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        中國自動化學會專家咨詢工作委員會指定宣傳媒體
        新聞詳情

        IDC:信息流引領人工智能2.0時代

        http://www.kblhh.cn 2017-12-20 15:20 來源:中國自動化學會專家咨詢工作委員會

        近日,國際數據公司IDC在今日頭條“全球思想盛宴—人工智能與人類文明”大會上發布《人工智能白皮書:信息流引領人工智能新時代》(以下簡稱《白皮書》)。《白皮書》指出,人工智能(AI)進入2.0時代,信息流將成為人工智能新時代的引領者。

        信息流連接人與信息

        “過去20年,人工智能一步步從理論書籍來到了現實世界。”今日頭條創始人兼CEO張一鳴認為,“文明的前提和標志,是信息的充分流通。當我們談論信息的時候,不只是在談股市信息、天氣預報、交通路況。信息是整個人類文明的編碼,是人類歷史、今天、未來所有思考與表達的總和,更是人類文明最重要的部分。”

        “隨著社會的信息化和信息的大量涌現,人們對信息的需求激增,信息流形成了錯綜復雜、瞬息萬變的形態。”IDC中國總裁霍錦潔表示,人類需要新技術來更高效地連接生產、生活所需的各種信息,以人工智能技術為支撐的信息流已經發展成為數字時代人們獲取信息的重要形態。信息流是新一代人工智能的新理論、新技術、新平臺,是跟社會新需求相結合的產物,具有強大的延展性和滲透性。

        各國陸續通過頂層設計將人工智能的發展提升到國家戰略的高度,人工智能無疑將成為新一輪產業革命的重要主導力量。霍錦潔介紹了《白皮書》調研所得的預測結果:全球人工智能支出到2020年將達到2758億元,未來5年復合年增率將超過50%。就中國市場而言,政府、資本市場對人工智能的高度重視和持續投資將促使中國人工智能飛速發展,到2020年,中國人工智能技術支出將達到325億元,占全球整體支出的12%。

        得益于深度學習的發展,人工智能關鍵技術在最近幾年均取得突破。霍錦潔表示,數據、算法與應用場景是影響人工智能產業發展的三大要素,云計算、大數據應用幫助企業建立數字化轉型的基礎,人工智能技術的應用則加速了各個領域的流程數字化,以信息流技術為代表的新技術將重新定義人工智能2.0時代。

        從“人找信息”到“信息找人”

        人工智能驅動的信息流可以提供一整套基礎設施和解決方案。從內容創作、過濾、分發、消費到互動的每個環節,人工智能使用大規模機器學習、文本分析、自然語言理解、計算機視覺和數據挖掘等技術,來處理、分析、挖掘、理解和組織海量文字、圖片和視頻,并根據對用戶的深度理解,進行智能推送。

        以今日頭條為例,基于機器推薦,今日頭條大幅提高了信息的分發效率,實現了較高精準度的個性化推薦。這種從“人找信息”到“信息找人”的信息獲取模式,迅速為其積累了數以億計的粉絲。無怪乎張一鳴曾說:“在今日頭條的使用中,90%的用戶都是在看推薦的信息流,而不會去選頻道板塊。”

        在智能革命的影響下,舊的產業將以新的形態出現,并形成新產業。霍錦潔指出,人工智能驅動的信息流技術的發展將對各行各業產生重大顛覆性影響,“智能X”將成為創新時尚。“人工智能驅動的信息流技術將在國防、醫療、工業、農業、金融、商業、教育、公共安全等領域取得廣泛應用,催生新的業態和商業模式,為各行各業帶來新的機遇。”

        變革傳統信息傳播路徑

        受大數據、云計算、開源平臺和移動互聯網等技術的推動,基于深度學習的智能語音、圖像識別等人工智能技術開始向信息傳播產業滲透,傳統信息傳播路徑和業態已經并將繼續發生深刻變化。

        “未來,人工智能的各項技術都將與信息流深度融合,人工智能驅動的信息流技術將對信息產業變革以及社會生活產生深遠影響。”霍錦潔表示,人工智能驅動的信息流技術還將極大促進新科技與實體經濟的深度融合,成為經濟發展的新引擎。

        張一鳴認為,必須在全球范圍內解決三個問題,“第一個是使用場景的問題,這本質上是一個市場問題;第二個是技術問題,人工智能究竟能在多大程度上提升信息傳播的信噪比;第三個是規則問題,在連接人與信息的過程中,人工智能的法律、倫理邊界到底是什么?”他說,“我們希望人工智能能更好地服務于信息的創作與交流,從而促進整個人類文明的交流。”

        《白皮書》同時也指出,人工智能驅動的信息流雖然在技術上取得了很大突破,但依然面臨著人工智能發展的共性挑戰,主要體現為:前沿科研與產業實踐尚未緊密銜接;產業發展沒有足夠配套服務支撐;人才缺口巨大,人才結構失衡;缺乏整合社會各領域資源的機制。

        為此,《白皮書》建議,鼓勵企業全球化,積極出海,占領產業制高點;為人才培養和引進提供優越的政策環境;加大數據開放,推進數據治理;鼓勵和加深人工智能在實體經濟領域的場景探索;鼓勵產業界、學術界等加強國際交流與合作,共建產業生態。

        《中國科學報》 (2017-12-14 第6版 前沿)

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