人工智能概览(模块一:人工智能基础)
本文系统介绍了人工智能的定义、发展历程及产业生态。首先阐述了强人工智能与弱人工智能的区别,以及人工智能发展的三个阶段。其次梳理了从分析式AI到生成式AI的演进过程,重点介绍了AIGC技术的兴起。最后从产业角度分析了中国AI市场规模预测、技术架构及关键技术方向(计算机视觉、语音处理、自然语言处理等),并强调大数据和硬件在AI基础架构中的核心作用。整体展现了人工智能从理论到应用的全景图景。
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前言
本章主要讲述人工智能的定义、发展历史、产业生态、落地挑战和发展趋势。
1.人工智能定义
您对人工智能的理解是什么?
什么是人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence)是研究、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
强人工智能 vs 弱人工智能
- 强人工智能:强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器将被认为是有知觉的,有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案,有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能,比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。
- 弱人工智能:弱人工智能是指不能制造出真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。
人工智能三阶段
AI、机器学习、深度学习的关系
2. 人工智能发展历史
人工智能发展简史
第三次热潮 - 生成式AI
从分析式AI到生成式AI
AIGC的产生和发展
3. 人工智能产业生态
中国人工智能软件市场规模预测
中国人工智能产业图谱
人工智能技术架构
基础架构层 - 大数据
- 数据是真实世界不同现象的抽象表达。全世界的网民,移动设备用户,各种机器,服务器,实验室,感应器,设备等每秒,每分钟都在产生海量数据 (大数据)。我们可以处理这大数据并能挖掘有价值的信息,知识甚至“智慧”。各种AI服务就需要利用该知识。
基础架构层 - 计算机硬件
算法层 - 机器学习
算法层 - 神经网络和深度学习
技术方向 - 计算机视觉
技术方向 - 语音处理
技术方向 - 自然语言处理
应用领域 - 智慧城市
应用领域 - 金融
应用领域 - 零售
应用领域 - 医疗
应用领域 - 农业
4. 人工智能落地挑战
数据的挑战
缺乏解释性
- AI 已经在大量的关键系统中运行,并且开始进入到很多业务的核心数据处理体系。但是,对于 AI 的核心运行机制,依然没有彻底研究清楚。
- 深度学习系统的弱解释性给现有的AI系统带来了安全性、稳定性的挑战,如何确保AI不会失控,避免恶性事件发生,是目前AI研究领域重要的课题。
算法的偏见
- 算法的偏见主要源于数据的偏见。
- 我们在用人工智能算法做决策时,算法可能是根据已有的数据,学会歧视某一个体。如根据种族,性别或其他因素,作出有歧视倾向的决策。即使种族或性别等因素被排除在数据之外,算法也能够利用人的姓名或地址中的信息做出有歧视倾向的决定。
隐私问题
- 现有的人工智能算法都是数据驱动,我们需要大量的数据来训练模型。我们每天在享受人工智能带来的便捷的同时,例如Facebook,谷歌,亚马逊,阿里巴巴等科技公司在获取大量的用户数据。而这些数据会揭露我们生活的方方面面(如政治、宗教和性等)。
AI犯错的案例
未来 - 人工智能是否会超越人类?
5. 人工智能发展趋势
更完善的人工智能基础数据服务
- 人工智能基础数据服务产业日渐成熟,相关数据标注平台和工具也在不断推出。
更安全的数据共享
- 联邦学习在保证数据隐私安全的前提下,利用不同数据源合作训练模型,进一步突破数据的瓶颈。
端-边-云全面发展的算力
- 应用于云端、边缘设备、移动终端的人工智能芯片规模不断增长,进一步解决人工智能的算力问题。
大模型与轻量化
- 在大数据和强算力的支撑下,模型参数不断增加,更多大模型提出,也带来更好的泛化性能,同时,为应对移动终端及各种边缘设备部署的挑战,模型轻量化等技术也在不断发展。
什么是大模型
- “大模型” 通常指的是参数数量在数十亿或更多数量级的深度学习模型。当前“大模型”主要是指“大型语言模型(LLM)”。–维基百科
- 基于海量多源数据打造的预训练模型,是对原有算法模型的技术升级和产品迭代,用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习,以实现更优的识别、 理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。
–IDC
大模型的未来趋势
大模型重塑产业格局,预计未来2年将落地50%+行业核心场景
多任务统一的多模态感知大模型
- 自然语言是人类高度总结的语义空间。
- 以自然语言为中控,将所有主流特征映射到 公共空间中。
更易用的框架
- MindSpore、TensorFlow 2.x、Pytorch等主流开发框架都在朝易用、全能的方向演进,不断降低人工智能的开发门槛。
不断突破的应用场景
- 随着人工智能在各个垂直领域的不断探索,人工智能的应用场景将不断被突破:
- 缓解心理问题
- 自动车险定损
- 后端办公自动化
- …
文章内容均引用华为云HCCDA-AI内容:若有侵权,联系即删
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