人工智能如何加速科技与应用的融合

近日，科技部官网公布四份函件，支持重庆、成都、西安、济南四地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。几乎同时，软件巨头微软公司首次任命了首席科学官，加速人工智能技术的研发。德勤全球预测，2020年全球最大的100家软件公司中，有95家将把人工智能技术集成到其产品中。研究者表示，到2025年，人工智能市场价值将达到1000亿美元 。超过70%的AI应用程序将会与人工互相配合，提高附加值和竞争地位。全球领先的人工智能模型提供商布尔数据认为，通过人机协同能够更高效地解决复杂问题，对商业和社会将产生深远的影响。

随着移动互联网技术、云计算技术的爆发，积累了历史上超乎想象的数据量，这为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力，而以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。

布尔数据人工智能呈现何种发展趋势？

首先，从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。

其次，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。

当下哪些前沿技术值得关注？

作为一家坚持“技术常用常新”的科技公司，布尔数据重点关注“神经网络”、“深度算法”和“人工智能模型”等领域的前沿技术。

人工神经网络，从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象建立的一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，按不同的连接方式组成不同的网络。目前人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、自动控制、预测估计、经济等领域已成功地解决了许多实际问题，表现出了优良的智能特性。

深度算法，最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，通过学习样本数据的内在规律和表示层次，在学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释，能够使机器更好的模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的难题，在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习以及其他相关领域都取得了很多显著成果。

人工智能模型，主要是为在具体场景中解决现实问题，而综合运用多种算法，构建一套人工智能系统，从而获得对现实问题的归纳推理和决策能力，目前主要应用于金融行业等复杂场景中。布尔数据认为，由于算法领域已取得重大突破，机器被赋予了强大的认知和预测能力，但是单一的算法技术效果不如深度融合的算法模型效果强，所以有实力的公司研究、开发人工智能模型产品，是让人工智能最新技术成果充分落地、实现为人类服务的最佳途径。

人工智能模型提供商应具备哪些能力？

随着人工智能与人类生活的深度融合，未来必将诞生更多以解决实际问题为宗旨的“人工智能模型服务商”，而要成为其中的佼佼者，必须具备两个条件——丰富的技术经验和极强的资源整合能力。

布尔数据在人工智能领域精耕多年，始终坚持独立第三方原则，将人工智能与业务场景结合，使人工智能技术得到极大的场景化落地，产品成效与服务能力在业内获得广泛认可。布尔数据以独有的技术经验切入国内 先进智能模型市场，以专有智能模型技术优势帮助客户进一步完善企业生态建设，成功跻身全球领先之列。

“技术”是科技公司的不懈追求，与“应用”相辅相成实现可持续的生命力。期待市场中出现更多优秀企业，优势互补，不断深化提升智能模型的服务能力，为客户提供优质产品，共同推动人工智能技术进步。

责任编辑：Ct