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未来已来,AI将如何赋能企业

2019-06-18陈小慧

大众理财顾问 2019年6期
关键词:海光转型人工智能

陈小慧

今年以来,人工智能(AI)俨然成为新的风口,大有炙手可热之势。

但实际上,AI早已不是一个新鲜的事物。其真正意义上的发展历史,可以追溯到60多年前的1956年。而其发展的过程,也充满了曲折与跌宕。

1936年,24岁的阿兰·图灵提出图灵机模型时,或许并未料到他此举不但为人类奠定了现代计算机逻辑工作方式的基础,同时为未来人工智能的发展打开了一扇窗。他为人类科技发展做出的贡献如此之重要,以至于人们不但将其视为“计算机之父”,亦将他推崇为“人工智能之父”。

20年后的1956年夏天,几位怀揣理想的年轻人在达特茅斯大学发起了一次关于人工智能的研讨会议。这次会议聚集了20多名拥有共同爱好的年轻学者,他们第一次对人工智能进行了明确定义,这标志着人工智能发展大幕由此正式拉开。

此后,人工智能的发展围绕人工智能发展的3个方向展开。有专家认为,今天我们正处在“基于互联网大数据的深度学习”的第3次浪潮之中,也有专家将自2015年起的人工智能发展称为全自动智能化的第4波浪潮。

2016年,AlphaGo与世界顶级围棋高手李世石的人机世纪对战,把全球推上人工智能浪潮的新高。

2017年,“女性”机器人索菲娅成为史上首位被授予公民身份的机器人。

2018年,全球首个AI合成主播亮相。

2019年,波士顿动力 Atlas 机器人经过10年的发展,已经学会奔跑、跳跃、后空翻。

……

几经震撼,几经惶恐,人工智能已不再只是科幻小说里的想象,而是真真正正走进了我们的生活。

今天人工智能的成就很大程度上要归功于深度学习技术的发明。深度学习能够利用大数据优化决策引擎,达到超越人工的精确度。随之而来的,企业开始利用人工智能技术完成很多工作程序的自动化。

美国亚马逊超级仓库内,无数机器人正在货架间疯狂奔跑;欧洲快餐店内,机器人端着汉堡和薯条7×24小时来去自如;而在南非矿井下,电脑正操作精密仪器,向幽暗处进发。

时代迫使企业开始转型升级。

2019年5月10日,世界科技创新论坛携手中关村壹号人工智能产业园举办的“世界科技创新论坛大讲堂·人工智能企业赋能专场”上,来自产学研各界人工智能专家齐聚一堂,共同探讨人工智能与企业赋能应用的发展和未来,从实际出发,助力各企业转型升级。

清华大学全球领导力秘书长顾常超、京东无界零售行业解决方案负责人黄建盛、旭日海昌联合创始人CEO李海光、第十区VRAI基金及清研新一代人工智能产业基金合伙人钱雨、易生生区块链创始人陆平、西安未来国际信息股份有限公司高级副总裁李安颖等行业专家出席会议并进行了精彩分享。

“5G及AI时代的来临,将催生新的‘BAT和新的独角兽。”顾常超指出,“未来,我们既要敬畏科技,也要跳出AI;不仅要注意机器的人类化,也要规避人的机器化。”

“数字化是一个新纪元——不仅仅因为我们的客户可以通过点击一个按钮而实现所有可能,更是因為这些可能会塑造新的商业生态系统。”黄建盛谈到。他以京东无界赋能的探索为实例,讲述了无界数字化转型过程中的经历及未来努力的方向。

对于“企业应该如何跨越AI应用鸿沟”这一最被企业看重的话题,李海光有着自己独到的见解。他认为,要站在企业角度全方位思考企业AI的应用,并强调要“数据定义世界,智能驱动未来”。

在李海光看来,人工智能在各个行业的应用不仅相同,能够解决的痛点也存在巨大差异。例如,对于政府部门而言,人工智能可以利用计算机视觉技术、机器学习技术等,提高自助服务比例,解决因城市人口日益庞大带来的政府服务工作量巨大且烦琐的痛点。在金融领域,大数据、智能投顾技术可打破以往金融机构难以为长尾客户提供定制化产品和服务的问题,向更多客户提供个性化服务。这样的应用还有很多,但在各行业真正大规模应用尚需时日,如图1、图2所示。

有“中国人工智能领域产学研投跨界专家”之称的钱雨,从投资者的角度阐述了“为什么AI值得投资”。人工智能是解决中国“调结构”的技术关键。他还强调了投资者在投资中的“六投三不投”标准及“三纵三横投资逻辑”。

图1 针对不同行业的人工智能技术应用

图2 人工智能发展预测

陆平从国际趋势、国内政策、市场分析、应用场景等多个角度阐述了AI+教育应用、AI+个人教育、AI+学校教育。同时,他也提到“AI+危机”,他提出以下几点猜想:“第一、2029年,机器人智能与人类匹敌;第二、2030年,人类与人工智能‘混血儿诞生;第三、2045年,机器智慧超越人类;第四、2100年,人类与AI开战,争夺算力。”

对于“AI+”企业转型,李安颖认为,企业经营必须由单一型向生态化转型,最大可能地整合关联资源,挖掘生态潜力,才能更好、更快地响应用户需求,做到降本增效。因此,企业转型的关键是构建出企业的知识图谱。而知识图谱是结构化的语义知识库,以实体为节点,以关系为边,用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。

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