上海人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模三分之一布局在徐匯 人工智能發(fā)展趨勢如何?

• 2019年8月19日 ZhangHongYuan來源：綜合 783 47
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作為上海首個啟動建設(shè)的人工智能發(fā)展集聚區(qū)域，上海市徐匯區(qū)近日宣布，其已承接并布局了上海全市人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模中的三分之一。2018年，上海徐匯人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到210億元，占上海全市的三分之一。今年上半年達(dá)到158億元，同比增長30.5%。人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪

作為上海首個啟動建設(shè)的人工智能發(fā)展集聚區(qū)域，上海市徐匯區(qū)近日宣布，其已承接并布局了上海全市人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模中的三分之一。2018年，上海徐匯人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到210億元，占上海全市的三分之一。今年上半年達(dá)到158億元，同比增長30.5%。人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些?人工智能發(fā)展趨勢如何?

人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、問題求解

人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。今天的計算機程序已能夠達(dá)到下各種方盤棋和國際象棋的錦標(biāo)賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手具有的但尚不能明確表達(dá)的能力。如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個問題是涉及問題的原概念，在人工智能中叫問題表示的選擇，人們常能找到某種思考問題的方法，從而使求解變易而解決該問題。到目前為止，人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優(yōu)解答。

2、邏輯推理與定理證明

邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一，其中特別重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一個大型的數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)事實上，留意可信的證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修正這些證明。對數(shù)學(xué)中臆測的題。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。

3、自然語言處理

自然語言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實際領(lǐng)域的典型范例，經(jīng)過多年艱苦努力，這一領(lǐng)域已獲得了大量令人注目的成果。目前該領(lǐng)域的主要課題是：計算機系統(tǒng)如何以主題和對話情境為基礎(chǔ)，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復(fù)雜的編碼和解碼問題。

4、智能信息檢索技術(shù)

信息獲取和精化技術(shù)已成為當(dāng)代計算機科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域的研究是人工智能走向廣泛實際應(yīng)用的契機與突破口。

5、專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。近年來，在“ 專家系統(tǒng)”或“ 知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達(dá)到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識，也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯，現(xiàn)在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學(xué)分析、規(guī)劃和醫(yī)學(xué)診斷方面，專家系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了人類專家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系統(tǒng)(用于地質(zhì)學(xué)的專家系統(tǒng))發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。DENDRL系統(tǒng)的性能已超過一般專家的水平，可供數(shù)百人在化學(xué)結(jié)構(gòu)分析方面的使用。MY CIN系統(tǒng)可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見。經(jīng)正式鑒定結(jié)果，對患有細(xì)菌血液病、腦膜炎方面的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。

人工智能發(fā)展趨勢如何

趨勢一:算法與技術(shù)的整合

所有在人工智能領(lǐng)域投資的二級資本公司，比如英特爾、Salesforce和Twitter，都將追隨擁有這些數(shù)據(jù)的大公司，并使用他們的數(shù)據(jù)算法和人工智能。行業(yè)參與者之間將會發(fā)生數(shù)據(jù)交易，而且很有可能會整合算法和技術(shù)。隨著谷歌和Facebook等規(guī)模更大的公司收購小公司，更多的算法將被整合到它們的核心平臺或解決方案中。

趨勢二:人機交互將得到改善

Siri和Alexa大概是最受歡迎的人機交互工具，與之類似的更多基于機器人的解決方案將是人工智能公司進(jìn)入這個行業(yè)的門檻。制造自動化和非消費者焦點解決方案將是第一個要改進(jìn)的解決方案/應(yīng)用程序。制造自動化將主要歸功于人工成本節(jié)約，使用包括自動化、機器人和先進(jìn)制造技術(shù)。非消費者解決方案的改進(jìn)，例如在農(nóng)業(yè)和醫(yī)藥領(lǐng)域執(zhí)行任務(wù)的人機交互。

趨勢三:數(shù)據(jù)眾包

所有的人工智能公司都追求巨大的數(shù)據(jù)庫，以實現(xiàn)他們對人工智能的雄心壯志。這些公司將開始通過眾包方式獲取大量數(shù)據(jù)。企業(yè)已經(jīng)找到了一種方法來評估眾包數(shù)據(jù)的質(zhì)量和真實性，不僅給企業(yè)提供了便利，還能反饋信息給消費者。

趨勢四:開放民主化的工具將獲得市場份額

大公司將開始開放他們的算法和其他工具，以獲得市場份額。以市場為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)和算法進(jìn)入壁壘將會減少，人工智能的新應(yīng)用將會增加。通過開放平臺和民主化，那些無法使用人工智能工具的小公司將可以獲得大量的數(shù)據(jù)來研究人工智能算法。

趨勢五:人工智能將漸漸地對所有垂直領(lǐng)域產(chǎn)生影響

制造、客戶服務(wù)、保健、醫(yī)療保健和交通運輸?shù)念I(lǐng)域已經(jīng)受到AI的影響，自動駕駛汽車上市。各個領(lǐng)域都受到人工智能的影響。

趨勢六:大公司都將從人工智能獲利

亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM，它們將在人工智能領(lǐng)域引領(lǐng)潮流。作為大公司，他們有合適的資源來收集數(shù)據(jù)，因此有更多的數(shù)據(jù)可以使用。

趨勢七:更多的并購將發(fā)生

CBInsights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，AI公司的收購競爭已經(jīng)開始。機器學(xué)習(xí)/人工智能的所有小公司都將被大公司收購。有兩個原因:

AI在沒有數(shù)據(jù)庫的幫助下沒法工作。因為大公司擁有大量的數(shù)據(jù)庫，他們將對那些小公司造成巨大的壓力。沒有數(shù)據(jù)庫的支持，算法將毫無用處。

趨勢八: 安全、隱私及倫理道德問題

在人工智能的保護(hù)傘下，諸如機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等問題，都很容易觸及到安全及隱私問題。有時基礎(chǔ)設(shè)施扮演著很重要的角色。與隱私問題有關(guān)的安全需求，如將銀行帳戶和健康信息保密，將會對研究的安全性有更大的要求。

人工智能的倫理問題，需要解決的倫理和道德問題包括人工智能對人類有哪些好處和壞處。人們也對機器人取代人類的可能性感到擔(dān)憂，比如護(hù)士、治療師或警察等職業(yè)。

以上就是人工智能應(yīng)用領(lǐng)域和人工智能發(fā)展趨勢的相關(guān)情況介紹。

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