第十六章人工智能發(fā)展趨勢人工智能概論目錄人工智能相關(guān)概念16.1人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢16.2人工智能行業(yè)人才需求16.3人工智能知識體系16.4總結(jié)16.1人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢人工智能是一個(gè)很寬泛的概念，概括而言是對人的意識和思維過程的模擬，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析方法賦予機(jī)器類人的能力。人工智能將提升社會勞動生產(chǎn)率，特別是在有效降低勞動成本、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)、創(chuàng)造新市場和就業(yè)等方面為人類的生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。2021年人工智能賽道火熱，總投資額達(dá)到775億美元，2022年全球人工智能市場規(guī)模預(yù)計(jì)超4000億美元。根據(jù)IDC最新數(shù)據(jù)，全球人工智能收入預(yù)計(jì)到2022年同比增長19.6%，達(dá)到4328億美元。預(yù)計(jì)2023年將突破5000億美元大關(guān)。國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模保持高速增長，行業(yè)景氣度高。據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測，2021年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到1998億元，2026年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)超過6000億元，帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)為21077億元。人工智能產(chǎn)業(yè)高景氣和潛在巨大空間將會為整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈提供良好發(fā)展基礎(chǔ)。人工智能基礎(chǔ)16.1.1國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀16.1人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢總體來看，人工智能行業(yè)可分為基礎(chǔ)支撐層、技術(shù)層和應(yīng)用層?；A(chǔ)層提供計(jì)算力，主要包含人工智能芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)及云計(jì)算。技術(shù)層解決具體類別問題。這一層級主要依托運(yùn)算平臺和數(shù)據(jù)資源進(jìn)行海量識別訓(xùn)練和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，開發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，包括語音識別，自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。應(yīng)用層解決實(shí)踐問題是人工智能技術(shù)針對行業(yè)提供產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案，其核心是商業(yè)化。人工智能基礎(chǔ)16.1.2人工智能產(chǎn)業(yè)鏈16.1人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢人工智能產(chǎn)業(yè)化成本與開發(fā)門檻逐步降低，大型語言模型成為熱點(diǎn)趨勢。人工智能產(chǎn)業(yè)化性價(jià)比顯著提高：從行業(yè)角度看，在人工智能模型表現(xiàn)進(jìn)步的同時(shí)，訓(xùn)練成本在逐步降低。自2018年以來，以圖像分類為例。訓(xùn)練圖像分類系統(tǒng)的成本下降了63.6%，而訓(xùn)練次數(shù)提高了94.4%，這將有效促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)化落地。人工智能基礎(chǔ)16.1.3人工智能產(chǎn)業(yè)化性價(jià)比顯著提高16.2人工智能行業(yè)人才需求人工智能企業(yè)運(yùn)營模式差異較大，不同類型的人工智能企業(yè)對人才的培養(yǎng)和校企合作的方式也不相同。從企業(yè)掌握的核心技術(shù)與提供的產(chǎn)品和服務(wù)分析，運(yùn)營模式可以分為三類：1.構(gòu)建人工智能生態(tài)2.自上而下尋找應(yīng)用場景3.自下而上提升技術(shù)能力人工智能基礎(chǔ)16.2.1人工智能企業(yè)運(yùn)營模式16.2人工智能行業(yè)人才需求人工智能企業(yè)的技術(shù)崗位體系差異較大，教培委研究團(tuán)隊(duì)的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，不同運(yùn)營模式的人工智能企業(yè)往往采取不同的技術(shù)崗位體系，目前企業(yè)主要有三種人才體系：1.研究型技術(shù)系2.新型技術(shù)體系3.傳統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)技術(shù)體系人工智能基礎(chǔ)16.2.2人工智能技術(shù)人才體系16.2人工智能行業(yè)人才需求在人工智能技術(shù)領(lǐng)域，我國2020年在職技術(shù)人員約7萬人，包括算法研發(fā)類、算法開發(fā)類、芯片設(shè)計(jì)類等多種技術(shù)崗位。目前在人才市場中求職的人工智能技術(shù)人員約3萬人，企業(yè)需求數(shù)量約5萬人，人工智能技術(shù)人才呈現(xiàn)供不應(yīng)求局面。4目前我國人工智能技術(shù)人才需求缺口主要來自三個(gè)方面：第一方面是非常缺少能夠推動人工智能前沿技術(shù)與基礎(chǔ)理論發(fā)展的頂尖人才；第二方面缺少的是能夠?qū)⑷斯ぶ悄芮把乩碚撏瑢?shí)際算法模型相結(jié)合的人才；第三方面缺乏的是能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)與行業(yè)需求相結(jié)合的人才。第三方面的人才的需求缺口最大。人工智能的技術(shù)發(fā)展趨勢，使企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)更加智能化，這將極大地加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。隨著人工智能技術(shù)不斷在業(yè)務(wù)場景中進(jìn)行應(yīng)用，越來越多的企業(yè)意識到對數(shù)據(jù)的處理能力是核心競爭力，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化工作日益受到重視，未來對知識工程類人才的需求將大大超過人工智能其他技術(shù)人才。人工智能基礎(chǔ)16.2.3人工智能企業(yè)人才供需現(xiàn)狀16.3人工智能知識體系人工智能是一個(gè)龐大的家族，包括眾多的基礎(chǔ)理論、重要的成果及算法、學(xué)科分支和應(yīng)用領(lǐng)域等。根據(jù)智能系統(tǒng)的難易程度，可將人工智能知識體系劃分為問題求解、知識與推理、學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)、感知與理解、系統(tǒng)與建造五個(gè)知識單元人工智能基礎(chǔ)知識單元相關(guān)學(xué)科研究方向描述成果及算法問題求解圖搜索啟發(fā)式搜索問題空間中進(jìn)行符號推演A*算法優(yōu)化搜索智能計(jì)算以計(jì)算方式隨機(jī)進(jìn)行求解遺傳算法、粒子群算法知識與推理知識表示知識圖譜一階謂詞邏輯描述邏輯產(chǎn)生式系統(tǒng)框架知識表示可看成是一組描述事物的約定，把人類知識表示成機(jī)器能處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)WordNet、RDF、醫(yī)學(xué)知識圖譜UMLS學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)有監(jiān)督學(xué)習(xí)通過訓(xùn)練集學(xué)習(xí)得到一個(gè)模型，然后用這個(gè)模型進(jìn)行預(yù)測決策樹、支持向量機(jī)無監(jiān)督學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)目標(biāo)并不十分明確聚類、關(guān)聯(lián)分析、k-最近鄰算法深度學(xué)習(xí)深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法CNN、FCM、GAN強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決智能決策問題，需連續(xù)不斷地做出決策才能實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)的問題gym.DeepMindLab.Air-Sim遷移學(xué)習(xí)利用從任務(wù)中學(xué)到的知識，在只有少量標(biāo)記數(shù)據(jù)可用的設(shè)置中，可以大量標(biāo)記數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)的遷移學(xué)習(xí)，語言數(shù)據(jù)的遷移學(xué)習(xí)知識發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘?qū)傩砸?guī)約序列分析關(guān)聯(lián)分析分類從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的，人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程提供預(yù)測性的信息感知與理解自然語言處理分詞、實(shí)體識別、實(shí)體關(guān)系識別識別出具體特定類別的實(shí)體。例如人名、地名、數(shù)值、專有名詞等以及它們之間的關(guān)系機(jī)器翻譯、智能問答系統(tǒng)、聊天機(jī)器人文本分類、自動文摘自動摘要出關(guān)鍵的文本或知識情感分析、問答系統(tǒng)自動摘要出關(guān)鍵的文本或知識分析、處理、歸納和推理的過程機(jī)器視覺圖像生成、圖像處理、底層視覺、高層視覺由底層視覺提取對象特征，通過機(jī)器學(xué)習(xí)理解視覺對象圖像識別、圖像目標(biāo)檢測、圖像理解16.4總結(jié)人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，將進(jìn)一步創(chuàng)造新的引擎，重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動各環(huán)節(jié)，催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式。未來，人工智能將向人機(jī)混合協(xié)同發(fā)展、將來會具有更加自主的系統(tǒng)、將加速與其他領(lǐng)域、學(xué)科交叉滲透等。隨著各行各