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人工智能助力实体经济的十大方向

发布时间:2019-06-12 12:01 来源:未知 编辑:admin

  目前人工智能已成业界热议话题,人工智能对实体经济、虚拟经济都有巨大的推动作用,同时人工智能对于金融、证券业而言也有较大的

  空间。本文尝试提出人工智能所带来的经济社会形态的本质内涵,并提出与实体经济深度融合的专用人工智能技术体系。

  人工智能经济形态是数字经济之后新的经济形态,它建立在数字化、互联网化、信息化基础上,且人工智能技术的发展之所以三起三落,与每个阶段数字经济发展的不充分有直接关系。如图所示,每个科技与经济发展阶段都要以上一个阶段为基础,如果上一个阶段整体发展不充分,那么本阶段的发展就会缺乏基础,出现“往复式发展现象”。同时,人工智能在各个行业的发展不均衡,某个行业会出现先例,例如在棋艺方面,国际象棋、围棋已经被人工智能攻克,在该领域已经没有人类可以超越“深蓝”“AlphaGo Zero”。

  人工智能的内核是计算机技术,通过基础资源(即数字经济阶段的技术积累)、物理世界的数字化(包括特征化、向量化、标签化)、互联网和信息化(包括大数据服务、云化信息系统)三步,人工智能才能更好地在具体领域有学习、智能升级的基础。因此当人们在模仿人类大脑开发人工智能、研究卷积神经网络、开发深度学习上遇到瓶颈,可反向在数字经济发展是否充分方面寻找答案。

  技术体系指各种技术之间相互作用、相互联系,并按一定目的、一定结构方式组成的技术整体。人工智能是一个技术簇,尤其是在专用人工智能阶段需要加强技术分类,因为人工智能的技术分类是人工智能技术体系形成的基础。

  人工智能狭义上可理解为通过人工的手段达到模仿人类智能的目标。智能主要表现在人工智能的技术发展定位上,而人拥有视觉、听觉、触觉、味觉、感觉、语言表达、书写、行动、逻辑推理、学习、记忆等能力。当人工智能具备了其中某项能力,代替人来做具体岗位上重复的体力或脑力劳动,这便是专用人工智能。专用人工智能是可以标准化的,简单、重复的劳动形式。本文将专用人工智能阶段技术体系归为十大类,见表。

  与人类通过声音交互的前提,包括语言种类识别、口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词、典型应用领域医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。一是提升各类电子设备附加值,通过嵌入自然语言处理技术,使各类电子设备具备自然语言控制、简单对话功能,增加国内产品出口竞争力,如智能终端、白色家电、导航设备等。二是提升各类产品与服务在线响应感知,通过自然语言处理技术、预设的逻辑导引,可以实现7×24小时在线电商服务,实现智能问答型自动客服,可广泛应用于运营商客服、电商客服、地产营销客服等各类客户服务系统。,现场服务机器人最重要的是人机交互,要能准确理解现场客户的需求,这方面的应用非常广泛,几乎涉及到所有服务行业,典型应用场景如酒店、餐饮、娱乐等服务场所。四是其他领域,可以用于身份认证、保密管理、金融远程登录密码和声纹双保险、军事领域声纹识别侦听模块等领域。在语言表达技术与实体经济融合领域,语言表达与自然语言识别是机器人技术需求的两个方面,自然语言识别从本质上是声纹处理技术,语言表达依靠的是语言合成技术,但在情感、情绪上还需要与人工智能的情绪感知技术进行结合,包括在提高合成语音的自然度、丰富合成语音的表现力、降低语音合成技术的复杂度、多语种语音合成等方面还有待改进。在各类声音播报的商业场景上,声音模仿技术可以模仿任何声音纹理。比如世界首部利用人工智能模拟人声的纪录片《创新中国》在央视纪录片频道播出,纪录片解说词全程运用人工智能配音,“重现”已故配音大师李易的声音;地图导航系统可以模仿任一明星的声纹进行全程播报。通过录制一段声音可实现文本的自动播报几乎适用于所有声音播报商业场景。在服务机器人领域,服务机器人的语言表达决定了机器人与人交互的顺畅度、亲和力、自然程度。服务机器人体现的是人工智能的第二个发展阶段通用人工智能。语义理解本质上就是文本理解技术,它是声音识别的输出,同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入,文本就是数据,数据就是符号。数据本身没有任何意义,只有被赋予含义的数据才能被使用,这时候数据就转化为信息,而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向,该行业需要大量的机器学习素材,因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块,例如谷歌发布了解析器SyntaxNet,科大讯飞发布了讯飞开放平台。在手机终端上,手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体,在人工智能时代是人类活动的助理机器人;移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测,2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升,2020年全球手机出货量将达25.5亿部,其中AI移动智能终端将达到13.3亿部,占比52.1%,当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。在大型会议记录、翻译中,速记、同声传译是必不可少的,随着语音识别技术的开发,当前语音同声语音转文字服务、机器人自动转译技术已接近成熟,商用化翻译产品已在2016年推向市场。在大数据行业应用中,大数据分为结构化数据和非结构化数据,当前结构化数据可以通过成熟的数据分析工具处理,但是非结构化数据一直是难点,根本原因是语义理解问题,如语义理解成熟化问题。人工智能文本语义理解技术可以根据一个自有命题从互联网网页、电子书中搜集数据,形成新的高水平、浓缩人类所有数字世界智慧成果的著作、论文,非结构化数据的应用将达到质的飞跃。人工智能领域的视觉技术主要是图像识别、计算机视觉、机器视觉。虽然机器视觉在工业领域被广泛提及,但是其应用的技术包括了计算机视觉、图像处理等技术,应用场景也稍有不同。图像识别主要应用在图像采集终端,如人脸识别摄像头;计算机视觉主要是应用于动态图像的分析和静态图像分析。可以说,计算机视觉是人工智能视觉技术的基础元素。视觉技术是人工智能当前技术相对其他技术领域较成熟、技术发展最快、市场需求量最大的领域,比如人脸识别,在光线好的情况下,正面人脸识别机器的准确率能达到99.99%,人脸识别在公安、物业安保、银行、证券、金融社保、教育、电子商务、机场、地铁等场景应用广泛。前瞻研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示,未来十年,我国人脸识别行业市场规模有望达到千亿元。视觉技术另外一个巨大市场是医疗领域。以肺结节检测为例,一家三甲医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者,每位患者在检查环节会产生200~300张左右的CT影像,放射科医生每天至少需要阅读4万张影像,任务繁重,消耗大量精力,导致误诊漏诊率上升。中国医学会的一份误诊数据资料显示,中国临床医疗总误诊率为27.8%,其中恶性肿瘤平均误诊率为40%,国内医学影像资源匮乏,且存在结构性失衡,带来第三方影像中心发展机遇。开发医疗行业图像识别技术,促进行业专用设备发展,如能在社会基层医疗机构普及,将大大提升分级诊疗效率、促进医疗资源公平,对于医疗领域放射科、病理科室而言,从市场需求和技术需求的角度来看均比较紧迫。在国家卫生计生委、安徽省卫计委的指导下,科大讯飞与清华大学联合研发的人工智能“智医助理”机器人在国家医学考试中心监管下参加了2017年临床执业医师综合笔试测试,“智医助理”456分的成绩处于全国53万名考生中的中高级水平,未来技术越来越成熟。从辅助医疗到专项医疗机器人,人工智能技术将促进我国医疗体制改革的落地。图像绘制就是人工智能开展图像创作,在与设计相关的领域中应用广泛,如工程图纸设计、工业设计、工艺品设计等,可大大节省设计人员的的工作量,提升工作效率,提高准确度。图像绘制是将数字世界与物理世界进行映射,由物理世界输入到数字世界,或者由数字世界通过纸张、3D打印等呈现给物理世界,在这个过程增加人工智能就可以代替人的部分或全部劳动。图像绘制不仅可以绘制图像,它在精密IC电路板制造、外科手术领域也有较好应用前景。、矿业机器人、建筑机器人、交通机器人、服务机器人、应急救灾机器人、军用机器人等,凡是人类四肢动作的劳动均可以通过机器人来实现。工业机器人最先在汽车行业普及,现在正在向家电制造行业、医药制造行业、物流行业普及。2018年中国工业机器人市场规模达到22.3亿美元,未来五年(2018-2022年)年均复合增长率约为22.73%,2022年中国工业机器人市场规模将达到50.6亿美元。当前工业机器人将加入机器视觉技术,使其成为通用机器人可以不用更改生产线机器臂轨迹参数而实现自主流水线生产。我国物流行业已经能够实现从港口、仓库到快递派送的无人化(结合远程控制),如上海的洋山港、山东青岛港的全自动化港口;大型物流公司已基本普及AGV搬运机器人;某大型电商已在北京试点无人派送小车。交通机器人分为无人驾驶客运专用车、物流专用车两大类,客运专用车以无人驾驶小汽车为主,无人驾驶将给整个交通、物流产业带来飞跃式发展。总之,人工智能行为技术带来的行业产值将有力支撑国家整个人工智能产业“三步走”目标的实现,极大地降低人口老龄化、人工成本上升带来的产业劳动力问题,实现由人口红利向机器红利转变。

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