(AI), Baidu, Softbank, Facebook et ainsi de suite, l'avenir d'AI va pénétrer dans la vie des différents aspects de Google, Microsoft (Microsoft), Baidu, Softbank (Softbank), Facebook Et d'autres fabricants internationaux, doivent dépenser d'énormes quantités d'argent pour commencer la recherche et la mise en page de l'AI. Selon les institutions de recherche de marché, Tractica prévisions, l'application mondiale de l'entreprise de la taille du marché AI, de 2015 à 2,025 milliards de dollars, à 2021 ans, 11,1 milliards de dollars américains , Le taux de croissance de près de dix ans de près de 450%, tandis que l'intelligence artificielle récente et la profondeur de l'apprentissage et d'autres développements techniques du réchauffement de la chaleur, mais aussi pour promouvoir le développement d'un robot intelligent et une énergie cinétique importante.
John McCarthy, professeur au Massachusetts Institute of Technology, qui a «le père de l'intelligence artificielle», définit l'IA comme «la science et l'ingénierie pour les machines intelligentes, en particulier les programmes informatiques intelligents» il y a 50 ans. La combinaison des talents, de la médecine, de l'ingénierie, de la science, de la psychologie, de la gestion, etc., tandis que l'AI peut remplacer le travail humain, mais aussi sur notre travail, la société et la structure industrielle apporte de nombreux nouveaux défis.
Les fabricants internationaux anticiperont la mise en page de l'IA
L'intelligence artificielle n'est pas un nouveau terme, dès 1956 lors de la réunion de Dartmouth, "Turing test" article a officiellement défini l'IA, mais tant d'années de son développement technologique ont connu plusieurs hauts et des bas, la politique de l'analyste de l'industrie MIC Han Yang Ming (Figure 1) que la technologie d'intelligence artificielle commune actuelle repose sur une intelligence artificielle faible (IA faible), afin d'aider les gens à une variété de comportements et de prise de décision, une faible intelligence artificielle ne met pas l'accent sur la conscience de soi de la machine, qui peut simuler des personnes En revanche, l'IA forte est une IA forte, qui met l'accent sur la pensée et l'action intelligentes et conscientes, mais cette technologie n'est pas l'objet du développement actuel de l'intelligence artificielle, mais ce n'est pas la même que l'intelligence artificielle Le
Figure 1, l'analyste de l'industrie du MIC Han Yang Ming a souligné que la technologie d'intelligence artificielle commune actuelle est l'intelligence artificielle faible de Weij AI, n'a pas la conscience de soi de la machine.
AI au cours des deux dernières années à revenir, à travers l'AlphaGo battre le roi des échecs, pour dominer l'occasion, devenir rapidement le sujet de l'investissement dans la science et la technologie, y compris Google, IBM, Baidu, etc. Han Yang Ming a déclaré: Google développement de la technologie de l'intelligence artificielle pour un usage public, Approfondir la dépendance de l'utilisateur à l'égard de ses services et accumuler plus de données dans l'intelligence artificielle, puis développer les services payants pour fournir aux clients commerciaux, mais aussi continuer à acquérir une capacité spéciale à créer une nouvelle équipe et une équipe pour renforcer leur force globale.
L'une des technologies de l'intelligence artificielle les plus célèbres de l'industrie, IBM Watson, ces dernières années, a activement développé le domaine médical, l'introduction du programme d'orientation médicale personnelle, l'analyse électronique des dossiers de santé, le programme de gestion du glucose sanguin, le plan médical d'intelligence artificielle, etc., a également développé la conception de vêtements, De plus, Han Yang Ming, Baidu se concentre sur la recherche et le développement indépendants, et la collecte de données présente un avantage géographique suffisant pour améliorer la formation des données après le service, et d'autres domaines professionnels des services pour aider les entreprises à des applications intelligentes et la capacité d'interprétation des données. La précision et l'investissement à grande échelle dans les efforts d'intelligence artificielle pour transformer, le développement de produits matériels expérimentaux et intelligents, son service vocal a un niveau de classe mondiale, le taux de reconnaissance de 97% en mandarin et le développement de services de cloud d'entreprise intelligents, O O) champ de bataille du service intelligent.
Mais le large éventail d'applications d'intelligence artificielle, non seulement les fabricants peuvent jouer, Han Yangming, une variété de plates-formes et de ressources ouvertes de plus en plus, afin que les petites et moyennes entreprises et même les individus puissent rapidement réduire le service intelligent; l'avenir n'est pas seulement un usage La recherche et le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, mais l'utilisation de la technologie composite pour se soutenir mutuellement pour créer des produits / services de plus en plus efficaces, les applications AI seront florissantes, les utilisateurs utiliseront et s'appuieront sur une haute précision des services de produits, et les entreprises utiliseront des produits artificiels Smart rapidement amélioré de l'ère numérique à l'âge intelligent.
AI du nuage au terminal
L'IA est un sujet brûlant au cours des dernières années, mais ce n'est pas si loin, le directeur des marchés mobiles ARM et le directeur de marché chez les maisons à domicile Lin Xiuping (Figure 2) ont souligné que, d'après la recherche de fond (Deloitte Global), 2017, plus de 300 millions Le téléphone portable avec une capacité d'accès à la taille annuelle du marché annuel de 1,5 milliard de téléphones mobiles, il y a 1/5 du téléphone avec fonction AI, ces consommateurs utilisent souvent les fonctionnalités comprennent: la navigation intérieure (navigation intérieure), l'expansion de la réalité (Realisation augmentée), traduction, classification d'image, reconnaissance de la parole, etc. Le domaine d'application migrera progressivement du cloud vers le terminal, en particulier pour les applications personnelles ou liées à la sécurité.
Figure 2 Le chef de marché senior des communications mobiles ARM et de la maison numérique Lin Xiuping a déclaré qu'en 2017, 1/5 du téléphone avec fonction AI.
L'application Action AI peut être divisée en deux catégories: d'abord, l'interface homme-machine, un système / sécurité liée à la future application d'AI de plus en plus largement, le microphone sur le téléphone et l'appareil joue une fonction de caprice, le nombre continuera à s'améliorer, l'avenir Un téléphone portable équipé d'une caméra jusqu'à 8. En réponse à la fonction AI, le pouvoir de calcul du téléphone mobile continuera à s'améliorer, la CPU est responsable de traiter les opérations logiques, le GPU est responsable du traitement parallèle des images, la capacité de traitement continuera à s'améliorer; Les besoins de développement d'AI ont augmenté, y compris la protection de sécurité passive et les fonctions de sécurité actives.
ARM en tant que fournisseur de CPU IP, pour l'application d'AI, l'avenir continuera d'optimiser son architecture de produit et son pouvoir informatique, Lin Xiuping a souligné que l'entreprise a poursuivi l'architecture passée. LITTLE a introduit l'architecture DynamIQ, les 3 à 5 prochains Améliorer la CPU que les 50 fois la performance de l'IA, y compris la bibliothèque Compute moyenne de 4,6 à 15 fois l'amélioration de la performance, avec le noyau 3 à 5 fois l'amélioration de la performance, intégré pour améliorer la prédiction de performance.
L'apprentissage approfondi est au coeur de la technologie AI
AI a récemment été très apprécié par tous les horizons, parce que la technologie est sur le point de provoquer des changements importants dans les activités économiques des gens, mais dans le passé, ces innovations pour que les gens puissent sauver le travail, c'est le cerveau récemment discuté. AI peut remplacer beaucoup d'humains Du travail, qui a causé le problème du chômage, en fait, il s'agit d'une promotion complète pour aider l'humanité à partir du travail répétitif original et ennuyeux libéré, le scientifique en chef de l'intelligence artificielle de DeepBelief.ai Yin Xiangzhi (Figure 3) que AlphaGo Par exemple, l'ordinateur ne pense toujours pas ou est conscient de soi et n'a pas de capacité tactique jusqu'à présent. Il n'est que dans l'événement Go, grâce à la profondeur de l'apprentissage pour trouver le meilleur côté gagnant du programme, alors qu'un grand nombre de données pour apprendre et obtenir Le résultat.
Figure 3 DeepBelief.ai scientifique en chef de l'intelligence artificielle Yin Xiangzhi que l'ordinateur jusqu'à présent toujours pas de pensée ou de conscience de soi, il n'y a pas de capacité stratégique.
Autrement dit, la différence entre l'homme et l'animal est que jusqu'à présent, nous sommes le seul à avoir une perception profonde des créatures, Yin Xiangzhi a souligné que nous pouvons comprendre, induction des règles profondes, mais ne peut pas être spécifique à cette capacité, alors maintenant la profondeur L'apprentissage consiste à «imiter» l'opération des neurones, l'intuition humaine dans une règle logique, qui comporte trois des écoles les plus importantes, un réseau de neurones convolutionnels (CNN), principalement utilisé dans La vision machine, la seconde est le réseau neuronal récurrent (réseau neuronal récurrent, RNN), principalement utilisé dans le modèle de langue à établir, le troisième est l'apprentissage par renfort (Renforcement de l'apprentissage), le cas le plus typique est AlphaGo, est un mécanisme de contrôle.
L'analyse d'image est probablement l'une des technologies les mieux développées au cours des dernières années. Grâce au regroupement de fonctionnalités, la fonctionnalité est recherchée à partir du niveau de pixel et le réseau neuronal de convolution est l'opération matricielle des pixels. En couches, pour identifier les caractéristiques des caractéristiques, et enfin pour atteindre notre perception profonde de l'effet, par exemple grâce à une photo pour reconnaître un chat, peut être appliquée pour identifier la classification, la détection des cibles, la segmentation sémantique, la détection d'action.
Le modèle de langue du développement de la reconnaissance vocale, le taux de précision de reconnaissance de la parole de Microsoft 2016 que le sténographe professionnel professionnel, la traduction de Google est également utilisée pour le modèle de réseau neuronal récursif, essentiellement dans la partie linguistique de la langue, les langues européennes et américaines basées en anglais ne sont pas trop de problème , Mais le chinois est toujours un goulet d'étranglement, Yin Xiangzhi a déclaré que la lumière du texte contient plus de 20 000, la structure de la langue flexible, y compris le chinois et l'anglais mélangé, le dialecte, les mots-clés, etc. pour les données linguistiques pour améliorer la complexité et le langage naturel Pour trier la carte de connaissances, la carte des connaissances et ensuite le raisonnement du langage naturel, l'IA est la prochaine étape du développement.
Renforcer l'apprentissage est grâce à l'interaction du monde réel, pour trouver la meilleure stratégie pour maximiser la valeur du portefeuille, AlphaGo formation ordinateur comment trouver la meilleure stratégie, Yin Xiangzhi a déclaré, DeepMind est de renforcer l'apprentissage pour permettre à l'intelligence artificielle d'interagir avec le jeu vidéo , Et pour renforcer la valeur de l'établissement de l'ordinateur pour comprendre le jeu gagnant est la valeur de la direction de l'ordinateur pour continuer à établir une stratégie pour gagner le développement du jeu, le modèle de prévision est de prédire les changements dans l'état de l'environnement et de prédire l'impact des changements de valeur, puis de continuer à répondre, Stratégie / pratique gagnante.
L'IA est devenue l'un des éléments essentiels de la compétitivité nationale
le développement AI et la maîtrise technologique, la compétitivité nationale du spectacle, donc en plus de l'entrée de l'industrie, la puissance scientifique et technologique est le dumping aussi du monde le développement de la force du gouvernement, l'hôpital national réel Internet haut débit et Centre d'informatique Professeur agrégé Pan Yilun (figure 4) que le gouvernement des États-Unis publié à l'avenir, « le plan stratégique national de l'intelligence artificielle de la recherche et le développement » et « préparer l'avenir de l'intelligence artificielle » rapport sur la stratégie, le développement AI situé au niveau stratégique national, alors que vivaces efforts du Japon pour développer la robotique et de l'IA, nouvelle organisation de développement de la technologie industrielle et de l'énergie du Japon (NEDO ) A annoncé que "la prochaine génération de vision de l'utilisation sociale de l'intelligence artificielle du Japon" sera la fabrication, la vie d'action, la santé / soins médicaux, la vente en gros et au détail et la diffusion de quatre exportations au 2025 ~ 2030 pour atteindre l'objectif.
4 Académie d'Etat réel Internet haut débit et Centre d'informatique Professeur agrégé Pan Yilun a déclaré que Taiwan doit améliorer la transition de la technologie du matériel à la recherche et le développement des logiciels innovants et intelligents, afin de prendre pied dans l'industrie de l'IA.
Ces dernières années, les efforts pour développer les dernières technologies en Chine continentale, également en 2016, la Chine Développement et la Réforme et le ministère de la Science et publié « Internet + AI trois ans mise en œuvre du plan d'action, » Treize Cinq intelligence artificielle inclus dans le programme permettra d'améliorer l'IA est l'un des projets industriels stratégiques Le gouvernement coréen a également annoncé qu'il investirait environ 27,68 milliards de dollars EU d'ici à 2020 pour promouvoir la recherche et le développement de l'industrie du renseignement artificiel et mettre en place un centre de recherche par les personnes en tant que centre de recherche et de développement de l'industrie nationale de l'IA.
A Taiwan, y compris Lee Kai-fu, Chien, Taiwan a eu le développement de l'intelligence artificielle Du Yijin songea-t-suggestions présentées, mais un d'entre vous est un consensus à Taiwan dans le passé trop lourd matériel sur le logiciel, c'est une crise du développement AI, Taiwan doit améliorer la transition de la technologie du matériel pour l'innovation et la recherche et le développement de logiciels intelligents, et de renforcer l'intégration des talents et du marché dur et doux, en collaboration avec les principaux la recherche universitaire et les fabricants nationaux de la capacité de fabrication de matériel, de prendre pied dans l'industrie de l'IA.
Le modèle se construit comme des compétences traditionnelles
Pour importer l'AI pour la première fois, l'architecture technique, l'industrie a beaucoup d'outils connexes, l'Université de Taiwan de l'assistant électrique, le professeur Li Hongyi (Figure 5) a déclaré que, en général, le modèle de l'IA est divisé en deux parties: l'apprentissage ou la formation, l'autre est le test. Il y a trois étapes dans l'architecture de l'apprentissage ou de la formation. La première consiste à déterminer la structure du réseau, en particulier dans la profondeur de la structure d'apprentissage. Il est nécessaire de déterminer le nombre de couches du réseau et le nombre de neurones à chaque étage. La deuxième étape est nécessaire. Définir la cible, c'est-à-dire que l'accent de la structure, par exemple, est d'identifier le chat, nous devons d'abord fournir beaucoup de données pour indiquer les caractéristiques de l'ordinateur chat afin que son identification précise, la troisième partie de l'algorithme à choisir, puis le moyen le plus rapide de trouver La meilleure solution
Figure 5 L'Université de Taiwan du grand professeur d'assistant électrique Li Hongyi a expliqué que l'établissement du modèle de profondeur d'apprentissage Si vous choisissez les outils, dans les données appropriées, il sera très précis pour compléter le but.
Dans le processus et les résultats ci-dessus, certaines compétences très simples et très difficiles, semblables à l'artisanat traditionnel, Li Hongyi ont expliqué que l'établissement du modèle de profondeur d'apprentissage est comme une mauvaise empreinte, le maître embryonnaire à la main peut utiliser des matières premières simples, L'approche légère, l'achèvement harmonieux d'un travail parfait, mais nous ne le faisons pas nécessairement, le modèle de profondeur d'apprentissage si vous choisissez les outils, versez les données appropriées, il sera très précis pour compléter votre objectif, mais si ce n'est pas suffisant pour comprendre L'architecture de la technologie de l'apprentissage en profondeur et les méthodes de construction de modèles rencontreront de grands obstacles, ce qui est la différence.
Application AI pour créer de nouvelles opportunités commerciales
AI depuis le début des années 1940, après plusieurs fois, le développement n'est pas lisse, la politique sera l'analyste de l'industrie supérieure de MIC Li Zhenhua (Figure 6) a souligné que ces dernières années, la croissance à grande échelle de diverses données, l'algorithme de technologie de l'intelligence artificielle est progressivement mature L'augmentation des données, l'expansion du cloud computing et de la technologie de stockage et l'augmentation de l'Internet des choses et d'autres facteurs, afin de tirer parti d'une percée dans la croissance future des applications industrielles, y compris la fabrication, la circulation, l'industrie financière sont des applications populaires.
La figure 6 sera l'analyste principal de l'industrie Li Zhenhua MIC a souligné que le développement de Taiwan de l'IA, pour verrouiller le domaine de la demande prioritaire.
Un grand nombre d'applications d'IA, les robots financiers est très populaire, au cours des deux dernières années, les gestionnaires de robots gèrent la croissance rapide des actifs, devrait atteindre 2015 à 20 milliards de dollars américains, atteindre 2020, soit 450 milliards de dollars US, montrant la technologie financière du robot En plus, le géant financier américain JP Morgan Chase & JP en 2016 a lancé un logiciel intelligent d'analyse de contrat COIN, au lieu des avocats et des agents de crédit pour examiner les documents contractuels, le coût annuel initial de traitement d'environ 36 10 000 heures de travail, raccourcis à quelques secondes pour terminer.
Dans le processus de développement de l'IA, Li Zhenhua a proposé de verrouiller le domaine de la demande prioritaire, comme les usines intelligentes, les soins de longue durée, le transport / le transport intelligent, etc. De plus, se concentrer sur des domaines spécifiques tels que le traitement de la langue chinoise, la vision par ordinateur, la vidéo Tels que la conception de l'IC, l'industrie de la fonderie, l'industrie du contrôle de la sécurité ou l'intégration des systèmes, combinée à la technologie AI, le développement de domaines spécifiques de services d'application, d'applications clés ou de solutions complètes.
Disposition et analyse des brevets AI
AI a récemment été largement discuté dans l'industrie, la mise en page des brevets est devenu l'objet de la mise en page du pays et les principaux fabricants, la politique sera analyste senior Chen Cixian (Figure 7), pour 22,976 intelligence artificielle US brevet international droits du pays Pour l'analyse, il a constaté que les États-Unis détiennent 61,9% du brevet, représentant 11,3% au Japon, soit un total de 73,2%, comparativement à Taiwan seulement 1,0%. En plus du domaine, l'accent mis sur la technologie informatique jusqu'à 76,8% Suivi par le contrôle, la mesure, les communications numériques, les méthodes de gestion des technologies de l'information, les télécommunications, la technologie audio-visuelle.
Figure 7, MIC analyste de l'industrie senior Chen Zhixian se réfère à l'analyse, Taiwan est actuellement dans le domaine de l'intelligence artificielle disposition des brevets est relativement en arrière, et se concentrer sur le traitement du langage naturel, le système de contrôle adaptatif.
Taiwan est actuellement dans le domaine de l'intelligence artificielle la mise en page des brevets est relativement en arrière, et axé sur le traitement du langage naturel, le système de contrôle adaptatif, Chen Zhixian description, le service à la clientèle intelligent est actuellement un petit nombre de brevets et une large gamme de marché de niche facile à trouver, est le besoin de développer de nouvelles Application du marché.Il est recommandé que l'industrie de la technologie de Taiwan devrait d'abord verrouiller les domaines d'application spécifiques, tels que la gestion de l'automatisation des bureaux, la gestion des clients de classe affaires, le crédit de classe financière, etc., afin de renforcer la base de connaissances du domaine ou le système expert et développer la voix correspondante Identification, méthodes d'apprentissage, apprentissage par machine, traitement du langage naturel et bon travail avec les demandes de brevet et la planification de la mise en page.
De plus, le nombre de brevets liés à la méthode d'apprentissage n'est pas très important dans les technologies connexes du brevet de détection d'image intelligente. Chen Zhixian a suggéré que l'industrie pertinente à Taiwan pourrait investir dans le développement de ressources de recherche et de développement et l'apprentissage supervisé impliqué dans les méthodes d'apprentissage, Apprendre, approfondir l'apprentissage et d'autres technologies connexes, étudier en profondeur, tout en faisant du bon travail dans des pays étrangers, tels que les demandes de brevet et la mise en page des États-Unis, et protéger activement la détection intelligente d'images de Taiwan de la technologie d'innovation indépendante.