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从感知智能到认知智能,AI还有很多可以“捞钱”的地方

4月7日,艾瑞发布了2015年中国人工智能应用市场研究报告。其中对人工智能的发展和应用现状进行了分析,并对行业前景进行了预测——

5~10年间感知智能将进一步普及,未来的发展方向是认知智能。

人工智能发展都需要具备哪几个条件?

从1955年至今,人工智能的发展经历了三次潮起,两次潮落:

1955年.达特茅斯会议标志AI诞生;

1957年,罗森布拉特发明第一款神经网络,进入第一个高峰;

1970年,受计算能力所限,AI进入第一个低谷;

1982年,霍普菲尔特神经网络提出;

1986年,BP算法实现了神经网络训练的突破,进入第二个高峰;

1990年,人工智能计算机DAPRA失败,进入第二个低谷;

2006年,深度学习神经网络被提出;

2013年.深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展,进入第三个高峰。

从感知智能到认知智能,AI还有很多可以“捞钱”的地方

可见,每一次人工智能的迸发期都与新的算法有关,而我们恰好赶上了深度学习算法的突破口,进入到了感知智能时代。

“AlphaGo之所以能战胜李世石,是由于它巧妙地将蒙特卡洛评估法和深度学习神经网络相结合。正是这些高级算法的出现才能推动人工智能的发展突破。”——艾瑞分析师 林仁翔

诚然,人工智能的核心突破点在算法上,而计算能力的发展和数据量的积累同样重要。

  • 计算能力的提高能够提升算法运算速度,目前人们已经开始通过GPU并行计算神经网络来进行计算,量子计算是未来的发展趋势;

  • 数据量的扩充则能够提升算法性能,互联网的发展积累了一定的数据,未来物联网的发展将进一步扩充数据渠道源。

从计算机的出现、到互联网的发展、再到物联网出现,需要人工来完成的工作将越来越少。

目前,人工智能处于“感知智能”发展阶段

艾瑞认为,人工智能的发展一共可以分为三个阶段——计算智能、感知智能、认知智能。

  • 第一个发展阶段是在计算这个环节,它使得机器能够像人类一样进行计算,诸如神经网络和遗传算法的出现,使得机器能够更高效、快速处理海量的数据。

  • 第二个发展阶段就是感知智能,让机器能听懂我们的语言、看懂世界万物。语音和视觉识别就属于这一范畴,这些技术能够更好的辅助人类高效完成任务。

  • 第三个发展阶段就是认知智能,在这一阶段,机器将能够主动思考并采取行动,比如无人驾驶汽车,实现全面辅助甚至替代人类工作。

从感知智能到认知智能,AI还有很多可以“捞钱”的地方

对此,分析师林仁翔表示, 目前的人工智能还处于感知智能的发展阶段。

“目前,语音识别和视觉识别成功率已经分别达到了95%和99%,这在深度学习出现之前是难以想象的。近年来,由于计算处理能力的突破以及互联网大数据的爆发,再加上深度学习算法在数据训练上取得的进展,算法、计算、数据三者都已成熟,这推动了人工智能在感知智能上实现巨大突破。”

他认为,虽然感知智能已经实现了突破,但这项技术仍然有函待提升的地方。

“比如人脸识别判断身份这项技术中就存在缺陷,人们用照片就可以欺骗设备实现身份认证。而活体验证技术就是目前需要研究的技术;再比如味觉和嗅觉的数据,这也是物联网传感器目前所无法触及的领域。”

据此,艾瑞预测在5到10年间人工智能产业还有很多的机会可以发掘,而何时能够进入到下一阶段(认知智能)还不得而知。

“认知计算何时能够突破还尚未可知。因为目前连‘深度学习神经网络能否真的让机器学会如何思考’都还不清楚,而且这与生物以及其他一些相关学科的研究突破也息息相关。至于什么时候相关学科能够获得突破性进展,我们也无法得知。”

人工智能还有哪些领域可以掘金?

人工智能的概念很宽泛,那么具体的细分产业都有哪些呢? 在这里,艾瑞提供了几组数据:

  • 我国71%的AI相关企业都在做技术落地应用,这是我国目前的AI行业现状;

  • 在应用企业中,有83%都是在做软件服务,而诸如机器人等硬件产品相对匮乏;

  • 在算法技术方面,我国55%的AI相关企业在做计算机视觉,有13%在做自然语言处理,9%进行机器学习。

“我们在获得Google、Facebook开源的研究技术之后,能够很快把技术应用落地,这是我国的优势; 而对于基层的技术研究,我国的企业实力目前还无法和国外匹敌,这是劣势。”

——分析师 张凤

从感知智能到认知智能,AI还有很多可以“捞钱”的地方

在人工智能最为广泛的应用层面上,则可以分为五大场景:

  • 第一个是智能硬件、机器人的上应用。借助视觉识别技术以及语音识别技术,通过对数据的理解、计算、学习实现决策并实行,实现在交互方式的转变,向自主阶段发展;

  • 第二个是虚拟场景服务。借助视觉技术以及语音识别技术,改变视觉呈现方式以及互动方式,模拟真实场景,通过体感或语言互动。

  • 第三个是安防领域。借助人脸识别技术、指纹识别技术,实现智能摄像头和防盗锁等的快速识别功能。

  • 第四个是虚拟服务。借助语音识别技术以及后台数据分析技术,建立智能虚拟客服。

  • 第五个是商业智能服务。借助人工智能的算法和模型,对云数据平台的数据进行挖掘和分析,最终实现智能决策。

第五点同时也是未来人工智能应用领域的发展方向,主要体现在推理并提出决策方面,而这也正是IBM所在做的事情(关于IBM与认知智能,此前雷锋网 (搜索“雷锋网”公众号关注) 有过报道,详见: 深藏不露的IBM,这几年都在忙着做这些事情 )。

那么,如果想要进军AI产业,可以从哪几个方面切入呢? 目前可以分为三种:

  • 第一种就是自下而上的切入——从人工智能的基础资源(数据以及底层算法技术)切入,再辅以技术研发来构建上层应用,比如百度、Google,依托自己多年积累的数据和深度学习技术,向无人驾驶汽车、机器人等应用拓展;

  • 第二种就是从中间技术层来切入——依照自己的核心技术去构建应用,去发展上层应用的产品或者是服务,比如科大讯飞,从语音识别技术切入,向教育和机器人等应用领域拓展;

  • 第三种是自上而下的切入——直接应用领域切入,这也是大部分初创企业的做法。这种方式相对技术门槛较低,比如出门问问,重点发展个人助手服务,向医疗教育等领域拓展。

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