人工智能未来风向: 耦合脑神经科学 渗透垂直行业

人工智能未来风向: 耦合脑神经科学 渗透垂直行业
2018年09月24日 00:00 21世纪经济报道
 

  本报记者 杨清清 上海报道

  导读

  机器学习和深度学习之后,人工智能发展到下一阶段的方向之一,是使用小范围的数据解决大范围的宏观问题,这也就形成了“类脑计算”,即仿真、模拟和学习借鉴人脑的神经系统结构和信息处理过程,构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统。

  人工智能的巨大能量,带动了从微观至宏观的各种智能化需求,进而催生一系列新的技术、产品、业态与模式。

  根据中国信通院与Gartner联合发布的《2018世界人工智能产业发展白皮书》(以下简称“白皮书”)显示,1999年至2017年,全球人工智能领域中图像识别、生物特征识别、语音识别、语音合成、自然语言理解、机器学习等关键技术分支的发明申请及授权专利数量(合并同族后)超过10万项。

  伴随技术的密集而生,是相关企业数量的暴涨。根据中国信通院数据研究中心全球ICT监测平台实时监测的数据,截至2018年上半年,全球范围内共有4998家人工智能企业。其中,美国人工智能企业数量2039家,位列全球第一,其次是中国(不含港澳台地区)1040家,之后依次是英国392家、加拿大287家、印度152家。

  然而,这一轮人工智能热潮的源头,来自2006年Geoffrey Hinton提出的基于深度信念网络可使用非监督学习的训练算法,使深度学习持续升温。那么,除了当前的深度学习之外,人工智能还将如何向前发展?还拥有怎样的解决方案?

  “未来人工智能的研究领域会体现在两个方向,这两个方向与人类大脑相吻合。”在2018世界人工智能大会“AI前沿与行业赋能主题论坛”上,微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋表示,其中一个是探索人脑机制对AI技术的改善,另一个则是AI应用于人脑研究中,“在这些方向背后,需要进行大量的基础研究。”

  AI+脑科学

  机器学习和深度学习,是当前人工智能算法中的两大热点。与之相对应的是,大数据成为人工智能发展的基石。

  根据 We Are Social 2018年第三季度全球数字统计报告显示,全球互联网用户数已经突破了41亿,全球独立移动设备用户渗透率达到了总人口的67%。这些海量的数据,为训练人工智能提供了原材料。

  所谓训练,是指使用统计模型来进行数据的概率推算,包括图像、文本或者语音。通过把这些模型暴露于大数据中,使之得到不断优化。有了大数据的支持,深度学习算法输出结果,会随着数据处理量的增大而更加准确。

  “计算机的发展为人类带来了便捷性,随着深度学习和机器学习的快速应用,我们能够使用人工智能解决问题。”沈向洋坦言,“但这更多是使用大数据解决大问题,无法具象化。”

  在他看来,人工智能发展到下一阶段的方向之一,是使用小范围的数据解决大范围的宏观问题。事实上,以人类小孩而言,其大脑能够在提供有限数据量的基础上了解事物特征,“到目前为止,这背后的机制依然并不清楚。”

  这也就形成了“类脑计算”,即仿真、模拟和学习借鉴人脑的神经系统结构和信息处理过程,构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统。这不仅要从结构上模仿大脑,还要从神经元和突触的模型上模仿大脑。与深度学习神经网络不具有动态和精细的时域信息的特征相比,类脑计算在相关方面表现出巨大的优势。

  另一个人工智能的方向则是更好地发挥人脑的潜力。“没什么比‘脑科学+人工智能’更重要了。”沈向洋表示,根据统计数据,20%-30%的人类在一生中会或多或少经历大脑功能的紊乱,无论是因为老龄化加剧脑老化,或是曾经受到抑郁症的影响。

  “但是通过对脑神经科学的研究,结合人工智能,我们能够更好地理解人类大脑的运行机制,从而更好地使用AI弥补人类大脑的疾病治疗。”沈向洋指出,“这不仅对教育、疾病治疗极为重要,对未来人工智能商业化的潜力而言也是非常巨大的。“

  垂直渗透

  一方面是推进人工智能基础研究,另一方面,现有人工智能技术向垂直行业渗透已成为大势所趋。

  白皮书指出,从全球范围而言,全球人工智能企业主要集中在AI+(各个垂直领域)、大数据和数据服务、视觉、智能机器人领域。其中,AI+企业主要集中在商业(主要包含市场营销和客户管理领域)、医疗健康、金融领域。

  从中国来看,各垂直领域的AI企业同样集中,渗透较多的行业包括医疗健康、金融、商业、教育和安防等领域。其中,医疗健康领域占比最大达到22%,其次是金融和智能商业领域,占比分别达到14%和11%。

  不过,在AI向垂直领域渗透的过程中,难免会遭遇传统企业及行业的瓶颈。手握AI技术能力的科技巨头公司,也纷纷以自己的方式进行切入。例如,包括百度谷歌、微软、京东等均推出了各自的机器学习开源项目,相关开源深度学习平台允许公众使用、复制和修改源代码,从而降低企业开发成本。

  然而,仅仅只是进行技术开源,可能远远不够。事实上,微软已经在AI资源开放上走得很远。在今年5月初的微软Build 2018期间,沈向洋宣布,向开发者开放微软研究院与人工智能事业部的资源。据21世纪经济报道记者了解,这是业内为数不多的直接面向企业开放研究院资源的行为。

  在9月的2018世界人工智能大会上,微软进一步与上海仪电成立“微软-仪电人工智能创新院”。微软全球资深副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文告诉21世纪经济报道记者,该创新院的成立,目的在于做“最后一公里的创新研发”。

  所谓最后一公里的研发,是指将AI能力真正落地的研发,而这背后离不开平台、技术和人才。“我们会将研究院的平台服务和技术服务开放给所有合作伙伴和客户。”洪小文表示,人工智能离不开基础的运算和数据平台,另外还有人才的实训。成为微软研究院的合作伙伴后,企业可以更近距离地与研究院科学家探讨AI最新的发展,从而更有效地将AI叠加到产业、服务和产品中。

  “微软是个平台公司,行业应用并非我们的专长,我们希望与合作伙伴共同创新,让技术、AI能够落地并赋能行业。”洪小文指出。

  (编辑:张伟贤)

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