新一代人工智能的三个发展领域是

人工智能是一门新兴的技术学科，它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。

人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务，这些任务需要聪明的人来完成。也就是说，我们希望机器可以代替我们来解决一些复杂的任务，不仅仅是重复的机械活动，而是一些需要人类智慧才能参与的任务。在本文中，我将解释人工智能技术的三个主要方向，即语音识别，计算机视觉和自然语言处理。

回顾2019，人工智能领域取得了多大的发展距通用智能是否已不再遥远

根据2019年度的《人工智能指数报告》，可知AI社区迎来了蓬勃的发展。世界各地的研究机构，已经在教育和技术等领域取得了显著的成就。

与过去几年相比，人工智能发展有着强势的延续。如果你不愿翻看剩余的290页内容，不妨扫一眼外媒归纳的一些要点。

（来自：Standford，viaTheVerge）

首先：从1998到2018年，AI相关的同行评审论文的发表数量增长了300%。出席会议的人数也显著增长，NeurIPS预计为1.35万人，较2012年增长800%。

人工智能教育同样受到了追捧，有关机器学习的大学和线上课程，参与者人数也持续增加。目前看来，AI算是北美计算机科学专业毕业生中最受欢迎的专业。

超过21%的计算机科学博士选择了专门从AI研究行业，是排名第二的学科（安全/信息保障）的两倍多。

大多数指标上，美国仍然是全球AI领域的领导者。尽管中国发表的AI相关论文数量超过了任何其它地区，但美国发表论文的影响力更大，较全球平均水平高出40%。

中美两国私有资金对AI领域的投入都很大（数十上百亿美元计），AI专利的申请数量也超过其它竞争对手（是排名第二的日本地区的三倍）。同时，AI算法正在变得越来越快，训练的成本也越来越便宜。

在流行数据集（ImageNet）的训练上，机器视觉算法所需的时间，已从2017年10月的大约3个小时、减少到2019年7月的88秒，成本也从数千美元下降到两位数。

自动驾驶汽车行业获得了更多的私人投资（全球略低于10%，约77亿美元），其次是医学研究和面部识别（两者都吸引了47亿美元）。

增长最速的工业AI领域，相对也不那么浮华。2018年的时候，机器人流程自动化拿到了10亿美元投资，供应链管理方面亦超过5亿美元。

在给人留下深刻印象的同时，还需注意一个重大的问题——无论AI提升的幅度有多大，都距离媒体大肆渲染的目标相去甚远。

换言之，尽管人工智能世界正在蓬勃发展，但AI本身仍在某些重要方面被卡着脖子。AIIndex报告在“绩效里程碑”时间表上写到：

人工智能已经达到、或者超越了人类的专业知识水平，但这仅限特定领域，AI在通用智能方面仍存在着难以逾越的鸿沟。

回顾1990年代，当时计算机在跳棋和国际象棋上打败了人类选手，引发了人们对于AI未来的无限遐想。

2016年之后，AI开始在《Dota2》等游戏中发挥实力，在2017年实现了对人类皮肤癌图像的分类，并于2018年达成了媲美专业人士的中英文翻译。

激动之余，业界仍对AI的发展前景持谨慎乐观的态度。以视频和棋盘游戏为例，其特点是具有清晰、易模仿的规则，因此特别适合对AI展开训练。

这样的成绩，通常依赖于耗费一个人几辈子的训练量，以突显人类相较于计算机的学习速度。此外，AI难以将同样的经验，轻松复制到另一个领域中。

比如某个AI可以像肿瘤医生一样准确地判定乳腺癌肿瘤，但让它来判断肺癌的话，就有些无能为力了（更别提开处方和做出诊断了）。

综上所述，AI系统更像是一款特定于某些应用场景的‘一次性工具’，而不具有人类的通用智能（甚至打不过五岁的小朋友）。

当然，这并不意味着AI一无是处。如本报告所述，尽管机器学习有一定的局限性，但其在资金、兴趣和技术成就方面，仍在相当快速地发展着。

人工智能在智慧医学上应用与展望

伴随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的蓬勃发展，智慧医疗正面临前所未有的发展机遇。我们相信，在不远的将来，智慧医疗将深刻改变医疗过程和效率，人工智能将推动医疗领域朝着智能化、日常化、人性化方向发展。

对于患者来说，由于获得更方便的信息、更容易与卫生保健人员和医疗服务机构联系，自主参与医疗过程的意愿和需求将会越来越强烈，围绕个人健康管理的技术和应用系统将成为现有医疗系统的自然延伸。通过对院外行为的管理，个人健康管理系统将极大地提高患者的安全和顺从性，提高慢性疾病的治疗和管理效果。

大数据落地应用如何促进人工智能领域的创新发展

我们从系统层面规划推进AI创新，形成良好的产业生态，核心就在于优化算力与数据，浪潮AI一直致力于为用户提供更快、更智能的领先AI算力产品和解决方案。以尖端计算技术打造领先计算平台，布局上市最全最强的AI计算产品阵列，适应持续进化和日益多元的AI计算场景，驱动人工智能创新发展。基于敏捷的产品设计和开发能力，浪潮率先推出支持NVIDIAA30及A10芯片的AI服务器产品，并率先实现量产，丰富了浪潮基于NVIDIA?Ampere架构的服务器产品组合，可提供更多样化的产品部署，全方位满足不同行业、不同量级、不同场景的AI计算需求。

目前，基于NVIDIA?Ampere架构的浪潮AI服务器已应用到美国西北大学费恩柏格医学院的智慧医疗项目中，为其AI医疗研究提供从数据提取、数据清洗、模型训练、模型优化到模型部署的全流程算力保障，帮助其提高AI模型训练效率十倍以上，数据处理效率提升百倍以上，加速顶尖智能医疗技术应用落地。除此之外，支持NVIDIA?Ampere架构的浪潮服务器也被广泛应用在各行业的深度学习、图像识别、自然语言理解、智能推荐等智能场景中，助力企业用户加速AI创新。

当今AI技术在教育领域的发展状况

当今技术在教育领域的发展状况非常迅速。AI可以提供个性化学习体验，根据学生的需求和进度进行定制化教学。它还可以自动评估学生的学习成果，提供实时反馈和建议。

AI还可以辅助教师进行教学设计和资源管理，提高教学效率。此外，AI还可以通过语音识别和自然语言处理技术，提供智能辅导和答疑服务。总体而言，AI技术在教育领域的发展为学生和教师带来了更加个性化和高效的学习体验。

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