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AI赋能产业不能只靠算法 深度融合将成未来发展方向

栏目:专业资讯 发布时间:2020-06-19 09:59 阅读量:13919

“现在基于大数据的深度学习,从应用层面已经达到了一定的天花板,未来应把贝叶斯统计、可泛化的迁移学习、基于知识的自上至下的方法等真正地融合起来,融合发展将成为人工智能未来发展的重要方向。”在近日举行的海南自贸区(港)“陆海空”科技创新和产业发展国际合作交流大会上,德国汉堡科学院院士、汉堡大学多模态技术研究所所长张建伟教授表示。

人工智能是新一轮经济社会变革的核心驱动力,未来技术与颠覆性创新将为人工智能在各种场景应用提供技术支持。张建伟表示,计算机、脑科学、心理学、语言学的交叉发展以及与国际先进科研组织的合作,为当下人工智能发展提供了更好的条件。云技术、物联网、光网、宽带、5G的发展为人工智能提供充足的大数据样本,新材料、新计算、新的能源供应,使得全系统的创新有了新的动能。

张建伟说,在全球的知识共享和多学科交叉背景下,我国各产业链实现了深度互动,使得我国的人工智能产业有了更多的发展机会。未来的少人化工厂、老人的服务护理、虚拟社区的交互、私人定制的服务等都是人工智能和机器人发展的方向。机器人和人工智能除了在制造、交通方面的应用,在医疗、农业、智能建造和教育方面都有巨大的潜力。

人工智能发展虽然已取得了一些进展,但距离真正解决民生方面的问题还有很长的路要走。张建伟表示,AI赋能产业光靠算法是不够的,人工智能需要一个深度融合、“核聚变”的过程。人工智能、物联网、虚拟现实、机器人、可穿戴设备、5G通讯、脑科学、新材料、新能源等,每一个领域的新突破,都将给现在的互联网生态等带来新的挑战。

张建伟说,今天以大数据为代表的信息技术已经变得非常强大,为基于数据的智能化运算提供了非常强大的计算引擎。与此同时,通过大数据、云、物联网以及5G技术的发展,可以让数据的应用更加充分。

“计算引擎和大数据相结合将是接下来人工智能发展的重要方向。”张建伟说,未来人工智能和下一代机器人的发展,还有很多挑战要面对,这将会是一个非常艰难的过程。

张建伟认为,下一步的挑战是如何让机器人和人工智能的结合变得更加透明,如何运用多模态的交互,使机器和人进一步融合,使得我们真正进入人类的2.0的时代。机器人未来和人工智能交互的未来,不是单模态的,而是一个多模态共享的模式。(王祝华)

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