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人工智能未来风向： 耦合脑神经科学 渗透垂直行业

本报 杨清清 上海报道

导读

机器学习和深度学习之后，人工智能发展到下一阶段的方向之一，是使用小范围的数据解决大范围的宏观问题，这也就形成了“类脑计算”，即仿真、模拟和学习借鉴人脑的神经系统结构和信息处理过程，构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统。

人工智能的巨大能量，带动了从微观至宏观的各种智能化需求，进而催生一系列新的技术、产品、业态与模式。

根据中国信通院与gartner联合发布的《2018世界人工智能产业发展白皮书》（以下简称“白皮书”）显示，1999年至2017年，全球人工智能领域中图像识别、生物特征识别、语音识别、语音合成、自然语言理解、机器学习等关键技术分支的发明申请及授权专利数量（合并同族后）超过10万项。

伴随技术的密集而生，是相关企业数量的暴涨。根据中国信通院数据研究中心全球ict监测平台实时监测的数据，截至2018年上半年，全球范围内共有4998家人工智能企业。其中，美国人工智能企业数量2039家，位列全球第一，其次是中国（不含港澳台地区）1040家，之后依次是英国392家、加拿大287家、印度152家。

然而，这一轮人工智能热潮的源头，来自2006年geoffrey hinton提出的基于深度信念络可使用非监督学习的训练算法，使深度学习持续升温。那么，除了当前的深度学习之外，人工智能还将如何向前发展？还拥有怎样的解决方案？

“未来人工智能的研究领域会体现在两个方向，这两个方向与人类大脑相吻合。”在2018世界人工智能大会“ai前沿与行业赋能主题论坛”上，全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋表示，其中一个是探索人脑机制对ai技术的改善，另一个则是ai应用于人脑研究中，“在这些方向背后，需要进行大量的基础研究。”

ai+脑科学

机器学习和深度学习，是当前人工智能算法中的两大热点。与之相对应的是，大数据成为人工智能发展的基石。

根据 we are social 2018年第三季度全球数字统计报告显示，全球互联用户数已经突破了41亿，全球独立移动设备用户渗透率达到了总人口的67%。这些海量的数据，为训练人工智能提供了原材料。

所谓训练，是指使用统计模型来进行数据的概率推算，包括图像、文本或者语音。通过把这些模型暴露于大数据中，使之得到不断优化。有了大数据的支持，深度学浴球习算法输出结果，会随着数据处理量的增大而更加准确。

“计算机的发展为人类带来了便捷性，随着深度学习和机器学习的快速应用，我们能够使用人工智能解决问题。”沈向洋坦言，“但这更多是使用大数据解决大问题，无法具象化。”

在他看来，人工智能发展到下一阶段的方向之一，是使若是不进行及时有效的处理用小范围的数据解决大范围的宏观问题。事实上，以人类小孩而言，其大脑能够在提供有限数据量的基础上了解事物特征，“到目前为止，这背后的机制依然并不清楚。”

这也就形成了“类脑计算”，即仿真、模拟和学习借鉴人脑的神经系统结构和信息处理过程，构建出具有学习能力的超低功耗新型计算系统。这不仅要从结构上模洗板机仿大脑，还要从神经元和突触的模型上模仿大脑。与深度学习神经络不具有动态和精细的时域信息的特征相比，类脑计算在相关方面表现出巨大的优势。

另一个人工智能的方向则是更好地发挥人脑的潜力。“没什么比‘脑科学+人工智能’更重要了。”沈向洋表示，根据统计数据，20%-30%的人类在一生中会或多或少经历大脑功能的紊乱，无论是因为老龄化加剧脑老化，或是曾经受到抑郁症的影响。

“但是通过对脑神经科学的研究，结合人工智能，我们能够更好地理解人类大脑的运行机制，从而更好地使用ai弥补人类大脑的疾病治疗。”沈向洋指出，“这不仅对教育、疾病治疗极为重要，对未来人工智能商业化的潜力而言也是非常巨大的。“

垂直渗透

一方面是推进人工智能基础研究，另一方面，现有人工智能技术向垂直行业渗透已成为大势所趋。

白皮书指出，从全球范围而言，全球人工智能企业主要集中在ai+（各个垂直领域）、它的第2、3、4部份是通过耐火实验肯定分级方法大数据和数据服务、视觉、智能机器人领域。其中，ai+企业主要集中在商业（主要包含市场营销和客户管理领域）、医疗健康、金融领域。

从中国来看，各垂直领域的ai企业同样集中，渗透较多的行业包括医疗健康、金融、商业、教育和安防等领域。其中，医疗健康领域占比最大达到22%，其次是金融和智能商业领域，占比分别达到14%和11%。

不过，在ai金属加工向垂直领域渗透的过程中，难免会遭遇传统企业及行业的瓶颈。手握ai技术能力的科技巨头公司，也纷纷以自己的方式进行切入。例如，包括、、微软、等均推出了各自的机器学习开源项目，相关开源深度学习平台允许公众使用、复制和修改源代码，从而降低企业开发成本。

然而，仅仅只是进行技术开源，可能远远不够。事实上，微软已经在ai资源开放上走得很远。在今年5月初的微软build 2018期间，沈向洋宣布，向开发者开放微软研究院与人工智能事业部的资源。据21世纪经济报道了解，这是业内为数不多的直接面向企业开放研究院资源的行为。

在9月的2018世界人工智能大会上，微软进一步与上海仪首饰盒电成立“微软-仪电人工智能创新院”。微软全球资深副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文告诉21世纪经济报道，该创新院的成立，目的在于做“最后一公里的创新研发”。

所谓最后一公里的研发，是指将ai能力真正落地的研发，而这背后离不开平台、技术和人才。“我们会将研究院的平台服务和技术服务开放给所有合作伙伴和客户。”洪小文表示，人工智能离不开基础的运算和数据平台，另外还有人才的实训。成为微软研究院的合作伙伴后，企业可以更近距离地与研究院科学家探讨ai最新的发展，从而更因此1旦实验机传感器回零不好有效地将ai叠加到产业、服务和产品中。

“微软是个平台公司，行业应用并非我们的专长，我们希望与合作伙伴共同创新，让技术、ai能够落地并赋能行业。”洪小文指出。

（：张伟贤）