AI在不斷學習，你呢？

全球大多數企業都認為，企業應具備人工智能驅動的分析能力，重構組織模式，這有助于打破組織內部的客戶認知孤島。Hang Ten Systems創始人兼CEO Vishal Sikka對未來的設想也符合這一趨勢，未來將涌現出大量人工智能應用、系統和分析能力，他預計當前的人工智能熱潮將“催生出大量應用并產生巨大影響”。

早在1956年，人工智能就已成為一門研究領域。過去幾年，機器能力取得重大突破，機器已經能完成許多需要具備類似人類理解能力才能完成的任務。隨著神經網絡技術的發展，機器計算能力的指數級增長，海量大數據的支撐，人工智能即將給眾多行業以及我們的生活方式帶來變革。

全球大多數企業都認為，企業應具備人工智能驅動的分析能力，重構組織模式，這有助于打破組織內部的客戶認知孤島。目前的趨勢已顯而易見，世界的互聯和智能程度正不斷加深。

Hang Ten Systems創始人兼CEO Vishal Sikka對未來的設想也符合這一趨勢，未來將涌現出大量人工智能應用、系統和分析能力，他預計當前的人工智能熱潮將“催生出大量應用并產生巨大影響”。但Sikka確信當前的人工智能熱潮將逐漸退卻，最終“人們會對人工智能有更深的理解，并開發出更廣泛的技術”。他強調，應對人工智能領域的教育問題進行反思，填補這一領域的人才缺口，向大眾普及人工智能應用，使人工智能技術保持健康發展。

人工智能新進展

得益于多項技術進步，人工智能領域取得了一系列重大突破。Sikka表示：“華為和許多初創企業都在自主研發人工智能芯片，這些研發成果很快將應用在各大云平臺上。在這樣的基礎設施上運行的核心軟件技術，也正逐漸取得越來越多的進步，盡管這些核心軟件技術還處于早期發展階段，但將不斷向前發展?！?/p>

市場調查機構Tractica預測，到2025年，全球人工智能軟件應用直接和間接產生的收入將從2016年的6.437億美元增長至368億美元，年均復合增長率達56.8%。Sikka還表示：“計算能力的大幅提升和海量數據的利用”是支撐這一增長的兩大因素。在基本傳感處理和圖像識別、放射性掃描和大規模人臉識別、語音識別、語言處理等感知型任務方面，人工智能的表現已經超越人類。在人工智能的前十大使用場景中，60%與大數據有關，40%與圖像或物體識別有關，人工智能的核心優勢正是在這些領域。目前，智能系統能更為準確地從醫學掃描結果中識別出癌細胞，機器進行語言翻譯、圖像識別、文檔分類的速度和準確性也能達到人類同等水平。

Sikka稱：“我認為人工智能有三個不同的發展方向?！逼渲幸粋€方向是針對這些技術開發各種具體應用，滿足企業和消費者在不同領域的需求，從而創造巨大機遇。但Sikka同時還表示：“人工智能在這方面仍處于萌芽階段，要真正形成規模還需5到10年的時間。隨著這一領域的發展日趨成熟，我們將看到各個領域的不同應用不斷涌現，繼而產生一系列突破?！?/p>

人類會被機器取代嗎？

由于人工智能技術的不斷進步，我們似乎有理由擔憂未來的工作是否會受其影響。我們真的需要擔心機器會取代人類工作嗎？

實際上，人工智能要取代人類還有很長的路要走，Sikka解釋道：“目前人工智能的智力水平甚至還遠不如小孩。人工智能確實很擅長處理圖像識別等感知型任務，但這種能力其實非常簡單。讓人工智能或深度神經網絡區分出真正的狗與圖片上的狗或者金屬材質的狗，涉及的技術非常淺顯，本質上就是簡單的歸類?！?/p>

盡管人工智能領域的發展已經取得了不少令人矚目的成績，但許多瓶頸仍有待突破。Sikka表示：“人類大腦的構造十分復雜且具有韌性。人腦的智能遠非欺詐識別機和障礙探測與躲避機這種人工智能所能比擬。我可以一邊跟你說話一邊開車，同時還在思考接下來要做什么，有沒有覺得口渴等等?！?/p>

要真正實現強人工智能（人工智能能夠完成和人類同等智慧程度的任務），讓機器擁有這些類人腦能力，我們需要實現前所未有的突破。Sikka認為，目前人工智能的發展仍處在大家集中關注某些熱門技術的階段。“我們還要開發一些更廣泛、更通用的技術，使其具備推理、表達等能力?！比斯ぶ悄艿陌l展仍然任重道遠。

全棧解決方案助力企業擁抱人工智能

盡管人工智能針對感知型任務的執行能力已經達到很高水平，但這些技術仍然存在一些問題，如我們還不太確定系統具體的執行方式，還無法詳細解釋人工智能的行為，不知道機器在處理信息時如何進行推理。企業在發展人工智能時需要考慮上述問題，而全棧人工智能解決方案無疑是助力企業擁抱人工智能的有效途徑。

Sikka表示：“在為企業應用開發人工智能解決方案時，我們必須意識到其中的局限性。因此，我很高興看到華為發布人工智能戰略。華為的人工智能戰略涵蓋了從芯片到解決方案多個層面的內容，包括原生人工智能芯片、編程模型、MindSpore框架和開發人員平臺?！?/p>

最近，華為在云服務平臺上推出了一套開源的人工智能開發工具，旨在幫助開發人員和工程師簡化人工智能的工作流程（從訓練機器學習模型到部署至本地設備）。例如，華為新推出的機器學習框架MindSpore能通過機器學習、深度學習和強化學習的統一分布式架構支持端、邊、云的訓練和推理，同時還支持在其他框架上訓練的模型。

像華為一樣為企業提供全棧解決方案是許多企業在人工智能領域的重點發展方向。隨著未來幾十年相關技術不斷發展，更多突破性技術將在人工智能解決方案中得到應用。目前，一些優秀應用已經實現跨行業部署。短期內，行業將重點尋找哪些應用具備潛力，并通過扎實、聚焦的方式將這些應用開發落地，從而獲得企業的信賴。

人才培養亟待提速

當前，人工智能的發展并不均衡，一些公司在數據和人工智能專家方面擁有更多資源。Sikka對此表示認同，“人工智能領域存在大量的炒作、誤解和爭議。我們要擴大群眾基礎，讓更多人了解人工智能和相關技術，而實現這一目標的關鍵在于擴大教育基礎設施的規模?！?/p>

Sikka認為，要想趕上機器學習的速度，我們也要加緊學習。他表示：“人工智能發展的一大關鍵在于教育。未來人工智能將變得越來越重要，我們必須加深對人工智能的了解。目前全球僅有約30萬名機器學習工程師，在未來十到二十年，這一數字要突破千萬級?！彼J為，教育不僅對人工智能的普及至關重要，未來開放合作和終身學習也將變得更加重要。Sikka表示：“要構建可解釋的人工智能系統以及安全和清晰的人工智能，需要學術界、政府和政策制定者做出大量努力。我們一定要高度重視人工智能教育，通過鼓勵各大院校和教育機構參與跨界合作，使得教育貫穿整個職業生涯，實現終生教育?！?/p>

憧憬美好未來

在談到對人工智能未來發展有何憧憬時，Sikka表示：“未來，系統將變得更為智能，包括具備推理、表達和思維的能力，對此我感到十分興奮?！盨ikka還表示，要實現這些目標，需要繼續進行工具和平臺的開發。

人工智能是21世紀的一種“通用目的技術”，不僅可以使我們以更高的效率解決已解決的問題，也可以解決很多沒有解決的問題。人工智能對我們的未來具有巨大的影響和價值。

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本文轉自《營贏》第32期

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