資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：中國某些人工智能應用已達國際領先水平中國在圖像及語音識別的基礎之上，即模擬神經網絡的輸入和輸出，并通過大規模的數據進行訓練，再對樣本進行精準分類和預測，從而實現了計算之外的思考。這便是中國著力研究人工智能所得到的令人欣喜的結果。
人工智能是近幾年來更受關注的高科技產業，特別是在2016年，隨著人工智能阿爾發狗大戰韓國圍棋名宿李世石并取得勝利后，人工智能產業的關注度更是大幅提升，許多國家已經把人工智能產業的發展提上了一個戰略高度。
人工智能的四大功能
語音識別——李開復博士當年做的工作奠定了很多當今識別系統的基礎。這里忍不住說一下，Siri本身的技術并沒有特別大的亮點，真正nb的是它的模式（語音識別直接與搜索引擎結合在一起，產品體驗做得好。而且關鍵是這樣的模式能采集到更多數據，使得系統的精度越來越高）
自然語言理解——自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。目前看到的最強的結果應該是IBM Watson。但其實我們現在用的搜索引擎、中文輸入法、機器翻譯（雖然其實還不怎么work）都和自然語言理解相關。。
數據挖掘——隨著近年數據量的瘋狂增長，數據挖掘也有了長足進步。最具有代表性的是前幾年著名的Netflix challenge（Netflix公司公開了自己的用戶評分數據，讓研究者根據這些數據對用戶沒看過的電影預測評分，誰先比現有系統好10%，誰就能贏100萬美元）最后這一比賽成績較好的隊伍，并非是單一的某個特別nb的算法能給出較精確的結果，而是把大量刻畫了不同方面的模型混合在一起，進行最終的預測。
計算機視覺——目前越來越多的領域跟視覺有關。大家可能一開始想到的都是自動駕駛。雖然大家都在說googleX的無人車， 但實際上現在無論是商業上，還是技術整合上最成功的算法是Mobile Eye的輔助駕駛系統。這個公司也是目前computer vision領域最掙錢的公司。
從實現新功能方面說，視覺的發展的趨勢主要有兩方面，A) 集成更多的模塊，從問題的各種不同方面，解決同一個問題（比如Mobile Eye，就同時使用了數十種方法，放到一起最終作出決策） B) 使用新的信息，解決一個原來很難的問題。這方面較好的例子是M$的Kinect，這個產品最讓人拍案叫絕的就是那個紅外pattern投影儀。
人工智能的應用領域
自然語言處理（包括語音和語義識別、自動翻譯）、計算機視覺（圖像識別）、知識表示、自動推理（包括規劃和決策）、機器學習和機器人學。按照技術類別來分，可以分成感知輸入和學習與訓練兩種。計算機通過語音識別、圖像識別、讀取知識庫、人機交互、物理傳感等方式，獲得音視頻的感知輸入，然后從大數據中進行學習，得到一個有決策和創造能力的大腦。
國內人工智能研發與應用范圍著力3方面
“人工智能”的概念，是在1956年的美國達特茅斯（Dartmouth）大學召開的學術會議上被提出的。著眼全球，只在短短的60年間，科學技術的積累便使得機器學習、模式識別和人機交互這3個基礎支撐能夠得到較為廣泛的應用。縱觀我國，家庭機器人、工業或企業服務、智能助手3方面，是目前國內智能機器人行業的主要研發范圍。就目前階段而言，家庭服務機器人智能化程度還處于初級水平；以倉儲和物流機器人應用為主的工業/企業場景應用更為廣泛；而在工業機器人市場中，中國所占市場份額約為27%是較大的，市場前景開闊。
從上世紀八九十年代的PC時代，進入到互聯網時代后，給我們帶來的是信息的爆炸和信息載體的去中心化。而網絡信息獲取渠道從PC轉移到移動端后，萬物互聯成為趨勢，但技術的限制導致移動互聯網難以催生出更多的新應用和商業模式。而如今，人工智能已經成為這個時代最激動人心、最值得期待的技術，將成為未來10年乃至更長時間內IT產業發展的焦點。
人工智能引全球關注，中國順應潮流
對科技的重視，是中國向來的發展戰略。因此，我們可以看到國家不斷在戰略部署上出臺加速人工智能需求的政策。例如，“人工智能”首次出現在“十三五”規劃草案中，智能制造和機器人作為重大工程之一出現在“科技創新－2030項目”中，以及倡導“互聯網+”落實及其核心技術的推廣……可以預見，千億元級的人工智能市場應用規模正在形成。
中國某些人工智能應用已達國際領先水平
中國在圖像及語音識別的基礎之上，即模擬神經網絡的輸入和輸出，并通過大規模的數據進行訓練，再對樣本進行精準分類和預測，從而實現了“計算”之外的“思考”。這便是中國著力研究人工智能所得到的令人欣喜的結果。當然，研發中會遇到瓶頸，同時也是突破口——訓練和建模邏輯的算法，但相信，只要不懈努力，我國定能取得更多更高的科研成就。
另外，中國在人工智能自動化軟件工程方面也處于世界領先水平，曾經以《顛覆傳統的Yigo語言》為標題，在國際較高科技權威雜志IEEE期刊上發表論文的Yigo技術正是此類IT技術的代表，基于該技術的軟件開發機器人編程系統，大大顛覆了傳統的人工編程效率，使按需實現企業資源優化配置、制造系統柔性與管理信息化效率大幅提升成為現實。目前，該技術已經初步展現出人工智能在軟件開發領域的巨大潛力。
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