AI對GDP貢獻(xiàn)高 人工智能的未來將怎樣?

時間:2021-09-01

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導(dǎo)語:到2030年,人工智能對全球經(jīng)濟(jì)的潛在貢獻(xiàn)將達(dá)到15.7萬億美元,到2030年,人工智能對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的GDP貢獻(xiàn)高達(dá)26%。到2025年,人工智能(AI)將通過高效處理當(dāng)今的一些復(fù)雜任務(wù)來顯著改善我們的日常生活。

  到2030年,人工智能對全球經(jīng)濟(jì)的潛在貢獻(xiàn)將達(dá)到15.7萬億美元,到2030年,人工智能對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的GDP貢獻(xiàn)高達(dá)26%。到2025年,人工智能(AI)將通過高效處理當(dāng)今的一些復(fù)雜任務(wù)來顯著改善我們的日常生活。

  人工智能涉及開發(fā)計(jì)算系統(tǒng)的領(lǐng)域,這些系統(tǒng)能夠執(zhí)行人類很擅長的任務(wù),例如識別物體、識別和理解語音以及在受限環(huán)境中進(jìn)行決策。人工智能的一些經(jīng)典方法包括(非詳盡列表)搜索算法,如寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、迭代深化搜索、AI算法,以及邏輯領(lǐng)域,包括謂詞演算和命題演算。還開發(fā)了局部搜索方法,例如模擬退火、爬山、波束搜索和遺傳算法。

  機(jī)器學(xué)習(xí)被定義為應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)以實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)的人工智能領(lǐng)域。該術(shù)語由Arthur Samuel于1959年引入。深度學(xué)習(xí)是指具有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受生物學(xué)啟發(fā)的網(wǎng)絡(luò),它以分層方式從數(shù)據(jù)中提取抽象特征。將在未來十年發(fā)揮作用的關(guān)鍵技術(shù)包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、自注意力(self-attention)、(NLP和可能的時間序列)和膠囊網(wǎng)絡(luò)(一個正在進(jìn)行的研究領(lǐng)域)。本系列的后續(xù)部分將更詳細(xì)地討論深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

  狹義人工智能:機(jī)器被設(shè)計(jì)為執(zhí)行單個任務(wù)并且機(jī)器很擅長執(zhí)行該特定任務(wù)的人工智能領(lǐng)域。然而,一旦機(jī)器經(jīng)過訓(xùn)練,它就不會泛化到看不見的領(lǐng)域。這就是我們今天擁有的人工智能形式,例如谷歌翻譯。

  通用人工智能(AGI):一種人工智能形式,可以完成人類可以完成的任何智力任務(wù)。它更有意識,做出的決定類似于人類做出決定的方式。AGI 在這一刻仍然是一個愿望,對它的到來有各種預(yù)測。它可能會在未來20年左右出現(xiàn),但它面臨著與硬件、當(dāng)今強(qiáng)大機(jī)器所需的能源消耗以及解決災(zāi)難性記憶損失相關(guān)的挑戰(zhàn),即使是當(dāng)今最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法也可能會受到影響。

  超級智能:是一種在所有領(lǐng)域都超過人類表現(xiàn)的智能形式(由Nick Bostrom定義)。這指的是一般智慧、解決問題和創(chuàng)造力等方面。

  人工智能將成為所有組織的核心

  在邊緣處理AI工作負(fù)載的一個主要優(yōu)勢是,相對于等待來自遠(yuǎn)程基于云的服務(wù)器的查詢響應(yīng),延遲大大減少。因此,未來的攝像機(jī)、機(jī)器人和計(jì)算機(jī)將能夠做出改進(jìn)和更明智的判斷,而不是不斷地查詢遠(yuǎn)程云服務(wù)器并在做出決定之前等待。例如,自動駕駛汽車需要實(shí)時決定是左轉(zhuǎn)還是右轉(zhuǎn),而不是等待服務(wù)器做出響應(yīng)。此外,使用計(jì)算機(jī)視覺的無人機(jī)將通過在設(shè)備上使用人工智能來調(diào)整自己的飛行路徑來提高可靠性。

  隨著傳感器在智慧城市中的廣泛應(yīng)用,設(shè)備上的人工智能可以通過使用嵌入式傳感器來改善第一響應(yīng)者的通知時間“在路燈等城市基礎(chǔ)設(shè)施中,評估背景噪音并確定是否存在緊急情況。人工智能還可以讓交通攝像頭通過車牌的光學(xué)識別以及圖案和顏色匹配來立即識別車輛。

  這將為急救人員在到達(dá)現(xiàn)場之前了解情況節(jié)省寶貴的時間。此外,在邊緣采用AI將能夠立即識別制造設(shè)施中業(yè)務(wù)流程的中斷,從而向工廠中的人員提出有關(guān)導(dǎo)致問題的原因(例如組件故障)以及如何產(chǎn)生的建議以最好的方式對事件做出反應(yīng),以將損失降到最低,并在最快的時間內(nèi)恢復(fù)正常運(yùn)營。

  在此期間,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)將頻繁部署到我們周圍的日常活動中。熱點(diǎn)容易出現(xiàn)在道路交叉口,車輛之間的有效通信具有挑戰(zhàn)性。無人機(jī)可以作為中繼器,具有價格低廉、部署方便、視距鏈接、機(jī)動靈活等優(yōu)點(diǎn)。


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