最近幾年，隨著人工智能技術的突破，以及互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、并行計算等相關技術群的成批成熟，人工智能技術在快速的更替換代中不斷成熟。我國專家認為，人工智能技術發(fā)展和產(chǎn)業(yè)應用正在雙雙進入臨界點，人工智能正在進入2.0新階段。美國國防部國防高級研究計劃局（DARPA）也指出，目前人工智能發(fā)展正處于第二波次。人工智能正在全球范圍內(nèi)迎來新一輪創(chuàng)新變革，理論和技術加速突破，產(chǎn)業(yè)化周期日益縮短，企業(yè)創(chuàng)新更加活躍，人工智能開始從實驗室走進人類生產(chǎn)生活，進入一個與以往顯著不同的創(chuàng)新發(fā)展階段。

 

 

　　當前人工智能發(fā)展的突飛猛進和重大變化，表現(xiàn)出區(qū)別于過去的三個方面的階段性特征。

       一是進入大數(shù)據(jù)驅(qū)動智能發(fā)展階段

 

　　可以說，2000年之后成熟起來的三大技術成就了人工智能的新一輪發(fā)展高潮，包括以深度學習為代表的新一代機器學習模型，GPU、云計算等高性能并行計算技術應用于智能計算，以及大數(shù)據(jù)的進一步成熟，以上三大技術構建起支撐新一輪人工智能高速發(fā)展的重要基礎。

 

　　DARPA認為，人工智能發(fā)展將經(jīng)歷三個波次，第一波次是人工智能發(fā)展初期的基于規(guī)則的時代，專家們會基于自己掌握的知識設計算法和軟件，這些AI系統(tǒng)通常是基于明確而又符合邏輯的規(guī)則。在第二波次AI系統(tǒng)中，人們不再直接教授AI系統(tǒng)規(guī)則和知識，而是通過開發(fā)特定類型問題的機器學習模型，基于海量數(shù)據(jù)形成智能獲取能力，深度學習是其典型代表。在這種技術路線下，獲得高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)和高性能的計算能力成為算法成功的關鍵要素。比如，2015年以來，IBM通過收購大量醫(yī)療健康領域的公司，獲取患者病例，醫(yī)療影像和臨床記錄等醫(yī)療數(shù)據(jù)，以提升Watson醫(yī)療診斷水平。

 

　　盡管現(xiàn)在基于現(xiàn)有的深度學習+大數(shù)據(jù)的方法，離最終實現(xiàn)強人工智能還有相當?shù)木嚯x，下一步可能需要借鑒人腦高級認知機理，突破深度學習方法，形成能力更強大的知識表示、學習、記憶、推理模型。但業(yè)界普遍認為，最近的5到10年里，人工智能仍會基于大數(shù)據(jù)來運行，并形成巨大的產(chǎn)業(yè)紅利。

 

 

　　在機器學習+大數(shù)據(jù)的人工智能研究范式下，得益于硬件計算性能的快速增強， 智能算法性能大幅度提升，圍棋算法、語言識別、圖象識別都在近年陸續(xù)達到或超過人類水平，智能搜索和推薦、語音識別、自動翻譯、圖像識別等技術進入產(chǎn)業(yè)化階段。各類語音控制類家電產(chǎn)品和臉部識別應用在生活中已隨處可見；無人駕駛技術難點不斷突破，谷歌無人駕駛汽車已在公路上行駛了300多萬英里，自動駕駛汽車已經(jīng)得到美、英政府上路許可；德勤會計師事務所發(fā)布財務機器人，開始代替人類閱讀合同和文件；IBM的沃森智能認知系統(tǒng)也已經(jīng)在醫(yī)療診斷領域表現(xiàn)出了驚人的潛力。

 

　　人工智能的快速崛起正在得到資本界的青睞?！禢ature》文章指出，近一兩年來，人工智能領域的社會投資正在快速聚集。2015年比2013年增長了三倍左右。人工智能技術的發(fā)展正在由學術推動的實驗室階段，轉(zhuǎn)到由學術界和產(chǎn)業(yè)界共同推動的產(chǎn)業(yè)化階段。

 

 

　　得益于深度學習和大數(shù)據(jù)、并行計算技術的發(fā)展，感知智能領域已經(jīng)取得了重大突破，目前已處于產(chǎn)業(yè)化階段。同時，認知智能研究已經(jīng)在多個領域啟動并取得重要進展，將是人工智能下一個突破點。

 

　　2016年初，谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝韓國圍棋世界冠軍李世石的圍棋人機大戰(zhàn)，成為人工智能領域的重大里程碑性事件，人工智能系統(tǒng)的智能水平再次實現(xiàn)躍升，初步具備了直覺、大局觀、棋感等認知能力。目前在人工智能的多個研究領域都在向認知智能挑戰(zhàn)，如圖像內(nèi)容理解、語義理解、知識表達與推理、情感分析等，這些認知智能問題的突破， 將再次引發(fā)人工智能技術的飛躍式發(fā)展。

 

　　除谷歌外，微軟、Facebook、亞馬遜等跨國科技企業(yè)，以及國內(nèi)的IT巨頭都在投入巨大研發(fā)力量，搶奪這一新的技術領地。Facebook提出在未來5至10年，讓人工智能完成某些需要“理性思維”的任務；“微軟小冰”通過理解對話的語境與語義，建立用于情感計算的框架方法；IBM的認知計算平臺Watson在智力競猜電視節(jié)目中擊敗了優(yōu)秀的人類選手，并進一步應用于醫(yī)療診斷、法律助理等領域。

 

 

　　據(jù)波士頓咨詢公司（BCG）和阿里云研究中心的分析，人工智能技術可能會沿一個“之” 字形路線發(fā)展：現(xiàn)有人工智能技術將繼續(xù)完善和產(chǎn)業(yè)化，在經(jīng)濟和社會發(fā)展中實現(xiàn)價值創(chuàng)造并形成強大的經(jīng)濟增長引擎；經(jīng)歷一段時間的積累和探索將實現(xiàn)科技突破，新的智能模型和顛覆性方法有望再次出現(xiàn)，引發(fā)人工智能技術體系和技術路線的新一輪變革。

 

　　因此，當前階段的人工智能需要以滾動方式發(fā)展，既需要推進現(xiàn)有的基于深度學習和大數(shù)據(jù)的人工智能技術的成熟和產(chǎn)業(yè)化；同時，也要針對未來人工智能的前沿問題進行理論攻關，以認知智能為重點，借助腦認知科學研究和量子科學研究的發(fā)展，研究透明性，可解釋性，通用性更強的新一代機器學習模型，研發(fā)具有遷移能力、自主學習能力和強泛化能力的人工智能技術，在新一代智能計算范式方面形成理論儲備，探索新的科學發(fā)現(xiàn)。