近年來，深度學習算法推動人工智能實現(xiàn)了快速發(fā)展。但深度學習的成功，不是理論方法的突破，而是在大數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算資源驅(qū)動下的技術(shù)突破。因此，業(yè)內(nèi)專家認為，人工智能仍處于一個較為初始的發(fā)展階段。

“未來十幾年最大的機會一定是所謂的弱人工智能，也就是說完全不需要達到人腦的所有功能。”在近日舉行的2018北京人工智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇上，創(chuàng)新工場董事長李開復如是說。

在他看來，現(xiàn)階段的人工智能是應(yīng)用型人工智能，簡單而言是在某一特定領(lǐng)域，用大量的數(shù)據(jù)做出比人更精確的判斷，創(chuàng)造價值、創(chuàng)造效率，讓人類從重復性的工作中解放出來，做更有創(chuàng)意的工作。

據(jù)某財務(wù)機構(gòu)預測，到2030年，中國的GDP將達到38萬億美元，其中7萬億美元是人工智能帶來的。

有人說，人工智能的未來將是美國和中國。對此，李開復表示，中國的優(yōu)勢是學術(shù)水平的提升、巨大的市場和數(shù)據(jù)量以及國家政策的支持，但在人才、專利和資金投入方面，中美人工智能產(chǎn)業(yè)的落差仍較大。

人工智能在中國的發(fā)展機遇在哪兒？專家分析，人工智能加上實體經(jīng)濟，這方面中國有特別大的動力。

人工智能與先進制造的深度融合，成為新一輪工業(yè)革命的核心驅(qū)動力。中科院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心副主任遲學斌在接受《中國科學報》記者采訪時表示，智能制造為中國的制造業(yè)提供了彎道超車的機遇，不僅可以有效提高傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)效率、降低各類成本，同時也有利于培育和推進新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

此外，他認為，人工智能在促進科研方面也大有可為?！拔覈鞣矫娴臄?shù)據(jù)量很大，科學研究的樣本非常多，很有可能通過數(shù)據(jù)分析獲得新的科學發(fā)現(xiàn)，甚至可能是世界領(lǐng)先的發(fā)現(xiàn)?！?/p>

“人工智能是解析、挖掘遺傳密碼當中跟生物醫(yī)學相關(guān)知識的一種工具?！敝锌圃涸菏筷悵櫳e例說，“2017年底谷歌發(fā)布了基于深度學習人工智能技術(shù)的基因組變異精準識別工具DeepVariant，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從DNA測序數(shù)據(jù)中快速精確識別堿基變異位點。”

他認為，生物醫(yī)學是人工智能應(yīng)用的一個重要方向。人工智能可用于疾病的診斷與治療，全新的藥物設(shè)計與研發(fā)，動植物新品種、新性狀的培育等方面。

而這些都離不開“基礎(chǔ)設(shè)施”——平臺。遲學斌表示，就像高速公路一樣，提供方便的工作平臺，才能使研究人員將更多的精力放在模型調(diào)試等方面，從而促進科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用更快落地。

為此，中科院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心牽頭成立北京前沿國際人工智能研究院人工智能計算及數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)平臺，旨在加快促進人工智能應(yīng)用成果的產(chǎn)出，成為重大科技成果的加速器與倍增器。

中科院副院長李樹深表示，不管是基礎(chǔ)理論的研究還是產(chǎn)業(yè)技術(shù)的發(fā)展，都需要科技界和產(chǎn)業(yè)界共同作出更大的努力。