“云端” WAIC，AI加速智能時(shí)代到來(lái)

關(guān)于人工智能理論的新發(fā)展方向：1）神經(jīng)拓撲結構是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )研究的新視角，通過(guò)拓撲學(xué)這樣的其他領(lǐng)域來(lái)解決AI的問(wèn)題；2）隱私保護學(xué)習方面，涉及AI與密碼學(xué)領(lǐng)域MPC（多方計算）的結合；3）可控的SuperAI（超級人工智能）方面，如何設計有益、不威脅人類(lèi)的超級智能依舊是重要課題。未來(lái)AI的人口可能會(huì )遠遠超過(guò)在世界上的人的人口，人和AI的交互也是未來(lái)AI發(fā)展的問(wèn)題。

在A(yíng)I的整體發(fā)展進(jìn)程方面，參會(huì )嘉賓普遍認為未來(lái)AI的發(fā)展方向是從“感知”走向“認知”。目前AI在感知層面識別物體上已經(jīng)實(shí)現了巨大的技術(shù)進(jìn)展，而在認知層面仍處于早期發(fā)展階段，這也可能是AI最薄弱的領(lǐng)域。雖然AI幫助人類(lèi)拓展了認識世界的能力、范圍以及人的思維能力，但是AI自身尚未解決常識的問(wèn)題，即所謂的通用人工智能。

新冠疫情加速了AI技術(shù)的創(chuàng )新應用，在社會(huì )引發(fā)廣泛關(guān)注，IDC在今年3月份發(fā)布的《新冠肺炎疫情刺激數據智能市場(chǎng)跨越式前進(jìn)》報告中對各條防線(xiàn)人工智能的應用場(chǎng)景進(jìn)行了總結。本次峰會(huì )回顧了AI在疫情防控中發(fā)揮的重要作用，也展望了機器學(xué)習賦能智能手機預測新冠疫情傳染性風(fēng)險——最新實(shí)驗結果表明，在考慮一個(gè)人核酸檢測陽(yáng)性與否的兩元化信息之外，用機器學(xué)習進(jìn)一步整合碎片信息以提供早期預警減少了疾病傳染系數。

4. 缺乏數據依然是阻礙AI發(fā)揮應用價(jià)值的現實(shí)瓶頸

在醫療、工業(yè)、智慧城市等應用場(chǎng)景，IDC觀(guān)察到，缺乏數據仍然是大量企業(yè)進(jìn)一步發(fā)揮AI價(jià)值所面臨的的問(wèn)題，在業(yè)務(wù)應用中不僅缺乏基礎數據，也缺乏數據流通的機制。以疫情防控為例，會(huì )上張文宏醫生坦言中國的疫情控制還是依靠傳統智慧和城市管理來(lái)實(shí)現，AI在醫療物資調配、加快公共衛生體系預警速度、出入境人流量控制等方面發(fā)揮的作用有限，未來(lái)需要打破數據孤島，實(shí)現線(xiàn)上線(xiàn)下的實(shí)時(shí)融合。在醫療行業(yè)，除了在流行病學(xué)領(lǐng)域的廣泛應用外，AI與大數據的臨床應用還存在較多障礙。

疫情沒(méi)有改變技術(shù)變革趨勢，但加速了數字技術(shù)的變革，疫情期間企業(yè)運用AI驅動(dòng)的技術(shù)系統實(shí)現自動(dòng)化轉型顯得尤為重要。IDC觀(guān)察到在A(yíng)I等技術(shù)被應用于支持疫情防控和經(jīng)濟復蘇方面，各方更倡導開(kāi)放與合作。其中聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織提出工業(yè)人工智能技術(shù)方案將成為諸多產(chǎn)業(yè)存續的關(guān)鍵，科技創(chuàng )新能力強的國家將擁有顯著(zhù)優(yōu)勢，需防范發(fā)達國家與發(fā)展中國家間技術(shù)差距擴大的風(fēng)險。社會(huì )各界需要同心協(xié)力并建立戰略伙伴關(guān)系，避免加劇技術(shù)鴻溝。