郝冠毅

摘要

進入21世紀以后，人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）技術發展迅速，以中國和美國為首的眾多國家都投入了大量資源進行人工智能技術的研發，并成功將其應用于一些技術和產品之中，例如智能機器人等。然而，人工智能技術還沒有能夠做到服務于人們的日常生活。技術要服務于大眾，本文認為未來幾年人工智能技術會朝著普及化的方向發展。本文淺析了人工智能技術在未來幾年的潛在普及場景，并分析了普及過程中會面臨的挑戰。

【關鍵詞】人工智能 技術應用 技術普及

1 介紹

人工智能技術結合了計算機科學、生物學甚至是哲學的知識和技術，利用計算機代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能。隨著人工智能技術的高速發展，近幾年一些基礎AI技術已經得到了實際應用，比如以蘋果手機的Siri為代表的智能語音服務，博鰲論壇上的人工智能同傳系統，上海港的智能卸貨系統和一些智能型機器人等等。

人工智能技術在一些行業中可以替代人工，帶來工作效率和可靠性的提升，讓更多的人力可以投入到技術研發、藝術創作等工作中。但是很多人工智能的產品都是較簡單和狹窄的應用，而且用戶的使用頻率不高，例如使用蘋果手機的用戶經常使用Siri的不足2%，甚至有些人從來不使用Siri。原因在于人們并沒有形成智能生活的意識，這與技術沒有足夠成熟有著很大的關系。因此在人工智能快速發展的今天，或者技術成熟的明天，人工智能是否可以真正意義上地進入人們的生活，從而提高人們的生活效率，這是本文想要探討和研究的。前人的研究已經開始考慮AI的普及化。基于AI發展的現狀，本文認為AI技術的普及是合理和必要的。

2 人工智能技術的普及場景

2.1 智能家居

智能家居是智能生活的重要部分，智能家居的普及可以縮短人們在家務上浪費的時間，并且可以更加便利、高效地生活。目前智能家居己有一定的發展，例如已經有了智能冰箱和智能空調。未來的智能管家將所有的智能電器與手機相連，只需要在手機上簡單操作，熱水器便可以自動在我們到家前準備好洗澡水;智能電視會利用語音自動提醒用戶喜歡的節目即將開始;智能窗簾自動根據室內光強調節亮度，來減少光線對人眼的危害;智能鐘表會主動提醒用戶今天的事項安排。當我們每個人的家中都普及一套這樣的智能家居，高效程度可想而知。

2.2 智能安防

人工智能在安防領域也有廣闊的應用前景。利用AI技術可以識別一些微小卻又重要的細節，例如指紋、聲音等。目前指紋識別己經在智能手機上得到了普及，人臉識別的準確率也達到了可以商用的級別，在機場、火車站甚至是一些大型商場已經得到了應用。未來我們可以在自己的家門口部署攝像頭，通過人臉識別技術來識別來訪的陌生人，并且通過手機連接，在緊急情況下還可以實現遠程鎖門功能。

2.3 智能交通

AI的普及還應體現在公共設施上。未來的交警可以由人工智能技術支撐的虛擬成像技術來實現。由十字路口的攝像頭或紅綠燈投影出智能交警，根據紅綠燈的變化做一些交警的手勢，在惡劣天氣下依舊可以值守崗位，一天24小時隨時可以在各個路口指揮交通，同時可以收集大量數據儲存并分析，對整個路況有更合理的認識。

2.4 智能校園

AI在學校的普及可以提高學生的學習效率。配合虛擬現實和增強現實等顯示技術，老師們可以在課堂上直接投影出直觀的教學內容，幫助學生理解化學、物理、生物等學科的知識。而基于人工智能的學習助手，可以及時記錄學生不理解的地方，讓老師能夠有針對性地進行輔導。

2.5 智能醫療

在過去，癌癥診斷主要靠各類顯微鏡觀察和資深病理學家多年的經驗，且伴隨有強烈的主觀性和很大的偏差值。而如今，深度學習技術以輸入的海量的腫瘤病理圖片為樣本，以各種圖形算法分類總結圖片內容的特點和規律，最后以各種總結出的癌癥陽性圖形指標為準繩，來閱讀和評判待測病理圖片的性質。谷歌公司研發的AI圖像處理系統對乳腺癌的判斷正確率（87%）已經超過了人工判斷正確率（73%），這樣AI圖形分析技術對于癌癥可以說“智能辨真偽”，使診斷結果更穩定可信。

3 人工智能技術普及面臨的挑戰

3.1 技術的不成熟

目前的人工智能技術還不夠成熟，以智能語音系統為例，Siri不被廣泛使用的原因包括：

（1）聲音處理不夠準確，對于有口音的人來說無法準確識別說話內容;

（2）操作過于麻煩，需要長按Home鍵，這個時間足以打開一些應用。因此一方面語音識別需要加入更龐大的數據量來識別一些常用的方言，如粵語、北京話、上海話等。

3.2 商業模式

盡管人工智能技術能夠為我們的生活帶來便利，人們是否愿意為這種便利付費還值得商榷。很多人認為人工智能技術帶來的好處可有可無，因而付費意愿不高。然而如果沒有形成很好的商業模式，那么人工智能技術的研發費用又要來自于哪里呢？

3.3 對人類工作的沖擊

廣泛地普及AI，可能會使一部分人類的工作被AI替代，減少人類的就業崗位，會使得一部分人抵制AI。

3.4 與生物醫藥高新技術間的磨合

目前在世界范圍內，已經不斷出現以AI為基礎的生物醫藥技術產品，但是該研究領域及產業化在中國乃至全球還處于起步階段。生物醫藥的人工智能研究方法通常需要大量的樣本作為輸入，樣本量越大結果越精確，于是該領域研究需要大量的資本注入與各方力量扶持。而且，生物醫藥的智能信息化研究屬于交叉學科領域，涉及多學科人才的有機合作與群聚效應，所以也考驗著我國生物醫藥智能化產業的發展力度與前景規劃。

4 結論

綜上所述，AI普及大勢所趨。雖然仍面臨著一些挑戰，從整個社會的角度出發，普及AI利大于弊。長遠來看，AI普及有助于每個人的生活變得更加高效，推動社會的快速發展，推動智能生活的深入人心。因此AI的普及將會在未來推動社會生活智能化的變革和發展。但在實現普及之前，人工智能技術還需要一些時間來進一步完善，才能更好地走入人們的生活。

參考文獻

[1]鄭贇.人工智能的普及與運用[J].電腦述，2016（03）.

[2]黃欣欣.探析人工智能在人類生活中的應用及未來發展態勢[J].中國新通信，2017（21）.