人工智能是下一次生產(chǎn)力飛躍的突破口
和任何曾經(jīng)處于發(fā)展過程中的新興學科一樣,人工智能早期發(fā)展并非一帆風順,它曾受到多方質疑。例如上世紀80年代的機器翻譯就沒有取得預期成果,其主要受制于計算機計算能力的限制,無法模仿人腦語境思考。
近些年,人工智能的研究和應用又掀起新高潮。一方面是計算機硬件性能的突破,另一方面是以云計算為代表的計算技術的快速發(fā)展,使得信息處理速度和質量大為提高,能夠快速、并行處理海量數(shù)據(jù)。
金融危機以后,歐美國家回歸前沿科學技術的戰(zhàn)略布局,更加重視人工智能技術的研究,特別是在人工智能基礎研究、人腦研究、網(wǎng)絡融合、3D智能打印等領域不斷有研究突破。越來越多的科學家期待人工智能成為人類進入知識經(jīng)濟時代后,下一次生產(chǎn)力飛躍的突破口。如今,人工智能技術的研究和發(fā)展已經(jīng)在很大程度上影響著現(xiàn)在的計算機相關產(chǎn)業(yè),并決定了計算機、網(wǎng)絡技術的未來發(fā)展方向。
人工智能為ICT技術發(fā)展指引方向
當前,人工智能技術對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)生的影響和變革主要有如下幾個方面:
在理論技術層面,人工智能技術為基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等領域的創(chuàng)新應用提供理論基礎。例如,自動定理推理為網(wǎng)絡信息檢索、問題求解、遠程診斷等問題提供了自動求解方案;自然語言理解為計算機人類語言理解提供理論和方法;數(shù)據(jù)挖掘為從數(shù)據(jù)庫中挖掘提煉出具有必然性和蘊含本質規(guī)律的數(shù)據(jù)提供了規(guī)則、聚類等數(shù)據(jù)處理、建模、評估標準。
在技術應用和創(chuàng)新層面,人工智能技術的發(fā)展,為未來ICT等網(wǎng)絡技術的發(fā)展指引了方向。當前,以智能算法、深度學習、云計算為代表的大規(guī)模網(wǎng)絡應用已經(jīng)成為ICT產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展方向。各大互聯(lián)網(wǎng)公司在深度學習領域不斷積極探索。深度學習是機器學習研究中的一個重點關注領域,其研究側重于建立、模擬人腦進行分析學習的“神經(jīng)網(wǎng)絡”。
在創(chuàng)新方面,深度學習帶來了機器學習的新浪潮,推動“大數(shù)據(jù)+深度模型+數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)挖掘”時代的來臨。人工智能技術與互聯(lián)網(wǎng)的融合,是兩個領域發(fā)展到一定階段,探索創(chuàng)新的必然結果,深度學習為擁有強大計算能力和數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)網(wǎng)*公司帶來下一次全面*的機會。例如,谷歌、百度在硅谷的研發(fā)實驗室,在對深度學習、算法升級,對機器學習模仿人腦的智能活動,讓機器像人腦一樣識別圖像、理解自然語言,解析網(wǎng)絡內容之間關系做深度探索。百度語音和圖像等相關網(wǎng)絡產(chǎn)品應用的快速崛起,正是受益于對機器學習等領域的技術突破。
在融合發(fā)展層面,人工智能技術的發(fā)展促進多種科學與網(wǎng)絡技術的深度融合。從上看,人工智能技術在美國、歐洲和日本發(fā)展迅速,并且?guī)恿硕喾N信息科學領域的發(fā)展,信息學、控制學、仿生學、計算機學等領域的技術突破均被運用到人工智能應用中去。
從技術發(fā)展脈絡發(fā)展上,人工智能很多技術一直處于創(chuàng)新的前沿,未來會在很大程度上影響信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。人工智能發(fā)展至今涉及多個研究領域,研究方向包括符號計算、語言識別、模式識別和計算機視覺、機器翻譯與機器學習、智能信息檢索、問題求解與專家系統(tǒng)、邏輯推理與邏輯證明、自然語言處理等,逐漸成為更為廣泛的智能科學學科。
推動人工智能在通信行業(yè)應用示范
在人工智能技術發(fā)展過程中,我們總體上應該貫徹落實創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略,在立足自主創(chuàng)新的同時,放眼國內兩個大局技術發(fā)展情況,加強跟蹤*產(chǎn)業(yè)技術的發(fā)展態(tài)勢調整產(chǎn)業(yè)結構,統(tǒng)籌全局發(fā)展,切實推進由技術革新到推進經(jīng)濟發(fā)展方式的轉變,實現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)型升級,同步大力支持我國人工智能相關研究和產(chǎn)業(yè)化工作。
——建立針對相關科研成果的產(chǎn)業(yè)追蹤機制。
針對國內相關企業(yè)和科研機構正在進行的相關科研活動進行動態(tài)追蹤,對其科研成果在各行各業(yè)的信息化應用進行預研預判,為制訂信息化發(fā)展相關政策規(guī)劃提供線索和根據(jù)。
——適時引導和推動人工智能相關產(chǎn)業(yè)領域的研發(fā)應用。
加強對人工智能和人腦科學工業(yè)領域應用的深入調研分析,掌握工業(yè)機器人、新型計算產(chǎn)品、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等的發(fā)展和應用現(xiàn)狀,堅持應用牽引,整合產(chǎn)學研現(xiàn)有資源,形成一批人工智能關聯(lián)技術的實驗室和技術中心,推動人工智能關聯(lián)技術在網(wǎng)絡、通信等行業(yè)快速發(fā)展的應用示范。
——加大對人工智能關聯(lián)技術的資金支持力度,引導人工智能關聯(lián)技術向通用技術領域的演進和轉化。
未來人工智能技術將進一步推動關聯(lián)技術和新興科技、新興產(chǎn)業(yè)的深度融合,推動新一輪的信息技術革命,其人工智能技術將成為我國經(jīng)濟結構轉型升級的新支點。
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