人工智能的未来趋势(人工智能技术可以怎样改变世界)

人工智能的未来趋势，人工智能技术可以怎样改变世界？

随着科技发展，人工智能技术越来越深透人们的生活，很多已经改变了人们的生活方式！

第一，在我们的生活领域，人工智能真是无处不在，比如我们用的智能手机就包含了多项人工智能技术，手机的摄像功能能够更好的处理画面效果，我们用手机看的视频比如快手、抖音等。现在疫情的情况，像人脸识别、体温测量等，总之在我们的生活中随处可见人工智能的影子！

第二，人工智能技术在医疗领域的应用

智能诊断就是将疾病诊断通过人工智能技术对病人进行分析，还可以自动识别病人的临床变量和各项指标。

还可以进行医学影像智能识别、医疗机器人，比如智能假肢、人体骨骼等技术修复人体的缺陷。通过大量的患者的治疗数据，通过人工智能的技术挖掘和筛选最合适的药物等等！

第三，在教育领域的应用

小的方面对于孩子的教育方面，现在可以运用早教机帮助孩子提前学习，而且还能勾起他们的学习兴趣。大的方面在教育科研方面，人工智能技术有很好的帮助，比如语音识别技术的突破，智能机器人的突破、以及科研中数据的运算等方面！

可以说，人工智能不光在改变我们的生活，它也在悄悄的改变世界！

人工智能的应用前景如何？

人工智能的发展前景如何？

近年来，人工智能等科技教育在世界上掀起了一股狂澜，2019年教育部印发《2019年教育信息化和网络安全工作要点》，要求推动在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。4月2日，教育部印发《关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》，要求教师主动适应信息化、人工智能等技术变革，积极有效开展教育教学。

VR技术正逐步与5G、人工智能、大数据、裸眼3D、投影、全息投影等技术互相融合、互相促进发展。印度学校也将AR、人工智能和虚拟现实VR整合到教学中。在印度，有的学校现在已经将云计算，AR和虚拟现实VR结合到教学当中。 在过去的几年里，先进的科技应用已经改变了我们生活的方方面面。作为IT行业的领导者，印度一直站在这一技术的前沿，从银行业到政府管理、农业乃至日常购物和食品配送等领域的技术都得到了统一。

而美国自2010年起便开始布局STEM教育——即科学、技术、工程与数学教育，美国国内由13个机构组成了STEM教育委员会，通过改进学前至12年级教育方式、维持公众和青年的STEM接触效率、增加大学生STEM经历、优化STEM服务团体、设计STEM研究生教育等方面来促进并深化STEM教育改革。

那么，我们为何要大力推广大力推广人工智能等科技教育呢？

“科学”不仅是学校的一个科目，元素周期表，或者波的特性。它是一种认知世界的方法，是接触、探索与理解世界的关键方式。

在这个信息爆炸的时代，成功不仅取决于所学的知识，还与处理事物的方式有关。对我们的年轻一辈来说，用知识与技能去武装自己来处理信息，收集证据、解决目棘手问题已成为当务之急。而这些能力，都可以在他们的学生时代从科技学习中获得。

教育既是知识的传递，也是思维的传授；而科技教育密切贴合着时代的浪潮，在传输知识的同时更帮助学生以更新、更深、更全面的眼光去看待世界与面前的问题。

技术的发展趋势是什么？

AI时代，技术的发展趋势是什么？首先是深度学习在过去几年的快速发展，让我们看到最近在学术领域出现了很多技术突破。其中首当其冲的是语音识别以及计算机视觉方面的长足进步。在这两个领域中，现在我们已经获得了经过训练的计算机系统以及媲美人类能力的参照指标。当然，计算机系统的能力依旧在很多很多方面无法与人类相比。但是这些足以向人们展示这两个领域已经取得的长足的进步。

最近在机器翻译领域也产生了令人吃惊的进展，虽然它还没有演化成为工业级的产品，但人工神经网络方面的应用正在以惊人的速度带领我们朝着计算机推理能力、注意力和记忆能力的方向走的更加深入。AI时代，技术在强化学习方面的巨大进步，比如像下围棋这样的情境。也许在场的各位还有人不太了解机器人和控制系统领域近来的发展，实际上，我认为这个领域的快速发展才刚刚开始。

还有另一个并非实际的应用领域，但会为许多工业应用打下基础的学术领域，这就是循环神经网络和极深神经网络。这两个领域也取得了让我们可以更好地处理序列数据甚至是处理抽象概念的技术进步。人类虚拟的注意力模型对研究起到了至关重要的作用，在它的帮助下，最终我们也达到了基于短语的机器翻译技术所能达到的翻译水平，也许在一些语言组合上我们甚至超越了之前的技术。

谷歌公布的机器翻译技术已经发展到了令人振奋的水平。谷歌搜集了非常多的数据，远远超过任何人类个体在一生中能够学习的知识体量，并使用这样量级的数据训练了他们现在的机器翻译系统，这基本上已经是非常接近人类翻译能力的机器翻译系统了。最近在变分自编码器（VAE）和对抗生成网络（GAN）方向上也取得了一些成功，这都是研究的最前沿。但是它们很难被训练，而且它们学习和发现抽象概念的能力还不是很令人满意。但我在这里还是希望向你们展示一下最近的成果。

可是，一旦我们拥有了智能的机器，我们就不会只局限于使用它们去回答一些简单的问题，我们会希望它们能够主动地去完成一些事情。这样的希望就给我们提出了一个关于奖励机制的有趣问题。其中我个人非常关注的一点是，机器如何学会人类的价值观，我认为这才是训练真正“聪明”的AI的关键，即 wise AI。可见三益宝财富百科

什么才算是好的表征学习，以及如何搞清楚数据中各种解释因子（explanatory factors）之间的潜在关系。如果我们在现实世界中存在着一些可以控制这些解释因子的代理（agent），而这些因子又与那些可以被控制的事情对应，那么我们就有机会利用这些因子对事物间的关系做基本的解释（underlying explanations）。

你怎么看待人工智能的未来？

2020年是不寻常的一年，全球的健康、贸易、经济、文化、政治和科技领域，无不发生着深刻的变化。笔者所在的科技领域，也恰逢现代人工智能（简称AI）发展10周年。前10年，人工智能技术得到了长足的发展，但也留下许多问题有待解决。那么，未来AI技术将会如何发展呢？本文将结合学术界、工业界的研究成果，以及笔者个人研究见解，从算力、数据、算法、工程化4个维度，与读者一起探索和展望AI发展的未来。

一

数据

我们首先分析数据的发展趋势。数据对人工智能，犹如食材对美味菜肴，过去10年，数据的获取无论是数量，还是质量，又或者是数据的种类，均增长显著，支撑着AI技术的发展。未来，数据层面的发展会有哪些趋势呢，我们来看一组分析数据。

首先，世界互联网用户的基数已达到十亿量级，随着物联网、5G技术的进一步发展，会带来更多数据源和传输层面的能力提升，因此可以预见的是，数据的总量将继续快速发展，且增速加快。参考IDC的数据报告（图1），数据总量预计将从2018年的33ZB（1ZB=106GB），增长到2025年的175ZB。

其次，数据的存储位置，业界预测仍将以集中存储为主，且数据利用公有云存储的比例将逐年提高，如图2、图3所示。

以上对于未来数据的趋势，可以总结为：数量持续增长；云端集中存储为主；公有云渗透率持续增长。站在AI技术的角度，可以预期数据量的持续供给是有保证的。

另一个方面，AI技术需要的不仅仅是原始数据，很多还需要标注数据。标注数据可分为自动标注、半自动标注、人工标注3个类别。

那么，标注数据未来的趋势会是怎样的？

我们可从标注数据工具市场的趋势窥探一二，如图4所示。可以看到，人工标注数据在未来的5-10年内，大概率依然是标注数据的主要来源，占比超过75%。

通过以上数据维度的分析与预测，我们可以得到的判断是，数据量本身不会限制AI技术，但是人工标注的成本与规模很可能成为限制AI技术发展的因素，这将倒逼AI技术从算法和技术本身有所突破，有效解决对数据特别是人工标注数据的依赖。

二

算力

我们再来看看算力。算力对于AI技术，如同厨房灶台对于美味佳肴一样，本质是一种基础设施的支撑。

算力指的是实现AI系统所需要的硬件计算能力。半导体计算类芯片的发展是AI算力的根本源动力，好消息是，虽然半导体行业发展有起有落，并一直伴随着是否可持续性的怀疑，但是半导体行业著名的“摩尔定律”已经经受住了120年考验(图5)，相信未来5-10年依然能够平稳发展。

不过，值得注意的是，摩尔定律在计算芯片领域依然维持，很大原因是因为图形处理器（GPU）的迅速发展，弥补了通用处理器（CPU）发展的趋缓，如图6所示，从图中可以看出GPU的晶体管数量增长已超过CPU，CPU晶体管开始落后于摩尔定律。

当然，半导体晶体管数量反映整体趋势可以，但还不够准确地反映算力发展情况。对于AI系统来说，浮点运算和内存是更直接的算力指标，下面具体对比一下GPU和CPU这2方面的性能，如图7所示。可以看出，GPU无论是在计算能力还是在内存访问速度上，近10年发展远超CPU，很好的填补了CPU的性能发展瓶颈问题。

另一方面，依照前瞻产业研究院梳理的数据，就2019年的AI芯片收入规模来看，GPU芯片拥有27%左右的份额，CPU芯片仅占17%的份额。可以看到，GPU已成为由深度学习技术为代表的人工智能领域的硬件计算标准配置，形成的原因也十分简单，现有的AI算法，尤其在模型训练阶段，对算力的需求持续增加，而GPU算力恰好比CPU要强很多，同时是一种与AI算法模型本身耦合度很低的一种通用计算设备。

除了GPU与CPU，其他计算设备如ASIC、FGPA等新兴AI芯片也在发展，值得行业关注。鉴于未来数据大概率仍在云端存储的情况下，这些芯片能否在提高性能效率的同时，保证通用性，且可以被云厂商规模性部署，获得软件生态的支持，有待进一步观察。

三

算法

现在我们来分析算法。AI算法对于人工智能，就是厨师与美味佳肴的关系。过去10年AI的发展，数据和算力都起到了很好的辅助作用，但是不可否认的是，基于深度学习的算法结合其应用取得的性能突破，是AI技术在2020年取得里程碑式发展阶段的重要原因。

那么，AI算法在未来的发展趋势是什么呢？这个问题是学术界、工业界集中讨论的核心问题之一，一个普遍的共识是，延续过去10年AI技术的发展，得益于深度学习，但是此路径发展带来的算力问题，较难持续。下面我们看一张图，以及一组数据：

1. 根据OpenAI最新的测算，训练一个大型AI模型的算力，从2012年开始计算已经翻了30万倍，即年平均增长11.5倍，而算力的硬件增长速率，即摩尔定律，只达到年平均增速1.4倍；另一方面，算法效率的进步，年平均节省约1.7倍的算力。这意味着，随着我们继续追求算法性能的不断提升，每年平均有约8.5倍的算力赤字，令人担忧。一个实际的例子为今年最新发布的自然语义预训练模型GPT-3，仅训练成本已达到约1300万美元，这种方式是否可持续，值得我们思考。

2. MIT最新研究表明，对于一个过参数化（即参数数量比训练数据样本多）的AI模型，满足一个理论上限公式：

上述公式表明，其算力需求在理想情况下，大于等于性能需求的4次方，从2012年至今的模型表现在ImageNet数据集上分析，现实情况是在9次方的水平上下浮动，意味着现有的算法研究和实现方法，在效率上有很大的优化空间。

3. 按以上数据测算，人工智能算法在图像分类任务（ImageNet）达到1%的错误率预计要花费1亿万亿（10的20次方）美元，成本不可承受。

结合前文所述的数据和算力2个维度的分析，相信读者可以发现，未来标注数据成本、算力成本的代价之高，意味着数据红利与算力红利正在逐渐消退，人工智能技术发展的核心驱动力未来将主要依靠算法层面的突破与创新。就目前最新的学术与工业界研究成果来看，笔者认为AI算法在未来的发展，可能具有以下特点：

（1）先验知识表示与深度学习的结合

纵观70多年的人工智能发展史，符号主义、连接主义、行为主义是人工智能发展初期形成的3个学术流派。如今，以深度学习为典型代表的连接主义事实成为过去10年的发展主流，行为主义则在强化学习领域获得重大突破，围棋大脑AlphaGo的成就已家喻户晓。

值得注意的是，原本独立发展的3个学派，正在开始以深度学习为主线的技术融合，比如在2013年，强化学习领域发明了DQN网络，其中采用了神经网络，开启了一个新的研究领域称作深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）。

那么，符号主义类算法是否也会和深度学习进行融合呢？一个热门候选是图网络（Graph Network）技术，这项技术正在与深度学习技术相融合，形成深度图网络研究领域。图网络的数据结构易于表达人类的先验知识，且是一种更加通用、推理能力更强(又称归纳偏置)的信息表达方法，这或许是可同时解决深度学习模型数据饥渴、推理能力不足以及输出结果可解释性不足的一把钥匙。

（2）模型结构借鉴生物科学

深度学习模型的模型结构由前反馈和反向传播构成，与生物神经网络相比，模型的结构过于简单。深度学习模型结构是否可以从生物科学、生物神经科学的进步和发现中吸取灵感，从而发现更加优秀的模型是一个值得关注的领域。另一个方面，如何给深度学习模型加入不确定性的参数建模，使其更好的处理随机不确定性，也是一个可能产生突破的领域。

（3）数据生成

AI模型训练依赖数据，这一点目前来看不是问题，但是AI模型训练依赖人工标注数据，是一个头痛的问题。利用算法有效解决或者大幅降低模型训练对于人工标注数据的依赖，是一个热点研究领域。实际上，在人工智能技术发展过程中一直若隐若现的美国国防部高级研究计划局（DARPA），已经将此领域定为其AI3.0发展计划目标之一，可见其重要程度。

（4）模型自评估

现有的AI算法，无论是机器学习算法，还是深度学习算法，其研发模式本质上是通过训练闭环（closed loop）、推理开环（open loop）的方式进行的。是否可以通过设计模型自评估，在推理环节将开环系统进化成闭环系统也是一个值得研究的领域。在通信领域，控制领域等其他行业领域的大量算法实践表明，采用闭环算法的系统在性能和输出可预测性上，通常均比开环系统优秀，且闭环系统可大幅降低性能断崖式衰减的可能性。闭环系统的这些特性，提供了对AI系统提高鲁棒性和可对抗性的一种思路和方法。

四

工程化

上文已经对人工智能数据、算力、算法层面进行了梳理和分析，最后我们看看工程化。工程化对于人工智能，如同厨具对于美味佳肴一样，是将数据、算力、算法结合到一起的媒介。

工程化的本质作用是提升效率，即最大化利用资源，最小化减少信息之间的转换损失。打一个简单的比喻，要做出美味佳肴，食材、厨房灶台、厨师都有，但是唯独没有合适的厨具，那么厨师既无法发挥厨艺（算法），又无法处理食材（数据），也无法使用厨房灶台的水电气（算力）。因此，可以预见，工程化未来的发展，是将上文提到的算力与算法性能关系，从现在的9次方，逼近到理论上限4次方的重要手段之一。

过去10年，AI工程化发展，已形成一个明晰的工具链体系，近期也伴随着一些值得关注的变化，笔者将一些较为明显的趋势，汇总如下：

总结来说，AI工程化正在形成从用户端到云端的，以Python为编程语言的一整套工具链，其3个重要的特点为：远程编程与调试，深度学习与机器学习的GPU加速支持，以及模型训练与推理工具链的解耦。与此同时，产业链上游厂商对开源社区的大量投入，将为中下游企业和个人带来工具链的技术红利，降低其研发门槛和成本，笔者认为微软、脸书、英伟达3家上游厂商主推的开源工具链尤其值得关注。

五

结语

对于人工智能技术过去10年发展取得的成就，有人归因于数据，也有人归因于算力。未来人工智能技术发展，笔者大胆预测，算法将是核心驱动力。同时，算法研发的实际效率，除了算法结构本身，还取决于设计者对先进工具链的掌握程度。

未来10年，科技界是否能用更少的数据，更经济的算力，获得真正意义上的通用智能呢？我们拭目以待。

人工智能是大趋势吗？

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