎ 数据集基础
在数据集基础方面，学术界与产业界将共同合作构建视频、图像、语音等通用数据集及各行业的专业数据集，使得各类数据集能够快速满足相关需求。一方面，随着对人工智能认识的不断加深，将会有越来越多的企业和政府机构开展数据自建和数据标注等工作。另一方面，随着深度学习的发展，将会出现智能化的数据标注系统来帮助和替代人类进行数据标注等工作。再有，在政府引导和支持下，一些开放的标准化数据集将会陆续出现，为整个行业提供标准化训练数据集。
◎ 计算平台与芯片
在计算平台与芯片方面，大型企业自研计算框架、自建计算平台，甚至是自研芯片等仍将是普遍现象。一方面，企业出于自身数据和业务安全的考虑，对使用其他机构提供的训练平台持有不信任的态度。另一方面，每个企业的数据中心和相关平台都有企业其自身的特点，自研计算框架、自建计算平台和自研芯片能够更好地满足自身的业务发展需要。
◎ 人机协同机制
在人机协同机制方面，目前，机器智能并没有实现人们所希望的“以人为中心”，仍然还是以机器为中心，这也是人类会受到智能系统伤害的主要原因之一。因此，将人类认知模型引入到机器智能中，使其能够在推理、决策、记忆等方面达到类人的智能水平，将成为学术界和产业界共同追求的目标，并可能在一定的时间内取得较好的阶段性成果。
◎ 人工智能技术发展
长期来看，人工智能技术将分别沿着算法和算力两条主线向前推进，并逐步带领人类进入到人机协同的新时代。
◎ 高度关注类脑智能算法
深度学习是基于冯•诺依曼体系结构发展起来的。由于收到一些方面的制约，难以达到较高的计算效率。为此，近些年来一些大型企业已经开始进行颠覆冯•诺依曼体系结构的类脑智能算法与技术的探索。类脑智能借鉴大脑中“内存与计算单元合一”等信息处理的基本规律，在硬件实现与软件算法等多个层面，对于现有的计算体系与系统做出本质的变革，并实现在计算能耗、计算能力与计算效率等多方面的大幅改进。
◎ 智能部署从中心向边缘和终端扩散
随着智能装备和智能机器人等智能终端的逐渐增多，智能终端的快速反应以及相互之间的协同行动需求也越来越迫切，对智能服务的实时性要求越来越强烈。这就要求智能服务从云端向网络边缘甚至终端扩散，智能模型与算法需要部署在网络边缘或终端上，就近提供网络、计算、存储、应用等核心能力，从而满足通信、业务、安全等各方面的关键需求。目前，一部分企业都已经陆续开展了用于边缘网络或终端的AI专用芯片，随着5G网络的普遍部署，边缘智能将会获得更加快速的发展。
◎ 深度学习通用平台和通用AI芯片将会出现
随着人工智能应用在生产生活中不断的深入融合，智能终端的互联互通将会成为必然。由于跨框架体系开发及部署需要投入大量资源，因此尽管每个终端的智能模型可能不同，但深度学习计算框架的模型底层表示将会逐渐趋于相同，形成深度学习通用计算框架和平台。随着计算框架的整合，GPU和TPU等芯片将可能会被通用AI芯片所替代。
◎ 量子计算推动形成新一轮计算革命
不论现在还是将来，人工智能无疑都将是最为消耗计算资源的业务和应用之一，计算效率也将是人工智能永恒的追求目标。量子计算具有强大的计算能力和效率，已经成为全球公认的下一代计算技术。
人工智能已经逐渐向工业、农业、交通、医疗、金融等各个领域渗透，并开始形成新的业态，成为了新一轮技术革命的制高点。因此，必须积极主动把握人工智能技术和产业发展机遇，认清技术发展趋势，在类脑智能、边缘智能、通用平台、芯片、量子计算等前沿技术领域加快布局，积极攻关困难，才能抓住人工智能时代发展的主动权。