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中國人工智能創新能力并不夠強大 核心算法缺失或成AI發展瓶頸

ss ? 來源:電子產品世界 ? 作者:北京物聯網智能技 ? 2020-12-31 15:00 ? 次閱讀

2020年疫情爆發,開啟了一場沒有硝煙的戰爭。面對這難以對付的病毒,我們既看到了無數勇士的悲壯逆行,也看到了科技在整個抗疫斗爭中所起到的關鍵作用,特別是其中的AI人工智能技術。通過AI技術,在眾多醫療終端設備以及大量的病人臨床數據中,我們能提煉出最佳的診斷方案,加速診斷的效率,提升診斷的效果??梢哉f,AI技術在這次關鍵的戰役中發揮出了重大的作用。

在談到AI時,人們往往將算力作為最為核心和重要的因素。算力、算法、數據是人工智能發展的三要素。數據的爆炸式增長提供了“肥沃”的土壤,算力的提升成為促進人工智能整體發展的催化劑和推動力,而算法的演進則推動了人工智能的應用。

算法是人工智能早期研究和發展的熱點,從人工智能概念提出開始,算法一直在不斷地發展和演進。從供給的角度來看,學術界是人工智能理論和算法的開創者,在人工智能理論和算法的早期發展過程中起到了核心的作用,從決策樹到神經網絡,從機器學習深度學習,推動算法不斷演進和進步。

但是,我國人工智能產業的創新能力并不夠強大,產業發展過度依賴開源代碼和現有的數學模型,真正屬于中國自己的東西并不多。如果這種情況不改變,我國人工智能應用很難走向深入,也很難獲得重大成果。

有人可能會質疑,既然代碼是開源的,拿來用就好,為什么還有可能被“卡脖子”?這是因為直接拿過來用的開源代碼專業性、針對性不夠,效果往往不能滿足具體任務的實際要求。以圖像識別為例,用開源代碼開發出的AI雖然可以準確識別人臉,但在對醫學影像的識別上卻難以達到臨床要求。

是否掌握核心算法將決定未來的AI“智力大比拼”中是否擁有勝算,用開源代碼“調教”出的AI頂多是個“常人”,而要幫助AI成長為“細分領域專家”,需以數學為基礎的原始核心模型、代碼和框架創新。

在獲得同樣數據的前提下,以開源代碼運行,AI深度學習之后或許能輸出結果。但由于訓練框架固定、算法限制,當用戶進行具體的實際應用時,將很難達到所期望的結果,而且難以修改、完善、優化算法。而從底層算法做起,那么整個數學模型、整個算法設計、整個模擬訓練‘一脈相承’,不僅可以協同優化,而且可以根據需求隨時修改,從而真正解決實際問題。

人工智能的時代依然是應用為王的時代,沒有實際應用價值的技術是沒有生命力的,對于人工智能技術來說,需要找到典型的應用和典型的應用場景,才能幫助提升該場景下的能力,并解決問題,這樣的人工智能技術才是有價值有意義的。

鈦靈AI市場在全球征集AI算法,引入定制化AI算法及解決方案,致力于打造成一個賦能全行業的AI開發平臺。目前,在鈦靈AI市場可以看到一些國際國內頂尖的AI企業,他們發布了多種優質且可靠的算法能力,適用更豐富的細分場景,為開發者落地垂直多樣化的產品提供助力。

AI要應對的現實生活是復雜、多變的,應對自如的鈦靈市場堅信,這個行業終將迎來產業繁茂。

責任編輯:xj

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