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人工智能需要什么样的技术突破？
人工智能的圣杯——创造接近模仿人类智能的软件——仍然遥遥无期。但是2014年，机器学习软件取得了重大进步，可以从经验中获得能力。从生物技术到计算机等领域的公司转向这些新技术来解决棘手的问题或开发新产品。
人工智能领域最引人注目的研究成果来自深度学习领域，其中包括使用原始模拟神经元处理数据。
深入学习的工作通常集中在图像上，这对人类来说很容易理解，但对软件来说很难破译。脸谱网的研究人员用这种方法制造了一个可以告诉几乎和人类一样，两张不同的照片是否描绘了同一个人。谷歌炫耀可以用短句描述场景的系统。
这样的结果导致了领先的计算公司激烈竞争人工智能研究人员。谷歌为一家名为深度思维年初。当...的时候麻省理工学院技术评论今年晚些时候，他找到了公司创始人戴密斯·哈萨比斯，解释了DeepMind的工作有多深入由对人脑的突破性研究形成。
昵称为“中国谷歌”的搜索公司百度也在人工智能上投入巨资。它在硅谷建立一个实验室将现有研究扩展到深度学习，并与谷歌和其他公司竞争人才。斯坦福人工智能研究员和曾经的谷歌合作者吴恩达被雇佣来领导这项工作。在我们特征长度轮廓他解释了人工智能如何将从未上过网的人变成百度网络搜索和其他服务的用户。
机器学习也是今年来自计算巨头、小型初创企业和计算机行业以外公司的新产品的来源。
微软利用其对语音识别和语言理解的研究创建虚拟助手Cortana，它内置于移动版的视窗中。该应用程序试图与人们进行来回对话。这既是为了让它更可爱，也是为了帮助它了解出错时出错的地方。
初创公司推出了将机器学习用于各种任务的产品，如帮助你怀孕,让你控制家庭带声音的电器，以及通过短信制定计划。
人工智能最有趣的一些应用出现在医疗保健领域。国际商用机器公司现在接近看到它的一个版本危险！获奖的沃森软件帮助癌症医生使用基因组数据为患者选择个性化治疗计划。将机器学习应用于基因数据库使一家生物技术公司能够发明一种非侵入性测试，防止不必要的手术。
随着谷歌、亚马逊和其他大型计算公司开始涉足基因数据领域，在基因数据上使用人工智能技术可能会变得更加普遍存储数字化基因组。
然而，最先进的机器学习软件必须经过大型数据集的培训，这是非常耗能的，即使是对于拥有复杂基础设施的公司来说也是如此。这是一种新型的激励工作“神经形态”芯片松散地模仿神经科学的想法。这些芯片可以更有效地运行机器学习算法。
今年，国际商用机器公司开始生产一种原型大脑启发芯片据说可以大量使用来建造一种专门用于学习的超级计算机。通用汽车公司和波音公司拥有的HRL研究实验室开发的一种更紧凑的神经形态芯片，乘坐小型无人驾驶飞机飞行。
所有这些人工智能的快速进步让一些人思考这项技术可能带来的负面影响和长期影响。一名后来加入谷歌的软件工程师警告说既然机器可以破译图像，我们对隐私的本能必须改变。
展望未来，生物技术和卫星企业家马蒂娜·罗斯布拉特预测我们的个人数据可以用来创造智能数字二重身有自己的生活。西雅图艾伦脑科学研究所的首席科学官、神经学家克里斯托弗·科赫警告说，尽管智能软件永远不会有意识，如果设计不正确，它仍然会伤害我们。
在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个？
老牌的AI范围相对要窄些，基本集中在机器人、图像识别、汽车驾驶、语音识别、自动设计等领域，那时的AI企业大都集中在高校、智慧城市、智能医疗、自动控制类企业。比如科大讯飞、川大智胜、海康威视、东方网力等都是老牌的帝国主义。
alphago之后，AI的最大改变是大数据的应用，这使得AI范围迅速扩大，扩展到了商业、环保、制造。。。几乎所有的企业。此时再分AI就比较困难了，目前领头的企业倡导的火热方向是自动驾驶、医疗、环保、交通等领域。
科大讯飞的语音处理很有名，川大智胜的图像处理很有名，海康威视的图像处理应用非常好，不过，更重要的还是股东的实力和业绩形象，AI的号召力很快就会枯竭，街上摊煎饼的都可以根据AI算法来提前备货。
都来讨论一下，现阶段人工智能最有可能的发展趋势和突破点在哪里？
人工智能的关键点有两条：一是算法，一是数据。人工智能在初始阶段是算法优先。而算法是由科学家、大学教授开发出来的。这部分，是美国领先。但是中国落后不多。因为美国学者找到一个新的算法，都会迅速在学术刊物或者网上发表。中国人看了，中国人也会。但是数据就不一样。在一个用户量庞大、密集、互动频繁的场景下，海量的数据产生，用以训练人工智能。而这海量数据，正是中国的特长。
所以，说到趋势，凭借数据量的优势，人工智能的市场的重心，从美国向中国转移。
说到形成突破点，这里有几个前提条件：一是市场足够大，一是这件事具有不确定性。有一个段子说：最不容易被人工智能替代的行业是什么？——考古。因为市场太小，没钱挣，因而没有公司愿意往里投资。
那么容易产生图破的是什么，从市场规模看有几个：
一是医疗。这在中美都是每年数以万亿美元计的大市场。尤其像癌症这种，病因极为不确定，并且带有信息论方法论的治疗实践，可能需要几千种药物的组合来应对一个临床病患。这里正是人工智能大显身手的地方。
另一个就是交通运输。在所有的大国，交通运输每年的市场也是万亿美元计的。由于有了人工智能（图像识别），使得无人驾驶成为可能。特斯拉卡车下线的那天，有人预计10年内美国将有200万卡车司机失业！因为在美国，卡车司机收入很高，卡车公司用人工智能替代司机的动力很充足。
人工智能目前有哪些突破？
近几年来人工智能的应用还是很广泛的，计算机视觉的发展让人脸识别变得更加可靠，刷脸支付已经不是新鲜的事情了；自动驾驶行业也越来越冷静，寻求L4级别的突破；各大公司布局AI芯片，有望在未来抓住半导体行业的趋势；云计算也厚积薄发十年，焕发生机，成为未来重要技术之一；用技术推动需求的5G也逐渐成为新基建的方向，建设速度超过预期等等，这些都是人工智能在各个领域的突破。
随着5G、工业互联网等新基建项目落地，未来一段时间，人工智能有望进入更大规模市场应用。未来10年，人工智能技术在过去5年已经突破人脸识别等应用的基础上，将进一步向听、看、理解、规划、控制等领域发展，特别是向理解、规划、控制领域的发展，将会促使人工智能实现从低阶感知智能向高阶决策智能的跃升。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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