人工智能研发

人工智能研发日趋激烈，下一个增长点必须是人工智能。那么我们的生活距离人工智能化还要多久？人工智能还能火到什么样？等等很多问题让人深思,不过在如此激烈的环境下，可能很多人都还不了解什么是人工智能，人工智能（Artificial intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能不再是束缚在实验室里的玩具，谷歌的alphago与李世石的围棋大战，将人工智能以极大的冲击力带到广大人民群众的面前。2017年最热的名字之一大概就是“人工智能”了，很多媒体争相报道。很多媒体称今年为人工智能突破年，这可能意味着“人工智能涉足人类文明和思维，并与人类深度竞争的开始”。当前人们熟知的也是各个汽车厂商都在做的一件事情就是“无人驾驶”，无人驾驶代表了汽车未来的发展方向，但是因为种种原因，还没有完全实现真正的无人驾驶。从某个角度上讲，无人驾驶是比人类驾驶更具安全特质的，只要人工智能技术突破技术关键点，我相信无人驾驶将会改变我们未来生活的出行方式。传统的思维方式告诉我们机器就是一堆没有感情的金属，但是这也是他真正有优势，比如李世石和机器人的围棋大战中，人或许会因为下错一步棋会产生懊悔情绪，这对参赛者极为不利，需要参赛者马上调整比赛状态，但是机器人就不会有，机器人不会受外界环境和情绪干扰。比如在日渐火热的无人驾驶领域，机器不会因为主观的原因而犯一些基本的操作错误，从这个角度上讲，人工智能技术的可发展性，把一些事情交给不知疲倦。恪守规则的机器人来完成，这是科学技术发展的目标。2016百度联盟峰会李彦宏发表了以“下一幕”为主题的演讲。李彦宏认为，互联网自2012年的移动互联网走了仅仅4年的时间，但移动互联网遭遇了“成长的压力”，很难再成为互联网下一步的新动力。这就让互联网进入发展的第三幕，智能互联网时代就此到来。对于发展趋势如此激烈的人工智能，很多人都还没有完全接受的新事物和对它的种种疑虑，担心其会对人类的存在构成威胁，我们应该乐观的去面对，用科技发展的眼光来看待人工智能，用技术革新给人类带来便利舒适的生活环境。

PingWest品玩7月20日讯，据科技部网站消息，韩国《中央日报》网站报道称，韩国第四次工业革命委员会在举行的第六次会议上，审议通过了人工智能研发战略。韩国人工智能研发战略分为三个方面：确保人才、技术和基础设施。人才方面，重点在于培养高级人才。为此计划在2022年之前新设六所人工智能研究生院。政府目标是拥有1370名人工智能高级人才。同时，韩国政府还制定了培养350名高级研究人员的计划。据信息通信技术振兴院预测，到2020年，韩国人工智能硕士和博士级人力缺口将达到4500人。2022年之前约投资20亿美元用于人工智能研究。韩政府认为，韩国人工智能技术竞争力明显落后于主要国家，落后美国1.8年，被称为“后起之秀”的中国也自2016年后超过了韩国。人工智能人才稀缺是世界普遍现象。三星电子等韩国IT企业从2016年开始通过并购（M&A）等方式新设人工智能专门组织。谷歌和脸书等跨国企业也致力于确保人工智能专业人才。 韩国科技信息通信部还发布了可解决人工智能领域人力紧缺问题的短期项目，在人工智能领域实施六个月的教育训练，到2021年培养600名产业对口青年人才。此外，韩国政府还规定韩国大学将必须开设人工智能相关课程。政府还发布了应用人工智能的大型公共特色项目。例如急诊服务，从急诊患者出现到其抵达医院，人工智能将可以实时监控患者状态。项目还包括新药开发和智能农场等。

【七成人工智能公司研发费用增长 11公司研发人员占比过半】统计A股34家人工智能企业中，有24家上半年研发费用同比增长，占比70%，平均增幅为37%。富瀚微、神思电子、高乐股份、科大智能、科大讯飞和中科曙光等研发费用同比增幅超过50%。根据去年年报数据显示，34家企业中有11家的研发人员占比超过半数，其中富瀚微、北京君正、全志科技3家企业的研发人员占比超过了70%。（证券时报）

首先，人工智能行业涉及到的岗位非常多，不同的岗位也需要有不同的知识结构，而且人工智能本身的细分领域就比较多，所以在进入人工智能行业之前，应该根据自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好选择一个具体的方向，然后再以此来构建自身的知识结构。从技术研发的体系结构来看，目前人工智能领域有六大细分方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器人学、机器学习、知识表示和自动推理，目前计算机视觉和自然语言处理方向的热度相对比较高。在产业结构升级的大背景下，机器人方向的发展前景也非常广阔，目前在一些传统制造领域，已经有越来越多的工业机器人走进了生产环境，工业机器人的产业链也越发成熟。不论选择人工智能的哪个技术方向，都需要学习者具备以下几个方面的知识基础：第一：数学基础。数学对于人工智能领域的技术研发具有重要的意义，以机器学习为例，机器学习涉及到数据采集、算法设计、算法实现、算法训练等多个步骤，其中数据是基础，而算法设计是核心，所以扎实的数学基础是进行机器学习研发的关键。第二：计算机基础。从事人工智能领域的研发一定离不开计算机基础知识，计算机基础知识涉及到操作系统、编程语言、算法设计和数据结构等内容。对于初学者来说，从Python开始学习是不错的选择，一方面Python语言简单易学，另一方面Python语言在人工智能领域有广泛的应用。第三：人工智能基础。人工智能基础知识涉及到人工智能的设计理念和具体的方法论，一个扎实的人工智能基础知识会为未来的研发奠定一个扎实的基础，同时也可以根据自己的能力特点和兴趣爱好来选择一个具体的发展方向。人工智能基础知识包括人工智能发展简史、知识工程、推理（确定性和不确定性）、搜索策略等内容。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

如果说2017年是人工智能和机器学习的炒作之年，那么2018年可以算得上是发展之年。这一年大多数的科技公司都冷静下来，来进行人工智能的研发。而且在研发的过程中，将技术延伸到了具体的业务场景当中，这对技术的发展也是至关重要的。作为人工智能中最普遍的问题，深度学习在这期间起到了主导作用，更具体地说，在今年，深度学习方法在不同的领域取得了前所未有的成功，从语言到医疗保健。事实上，在人工智能领域，我们可以看到一些进展。第一个是google的超级智能组合，第二个就是他们的Duplex对话系统。当然在这期间，科研人员通过使用语言模型来加速了这些进步，然而我们还可以看到其他的一些进展，不如ELMO，基于AI的变形金刚，还有最近谷歌的BERT，他们在展现的时候都让人们看到了人工智能的强大，也击败了一次有一次的测试挑战。这些模型被描述为深度学习的应用时刻，因为它们通过提供即用型预训练和通用模型来显示语言域中的转移学习的实用性，这些模型也可以针对特定任务进行微调。除了语言模型，还有许多其他有趣的进展，比如Facebook的多语言嵌入系统，值得注意的是，我们还能够看到如何将程序集成到一般的深度学习框架中。说到框架，今年的人工智能框架之战已经逐渐升温，此前Pytorch 1.0宣布的时候，他们已经开始追赶上TensorFlow，尽管在生产过程中使用Pytorch时并不是十分的顺畅，但是目前他们也正在不断优化。谷歌目前也已经意识到了这一点，也将会继续在人工智能框架研发上开始发力。有趣的是，另一个在框架空间中看到很多有趣发展的领域是强化学习，在今年之内，很多AI研发人员都发布了RL框架，谷歌发布了用于研究的dopamine框架，DeepMind也发布了具有竞争性的TRFL框架，微软发布了TextWorld，Facebook也发布了Horizon，这些全球科技具有都纷纷开始展现自己的实力，在2019年，我们将看到更多的科研成果。至于人工智能的更多发展和进展，可能只有在明年才可以慢慢呈现在世人面前。相关的科技人员都在这方面进行突破创新，来发展自己的相关技术，今年谷歌发布了自动增强技术，这是一种深度强化学习方法，可以自动增加训练数据，更极端的想法是用合成数据训练DL模型，这已经在实践中尝试很长时间，也被许多人认为是AI未来的关键，当这些神奇的事情不断被发现和创造出来时，你会发现我们的世界正在慢慢发生改变。

在这个高速发展的时代，任何人都不用再怀疑：高智能机器人正从科幻片走进现实，而且将深入我们的生活，就连马云都说：“在数据时代，30年以后世界上最优秀的CEO可能是一个机器人。”面对这样的现实，只不过有些人像霍金一样，觉得这会让人类灭亡，有些人像刘强东一样，觉得这会让人类提前进入共产主义。由于人工智能的迅猛发展，许多行业的岗位被机器人代替已是大势所趋，那么我们的后代也不能坐以待毙，所以现在有意识的人逐渐开始学习关于人工智能方面的知识，将来投身于AI的发展，不失于一个明智的选择。小时候我们看哆啦A梦，非常羡慕小熊能有一个这么好的机器人，想要什么就有什么。于是很多小朋友就开始幻想，如果我会研发机器人，我一定也要研发一台类似于哆啦A梦这样的机器人。虽然小时候的想法是有点天方夜谭，但如今，科技的发达，无论研发什么机器人出来都是有可能的。谷歌研发出来的机器人Cheetah，速度全球第一，可达每小时47公里。厨房机器人早已深入我们的生活在医疗领域，达芬奇机器人正在给葡萄缝制表皮甚至是真人机器人也正在研发中，牛津大学相关研究团队正在培育长有人体组织器官的机器人，他们宣称在过去十年来，人类机器人研究取得了令人激动的进步，接下来将研究的方向是在机器人身上复制出人体肌肉骨骼系统，如肌肉、骨骼、血管等，并用于组织移植手术。过去，我们只是对机器人抱有幻想；现在，机器人已经开始融入到我们的生活；将来，我们可能会满大街的看到机器人，它会像智能手机一样人手一台。你期待这一天的来到吗？假如你会人工智能研发，你会做一款怎样的机器人？欢迎大家积极讨论哦！

中国网12月21日讯（记者张锐）美国加州大学默塞德分校工学院教授肖恩纽萨姆近日在珠海市横琴新区接受中国网记者采访时表示，他惊讶于中国发展人工智能的速度和进程，认为中国已走到了世界的前列。第一次来中国的他很享受这几日在横琴的行程。纽萨姆教授受邀参加在横琴举办的全国博士后学术论坛等系列活动。他在人工智能和大数据国际研讨会上做了题目为《运用地面图片和视频发掘地理新知》的特邀演讲。他的研究课题是运用社交多媒体来收集图片和视频的大数据，对地理进行研究。数据收集方式其实和几十年来航拍数据收集一样，只是现在是通过互联网，由社交网络的用户志愿提供。这种由类感技术搭成的框架，将应用到研究地表覆盖，对土地使用、公众情绪、宠物拥有情况、人类活动等方面进行制图。“我喜欢挑战自我，去寻找新奇的研究课题，”纽萨姆教授对中国网记者说。“大约八年前，我发现跟地理相关的图片和视频可以被用来发现新奇的地理信息。这和卫星航拍差不多，不过是从地面的视角。这是俯拍视角所不能捕捉到的角度，此外，这些数据也可以‘深入’到建筑内部。”他认为他的地面图片和视频分析框架可以应用到很多方面，但最好的方向是民用。“这让我们可以看到大家在用他们自己手机照片拍摄时所看到的情景。这就有可能观测到都市的环境情况，也可以监控肮脏和受污染的地址，以及什么活动在什么地方发生等情况。”纽萨姆教授说他在研讨会上非常愉快，因为他与很多中国的研究者们进行了有益的交流。“中国在人工智能领域的发展已到了这样高的程度，我非常惊讶，”他说，“我认为中国已经是这个领域的全球领袖。虽然我不知道还能献上什么建议，但我感觉继续培养这方面的学生，特别是研究生、博士后，是人工智能研发事业在中国继续发展下去的重点。”他对人工智能的期望是希望它在未来的发展能更安全。“比如，我对自动驾驶汽车有着巨大的期待，这将大大减少车祸造成的死伤。”不过，他认为人工智能的最大挑战不在于技术，而在于伦理，“我想我们必须要警惕，我们不能让人工智能系统在未来带着偏见去为我们做出决定。”因此他也认为，目前最缺的，是研究人工智能伦理层面的人才。12月19日-21日，300多名中外专家、学者、博士及博士后管理人才欢聚横琴，出席了2017年全国博士后学术论坛、博士后创新人才支持计划座谈会以及中国博士后科技服务团（广东横琴行）等三场全国大型博士后系列活动。此次系列博士后活动由横琴新区博士后管理办公室、珠海大横琴科技发展有限公司主办，并得到珠海市横琴新区管理委员会的支持，以及全国博士后管委会办公室、中国博士后科学基金会、广东省人力资源和社会保障厅的指导

如今，越来越多的医疗工作可以用机器来完成。事实证明，机器可以有效地帮助诊断疾病或选择治疗方案等等——AI解决这些问题的潜力确实是无穷的。25亿美元、10年的研究——一个药物的开发过程大概需要如此高昂的成本。但是，只有十分之一的药物能通过所有阶段最终到达病人手中。当今这浮躁且快节奏的时代，既担不起这样巨大的开支, 也经不住这样漫长的等待。正是在药物研发领域，AI技术可以发挥最大效用，使药物研发更快速、更低价、更有效。虽然一些药剂师对此仍持怀疑态度，但大多数专家预测AI工具将在这一领域变得日益重要，人工智能和机器学习将开创一个更快速、更低价且更高效的药物研发时代。据麦肯锡估计：大数据和机器学习技能够优化决策、优化创新以及提高医学研究、临床试验和新工具创建的效率，每年可以在制药和医疗领域创造高达100亿美的收入。AI有可能改变药物发现的整个过程。目前，从设想开始到测试，药物开发的各阶段之间没有联系。相反，从机器学习的角度来看，各阶段之间变得相互关联，因为你可以使用下一阶段的数据来理解前一阶段或之前两阶段发生的情况。此外，同时访问多个数据可以识别可量化的片段，而不是使用广泛的描述符，例如：疾病症状。借助机器学习技术，研究人员可以对大量患者进行试验，获得不同的结果，并将其映射到患者的分子标记遗传上，从而在更稳固的基础上定义疾病。人工智能已成功应用于药物开发的所有主要阶段：第零阶段：文献综述第一阶段：确定干预目标第二阶段：发现候选药物第三阶段：加快临床试验第四阶段：寻找诊断疾病的生物标志物药物研发的主要阶段第零阶段：文献综述当下，每天都有大量的研究被发表，如果我们能整理所有研究的观点，就可以进行更好的假设。但是，一个人不可能阅读所有的摘要和科学论文，因此科学领域工作的研究人员通常只关注某一个领域，而不阅读其他期刊。而这些期刊包含大量相关数据，可以为一个人提供其研究领域的信息。针对这种情况，解决方案是：让机器读取所有可用的文献、专利和文档，并将数据汇集在可从文献中提取的实例数据库中。这构成了寻找疾病治疗切入点的假设的基础。第一阶段：确定干预目标药物开发的第一步是：了解疾病的生物学起源，及其抗性机制。要治疗疾病，确定合适的目标（通常是蛋白质）是至关重要的。高通量技术的广泛应用，如：短发夹RNA（shRNA）筛选和深度测序，已经增加了用于发现可行目标途径的数据量。但是，整合大量多样化数据源，然后找到相关模式仍是一个挑战。众所周知，机器学习算法在这些任务中表现良好，并且能处理所有可用数据以自动预测合适的目标蛋白质。第二阶段：发现候选药物确定目标后，研究人员需要寻找一种化合物，它能以理想的方式与所确定的目标分子相互作用。此过程包括：筛选成千上万种潜在的天然、合成或生物工程化合物，以了解它们对目标的影响及其副作用。机器学习算法可以根据结构指纹和分子描述符，来预测分子的适宜性，快速分析数百万个潜在分子，并以最小的副作用将这些分子过滤出最佳选择。第三阶段：更快速的临床试验成功试验的关键是：准确选择合适的候选人。因为选择错误会延长试验，浪费时间和资源。机器学习可以通过自动识别合适的候选人，并确保试验参与者被正确分配到各组，从而加快临床试验的设计。机器学习算法可以识别能够预测良好候选者的模式。此外，如果临床试验没有产生确凿的结果，机器学习可以提醒研究人员，以便研究人员能尽早干预。第四阶段：寻找诊断疾病的生物标志物最后，只有在确定诊断结果后，你才能对患者进行治疗。生物标志物是在体液（如血液）中发现的分子，它为患者是否患有疾病提供绝对确定性的依据。生物标志物使诊断疾病的过程安全且廉价。它们还可用于精准定位疾病的进展，以便医生更容易选择正确的治疗方法，并监测药物是否有效。然而，生物标志物的探索要筛选数以万计的潜在分子候选物。同样，AI可以自动工作并加速该过程。算法会将分子分类为：合适的候选分子与不合适的候选分子，研究人员可专注于分析最佳前景。生物标志物可以识别：诊断型生物标志物：尽早发现疾病。风险型生物标志物：评估病人患病的风险。诊后型生物标志物：病情的可能发展情况。预测型生物标志物：患者是否会对药物产生反应。生物标志物的种类：虽然人工智能的推广仍处于初级阶段，但有不少制药公司已经将这些技术投入使用。例如：制药巨头默克公司正在开展一个项目，旨在利用深度学习技术发现新型小分子；辉瑞公司已开始与IBM Watson合作研发免疫肿瘤药物；总部位于马萨诸塞州的生物技术公司Berg的研究人员开发了一种模型，通过对1000多种癌细胞和健康人类细胞样本的测试，来识别以前未知的癌症机制。这种转变表明：该行业不仅已经意识到机器学习的优势，而且正在积极地利用机器学习的好处来识别和筛选药物，更准确地预测候选药物，并最终降低研发成本和工作量。人工智能将如何改变人类专家的未来？关于AI在医学领域的未来，研究频出，争论不停，观点各异。普遍的共识是：虽然日常任务和数据收集或录入的工作应该由机器完成，但是对人类专家的需求一直存在。因为现代科技无法提供“人为”因素，比如：判断力、创造力和同理心。作为监管人，人类专家会设置问题，并让算法或机器人解决它。专家会针对具体的化合物、症状、疾病或其他因素进行特定治疗，而不是仅关注随机或微小的问题。此外，人类专家会根据机器无法理解的相关结论与背景，通过不同阶段的测试和探索，对进一步的选择进行审批。总之，人与机器的合作是未来大势。面对科技进步，人类临床专家需要适应、学习和成长。虽然未来的专家需要同时精通医术和计算机，但对于医药学来说，这是进化，而不是灭绝。来源：https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home&__biz=MzI2NjkyNDQ3Mw==&scene=124#wechat_redirect本文由 @读芯术 授权发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash, 基于CC0 协议

来源：同花顺金融研究中心同花顺（300033）金融研究中心7月28日讯，有投资者向佳都科技（600728）提问， 董事长秘书你好，我想问一下佳都科技是否有人工智能方面的研发？公司回答表示，公司有人工智能方面的研发，感谢您的关注。关注同花顺财经（ths518），获取更多机会