《评人工智能如何走向新阶段》后记（再续8）
2019.12.13
81.近来一波人工智能热潮是在大数据的海量样本及超强计算能力两者支撑下形成的。所以说这一波人工智能是由大数据喂养出来的。这时的机器智能在感知智能和计算智能等一些具体问题上已经达到甚至超越人类水平，目前在语音识别与合成、图像识别、封闭环境有限规则的游戏领域，机器智能甚至超过人类。
82.在各行业人工智能发展进程中，AI+或AI赋能成为传统行业智能化升级和转型的一个基本模式。在AI赋能下，传统行业面临很多机遇，对其关心的一系列核心问题，如增加收入、降低成本、提高效率、安全保障等，都将显致受益于人工智能技术。
83.人工智能技术在智能客服系统已在很多行业大规模应用，从而大大降低人工客服的巨大劳动力成本。
84.从2012年谷歌提出知识图谱以来，知识图谱技术发展很快。所谓知识图谱是一种大规模语义网络。知识图谱作为一种技术体系，指大数据时代知识工程的一系列代表性技术进展的总和。上世纪七、八十年代的知识表示与今天的知识图谱有着本质差别，其显著的差别在于对一种语义网络在规模上的差别。知识图谱对机器实现人工智能十分重要，我们分析知识图谱可实现机器认知智能的两个核心能力：“理解”和“解释”，机器“理解”数据是建立起从数据到知识库中的知识要素（包括实体、概念和关系）映射的一个过程。另外，有了知识图谱，机器完全可以重现这种“理解”与“解释”过程，并不难完成上述过程的数学建模。知识图谱让可解释人工智能成为可能，并体现在知识引导下将成为解决机器人工智能问题的主要方式。
85.当前国内人工智能发展的短板在于产业发展过度依赖开源代码和现有的数学模型，真正属于自己的东西不多。
86.一些人对当下国内人工智能发展中存 在瓶颈问题甩锅于开源，有失偏颇！其实当下国内外取得成就的人工智能底层理论和核心算法，无不有赖于开源的推动。
87.研发机器视觉人工智能技术的国内 AI四小龙（独角兽）：商汤、旷世、云从、依图，当下火爆的初创企业、火爆的AI技术、火爆的应用场景！可是，尚未摆脱依托资本力量获得快速发展，它们的商业落地还有待解决。
88.从另外一个侧面来看，深度学习这个工具有不可信、不安全、不可靠、推广能力差的弱点，当下采用深度学习算法安全面把握深度学习算法的优势和短板。
89.人类处理知识的能力更强，计算机处理数据的能力更强，发展人工智能由感知阶段数据驱动的深度学习算法跳到认知阶段的知识和数据双驱动的认知学习算法。
90.人工智能技术基础理论研究的发展需要深度融合：人工智能专家（或计算机专家）要与数学家、神经科学家、心理学家，脑科学家、开源专家和人文科学家跨学科交叉融合合作（在医疗人工智能方面还要与临床医生和患者合作、沟通），致力于发展新一代人工智能的理论与方法的研究；人工智能研究团队要加强与行业、企业、学校融合合作。
91.IBM沃森（Watson）回答质疑,Watson人工智能对医疗帮助是否有限？MD安德森肿瘤中心终止了与IBM的合作，引发了上述质疑（见今年2月21日美国《科学》杂志报导）。IBM回应称，项目已取得初步成效。
92.美国健康界获悉了在MD安德森肿瘤中心终止与IBM合作后引发媒体对IBM质疑一事，IBM发表的官方声明，声明称，“质疑”报告所描述的结果是基于采购活动文件和（医院）工作人员的相关说辞。不应被视为对Watson项目现阶段系统的科学基础或功能方面的评价”。“Watson在与世界上多个医疗机构合作的项目均显示出有效性”。
93.MD安德森肿瘤中心与IBM Watson深度学习大数据项目始于2013年，主题是“大数据人工智能应用将加速对癌症疾病的认知（？）和完善癌症临床治疗”。
94.IBM（官方）声明（续）：“美国MD安德森肿瘤中心的肿瘤学家和研究员评价Watson所给的建议治疗方案有90%的准确率。这种高准确率能帮助肿瘤科医学确保他们在做癌症诊疗与诊断时不会错失任何数据”（获该中心医生对Watson能力的认可)。
95.IBM(官方)声明(续):“IBM Watson与世界上10多个医疗机构合作进行研究显示，Watson能协助医生更有效率制是医疗决策并进而影响患者”。
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