AI領(lǐng)域中機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人等幾項(xiàng)熱點(diǎn)技術(shù)都在加快更新?lián)Q代。如計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,谷歌公司的“谷歌大腦”(Google Brain)模型2013年對(duì)于圖像識(shí)別的準(zhǔn)確度普遍在60%~70%之間,2020年已經(jīng)可以達(dá)到90%以上,模型訓(xùn)練的速度提高了8倍。又如智能翻譯領(lǐng)域,2017年商業(yè)領(lǐng)域帶訓(xùn)練模型的獨(dú)立機(jī)器翻譯云平臺(tái)僅有8家,2020年增至28家,其中LibriSpeech數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于單詞識(shí)別的錯(cuò)誤率從2017年的5%下降至僅1%。
曾經(jīng),尖端的深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算能力和專業(yè)知識(shí),非常昂貴。隨著技術(shù)加速進(jìn)步,AI的應(yīng)用程序和開發(fā)工具也逐步公開,為更多人所用,許多平臺(tái)都是開源免費(fèi)的,不少領(lǐng)域的訓(xùn)練成本也都大幅降低。云計(jì)算的普及和數(shù)據(jù)共享使用將使AI創(chuàng)新不再是少數(shù)人的專屬,能夠拓展到全球范圍實(shí)施。
在現(xiàn)代社會(huì)中,人們對(duì)機(jī)器和自動(dòng)化的需求程度在不斷加深。以智能手機(jī)為例,目前的手機(jī)都具有多種支持AI的功能,包括語(yǔ)音助手、照片標(biāo)記、面部識(shí)別安全性、搜索應(yīng)用程序、推薦和廣告引擎等。在手機(jī)功能越來越強(qiáng)大的同時(shí),人們對(duì)其依賴程度也在升級(jí)。此外,智能電器、智慧家居等都在通過提供更加便捷、精準(zhǔn)、高效的服務(wù)改變?nèi)藗兊纳盍?xí)慣。AI正在將曾經(jīng)的幻想轉(zhuǎn)化為跨學(xué)科的現(xiàn)實(shí),讓機(jī)器扮演更加重要的角色。
其發(fā)展應(yīng)用呈現(xiàn)出更加積極的趨勢(shì),同時(shí)也面臨新的挑戰(zhàn)。
隨著AI從精英科學(xué)發(fā)展成為主流工具,今后其或在某些方面遇到難以突破的瓶頸。
一是訓(xùn)練模型需要的數(shù)據(jù)將更為珍貴,各國(guó)政府、企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)都更加重視并加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)和隱私的保護(hù),或限制AI的快速發(fā)展;
二是隨著應(yīng)用的普及,AI在就業(yè)、生物、社會(huì)公平,甚至機(jī)器與人的關(guān)系方面都將面臨現(xiàn)實(shí)的倫理挑戰(zhàn);
三是部分領(lǐng)域AI帶來的顛覆性創(chuàng)新,如自動(dòng)駕駛,相關(guān)監(jiān)管措施是否能及時(shí)跟進(jìn),將對(duì)其應(yīng)用產(chǎn)生深刻影響。
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