ai人工智能仿生系统3.0？AI全球格局之人工智能即将变革的三大领域
AI全球格局之人工智能即将变革的三大领域
作者|宫学源
人工智能技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。
——题记
人工智能技术的潜力大家都有目共睹，但未来人工智能可以用来做什么，将会给人类社会带来多大的变革，也在考验我们的想象力。
尽管人工智能技术还处在初级发展阶段，但它现有的能力也足以改变众多领域，尤其是那些有着大量数据却无法有效利用的领域。
1人工智能推动基础科学理论突破
实际上，材料、化学、物理等基础科学领域的研究过程中充满了“大数据”，从设计、实验、测试到证明等环节，科学家们都离不开数据的搜集、选择和分析。
由于物理、化学或力学规律的存在，这些领域的数据往往都是结构化的、高质量的以及可标注的。
人工智能技术（机器学习算法）擅长在海量数据中寻找“隐藏”的因果关系，能够快速处理科研中的结构化数据，因此得到了科研工作者的广泛关注。
人工智能在材料、化学、物理等领域的研究上展现出巨大优势，正在引领基础科研的“后现代化”。
以物理领域为例，人工智能的应用给粒子物理、空间物理等研究带来了前所未有的机遇。为寻找希格斯玻色子（上帝粒子），进一步理解物质的微观组成，欧洲核子研究中心（CERN）主导开发了大型强子对撞机（LHC）。
LHC是目前世界上最大的粒子加速器，它每秒可产生一百万吉字节（GB）的数据，一小时内积累的数据竟然与Facebook一年的数据量相当。
有一些研究人员就想到，利用专用的硬件和软件，通过机器学习技术来实时决定哪些数据需要保存，哪些数据可以丢弃。
事实证明，机器学习算法可以至少做出其中70%的决定，能够大大减少人类科学家的工作量。
尽管人工智能商业化发展更容易受关注，但人工智能在基础科研中的应用，却更加激动人心。
因为社会生产力的变革，归根结底在于基础科研的进一步突破。
我们或许再也回不到有着牛顿、麦克斯韦和爱因斯坦等科学“巨人”的时代。
在那个时代，“巨人”们可以凭借着超越时代的智慧，在纸张上书写出简洁优美的定理，或者设计出轰动世界的实验。
像这样做出伟大工作的机会或许不多了，在这个时代，更多需要的是通过大量实验数据来获取真理的工作。
大到宇宙起源的探索，小到蛋白质分子的折叠，都离不开一批又一批科学家们前赴后继、执着探索。
人工智能技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。
2人工智能推动社会生产效率快速提升
人工智能无疑是计算机应用的最高目标和终极愿景：
彻底将人类从重复机械劳动中解放出来，让人们从事真正符合人类智能水平、充满创造性的工作。
在60年的人工智能发展史中，已经诞生了机器翻译、图像识别、语音助手和个性推荐等影响深远的应用，人们的生活在不知不觉中已经发生了巨大变化。
未来，人工智能应用场景进一步延伸，是否能够带来社会生产效率的极大提升，引领人类进入新时代？
为了探索这一问题，曾在谷歌和百度担任高管的吴恩达于2017年成立了一家立足于解决 AI转型问题的公司 Landing. ai。
吴恩达通过一篇文章和一段视频在个人社交网站上宣布了该公司的成立，并表示希望人工智能能够改变人类的衣食住行等方方面面的生活，让人们从重复性劳动的精神苦役中解脱。
Landing的中文含义是“落地”，这家公司的目标是帮助传统企业用算法来降低成本、提升质量管理水平、消除供应链瓶颈等等。
截至目前，Landing. ai已经选择了两个落地领域，分别是制造业和农业。
Landing. ai最先与制造业巨头富士康达合作。
Landing. ai尝试利用自动视觉检测、监督式学习和预测等技术，帮助富士康向智能制造、人工智能和大数据迈进，提升制造过程中AI应用的层次。
吴恩达认为，人工智能对制造业带来的影响将如同当初发明电力般强大，人工智能技术很适合解决目前制造业面临的一些挑战，如质量和产出不稳定、生产线设计弹性不够、产能管理跟不上以及生产成本不断上涨等。
目前，工业互联网、智能制造和工业4.0等概念已经深入人心，传统企业都在向智能化、数据化转型，但生产过程中获取的大量数据如何应用又成了新的问题。Landing. ai与富士康的合作，或许将给传统制造的从业者带来新的启示。
当然，制造业的核心竞争力还在于制造业本身，比如车床的精度、热处理炉的温度控制能力等等，农业的核心竞争力也在于农业本身，比如育种技术、转基因技术等等。
人工智能技术的主要价值在于提升决策能力，进一步提升生产效率，以及降低人的重复性劳动等方面，这就是人工智能为什么可以“赋能”各个行业的原因。
3人工智能将有效改善人类的生存空间
自第一次工业革命以来，人类活动对自然界造成的影响越来越大，日益增长的资源需求使得土地利用情况产生巨大变化，污染愈发严重，生物多样性锐减，人类的生存空间变得越来越恶劣。
进入人工智能时代后，怎样更好地利用大数据和机器学习等前沿技术，为环保和绿色产业赋能，成为了政府、科学家、公众以及企业的关注焦点。
在能源利用方面，谷歌旗下的DeepMind无疑走在了最前面。
2016年开始，DeepMind将人工智能工具引入到谷歌数据中心，帮助这家科技巨头节省能源开支。
DeepMind利用神经网络的识别模式系统来预测电量的变化，并采用人工智能技术操控计算机服务器和相关散热系统，成功帮助谷歌节省了40%的能源，将谷歌整体能效提升了15%。
2018年后，DeepMind更是将“触手”伸向了清洁能源领域。我们都知道，风力发电因为有较大的波动性和不可预测性，因而难以并入电网，无法有效利用。
DeepMind利用天气预报、气象观测等数据训练神经网络模型，可以提供36小时后的风力预测，从而让农场的风力发电变得能够预测。
一旦风力发电可以预测，电厂就能有充裕的时间启动需要较长时间才能上线的发电手段，与风力互补。如此一来，风电并网难的问题就可轻松解决。
DeepMind预测的风力发电量和实际发电量对比
在自然环境保护方面，微软的“人工智能地球计划（AI of Earth）”则为大家做出了表率。
这一计划于2017年7月启动，旨在借助云计算、物联网和AI技术，保护和维持地球及其自然资源，通过资助、培训和深入合作的方式，向水资源、农业、生物多样性和气候变化等领域的个人和组织机构提供支持。
例如，“SilviaTerra”项目通过使用Microsoft Azure、高分辨卫星图像和美国林务局的现场数据来训练机器学习模型，实现对森林的监测；“WildMe”项目通过使用计算机视觉和深度学习算法，可对濒临灭绝的动物进行识别；“FarmBeats”项目在户外环境下可以通过传感器、无人机以及其它设备改进数据采集，进而提高农业的可持续性。
在前三次工业革命中，科学技术进步给人们带来极大生活便利的同时，也带来了气候变化、生物多样性退化、大气与海洋污染等棘手的自然环境问题，人类的生存环境正逐渐变得恶劣。
从表面上看，似乎发达经济体的自然环境已经改善了，但这种改善是以转移污染、破坏发展中国家自然环境为代价的，世界整体的自然环境状况依然不容乐观。
一直以来，人们寄希望于未来的科学技术进步能够解决当下的自然环境问题，而人工智能技术的出现点燃了这一希望。
一旦人工智能技术可以加速基础科学理论的突破，实现生产效率的大幅提升，有效改善人类的生存空间，一切发展与自然环境的问题也就迎刃而解。
4总结
站在2019年看人工智能，不免感到几丝寒意。人工智能算法没有明显突破，鲁棒性差、算法黑箱等问题依然突出，部分商业化落地也不及预期，一些专家学者开始担心人工智能将迎来新的“寒冬”。
但若站在未来回顾人工智能，当前所有的担忧将仅仅是一个个小插曲。
即便是目前，人工智能技术的潜力也远远未终结。
人工智能即将带来的变革，仍将会超乎大部分人的想象。
近年来，许多行业都已切实感受到人工智能带来的颠覆，包括金融、制造、教育、医疗和交通等等。
但人工智能的价值维度还有很多，加速基础科学研究、提升社会生产效率和改善人类生存空间也只是其中的几个方面，我们不妨先提升一下自己的想象力。
人工智能将为人类带来怎样的变革，让我们拭目以待吧！
电影中的3大AI人工智能系统对决电影中哪些是人工智能应用
初期天网无法和贾维斯相比，后期天网完胜。贾维斯说真很多人觉得比红后厉害，但是红后称为人工智能而且贾维斯称为智能程序，两者是不同的。
贾维斯无法和红后相比贾维斯只能依靠数据分析，红后可以分析数据和完善自身程序，比如红后被入侵他可以自行修复漏洞，贾维斯择不行。另外光晕科塔娜属于后期的人工智能比天网更加强大。
《AI 3.0人工智能落地的商业逻辑》读书笔记
你期待人工智能时代真正的来临，来改变我们的生活吗？关于人工智能，你所能想到什么呢？之前看电视的时候，有关人工智能的一些场景。就比如说，在医院，人工智能结合病人的各种检测数据，来判断病情，判断病人患各种疾病的一个概率，从而帮助医生更准确的能找到病灶部位，以及施展治病方案。
在现实生活中，目前我所看到的人工智能，无非就是某个餐厅减少几个服务人员，有一个机器人，端着菜盘转来转去，也能准确的找到就餐者的餐桌。
之前也了解到各种视频，通过各种文章，关于AI人工智能能给我们这个社会带来哪些变化？比如说自动驾驶，自动驾驶会发生车祸比例大大减少。还比说，人工智能的律师，这种律师可跟人不一样，它所记得的法律法规，比人厉害多了。再比方，人工智能的棋类高手，已经打败了世界冠军好几次。
还有些无人超市，商品就超市内，消费者直接拿走商品，商家会自动在消费者的账户中准确扣费。
现在，人工智能产业正迅速迎来全面发展，从芯片层、基础层、算法层、技术层到行业应用层，创新不断，在金融、安防、医疗、教育、传媒、企业服务等各领域全面开花。
未来呼啸而来，人工智能会给我们的生活带来翻天覆地的变化。本书就是告诉我们，人工智能是如何改变我们的生活，以及未来人工智能时代，我们该如何拥抱变化，面对第三次AI浪潮的机遇与挑战，我们该如何不被时代淘汰？在变革中抓住商机，实现蜕变。
一:当机器有了智慧
AI的核心是什么，人工智能的核心是机器进行理解、推理和学习。人工智能是拥有理解、推理、学习和互动能力的新一代信息系统。这个系统不断积累知识、学习和了解自然语言，与人类进行更加自然的互动。
人工智能距离我们越来越近。每一项科技的发展和进步都像硬币的两面，人类需要善用科技，让人工智能成为人类的朋友。而不是像电影《终结者》里面那样，机器已经失控，人无法掌控了。
要人工智能从行业场景落地上，从行业、技术、数据、人才、法规建设等多维度同步发展，围绕“行业+人工智能”建立自己的发展特色，真正让人工智能成为国家经济的驱动力和国际竞争砝码。
二，AI变革世界
世界在快速发生变化，新的技术变革对商业、社会的影响呈指数级增长，打破了人们过往的认知，也在颠覆企业的商业模式。一切坚固的传统，都烟消云散了。
第一，数据与人工智能具有强互动关系，人工智能革命的无名英雄是数据标注者。
第二，大数据和人工智能是同一价值链中的要素，无论大数据还是小数据，有价值的就是好数据。行业落地重要的是相关数据，而不是大而全的数据。
第三，人工智能的竞争，最终将是数据的竞争。
第四次工业革命已经拉开帷幕。这场革命以人工智能为核心驱动，将数字技术、物理技术、生物技术等学科融合在一起。其中迸发的强大力量，会更深刻地影响人类社会的基本运行方式。
人工智能革命，是思维力量的解放。
万物互联时代来临，物联网的核心同样是数据抓取，收集和传递数据，分析数据的价值，物联网的核心价值是通过大数据分析体现出来的。
物联网与人工智能的力量，不只是在一般意义上提高边际产出，其更大的意义在于数据真正成为一种生产要素，进入了生产函数，致使经济学上的“零边际成本”在更多场景下成为可能。
对未来的资本动向，风险投资注重财务回报，投资方向要聚焦在行业应用和落地上，特别是人工智能新开拓的场景；产业资本要着眼长远，主动拥抱人工智能，增强自身的技术与行业壁垒，适应智能时代的转型需求；国家资本和少数头部的人工智能公司，应多着力于人工智能基础层的构建，加大基础学科建设和人工智能人才培养力度，提升基础科研力量，建立产业集群，让中国的人工智能走得更远。
三:人工智能时代的全球行业变革
云计算改变了一切，它不仅改变了技术发展的频次和趋势，也触发了各行各业商业模式的变革。云计算把所有的技术以最低成本、最敏捷的方式，交付到每一个行业的使用者手上，根本性地撼动了人类社会的科技发展。
物联网和区块链属于体系化、架构型技术，物联网的核心是以遍布四周的传感器捕捉数据，获取数据资源，所谓万物互联，本质是万物的数据互联。区块链可以看成是一个共享的、不可变的分类账，用于记录交易、跟踪资产和建立信任、它的去中心化性质促进信息之间的信任和透明度。
人工智能的发展也正从“电动机”进入“生产线”利用的阶段。人工智能正在与行业应用深度融合，基于数据重新配置生产力和生产关系，找到颠覆性的商业模式，带来巨大的行业变革。
大数据分析和人工智能无疑是这个时代最主要的科技变革之一。数据作为21世纪新的自然资源，蕴藏着巨大的商业价值，企业可以通过数据分析、机器学习等洞察变化，帮助企业决策未来。
云计算、大数据分析、移动、社交、安全、物联网、区块链这些突破性的技术，为产业带来创新或颠覆。
四:企业如何抓紧AI红利
可以预见的是，未来每个企业都会变成数据公司。在人工智能时代，企业家必须重新认识数据的价值，建立清晰的数据战略。大数据时代，机会不局限在平台型的巨头企业，而属于每一个勇敢的革新者。
对于绝大部分企业而言，算法和算力不是壁垒，这些能力会由专业的基础设施运营商提供，企业只要自己拥有数据资源，就可以调用算法和算力服务便捷地使用人工智能，实现产业的智能化发展。
企业可以通过大范围利用自有数据、与外部交易数据、提供数据APl服务三大类方式来进行数据的价值创造。
产品、资产数字化的自有数据创新，企业自有数据往往可以不断积累，形成网络效应，是数据价值创造的首选。自有数据创新的一大方式是增强自有产品的数据生成能力，打造产品数据的创新能力。
整体来看，数据治理的实施有四个层次：第一个层次是从业务战略的高度来思考数据战略。第二个层次是在此基础上建立数据战略和数据安全原则。第三个层次是建立具体的治理原则、治理义务和治理方法。第四个层次是从技术、数据分类、组织管理等方面来保障数据治理的实施。
成功的数据战略应该包含数据资产、数据治理、数据价值创造、人才储备等在内的总体计划，为未来的业务增长奠定基础，提供持续不断的数据动力。
围绕着业务目标与流程，企业需要重构自身的组织架构。在重构时，企业要提出明确的组织目标、组织价值观及组织流程，最终搭建起准确、高效协同的组织结构。
人工智能的实践应该由业务与技术领导人共同评估、共同决策、共同领导。人工智能最终要落地产业，懂行业、了解行业是核心。
人工智能发展的过程中，企业还需要在审核、伦理、监督、风险等方面制定相应策略，建立安全方面的运营机制来保障公司人工智能战略安全落地。
人工智能技术就是未来全球化竞争的顺风车，不管你是否相信，人工智能技术的发展对企业变革速度的影响已经超过我们的估量。
五:下一个20年,AI走向何方？
未来人工智能如何发展，取决于当下我们如何行动。在这一波人工智能产业浪潮中，人工智能要想得到好的发展、友善的发展，就绕不开伦理和数据隐私的讨论。只有伦理和数据隐私做好了，人工智能才能发展得更好。好的伦理和隐私保护规则能够促进人工智能的发展，让人工智能成为人类能力的延伸，与人类更好地融合。
人工智能技术是人类能力的延伸，可以放大人的智能水平和行为边界，如果不套上“伦理项圈”，任由人工智能技术肆意发展，那么未来人类可能会遇到一个无法纠正的时刻。
人工智能是一项造福人类的技术，就潜力而言，其社会价值是无法估量的。但如果没有伦理的规范引导，其负面作用会无限放大。比如，造成大规模失业，扩大贫富差距，形成科技寡头统治等，甚至危及人类族群本身。
百度创始人李彦宏曾提出了人工智能伦理的四个原则，包括人工智能的最高原则是安全可控，人工智能的创新愿景是促进人类更平等地获取技术和能力，人工智能的存在价值是教人学习，让人成长，而非超越或替代人，人工智能的终极理想是为人类带来更多自由与可能。
人工智能的伦理原则，往往要事前预警，而非事后处理。凡事预则立，不预则废，伦理的制定需要政府、产业、学术、社会等多方深入讨论，共同提出有洞察力的原则。
个人数据价值时代，个人数据就是一种财产，未来会产生诸如“利息”“分红”这样的资产价值。
第一，创建个性化数据管理工具。
第二，建立数据隐私、数据传输的保护机制。
第三，厘清数据交易产业链中，数据所有者、数据管理者、数据处理者、数据运营者、数据使用者等各方角色与利益分配机制。
第四，打造数据交易的基础设施。其中至少应包括数据交易的实现机制设置、数据价格的发现识别平台及数据产品的快速生成工具。
第五，建立动态的数据定价机制。个人数据是有价值的，要把定价权交给市场。
最后作者告诉我们，我们人要保持清醒，保持自由意志和决策能力，不要产生过多的技术依赖。人工智能要安全、可控，人类自身也要独立、自控，人类的目标才能成为人工智能的目标，人工智能才会是真正的朋友。
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