首都实验室今天的创意仔细观察和讨论尖端技术创新和传统产业升级

企业新闻 | 2021-01-04
本文摘要:这些案例指出,无论是传统企业还是互联网巨头都在推动人工智能与传统产业的融合,这种融合的跨度是我们之前难以想象的。人工智能:令人担忧或担忧的消息在前面,我们看到了很多悲观和令人鼓舞的消息,但在发展过程中,人工智能并不是一条平坦的道路,而是预见到它将经历各种波折。

首都实验室今天的创意仔细观察和讨论尖端技术创新和传统产业升级作者:魏冉首都实验室创始人(根据作者在碧海创意大学的演讲)历史的车轮正在向前滚动,现在我们正在进入人工智能时代。一帆风顺的道路并不足以让我们悲观和振奋,曲折也可能让我们烦恼或担忧。面对未来,我们必须坚持三个基本点:效率、环保和福祉。

1.加快人工智能与传统产业融合。如果我们做一个一个看的小游戏,把左边的六家公司和他们最近在人工智能领域的布局一个一个放出来,你的答案会是什么?我们很清楚的想到这六家公司的布局:利用AI算法开发新的食品;在大学校园测试零食储存机器人;销售仓库合作机器人样机;与宝武钢铁合作,推动人工智能在钢铁行业的应用;正式成立第二只人工智能投资基金,规模1亿美元;我们将与英国合作伙伴一起启动人工智能治疗帕金森病的临床试验。答案是这样的。

之所以分享这些案例,是因为这些案例非常典型。这些案例指出,无论是传统企业还是互联网巨头都在推动人工智能与传统产业的融合,这种融合的跨度是我们之前难以想象的。

但这些案例只是冰山一角。我们可以看到,各个行业都在加速与人工智能的融合。那么融合程度如何,不同行业有什么区别呢?我们可以从风险投资的角度做一个分析。这个图分析了过去五年人工智能投资活动最少的10个行业。

技术

数据显示,人工智能在医疗行业的投资活动排名第一。这个数据多少有些可取,因为它代表了我们目前对人工智能的第二个唯一期望,即利用人工智能更好地预测、检测、临床和化疗人类疾病,使人类能够更健康、更高质量地生活。当然,包括金融、生产、能源、物流等传统行业在内的其他行业也在加速这种融合。

那么,从细分技术的角度来看,人工智能行业的投资去了哪里?从这张表中我们可以发现,到今年第一季度,全球对人工智能的总投资高达800亿美元,超过一半的资金投入到机器学习技术上,包括机器学习平台和机器学习应用。这代表了人工智能技术研发和商业化的一个主要方向。2.人工智能:悲观又鼓舞人心的消息。

再来看案例中更好的应用,可能不足以让我们感到悲观,受到人工智能的鼓励。首先是在新药研发领域的应用。就在5月份,哈佛医学院的研究人员公布了一项研究成果,他们需要通过AI算法将蛋白质拉链的研究速度加快一百万倍。

虽然这项技术目前还不能应用于新药的研发,但是建模技术的改进不会有很大的提高。第二是在农业上的应用。美国初创公司TellusLabs利用卫星数据分析和机器学习来增加农业生产的不确定性。

据报道,2017年,其对美国玉米作物产量的预测准确率高达99%,比美国农业部得出同样结论早了几个月。这就是人工智能的力量。三是制造业在。

目前,奥迪通过机器学习和AI神经网络,可以在几秒钟内自动准确地识别和标记零件的微小裂纹。这项技术的应用可以说彻底改变了传统制造业的质检流程。我们来思考一下能量在能量领域的应用。

美国HSTSolar公司利用AI算法对太阳能发电厂的建设方案进行优化,并根据自己的实践得出结论:相比人类工程师设计的系统,AI设计的太阳能发电厂可以减少产品 人工智能用于交通管理时,会有什么效果?目前百度与多个城市合作推进智慧城市建设,包括智能交通系统建设。在去年的乌镇会议上,李彦宏回应称,该公司将使用人工智能来增强海淀区的交通管理能力。随着智能系统的整合,海淀区的交通拥堵将增加30%-40%。对于被困堵车多年的人来说,这无异于一个好消息。

人工智能已经应用到建筑行业。比如美国的HoloBuilder可以对360幅图像中捕捉到的施工现场的材料、物体、结构进行分析,从而构建施工过程的自动化,尤其是项目进度跟踪的自动化。

对于多次“蠢、暗、厚”的建筑行业来说,这种类似的技术将有效提高现场管理的效率。当人工智能应用于环境保护时,在某种程度上为我们关闭了一个新的想象空间。

在印度尼西亚为期三年的珊瑚礁研究项目中,摄影师拍摄了近6万张水下照片。一个珊瑚礁科学家识别和分析一张照片需要10到15分钟,而现在通过人工智能慢慢分析只需要几秒钟。看了这么多案例,告诉大家人工智能在各个行业的应用都在飞速推进。

那么,从技术角度来说,人工智能的应用和普及处于什么阶段呢?Gartner 2018年发布的技术成熟度曲线可以得到一些答案。从这张图中我们可以发现,与人工智能相关的必备技术有edge AI、deep神经网络ASICs、自动化移动机器人等,大部分还处于创意初创期,只有深度自学、虚拟世界助手这两项技术已经变成了性收缩。总体来说,人工智能各种技术的普及还处于初级阶段,是分阶段的突破过程。3.人工智能:令人担忧或担忧的消息在前面,我们看到了很多悲观和令人鼓舞的消息,但在发展过程中,人工智能并不是一条平坦的道路,而是预见到它将经历各种波折。

让我们想一些令人担忧或担忧的消息。2018年,IBMWatson的医疗部门大量裁员。IBM的这个部门仍然在宣布医学领域人工智能的一些重大突破,但这次裁员引起了全世界的关注和批评。很多人说AI医疗被杀了,但现在下结论还为时过早。

如果深入分析的话,除了技术本身的可玩性,我们并没有发现可能是我们自己,整个医疗体系几乎还没有制定计划。再来看医学领域的另一个例子。2018年,网飞制作了一部名为《尖端医疗的真凶》的纪录片。

这部电影主要揭示了美国医疗器械制造商过早地将所谓不成熟的尖端医疗技术带到了市场上,并造成了许多医疗事故,包括手术机器人的事故。这些事故的背后,不仅有技术不成熟的阶段,还有人类医生操作不当,或者人机合作的问题,当然也有厂商的贪婪。再想到自动驾驶。

这几年,一方面自动驾驶一路胜利,越来越多的资金流过,也调动了我们所有的希望和期待;另一方面,自主驾驶造成的伤亡也有十几个,即使只有十几个,也引起了人们的担忧。大家都在大自省,你把司机的权限转交给人工智能有多安全?在合作机器人领域,我们也可以看到著名的合作机器人Rethinkrobotics和BluetOoth WorkSpace的破产。此外,在家庭社交机器人领域,吉博、库里、安基多次被视为“热饼”,创业公司里的大明星们要么破产,要么倒闭。无论是合作机器人还是社交机器人,这些案例都不会给我们任何反省。

技术不成熟吗?还是适用于缺少场景?还是跟上商业模式?每个问题都有一点理解和探索。我们也告诉大家,亚马逊用智能音箱打造了一个全新的市场,已经成为这一领域当之无愧的全球领导者。然而,这样的设备也引起了人们对其语音助手Alexa窃取隐私的更多担忧。

机器人

我们也可以看看苹果最近有没有宣布为拥有AI语音助手“Siri偷偷用户”道歉。这些事件指出,在人工智能带来前所未有的便利的同时,其负面效应,或者背后“老大哥”的隐形“黑手”,迫切需要第一时间进行全球管理和监管。

另外,还有一种新技术叫DeepFake。这项可以“把任何人变成任何人”的技术,对于可能对个人隐私和社会安全造成的不利影响,考虑得有点周到。说了这么多令人担忧的消息,告诉我们,人工智能的发展并没有太多需要解决的问题,甚至是不常出现的问题。

但是,在诸多问题中,我们必须警惕自私和愚弄:根据伦敦风险投资公司MMC的调查,40%自称为人工智能公司的欧洲初创企业实际上并没有将人工智能纳入其核心业务,人工智能只是更多投资的一件可爱外衣。回到中国,中国工程院院士许在今年的院士沙龙活动上明确提出了一个问题:“中国有多少数学家投资了人工智能的基础算法研究?”这个被称为“许匡迪问题”的问题,可以说是对我国人工智能的不足之处进行了严厉的打击。

这个问题的价值仅次于外部抹黑再热也要始终坚持研究的基础和科技的本质。4.从科幻的角度看人工智能的未来,分享一些关于人工智能现状的信息和思考,那么人工智能的未来是怎样的呢?科幻小说可能需要给我们一些视角。将来,机器人可以在农场使用吗?我们已经完成了从种植到收获的所有工作。我们所要做的就是按下按钮。

未来机器人能不能在工地上盖楼,我们只要按个按钮就行了?至于自主驾驶的未来,这部作品可能代表了自主驾驶的一种终极形式:汽车前进,而我们可以在车内打麻将打牌,不用吃火锅,不用唱歌。那时候,司机的车辆已经演变成了移动通勤和移动娱乐。

关于随行机器人,电影《机器人与弗兰克》获得了一种快乐。未来,机器人能给我们最差的护送和协助吗?当然,也有可能是电影《她》中的演员——编剧西奥多,在和他的人工智能语音助手“萨曼莎”谈了一场轰轰烈烈的恋爱后,发现这个助手只是随时和无数人在一起。

为此,主角遭受了大概一万点的伤害。我们已经经历了手机瘾和网瘾的时代。未来有多少人会经历这种“人工智能瘾”?至于医疗,我们可能在电影《普罗米修斯》里有一个强大的医疗仓库,需要自动完成很多操作。

如你所见,威兰公司于2061年获得了该发明人的专利,专利号为16572092。这就是科幻小说带来的体验和想象。当然,也有听话体贴的人工智能,也可能有不那么聪明甚至是对人类不屑一顾的人工智能。

就像经典科幻电影《2001太空漫游》里的太空舱机器人哈尔,对男主角说:“对不起,戴夫,我离得近吗?”我们可以想象主人公的内心是多么的解体。5.如何应对人工智能的未来,无论是现在还是未来,无论是悲观的还是令人鼓舞的,还是令人担忧的,我们已经辩论了很多关于人工智能的信息。

所有这些信息都指向了关于人工智能的几个关键趋势:“替代”是这个时代的第二唯一主题,人机关系的变化是最重要的。面对未来,我们必须更自由地选择信任机,学会与人工智能共存。

人工智能与传统产业的融合才刚刚开始,很多新的机遇等待着考古。未来的公司只有两种:做人工智能的公司和用人工智能“做”的公司。在缓慢的发展过程中,人工智能的管理本质上只是对人的管理。

那么我们应该如何应对这些趋势呢?无论是人工智能,还是用人工智能“做”出来的企业,都无法瓦解三个最基本的价值观,或者说基本点。首先是效率,我们的产品和服务是否能解决传统行业的痛点,带来效率提升;第二是幸福感。能否有效解决让我们烦恼和担心的问题,继续造福社会和用户;第三是环保,可能一起是空的,但是我们可以看到,任何技术驱动的公司最终都应该为环境做贡献。

总的来说,我们要做出什么样的人工智能,最终还是我们自己的自由选择。


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