发布时间 : 星期三 文章报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书(2017)更新完毕开始阅读
展存在诸多隐忧
新兴技术快速涌现，人工智能发展进入新阶段。随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用，人工智能发展所处信息环境和数据基础发生了巨大而深刻的变化，这些变化构成了驱动人工智能走向新阶段的外在动力。与此同时，人工智能的目标和理念出现重要调整，科学基础和实现载体取得新的突破，类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽也预示着内在动力的成长，人工智能的发展已经进入一个新的阶段。
人工智能水平快速提升，人类面临潜在隐患。得益于数据量的快速增长、计算能力的大幅提升以及机器学习算法的持续优化，新一代人工智能在某些给定任务中已经展现出达到或超越人类的工作能力，并逐渐从专用型智能向通用型智能过渡，有望发展为抽象型智能。随着应用范围的不断拓展，人工智能与人类生产生活联系的愈发紧密，一方面给人们带来诸多便利，另一方面也产生了一些潜在问题：一是加速机器换人，结构性失业可能更为严重；二是隐私保护成为难点，数据拥有权、隐私权、许可权等界定存在困难。 （二）新一代人工智能的主要驱动因素
当前，随着移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术
的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。人工智能发展所处的信息环境和数据基础发生了深刻变化，愈加海量化的数据，持续提升的运算力，不断优化的算法模型，结合多种场景的新应用已构成相对完整的闭环，成为推动新一代人工智能发展的四大要素。
1、人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长 近年来，得益于互联网、社交媒体、移动设备和传感器的大量普及，全球产生并存储的数据量急剧增加，为通过深度学习的方法来训练人工智能提供了良好的土壤。目前，全球数据总量每年都以倍增的速度增长，预计到2020年将达到44万亿GB，中国产生的数据量将占全球数据总量的近20%。海量的数据将为人工智能算法模型提供源源不断的素材，人工智能正从监督式学习向无监督学习演进升级，从各行业、各领域的海量数据中积累经验、发现规律、持续提升。 2、数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升 人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。人工智能芯片的出现加速了深层神经网络的训练迭代速度，让大规模的数据处理效率显著提升，极大地促进了人工智能行业的发展。目前，出现了GPU、NPU、FPGA和各种各样的AI-PU专用芯片。相比传
统的CPU只能同时做一两个加减法运算，NPU等专用芯片多采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。在具有更高线性代数运算效率的同时，只产生比CPU更低的功耗。
3、深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化 2006年，加拿大多伦多大学教授杰弗里·辛顿提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，例如谷歌大脑团队在2012年通过使用深度学习技术，成功让电脑从视频中“认出”了猫。随着算法模型的重要性进一步凸显，全球科技巨头纷纷加大了这方面的布局力度和投入，通过成立实验室，开源算法框架，打造生态体系等方式推动算法模型的优化和创新。目前，深度学习等算法已经广泛应用在自然语言处理、语音处理以及计算机视觉等领域，并在某些特定领域取得了突破性进展，从有监督式学习演化为半监督式、无监督式学习。 4、资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起
当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升。在此过程中，资本作为产业发展的加速器发挥了重要的作用，一方面，跨国科技巨头以资本为杠杆，展开投资并购活动，得以不断完善产业链布局，另一方面，各类资本对初创型企业的支持，使得优秀的技术型公司迅速脱颖而出。
据美国技术研究公司Venture Scanner的调查报告显示，截至到2017年12月，全球范围内总计2075家与人工智能技术有关公司的融资总额达到65亿美元。同时，美国行业研究公司CB Insight公布了对美国人工智能初创企业的调查结果，这类企业的融资金额约是2012年的10倍。目前，人工智能已在智能机器人、无人机、金融、医疗、安防、驾驶、搜索、教育等领域得到了较为广泛的应用。 （三）新一代人工智能主要发展特征
在数据、运算能力、算法模型、多元应用的共同驱动下，人工智能的定义正从用计算机模拟人类智能演进到协助引导提升人类智能，通过推动机器、人与网络相互连接融合，更为密切地融入人类生产生活，从辅助性设备和工具进化为协同互动的助手和伙伴。主要特征如下： 1、大数据成为人工智能持续快速发展的基石
随着新一代信息技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度实现了大幅提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现。与早期基于推理的人工智能不同，新一代人工智能是由大数据驱动的，通过给定的学习框架，不断根据当前设置及环境信息修改、更新参数，具有高度的自主性。例如，在输入30万张人类对弈棋谱并经过3千万次的自我对弈后，人工智能AlphaGo具备了媲美顶尖棋手的棋力。随着智能终端和传感器的快速普及，海量数据快速累积，基