AI拓展“泛智能”应用 5类竞争模式或将涌现

人工智能已不再局限于模拟人的行为结果,而拓展到“泛智能”应用,即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更复杂的问题。
ai拓展“泛智能”应用 5类竞争模式或将涌现
自20世纪50年代以来,三次技术革新浪潮中,人工智能诞生并发展。现阶段,人工智能正在从专有人工智能向通用人工智能发展过渡,由数据、算法、计算等互联网技术群和应用场景互为推动,协同发展,自我演进。人工智能已不再局限于模拟人的行为结果,而拓展到“泛智能”应用,即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更复杂的问题。这些问题既包含人在信息爆炸时代面临的信息接受和处理困难,也包含企业面临的运营成本逐步增加、消费者诉求和行为模式转变、商业模式被颠覆等问题,同时还包含社会亟需解决的对自然/环境的治理、对社会资源优化和维护社会稳定等挑战。
人工智能应用空间:三类关键商业流程特性预测人工智能应用空间
人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力,并已在图像识别、语言识别、自然语言处理等多个方面成功应用。本报告通过分析典型的商业流程,从三类关键商业流程特性预测了人工智能的应用空间。研究发现,人工智能最适于解决符合以下特点的商业问题:其一,行业存在持续痛点;其二,商业流程本身具备数字化的信息输入,问题可以细分并清晰地界定,商业流程存在重复,且获得的结果的沟通以书面沟通或单项沟通为主;其三,商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。
人工智能未来趋势:三阶段发展场景,短期处于服务智能
从人工智能的技术突破和应用价值两维度分析,未来人工智能将会出现三个阶段(参阅图2):
情景一: 未来3-5年,仍以服务智能为主。在人工智能既有技术的基础上,技术取得边际进步,机器始终作为人的辅助;在应用层面,人工智能拓展、整合多个垂直行业应用,丰富实用场景。随着数据和场景的增加,人工智能创造的价值呈现指数增长。
情景二:中长期将出现显著科技突破。人工智能技术取得显著突破,如自然语言处理技术可以即时完全理解类人对话,甚至预测出“潜台词”。在技术创新的领域,现有的应用向纵深拓展,价值创造限制在技术取得突破的领域。
情景三:长期可能出现超级智能。人工智能的技术取得显著突破,应用范围显著拓宽,人机完全共融,人工智能全面超越人类,无所不在,且颠覆各个行业和领域,价值创造极高。
到目前为止,人工智能还停留在“专有人工智能”阶段,主要应用是完成具体任务,例如“识别病灶医学图像并判断是否是肿瘤”。现阶段,人工智能将逐渐向“通用人工智能”过渡,应用于完成复杂任务,判断并满足用户需求,如“识别医学图像,并快速诊断疾病(不限于肿瘤)”。
中长期,随着技术显著突破,人工智能将逐步发展为“抽象人工智能”,在基础科技取得重大突破后,人工智能可以理解用户情感,从而改变用户行为,例如“说服慢性病患者坚持按医嘱服药并在患病后改变生活习惯”。在遥远的将来,人工智能可能演变为“超级人工智能”,全面超越人类,通过技术突破和广泛的应用,预测并预先改变消费者的行为,例如“预先说服用户改变不良生活习惯,预防慢性病”。
未来3-5年,人工智能仍以服务智能为主要趋势。在服务智能下,人工智能会取得边际技术进步,如算法突破,小数据训练或分布式算法(不从数据开始训练,直接下载智能)成为可能;或者,图像识别或自然语言处理技术取得边际突破,对数据结构化的要求降低。
人工智能的应用将更加广阔,例如综合天气、土壤变化数据和大宗商品交易行情,人工智能可以为农业决策,选择今年最有经济效益的种植品种;或者,图像识别技术突破后,机器人可以识别消费者微表情的变化,从而预测消费者的情绪。人工智能的应用将更有深度,产生新的社会、商业和个人生活模式,创造巨大的商业价值。人工智能的发展也将更为融合:实现“感知/交互—正确理解—自主决策—自我学习”的实时循环;数据传输速度实现质的飞跃,云端将无缝融合;介入式芯片等新的硬件形式将出现,甚至实现人机共融。
在服务智能情景下,数据可得性高的行业,人工智能将率先用于解决行业痛点,爆发大量场景应用。医疗、金融、交通、教育、公共安全、零售、商业服务等行业数据电子化程度较高、数据较集中且数据质量较高,因此在这些行业将会率先涌现大量的人工智能场景应用,用以解决行业痛点。
对人工智能而言,医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。基于人工智能的应用在未来数年内能够为千百万人改进健康结果和生活质量,例如临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统管理、慢病用药和生活管理等。
在金融领域,智能个人身份识别将用于解决金融安全隐患,智能高频交易将用于提高金融决策效率,智能投顾将帮助金融机构开拓用户。
在教育领域,k-12线上教育以及大学配套设备等等人工智能应用已经被学校和学生广泛使用,机器人早已经成为了广为欢迎的教育设备,智能辅导系统(its)也成为了针对科学、数学、语言学以及其他学科相匹配的学生互动导师。

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