【儀表網 儀表下游】目前已成熟應用的人工智能技術僅為語音識別，機器學習、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、智能機器人等技術距離生長成熟尚需數年時間，而無人駕駛汽車在未來10年內都不太可能出現(xiàn)。
 

　　創(chuàng)建AI能力平臺，實現(xiàn)規(guī)模化、全民化
 

　　AI創(chuàng)新的基本流程是從項目到產品到平臺，即通過項目磨練的算法，算法沉淀產品，然后再將其平臺化。平臺實際上是把AI的能力平臺化以后，能夠讓更多的人在AI平臺上做創(chuàng)新。
 

　　如果簡單來講AI平臺，那就是三件事情。第一個是，AI算法+AI平臺，我把它叫做‘AI中臺’；第二個是算法所依賴的平臺；第三個是支撐平臺的算法。平臺本身也需要算法來支撐，比如調度、引擎都需要算法。平臺化后可以讓更多人在平臺上創(chuàng)新，解各行各業(yè)的問題，這樣也會避免AI的從業(yè)者需要一個一個地深入行業(yè)。
 

　　AI的研發(fā)平臺有一定相對的通用性，通過研發(fā)平臺研發(fā)出AI的能力。而AI的能力平臺是生產或者服務平臺，是指有什么能力以及這種能力是以什么樣的方式運行的，與研發(fā)平臺不是一個概念。
 

　　AI的能力平臺可以用平臺化的方式賦能更多的算法研發(fā)者和應用研發(fā)者在平臺上做更多的創(chuàng)新、應用和業(yè)務拓展。這樣會提高研發(fā)效率，使部署運維更為快捷、安全、穩(wěn)定，可以讓更多的人基于平臺做應用，如智慧城市領域里面的廠家可以在不具備AI能力的情況下，只要有工程能力就可以基于平臺做應用。
 

　　平臺化的目標實際上是規(guī)模化和全民化
 

　　目前，除了對AI的學術研究以外，從業(yè)者做的更多的是技術研究、基礎研究到應用落地。在落地方面要深入行業(yè)，如果都讓AI專家深入行業(yè)來做是沒有辦法實現(xiàn)規(guī)模化的，所以提出要把AI平臺化。即使不是AI工程師，有些情況下也可以做到低代碼甚至是零代碼的開發(fā)。因此更多領域和行業(yè)的IT工程師、軟件開發(fā)工程師，甚至是行業(yè)的專家，都可以通過平臺做AI能力的開發(fā)，AI在各行各業(yè)就可以實現(xiàn)落地的規(guī)模化。
 

　　另外一個詞叫做全民化。它意思是讓AI不要掌握在少數懂AI的人手里，能讓更多的人使用AI，實際上我們以平臺化的方式實現(xiàn)規(guī)模化也是讓它全民化。
 

　　人工智能的未來是什么？
 

　　人工智能正在整個文明中迅速傳播，它有希望做的一切，從使自動駕駛汽車能夠在街道上導航到做出更準確的颶風預測。在日常工作中，AI會找出在網絡上向您展示的廣告，并為那些訪問電子商務網站時會彈出的友好機器人提供動力，以回答您的問題并提供客戶服務。和AI-供電的個人助理語音激活智能家居設備執(zhí)行任務無數，從控制我們的電視和門鈴來回答的小問題，并幫助我們找到喜歡的歌曲。
 

　　人工智能的本質讓使計算機模擬人的意識、思維的信息過程。簡單的說，就是能夠做出和人類智能相似反應的智能機器，這個領域還包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。總體而言，它是為了讓人們的生活更加方便而服務的。比如智能家居，智能廚房，將廚房的所有電器連在一起，通過一塊電子屏幕就可以操作各種家電，給廚房的使用帶來了便利。比如停車場無感支付，智能識別車牌號，將支付軟件和車牌綁定，實現(xiàn)停車場的通行順暢，節(jié)約了車主大量的時間成本。相信在未來人工智能會應用到更多場景里，給人們帶來更多便利。
 

　　目前，大家聽的最多的可能是早某一領域人工智能通過深度學習之后，會逼近人類專家顧問的水平，這個學習的過程也是大數據的獲取、積累和輸入。其實，讓AI“大腦”變聰明是一個分階段進行的過程，第一階段是機器學習，第二階段是深度學習，第三階段是自主學習。只有達到自主學習的階段才會更加貼近人類智能的水平。
 

　　資料來源：知乎、電子發(fā)燒友網