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人工智能带来的技术性变革,是我们所未能预想到的
发布时间:2018-10-12   点击次数:61次
   人工智能带来的技术性变革,是我们所未能预想到的
 
  2018年10月10日-12日,华为全联接大会2018在上海世博展览馆、上海世博中心举行。本届大会以“+智能,见未来”为主题,携手全球ICT产业领袖、行业先锋、生态伙伴、商业智囊共同探讨人工智能在各行业发展方向和机遇。
  
  在本次大会上,这一使命以更加清晰的面貌呈现在世界面前。“人工智能触发的产业变革,将涉及所有行业。如何以一种全新的模式,重构各自行业和企业,是我们在未来都要思考和实践的”,徐直军说。
  
  在华为看来,如同公元前的轮子和铁、19世纪的铁路和电力,以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样,华为认同:人工智能是一组技术集合,是一种新的通用目的技术(GPT),有着巨大的技术互补性和溢出效应。
  
  人工智能触发的产业变革,将涉及所有行业,在徐直军看来。他列举了智慧交通、教育、医疗、电信网络运维等多个被改变或可能被颠fu的产业。“人工智能触发的各种改变才刚刚开始。改变历来都是几家欢喜几家愁,特别是改变刚开始的时候。”他补充到。
  
  经过了AI技术与应用局部探索阶段后,当前正处于第二个阶段。在这一时期,从技术视角看,在AI技术日趋完善的同时也暴露出很多问题;从应用视角看,一方面AI应用日渐广泛,价值持续得以确认,但与配套的政策环境、公司流程、组织人员等环节则还未形成。
  
  AI技术终将赢得属于自己的社会环境,那时将迈向AI应用与生产力提升全面快速发展的第三阶段。
  
  在迎来新的GPT技术之前,我们将持续见证和享受这一黄金发展期,即第四阶段。但我们也要清醒的认识到,人工智能不是万能的,人工智能有它能解决的问题,也有它不能解决的问题。
  
  “充分聚焦人工智能能解决的问题、聚焦其创造价值的领域,而不是把精力花在人工智能不能解决的问题或不能创造价值的领域。”在徐直军看来,选择正确的问题比寻找新奇的方案更为重要。
  
  18世纪以来的历次技术革命,每一次都会对组织的结构、作业流程和人员能力等产生巨大影响。
  
  这次,也不例外。人工智能几乎提升了各个方面的自动化水平,大量的重复性岗位需求大幅度缩减。因此,可以预见,未来的组织人员构成可能是菱形状,即大量处于底部的基础性、重复性日常岗位被AI所取代。
  
  前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。
  
  据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,将超过1600亿元,增长率达到26.2%。
  
  不只是中国,在全球范围内,一系列数字也能让人们感受到人工智能产业发展的“辉煌”:仅2017年,发表的机器学习论文数为2万篇;超过22个国家发布AI计划;新诞生了1100多家AIstartup公司;与AI相关的兼并收购金额达到240亿美元;与AI相关的VC投资达140亿美元……
  
  那么,再来看一组数字,则能让我们感受到人工智能初级阶段的“冷静”:只有4%的企业已经投资或部署了AI;约5%部署的智慧城市中正在使用AI;约10%的智能手ji内置了AI;最为触目惊心的,则是全球AI人才的供需比仅有1%。
  
  这组数据,让我们看到了人工智能“辉煌”与“冷静”间的差距,以及未来凝聚产业发展的巨大动力。
  
  “任何技术只有准确的定位,才会充分发挥其价值。给人工智能技术进行合理的定位,是我们理解和应用该技术的基础。”如何解决人工智能“辉煌”与“冷静”之间的巨大落差?徐直军分享了华为洞察的十个有关人工智能的重要变革方向。“我们要从产业、技术、人才这三个方面进行主动的变革。”
  
  在产业、技术方面,主要包括模型训练、算力、AI部署、算法、AI自动化、实际应用、模型更新、多技术协同、平台支持等方面。
  
  作为最关键的一环,AI人才的短缺,一直是业界顾虑较多的一个制约因素。华为提出了“以AI的思维解决AI的人才短缺”的理论。通过着力发展智能化、自动化、简单易用的AI平台和工具服务,以及提供培训教育,培养大量的数据科学工程师,使他们能完成大量基本的数据科学相关工作。通过这些大量的数据科学工程师与数据科学家和各领域专家相互配合的梯形结构,来解决AI人才稀缺问题。
  
  
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