摘 要:人工智能可以被稱為是人類發展歷史當中的第四次工業革命,隨著不斷發展,已經開始廣泛滲透到人們生產生活的各個領域,為人們帶來了極大的便利。本文簡單闡述了人工智能的含義,詳細論述當前人工智能在醫療、交通、農業等領域的的應用場景及應用現狀,并提出了人工智能技術在發展中面臨的問題和建議,以期為相關研究提供參考。
關鍵詞:人工智能;智能醫療;自動駕駛;智能農業
1 引言
人工智能( 簡稱AI),最早是由McCar thv 于1956 年在Dartmouth 學會上正式提出的,此概念一經提出,便引起了研究者的關注與討論。人工智能是用機器模擬和實現感知、認知等人類智力能力的科學與技術,使機器的工作能力能夠部分達到甚至超過人類智能。當今的人工智能技術以機器學習,特別是深度學習為核心,在視覺、語音、自然語言等應用領域迅速發展,已經開始像水電煤一樣賦能于各個行業,有效提升社會各領域的智能化水平,給傳統領域帶來顛覆性變革。
2 人工智能應用發展現狀
2.1 醫療領域
人工智能在醫療領域的應用范圍不斷擴大,商業模式逐漸豐富,為醫療效率的提升注入了新動能。IBM公司的沃森是認知計算的杰出代表。在AI輔助診療方面, Watson提供診治服務的病種包括乳腺癌、肺癌、結腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。騰訊覓影基于醫學影像分析技術輔助醫生篩查食管癌、肺結節、宮頸癌,截至2018年7月,已累計輔助醫生閱讀醫學影像超1億張,服務90余萬患者,提示風險病變13萬例。希氏異構與華西一家醫院深度合作,成立“華西-希氏醫學人工智能研發中心”,研制出國際第一臺AI消化內鏡樣機,其對息肉、腫瘤、靜脈曲張的初期診斷準確率分別為92.7%、93.9%和96.8%。此外,美國直覺外科公司的達芬奇機器人是腔鏡手術輔助機器人的領軍者,其機械手臂靈敏度遠超人類。在藥物研發方面,基于深度學習技術,通過大數據分析快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物,可實現縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率。在健康管理方面,結合智能穿戴設備,通過對基因數據或代謝數據等分析,為用戶提供飲食起居等各方面的健康生活建議。基于AI管理情緒,可預測和治療精神疾病,如AvalonAI 利用深度學習加神經成像,針對阿爾茲海默癥做早期診斷和預防,預測的準確率可達75%。
2.2 交通領域
人工智能在自動駕駛、城市交通管理以及智能出行等交通方面廣泛應用,提高交通運行效率,保障交通安全。自動駕駛方面,Alphabet公司旗下子公司Waymo目前在無人駕駛領域占據霸主地位,加州車輛管理局發布的2018年自動駕駛汽車公司路測排名顯示,Waymo的無人駕駛汽車每行駛11154.3英里,僅需要一次人為介入,排名第一。百度作為我國自動駕駛領域的領頭企業,2018年首款L4級自動駕駛巴士量產下線100臺。城市交通管理方面,各地政府與互聯網公司廣泛開展合作,以智能交通信號燈為切入點推進城市智能交通建設。2018年9月,杭州城市大腦2.0發布,接管1300個路口信號燈、接入4500路視頻,全面感知城市交通,在全國最擁堵城市排行榜上,杭州從2016年第5名下降到第57名。智能出行方面,人工智能技術助力催生道路交通的新模式、新業態,提升用車效率和用戶體驗。如滴滴、首汽等網約車企業整合了打車軟件、汽車租賃和第三方勞務公司資源,通過自動學習和匹配用戶的用車需求,智能調配司機響應用戶訂單,形成了跨越出租汽車及汽車租賃行業的新興業態。
2.3 農業領域
人工智能使農業實現了“從看天吃飯到看AI吃飯”的華麗轉變。目前,通過傳感器、智能機器人的使用,人工智能在農業領域可以實現智能化育種選種、種植養殖、采摘分揀等應用。例如,Harvest CROO Robotics開發了一款具備16個獨立的采摘機器人,幫助草莓農場采收和包裝,可以在一天內收成8英畝土地,并取代30名勞工,而農業勞動力成本高居總成本之40%。阿里AI養豬項目基于機器視覺技術,由ET大腦為每頭豬建立起包括品種,年齡,體重,進食情況,運動強度、頻次、軌跡等在內的多個維度的數據檔案,通過對收集來的這些數據進行分析來判斷豬的健康度、進食度、料肉比等,阿里云ET大腦使得每頭母豬每年能夠多產下3只幼崽,死亡率降低了3%左右。
3 面臨的問題與建議
3.1面臨的問題
人工智能技術在近年來的發展異常迅速,但人工智能發展仍然面臨著很多問題。首先,人工智能技術瓶頸難以突破。當前人工智能技術仍然處于初級發展階段,基于深度學習的智能仍停留在淺層次的條件反射層面,并不能達到人類智能的靈活性、邏輯性、思辨能力。其次,缺乏高質量的數據資源。深度學習需要大規模高質量的訓練數據,數據的獲取和制作成本極高,數據共享流通不暢、數據標準不統一、歷史數據質量差等問題影響了人工智能在各領域的應用。再次,人工智能存在安全隱患,具有自學習、自適用、自組織、自行動的人工智能帶來不確定的風險。如2018年3月,一輛正在進行無人駕駛測試的Uber車在美國亞利桑那州Tempe市撞死一名行人。最后,人工智能帶來了新的就業問題。據2013年英國牛津大學的一項研究報告稱,未來有700多種職業都有被智能機器替代的可能性,醫療、教育等需要高技能積累的行業也將受到人工智能的影響。
3.2發展建議
一是積極探索突破技術瓶頸。包括但不限于基于機器學習、深度學習體系的優化、基于腦科學研究的類腦智能、基于腦機接口的混合智能等多種技術路線,探索“強人工智能”的可能性。
二是完善數據資源體系。圍繞語音識別、視覺識別、自然語言處理等基礎領域及工業、醫療、金融、交通等行業領域,建設高質量人工智能訓練資源庫、標準測試數據集并推動共享。
三是建立人工智能產品質量安全認證體系。圍繞智能機器人等新興產品與應用,研究建立人工智能安全評估體系,針對人工智能產品與應用全生命周期過程中數據安全風險、算法安全風險、平臺安全風險開展安全評估,提升人工智能產品和服務質量和安全水平。
四是提前布局適應人工智能帶來的就業變化。圍繞人工智能帶來的就業供需變化,通過宣傳、培訓等多種方式引導、鼓勵企業生產方式的轉型升級以及從業人員勞動資源的有效轉換。
4 結束語
人工智能發展應用正在不斷提高我國經濟社會發展智能化水平,有效增強公共服務和城市管理能力,人工智能正在加速與實體經濟深度融合。人工智能作為互聯時代前沿的新興技術,將逐步滲透至各行各業,隨著人工智能技術的持續發展,應用場景將不斷豐富,人工智能未來市場空間將大步拓展,人類將逐步邁向“智能時代”。
參考文獻
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來源:中國信通院