人工智能的未來 簡述人工智能三次浪潮中各階段出現(xiàn)低潮的原因是什么

1、自1956年的夏天誕生于達(dá)特茅斯會(huì)議之后，人工智能業(yè)已經(jīng)歷三次浪潮。第一次浪潮中，人們驚呼著“人工智能來了”、“再過十年機(jī)器會(huì)超越人類”，陸續(xù)發(fā)明了首款感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件，證明了數(shù)學(xué)定理。

2、第二次，隨著上世紀(jì)80年代Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BT訓(xùn)練算法的提出，出現(xiàn)語音識(shí)別、語音翻譯計(jì)劃等以及日本提出的第五代計(jì)算機(jī)。然而，由于未能真正進(jìn)入人類日常生活之中，前兩次浪潮最終歸于沉寂。

3、如今第三次人工智能浪潮的興起，得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破。該技術(shù)是一種需要訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“深層”結(jié)構(gòu)，且每層可以解決不同方面的機(jī)器學(xué)習(xí)。其特點(diǎn)是，無需再依賴于硬件代碼和事先定義的規(guī)則，而是依靠模擬人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，從案例和經(jīng)驗(yàn)中習(xí)得算法。

4、“人工智能的不同技術(shù)應(yīng)用處于不同階段。其中，語音識(shí)別處于推廣和普及階段，三至五年之后，計(jì)算機(jī)的語言識(shí)別能力會(huì)超過人類。10年之內(nèi)，視覺方面的圖像識(shí)別也會(huì)發(fā)展得非常好。無人駕駛汽車領(lǐng)域，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)一些類似能夠分析過去的人工智能功能。具有有限記憶的人工智能，正處于實(shí)驗(yàn)室研究階段?！鄙蛳蜓笾赋觯叭欢?，具有自我意識(shí)的人工智能，離我們還有很遠(yuǎn)的距離。”

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)架構(gòu)早已存在多年，它們之所以在近5至10年產(chǎn)生飛躍，得益于數(shù)據(jù)、硬件和算法的改變。

6、根據(jù)IDC數(shù)字領(lǐng)域報(bào)告顯示，至2020年，每年數(shù)據(jù)量將達(dá)到44ZB（1ZB合1萬億G），5年內(nèi)年復(fù)合增長率將達(dá)到141%。隨著數(shù)據(jù)量的增長，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便會(huì)更有效率，機(jī)器語言可解決的問題數(shù)量也在增加。

7、硬件能力的提升，增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生結(jié)果的速度與準(zhǔn)確率。有別于傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的CPU，GPU與并行架構(gòu)的使用能夠更快訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過使用圖像芯片，網(wǎng)絡(luò)能夠更快迭代，以確保訓(xùn)練的準(zhǔn)確性；諸如微軟和百度使用的特制硅FPGA，能夠令深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)做出更快推斷；超級(jí)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，則可幫助探索深度學(xué)習(xí)的進(jìn)一步可能性。

8、在更加豐富的數(shù)據(jù)量、更優(yōu)質(zhì)的硬件能力的前提下，如今的研發(fā)更多是面向算法，例如伯克利的Caffe、谷歌的TensorFlow和Torch這類開源框架。

9、盡管取得了巨大的技術(shù)進(jìn)展，以深度學(xué)習(xí)為驅(qū)動(dòng)力的人工智能技術(shù)更多仍停在分類、聚類和預(yù)測(cè)階段，如：圖像、文本、語音的識(shí)別、對(duì)比尋找相似項(xiàng)目，或基于相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)等。然而，能夠完全復(fù)制人類獨(dú)立學(xué)習(xí)、決策能力等在內(nèi)智慧的通用人工智能（或說強(qiáng)人工智能），還僅僅停留于理論想象之中。

10、它的瓶頸更多體現(xiàn)在計(jì)算能力不足上。目前，類似全腦模擬的技術(shù)已經(jīng)被用于實(shí)現(xiàn)通用人工智能的目標(biāo)，然而其所需的計(jì)算力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)前的技術(shù)能力。未來隨著量子計(jì)算機(jī)取得突破，該瓶頸方才有望打破。中科院5月3日宣布，我國科學(xué)家成功構(gòu)建世界首臺(tái)超越早期經(jīng)典計(jì)算機(jī)的光量子計(jì)算機(jī)，并實(shí)現(xiàn)了十個(gè)超導(dǎo)量子比特的高精度操縱，打破此前美國保持的記錄。量子計(jì)算是利用量子相干疊加原理，在原理上具有超快的并行計(jì)算和模擬能力，可以為經(jīng)典計(jì)算機(jī)無法解決的大規(guī)模計(jì)算難題提供有效解決方案。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授潘建偉團(tuán)隊(duì)利用自主發(fā)展的綜合性能國際最優(yōu)的量子點(diǎn)單光子源，通過電控可編程的光量子線路，構(gòu)建了針對(duì)多光子“玻色取樣”任務(wù)的光量子計(jì)算原型機(jī)。

11、但光量子計(jì)算機(jī)在人工智能的廣泛應(yīng)用，仍有很長的一段路要走。

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