11月23日，由濟南高新區管委會、阿里云計算有限公司指導、阿里云創新中心（濟南高新）基地、蜂巢孵化器、創頭條共同主辦的2018中國（濟南）雙創發展大會在濟南舉辦。會上，中國科技開發院大數據與人工智能研究院首席科學家張世明對人工智能的概念做了詳細科普，并分析了目前人工智能發展所面臨的風險和挑戰。????

張世明博士介紹，人工智能不是單方面的某一領域的特質，而是一個多學科、多概念融合的概念，它涉及到與計算機相關的所有概念，包括機器學習、自然語言處理、深度學習、問答系統、認知計算，以及未來的身體感知等等。

而目前我們所擁有的人工智能技術還只處于弱人工智能范疇，相比于真正的人工智能，還有很長的一段路要走。

網絡技術發展和互聯網技術的發展，促進了我們智能化技術進一步的升級和驅動，弱人工智能從傳統簡單的網絡交互，到現在多模式的交互，使智能化成為可能，特別是在人臉識別、自然語言翻譯等方面的應用，起到了一定促進現有產能智能化升級的作用。

但人工智能與智能制造相關的結合卻不盡如人意，往往期望很高，失望卻越來越多，特別是人工智能在智能制造方面的落地情況，永遠滿足不了相應的企業生產需求。

第一，實現人工智能與相應行業之間的應用對接，在特定領域改變現有的商業模式，并在此基礎上做相應技術上的東西，對于一些中小企業很難。因為涉及到相應的計算資源和技術研發的難度問題，目前只有阿里、騰訊、百度以及與專業行業相關的少數企業，才能做基礎性技術。所有的空間只能利用阿里現有的基礎平臺，來促進推廣和發展，通過孵化器，不需要搭建和投資相應的計算資源，只是關注應用和創新。

與商業相關的農業、職能制造以及金融和商務，相關的阿里、騰訊、百度各個方面的生態都有，這些生態開放給大家，大家在現有的平臺上做一些相應的業務，應用到現有的行業中，促進行業升級，使傳統的基礎能力變成智能化的應用，包括增值服務、智能家居等與數據相關、傳統行業有管理和技術數據升級需求的業務，可以用人工智能的方式使產業進行智能化升級。

我們大部分工作是在做人工智能的系統，而核心只是做相應的人工智能算法，這一個算法往往只涉及到相應的系統和項目里邊很小的一部分。而大部分品牌搭建工作，特別是人工智能硬件方面的工作讓很多人感到沮喪，雖然產生很大的價值，但實際上大部分在做很傳統的辛苦工作。這個結果產生價值與否還有很多不確定性。

第三，人工智能想落地，數據方面是一個重大的阻力，有了數據，數據規模很大，如何實現算力突破，保證在有限時間內算出結果是一大問題?！鞍üI互聯網、智能制造，大家都認為這個數據是企業的資產，我們都包圍在一起。我們之間的數據環境比較惡劣，從來沒有做數據整理，做的是數據治理，我們有數據，而數據不可用，這就限制了人工智能在實際場景的應用?！?/p>

第四，有了人才，有了數據，有了技術，還需要產業、專家相結合。需要未來的數據中心，與各個硬件設備進行計算，是一個多方面結合的過程。

第五，深度學習驅動了人工智能，但是它同時又限制了人工智能的進步，大量的研究人員都深陷深度學習的泥潭而不能自拔，雖然深度學習促進了大數據，但同時，深度學習解決不了很多問題。

第六，信息壟斷，數據集中，一方面使大家失去了自我，只關注大家相關的，產生盲從現象。另一方面，會產生數據風險，導致隱私泄露、真假陷阱等問題。

所以，人工智能給我們的生活帶來便利的同時，風險也在所難免。

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