基于新時代下人工智能的發展模式研究

摘 要：時至今日，人工智能技術已然受到社會的廣泛關注，它正潛移默化的改變著人們的生產及生活，引領國家和社會走向美好的智能化未來。本文從當前人工智能的新興發展模式展開論述，并針對如何進一步深入發展新時代下的人工智能技術這一問題，提出幾點可行性的研究對策。

關鍵詞：新時代;人工智能;發展模式;研究

現階段，人工智能3.0和工業4.0技術正不斷趨于成熟，新時代的人工智能技術儼然已經滲透到了社會的多個領域，并取得了許多令人矚目的成就。近年來隨著大數據、物聯網、云計算等現代科技的穩步發展，如AIPaaS、AIoT以及AI+等新興的人工智能技術得到了廣泛應用，與此同時，人工智能的發展模式仍在不斷的探索和創新中，并且正逐漸成為新時代下社會變革和科技進步的新一輪驅動力。

一、當前人工智能的新興發展模式

（一）AI平臺化輸出能力的發展，PaaS商業基礎構架逐漸成形

首先，新時代下人工智能發展模式較為新興的部分，是對傳統商業的滲透及改進，隨著AI平臺化輸出能力的不斷發展，商業領域的入局難度已經被大大降低，這就在無形之中導致了商業化的二次爆發。此外，由于目前AI技術的研發難以做到“即研即用”，因此，AIPaaS智能化服務逐漸成為當前新的需求方向，它利用云平臺PaaS層和相關產業化的結合，以此達到輸出AI能力的目的。總的來說，AIPaaS具有分布式、模塊化、可拓展等特性，它既涉及到私有化云平臺，又包括公有云平臺的建設。私有化云平臺主要以數據管理、資源管理以及權限管理等三部分構成，而公有云平臺以Python SDK和圖形界面的有關構架來銜接平臺的在線服務和AI訓練。現階段，AIPaaS智能化服務大大提高了企業的商業價值，例如，對于復雜流程的算法重構，以及關于巨大化數據資產的盤活，能有效降低對數據科學家的依賴，幫助企業高效的進行市場數據的勘察和分析，能全方位滿足商業發展的并發性需求。

（二）AIoT的興起，智聯網核心生態的建設

當下人工智能與物聯網高度結合形成的智聯網核心生態，是當下發展模式的又一創新點，在一定程度上表現出了社會經濟發展的多維度。智聯網核心生態包括以云服務形態為主的基礎設施、操作平臺、智設與解決方案。在AIoT框架體系中，基設位于構架的底端，由AI技術賦能、服務器、數據中心、網絡等構成，相當于AIoT的身體軀干;操作平臺在AIoT構架中則扮演著大腦的功能，處于中心端位置，一方面，它管理著設備的連接與控制，為用戶界面提供基軟服務和數據分析，合理分配物聯資源。

在社會高速發展的今天，智聯網AIoT有利于社會發展周期的新一輪突破，它不僅能高效挖掘數據價值，有效促進社會實體經濟的發展，而且有助于自動化處理的實現，為物聯網的云、端實現新內涵的賦能，推動數據由線下到線上的高效轉變。例如，像AR視頻、高清視頻等終端連接的基數已經得到大幅度的提高，此外，大流量應用更是得到了突破性的發展，譬如物流、社會公共建設、消費等領域，已呈現出智慧服務的特性。根據專家預測，到2020年底，我國極有可能達到萬物互聯的全新高度，人工智能與物聯網的連接量將突破60億大關，對于人工智能的諸多暢想，也會在不久的將來變成現實。

（三）AI+產業互聯網的應用，數據環境的全新打造

新時代下AI+產業互聯網的邏輯應用較為廣泛，目前各大世界性的互聯網公司都在專注于對數據環境的打造，以云平臺對生產數據的豐富累積來貫通互聯網產業鏈的上下游。其中，AI的價值體現大多是通過認知智能來完成，利用機器學習構造訓練模型，以知識圖譜、NLP等達到關聯數據庫的貫通。此外，隨著當下平臺用戶量的逐年增加，AI算法也正在進行更為優質的數據訓練，計算的準確率正處于穩步提升中。再者，為了保證AI+互聯網產業的柔韌性，以及確保商業邏輯的可預測性更強，當前以SaaS應用或咨詢服務為主要解決方案，以此來滿足新時代下人工智能技術的發展需求。

二、新時代下人工智能深入發展的研究對策

（一）重視交叉學科的關聯

人工智能涉及到的領域較為廣泛，包括腦科學、認知科學、物理學以及信息論等等，因此，人工智能的發展離不開對交叉學科的關聯和研究。例如，腦科學是研究人工智能最根本的表現，人工智能的創新與腦科學的發展，兩者之間有著緊密的交叉聯系，在一定意義上，人工智能即是模仿人腦的思維活動，因此，當下人工智能技術發展的創新之一，便是要研究腦科學的感知及整合。其次，要加大人工智能和認知科學的交叉，目前人工智能在對知識存儲、優化、判斷和預測等方面還有待新的突破，與認知科學進行關聯，能夠以認知科學的理論為基礎，進行人工智能的實驗和實證，以此推動人工智能情感計算能力的突破。最后，結合現代物理學的理論成果，對數據進行深入的清洗和挖掘，也是現代人工智能的創新方向之一，如此一來，有利于人工智能技術融合客觀與主觀因素，更好的提高人工智能模擬的準確性，同時也能借助于現代物理學，完成人工智能由抽象化到具體化的轉變。

（二）以自然語言作為切入點

長久以來，自然語言一直作為人腦思維活動的載體，扮演著“智能細胞”的重要角色，因此，人工智能在發展過程中，必須做到直面自然語言。首先，人工智能要緊緊把握住自然語言中的種種概念，探究定量和定性問題，相比于純數學化的表達，利用概念來確定量的變化往往更普遍、更真實。例如，當下較為流行的WEB搜索，便是一個思維運用的形式化組織，它選擇從關鍵詞的組合切入，以詞搜索的智能化方式，占領了相當大的網絡市場，而以語義網絡為基礎的語句搜索也相繼取得了較為成功的示范，發展前景一片光明。此外，雖然目前人工智能已經逐步創造出各式各樣的語言符號，但是由于它們過于精密，反而丟失了詞語的自適應性，所以必須習慣用自然語言來表示知識，這也是人工智能實現跨越的重要支撐。

（三）利用網絡拓撲實現知識表示

在人工智能的研究過程中，難免會碰到復雜系統的研究，復雜系統不僅僅指個體的疊加，根據21世紀的科學研究表明，不確定的行為會在時間演變中發生突變現象，即產生所謂的相變。隨著智能網絡的普及，復雜網絡已成為人工智能發展模式創新研究的主要內容之一。現階段，利用網絡拓撲研究復雜網絡，逐漸成為一種強有力的研究工具，像我們熟知的自然語言及符號語言，都可以稱為知識表示的一維形式，而當下對網絡拓撲的研究，則涉及到知識表示的二維形式，具有非常深遠的研究意義。

結束語：

人工智能是科技發展和社會進步到一定程度的產物，它寄寓著人們對生活的憧憬和美好未來的想象。在當前新時代的發展背景下，應不斷創新人工智能的發展模式，重視起交叉學科的研究和自然語言的切入，為我國未來的戰略性發展目標夯實智能化的基石。

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作者簡介：

鄭偉（1981.12-），男，南陽師范學院計算機科學與技術學院，碩士，副教授，研究方向：嵌入式系統與人工智能。

（南陽師范學院科研項目“融合人工智能的南水北調渠首段水源保護關鍵技術研究”階段成果之一，項目編號2020QN006）

（南陽師范學院）