大家好，关于alphago很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于人工智能的前景及未来的知识，希望对各位有所帮助！
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人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道？
从城市群来看，目前，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长三角、珠三角、川渝四大都市圈。京津冀区域竞争力最强，长三角位列第二，珠三角位列第三。
从省市自治区来看，北京、广东、上海、浙江、江苏人工智能企业数量排名前五;从城市来看，北上广深AI企业数量最多，产业链发展相对完善。
人工智能行业主要上市公司：阿里巴巴(BABA)、腾讯(00700.HK)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、科大智能(300222)、海康威视(002415)、四维图新(002405)等
本文核心数据：人工智能企业在全国都市圈的分布、主要省市/城市人工智能企业数量占比
京津冀、长三角和珠三角城市群AI企业集聚，引领产业发展
根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》数据显示，截至2020年，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大都市圈，占比分别为31.02%，30.23%和26.39%。
依托科技创新和互联网产业发展优势，京津冀、长江三角洲和珠江三角洲地区在人工智能科技产业的发展中走在了全国的前列。
由此可见，中国人工智能区域发展与国家区域战略高度协同相互促进，区域要素汇聚加速人工智能产业引领。京津冀、长三角和粤港澳大湾区已成为我国人工智能发展的三大区域性引擎，成渝城市群、长江中游城市群也展现出人工智能发展的区域活力，产业集聚区初显区域引领和协同作用。
北上广深AI企业数量较多
具体来看，在各省市自治区中，人工智能企业主要分布在北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、四川省、山东省、湖北省、福建省和湖南省。其中，北京市占比最高，为29.73%;其次是广东省，占比为26.39%，主要分布在深圳市和广州市;排名第三的是上海市，占比为14.07%;排名第四的是浙江省，占比为8.81%，主要集中在杭州市。
从主要城市来看，人工智能企业分布密集的城市是北京市、上海市、深圳市和广州市，占比分别为29.73%，14.07%，13.99%和8.14%，是中国人工智能科技产业发展的前沿城市。西部地区的成都市和中部地区的武汉市同样是人工智能企业数量排名靠前的城市。
北上广地区人工智能产业链发展相对完善，细分领域龙头企业较多
从产业链来看，北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。
其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;
技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;
应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。此外，上海和广东地区人工智能产业链代表企业分布也较为广泛。
——更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
在金融领域，人工智能最大的潜力究竟是什么？
近来，人工智能已成为全球各行业的关注点，就金融领域而言，人工智能属于Fintech一系列技术创新中的一种，Fintech，即FinancialTechnology，可界定为是基于大数据、云计算、人工智能、区块链等技术全面应用于支付清算、借贷融资、财富管理、零售银行、保险、交易结算等金融领域，实现金融+科技高度融合。一言蔽之，人工智能同金融科技中的其他技术一样是将科学技术应用于金融行业服务于普罗大众，降低行业成本，提高行业效率的技术手段。
截止今年6月，全球共有超过1362家Fintech公司，来自超过54个国家，融资总额超过497亿美元。埃森哲的研究报告表明，全球金融科技产业投资在2015年增长75%至223亿美元。美国纳斯达克和投资银行KBW携手推出了KBWNasdaq金融科技指数KFTX，该指数共49只成分股，全部市值约为7850亿美元，占美国国内股票市值的4%，这也是第一只仅包含在美国上市的金融科技公司的指数，Fintech产业链井喷式的发展仍然持续，中国金融科技行业增长445%，接近20亿美元，该行业越来越受到全世界的关注。
同样，人工智能在金融领域的运用也在不断被研究深化，应用场景不断多元化。在讨论人工智能在金融领域中的应用潜力之前，我们先来了解下人工智能较其他技术而言独有的特性，用《时空中的金融科技》中的一句话来概括：“人工智能正在提升价值跨时间使用的能力，证明时间就是金钱的这一说法。”具体来说人工智能能够在以下三个方面“跑赢”时间：
1、快速吸收信息、将信息转化为知识的能力。人工智能在对文本、语音和视频等非结构化信息的获取方面出现较大飞跃，人类手工收集、整理、提取非结构化数据中有用信息的能力已不如人工智能程序，特别是文本信息，在自然语言处理和信息提取领域，这样的技术不仅限于二级市场的量化交易，对一个公司上市前各融资阶段或放贷对象的基本面分析乃至在实体经济中对产业生态和竞争格局的分析等都可以使用这样的技术来争取时间优势。
2、在领域建模和大数据分析基础上预测未来的能力。时间最本质的属性就是其箭头不可逆。未来是不确定的，但又是有规律可循的。基于知识图谱的领域建模、基于规模化大数据的处理能力、针对半结构化标签型数据的分析预测算法三者的结合，是人工智能在时间维度上沟通过去和未来，减少跨越时间的价值交换带来的风险的优势所在。
3、在确定规则下优化博弈策略的能力。价值交换领域充满了博弈，博弈皆需解决局势判断和最优对策搜索两个基本问题。人工智能由于人类，第一因为人工智能可以比人更充分地学习有史以来的所有公开数据；第二，人工智能可以比人更充分地利用离线时间采用左右互搏来增强学习策略；第三，人工智能可以几万台电脑共同协作，相对于几万人的协作而言不存在人类面对利益考量以及各种不淡定乃至贪婪的表现。所以，人工智能在博弈环节的普遍应用，也是一个必然的趋势。
具体到人工智能在金融领域的应用，笔者认为具有潜力的应用场景为量化投资以及智能投顾（或智能金融管家）、风险管理领域等。
量化投资已有实际案例，对标全球，世界最大的对冲基金桥水联合在2013年开启一个新的人工智能团队。RebellionResearch运用机器学习进行量化资产管理于2007年推出了第一个纯投资基金。今年9月末安信证券开发的A股机器人大战5万投资者的结局揭晓，从6月1日至9月的三个月里，以24.06%（年化96%）的累计收益率战胜了98%的用户。机器人运作模式是先从基本面、技术面、交易行为、终端行为、互联网大数据信息、第三方信息等衍化成一个因子库，属于数据准备过程，将因子数据提炼生成训练样本，然后选取机器学习算法进行建模训练，最后保留有效因子生成打分方程输出组合。机器人大数据量化选股较人类从基本面、公司财务等方面挑选因子量化选股而言更偏向从基本面、技术、投资者情绪行为类等方面挑选因子，对IT技术、数据处理技术的要求较高。
在智能投顾方面（智能金融管家）也已有初步的运用。广义的智能投顾，考虑投资者的财务情况对其进行个人财富精算配置，比如统筹考虑支票、储蓄、投资和养老保险。对于偏好主动进行资产管理的投资者，智能投顾能够根据投资者的问题，智能的分析海量信息给出答案。从国外的实践来看，智能投顾产品主要有投资推荐、财务规划和智能分析三种。具体应用案例如下：1）摩羯投顾：招商银行发布APP5.0，“摩羯智投”成为最大看点。摩羯智投运用机器学习算法，试图整合招商银行十多年财富管理实践及基金研究经验，并在此基础上构建以公募基金为底层资产，全球范围配置的“智能基金组合配置服务”。在利率市场化尾声之际，摩羯智投的问世，标志着银行等金融机构应对“储蓄搬家”的应对。对标海外智能投顾的资产管理规模已经从2012年几乎为零增加到2015年底的187亿美元。ATKearney预测，未来五年，机器人投顾的市场复合增长率将达到68%，到2020年，机器人投顾资产管理规模将突破2.2万亿美元。2）智能报告：人工智能能够自动搜集企业公告、上百万份研报、维基百科等公开知识库等披露信息后通过自然语言处理和知识图谱来自动生成报告。速度为0.4秒/份，60分钟即可生成全市场9000份新三板挂牌公司报告，在时空上的优势由此得以体现。3）信用卡还款：截至2015年末，全国人均持有银行卡3.99张，现代消费模式中，人们已习惯了信用卡或者手机绑定信用卡进行消费。一人多卡的现象有时会让持卡人忘记按时还款，逾期不还款的高额滞纳金会让用户产生损失。此类情况下人工智能能够将用户所有的信用卡集中管理，帮助用户在不同的还款期内合理安排资金，以支付最少的滞纳金。若账户没有余额的情况发生，开发公司会提供比信用卡公司利率更低的贷款，帮助用户还信用卡账单。
人工智能乃至金融科技的创新，是对金融市场、金融机构以及金融服务供给产生重大影响的新业务模式、新技术应用、新产品服务。他与传统金融并不是相互竞争的关系，而是以技术为纽带，相信未来将为有更多人工智能的应用场景出现，让传统金融行业摈弃低效、高成本的环节从而形成良性生态圈循环。
AlphaGo代表着目前人工智能的最高水平吗？
一、AlphaGo其实只是弱人工智能
AlphaGo的技术细节在今年《自然》杂志上详细公布过，我们细细研究一下，就会发现AlphaGo的原理其实非常简单。
AlphaGo利用深度学习学习人类棋谱，模拟人类来选择几个优势点，然后通过蒙特卡罗树搜索，穷举计算这几个点胜率，从中优选。本质上来说，它还是搜索求解，而且是在非常固定的规则与模式下进行。
它所用到的GPU通用计算，分布式计算，深度学习，神经网络，蒙特卡罗树搜索都不是新技术。只是把这些技术用到围棋上并投入大量资源是首次。
按照人工智能的分类，AlphaGo还属于弱人工智能ArtificialNarrowIntelligence(ANI)。
弱人工智能是只能擅长于单个方面的人工智能，规则是封闭的。AlphaGo的判断可以用于围棋，达到很高的水平，它要下象棋也能达到很高的水平，但是就要从头再搞一套象棋的软硬件，它在围棋的深度学习无法通用于其他领域。
按照人工智能的分类，还有强人工智能ArtificialGeneralIntelligence(AGI)
强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能做的脑力活动它都能做。它没有既定规则和领域，是开放式的。
我们现在看到的各种幻想其实是强人工智能超越人类的高级阶段，AlphaGo作为弱人工智能，层次还相去甚远。
二、强人工智能是什么样子?
AlphaGo在围棋很强大，但是围棋是一个固定规则，有明确输赢判断的游戏，围棋棋盘不会扔进一个象棋棋子。而强人工智能要面对的是真实的世界，它所面对的规则是开放式的。
我们看一下李彦宏演示百度强人工智能的例子。
在百度大会上，李彦宏展示了度秘的多轮对话的人工智能。李彦宏询问度秘度身份，问它来自哪，能做什么，最后还让度秘订了两杯咖啡。
在这一组多轮对话中，李彦宏的问话是随机的，可能说各种问题，没有既定的规则。而度秘的人工智能首先要采集李彦宏的语音，然后把李彦宏的语音拆分成词，识别词意，然后识别李彦宏的语意，通过人工智能作出回答，最后把回答组织成句子，用语音说出来。
李彦宏的话是开放式的，而且有前言后语，针对这种环境的就是强人工智能。看起来这组对话只是小朋友的智力水平，而实际难度远远高于AlphaGo结合深度学习与蒙特卡罗树搜索的弱人工智能。
百度很热衷于展示自己在强人工智能上的成绩，在2015年联想大会上，李彦宏还演示过一次识图对话。
李彦宏打开一张费德勒穿蓝色T恤打网球的图，问AI。
“他在做什么?”“他的衣服是什么颜色的?”“他手里拿着什么?”而AI像人类一样应答无误。
这组对话除了前面例子中开放语言的强人工智能，还有一组图片识别的强人工智能，强人工智能不知道自己看的是什么图片，但是它经过深度学习看过千亿张图片学习后，可以认出颜色，物体，动作。
这个看似小孩能完成的举动，难度也远超AlphaGo。图片没有既定规则，开放中学习寻找规律，远不是深度学习与树搜索能解决的问题。
其实，谷歌也在研发强人工智能，它和百度一样去参加国际评测FDDB与LFW(成绩还输给了百度)。谷歌知道AlphaGo看似酷炫，但是只是可以作作大广告，而人类真正的未在在强人工智能这个方向。
三、AlphaGo距离颠覆人类非常遥远
科学与常识往往是违背的，AlphaGo赢了围棋看似开启了新时代，但是其真实意义类更似于计算器赢了人类口算，是单一领域的智能超越人类。只是围棋的难度远高于象棋，从1997年的深蓝到2016年到AlphaGo，人类因为更大的棋盘等了接近20年。
而AlphaGo放到人工智能科学到角度看，只是计算能力很强的弱鸡，其高度远不如百度达到3、4岁小孩智力的强人工智能。
弱人工智能只能在一些领域帮助人类，而当强人工智能未来发展到成人水平，人类当所有劳动就有可能被完全替代。那个时候人类就可以享受而不用辛劳了。
而当强人工智能完全超过人类以后，人类才需要担心机器会不会背叛人类的问题，那还是非常非常遥远的事情。
所以，AlphaGo只是强大的弱鸡，我们无须过于担心。
人工自动化就业前景
人工智能即AI(ArtificialIntelligence)，应用非常非常之广泛，功能十分十分之强大(应用举例:谷歌研究开发的阿尔法狗(AlphaGO)下围棋战胜人类就是一个典型的人工智能应用):人工智能(AI)广泛应用在智能制造(工业4.0)，工业互联网，物联网，智联网，无人自动驾驶，无人超市等各种领域。因此人工智能在各种领域大量应用对人工智能就业的方向及发展产生深刻的影响，对上下中游的产业链产生深刻变化。给人工智能就业方向与发展前景提供了广阔的岗位及专业空间:具体主要表现在:
1.人工智能应用在智能制造(工业4.0);工业互联网，物联网，智联网，无人自动驾驶，无人超市等领域需要用到广泛大量类别功能多样的智能芯片，所以在智能芯片研发设计制造领域的产业链需要大量的芯片研发设计，芯片材料研究，制造封测相关岗位，需要大量的设计开发制造工程师。
2.人工智能应用的智能制造(工业4.0--无人车间)需要大量的智能设备设计开发，程式设定，设备维修等应用技术型工程师人才，从而产生大量相应的工作岗位。
因此，对人工智能就业的方向及发展前景提供了广阔的舞台和空间。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的alphago和人工智能的前景及未来问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
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