2017-05-05 10:34:23 来源：
麦肯锡最近一篇长达20页PDF的报告对中国AI当下的发展状态进行了全面而细致的介绍。文章从学术研究、算法、数据、计算能力四个角度分析中国的AI实力。文章指出，AI 对中国发展事关重大，但是目前的致命要害是人才。文章最后为中国AI的发展提出了5个战略建议：建立健全的数据生态系统；扩大传统产业内 AI 的采用比例；加强专业 AI 人才的输送等。作为顶级咨询机构，麦肯锡的建议合不合理，欢迎留言评论。 理解 AI 以及它能做什么 传统上，我们已经使用计算机的处理能力来更有效地产生输出（例如，比人类可以执行更快更复杂的计算）。传统的软件程序一直以特定的指令编写需要执行的任务。AI系统采取非常不一样的方法。它们可以通过巨大的“大数据”集，挖掘出模式，联系和见解，而且它们也采用广义的学习策略，这使得它们能够适应新的数据输入而不需要明确地重新编程。利用机器学习的系统具有归纳和决策能力，深度学习的出现更是将这种能力的边界扩展得更远。现在的机器学习系统能够自己学习、发现和适应规则。 虽然深度学习最近的突破已经产生了可以在某些关键功能中匹配或超越人类智力的人工智能系统，但是我们离“通用AI” - 或者说可以像人类一样执行全面的认知任务的机器还有一段距离。许多机器学习系统已经被用于特定的商业用途，并且应用程序是非常多样的。他们可以为客户提供服务，管理物流，监控设备，优化能源消耗，分析医疗记录。最近麦肯锡全球研究所（MGI）的研究表明，机器学习技术在几乎每个行业都有广泛的应用。 要认识AI 的能力，从下面四个维度是一个不错的方法： 感知 预测 指导方法（preion） 综合解决方案（与机器人、自动驾驶等技术的结合） 目前的商业化程度因各种AI功能而异。虽然具有感知和预测能力的系统已经投入市场，但更多的规范性工具和集成解决方案仍在开发中（图1）。 图1：AI 技术当下的商业化，麦肯锡认为，IBM 和讯飞的商业应用属于感知技术。而百度和亚马逊则是结合硬件的解决方案。 AI 的未来：艰难的挑战与可能性 过去的技术进步主要是增强执行清晰划定生产任务的能力。但是现在，AI使机器能够做出反应和调整，以优化结果。结合物联网（IoT）和机器人技术，它可以创建一个综合的网络-现实世界。 目前的发展趋势表明，AI技术最终将在更广泛的环境和行业范围内被全球接受，而最重要的成果之一就是处理长期以来一直由人类来完成的各种任务。 麦肯锡的报告分析了全球经济800多个职业的2,000多个工作活动。在技术上看来，现在50％的工作活动都可以使用当前演示的技术进行自动化。 但技术可行性只是影响自动化步伐和程度的一个因素。其他还包括开发和部署具体应用，劳动力市场动态，经济利益以及监管和社会接受的成本。考虑到这些因素，麦肯锡对自动化的研究表明，直到2055年，现在的一半工作活动才能实现自动化，但在这个时机上存在相当程度的不确定性。在积极采用的情况下，这种自动化程度可能早于20年，而在较晚的采用情况下，可能会在20年后发生。 沿着这一思路，AI 可以成为一个强大的工具，适用于一些社会的核心挑战。在医疗方面，AI将大大增强我们分析人类基因组的能力，并为每个患者开发个性化和更有效的治疗方法。它可以大大加快治愈癌症，阿尔茨海默病和其他疾病的过程。人工智能系统可以大范围分析天气模式，提高能源效率，提高我们监测和应对气候变化的能力。其可能性甚至是我们想象不到的，比如，AI系统可以有一天开拓对火星和外太空层的探索。 AI 对中国的意义：算法、数据、计算能力与其他国家的横向对比 随着中国的大科技企业纷纷推动在 AI 方面的研发，中国成了全球领先的 AI 研发中心。中国庞大的人口基数和多样化的行业组合具有产生大量数据和形成巨大市场的潜力。广泛采用人工智能技术对中国未来的经济增长至关重要，因为全国人口老龄化加快了对生产率增长的需求，包括更开放的数据环境和受到良好训练的数据科学人才。但 AI 同时也提出了更复杂的社会和经济问题，需要审慎的思考。（编译：弗格森 刘小芹 张易）
