15位科學(xué)家描繪未來生活 阿里巴巴、今日頭條攜手發(fā)布2018科技趨勢
2018-02-06 14:46:11 來源：今日頭條 熱度:
科技的進步與發(fā)展總是令人興奮。從能夠幫助城市疏導(dǎo)交通的城市大腦，到進入千家萬戶的智能音箱；從可能顛覆現(xiàn)有算力的量子計算，到科幻電影中暢想的無人駕駛汽車……2017年，科技的力量也在不斷塑造和描繪我們生活的這個世界。
2018年伊始，阿里巴巴與今日頭條聯(lián)合發(fā)布2018年科技趨勢預(yù)測。15位不同領(lǐng)域的科學(xué)家，對IoT、量子計算、邊緣計算、自然語言處理、區(qū)塊鏈、自動駕駛等前沿技術(shù)將在2018年如何影響世界、影響社會生活做出了自己的預(yù)測。
科學(xué)家們?nèi)绾慰创@個日新月異的世界？AI會威脅人類的生存還是造福于人類？未來真的會有能像人一樣思考和對話的機器人嗎？量子計算機的出現(xiàn)，會不會重構(gòu)世界科技、經(jīng)濟、政治格局？未來變幻莫測，但至少我們可以嘗試以更高的視角，重新審視由科技創(chuàng)造的世界。
施堯耘
阿里云量子實驗室首席科學(xué)家、之江實驗室副主任
2018年量子計算的第一幕高潮應(yīng)該是“量子霸權(quán)”：多個超導(dǎo)，甚至可能有離子阱團隊將紛紛宣稱實現(xiàn)了經(jīng)典計算機無法模擬的量子處理器來。而經(jīng)典模擬能力可能在新的理論突破下大大提升， 重設(shè)霸權(quán)之爭的起點。 今年可能見證第一個拓?fù)浔忍氐恼Q生。而其他如超導(dǎo)、離子阱等方向顛覆性新思想的種籽可能會在今年無聲地落地 。量子軟件因為門檻低，將會繼續(xù)蓬勃發(fā)展。量子算法的論文會百花齊放，但大多數(shù)不過是組合拳。
量子-經(jīng)典在密碼上的擂臺今年會愈演愈烈。經(jīng)典密碼苦修多年 “后量子密碼學(xué)“，終于把秘籍練到實用，大顯抵抗量子攻擊的能力和不需任何額外投入的成本優(yōu)勢。 作為對策，小型、廉價的量子密碼產(chǎn)品可能在今年出現(xiàn)， 叩開近距離量子密碼規(guī)模化市場。
蔣國飛
螞蟻金服副總裁、技術(shù)實驗室負(fù)責(zé)人
如果說2017年是AI爆發(fā)“元年”，那么2018年，我們可能會見證IoT應(yīng)用的大爆發(fā)。受益于IoT市場的爆發(fā)，用戶體驗空前提高，但傳感器的融合以及由大量傳感器帶來的數(shù)據(jù)運算和處理，會成為新的課題。
大批前端IOT傳感數(shù)據(jù)處理的需求會推動邊緣計算的快速實現(xiàn)。巨量的、分布式的和輕小IOT設(shè)備對整個系統(tǒng)安全管理帶來空前挑戰(zhàn)。在2018年，圖像，視頻和語音等交互技術(shù)的進展能讓機器更加“懂”你。更多的生物特征識別技術(shù)將取代密碼。隨著傳感器數(shù)量的爆發(fā)式增長，大量的IoT數(shù)據(jù)前所未有的把物理世界映射到虛擬網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)，能夠讓我們更精確的了解這個世界和我們自身。
2018年業(yè)界會持續(xù)高度關(guān)注區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展。在金融服務(wù)和供應(yīng)鏈管理等場景中，一些區(qū)塊鏈應(yīng)用會從概念性證明階段（PoC）落地到實際商用系統(tǒng)。越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)會思考已有商業(yè)模式，擁抱嘗試區(qū)塊鏈技術(shù)。共識機制和網(wǎng)絡(luò)決策等核心技術(shù)發(fā)展會持續(xù)改善區(qū)塊鏈系統(tǒng)的性能和規(guī)模。在比特幣和以太坊后，會出現(xiàn)第三代區(qū)塊鏈技術(shù)架構(gòu)。零知識證明等方面的進展會改進區(qū)塊鏈系統(tǒng)上的安全和隱私模型， 進一步解決互信和隱私的矛盾。此外，在多個平臺共存的情況下，跨平臺多鏈互聯(lián)，實現(xiàn)跨鏈價值轉(zhuǎn)移和數(shù)據(jù)交換會成為區(qū)塊鏈技術(shù)的一個重點。
朱勝火
達摩院機器智能實驗室研究員
兩個趨勢：面向消費者的AI技術(shù)（智能音響、翻譯機等）繼續(xù)蓬勃發(fā)展，商業(yè)的AI技術(shù)從邊緣走向核心。四個個挑戰(zhàn)：1）邊緣智能的發(fā)展要解決在受限環(huán)境下對模型的優(yōu)化與計算能力的提升，這兩部分是要聯(lián)合起來繼續(xù)優(yōu)化才有質(zhì)的突破。2）復(fù)雜決策的智能一部分可以用增強學(xué)習(xí)解決，但很多商業(yè)核心決策是非常復(fù)雜的，需要方法來學(xué)習(xí)行業(yè)專家的決策以及迭代提升機器決策。3）提升AI技術(shù)與人的交互體驗，狹義上的人機交互，廣義上也反應(yīng)在政治經(jīng)濟倫理安全上，包括機器智能的“歧視”問題，機器決策的責(zé)任可解釋可述源。4）因AI人才培養(yǎng)滯后帶來人才等商業(yè)成本上升，AI的ROI面臨高估風(fēng)險。
李航
今日頭條人工智能實驗室總監(jiān)
2018年NLP（自然語言處理）將在翻譯、問答、對話等幾個方面繼續(xù)取得巨大進步。大膽預(yù)測，未來一年對話系統(tǒng)將能更好地理解人類語言，更自然地與人類通過語言交互。 對話方面令人震撼的突破可能來自以下幾個場景。
一是實現(xiàn)多系統(tǒng)對話（multi-systems dialogue）：多個對話系統(tǒng)集體與用戶進行對話，共同完成一項任務(wù)。比如，多個不同的問答系統(tǒng)， 協(xié)同回答用戶的問題，幫助用戶更好地找到答案。
二是實現(xiàn)多媒體中的對話（dialogue in multi-media），人通過自然語言發(fā)出命令，同時做出示范性動作；機器人通過對命令以及對視頻中動作的理解，快速學(xué)習(xí)如何完成一個任務(wù)。比如，教機器人如何開門。
三是實現(xiàn)模仿語言學(xué)習(xí)（imitation language learning）：人為對話系統(tǒng)做出一定的示范，在什么樣的場合下用什么樣的自然語言進行對話，對話系統(tǒng)能夠很快地學(xué)到對話的策略。比如，人類客服指導(dǎo)對話系統(tǒng)提高對話技巧，使系統(tǒng)能很快地在一個新領(lǐng)域承擔(dān)自動客服任務(wù)。
司羅
達摩院機器智能實驗室NLP首席科學(xué)家
2018年初，我們機器閱讀理解技術(shù)（精準(zhǔn)匹配）首次小幅超越人類，這個里程碑讓研究人員看到了希望。但對于機器“能理解會思考”的終極目標(biāo)來說，這只是萬里長征的開始。遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)的大量使用會催生更多好成績，語言學(xué)知識或知識庫知識在機器翻譯模型中被更好的整合，單語語料和可比語料會更多用于稀少資源語言的翻譯中； 信息抽取技術(shù)會從純文本通用類型信息抽取更多走向富媒體（文字，表格，圖片等）和垂直領(lǐng)域的信息抽取?？梢灶A(yù)見，未來人類會習(xí)慣機器在更多特定領(lǐng)域的“超人”成績，但機器短期內(nèi)達到人類思維的深度和廣度還有待時日。
鄢志杰
達摩院機器智能實驗室語音技術(shù)總監(jiān)
從2108年開始，人類與機器的交互方式將開始徹底擺脫任何形式的交互界面，變得更接近人與人的交互。這背后是對聽覺、視覺、觸覺，甚至味覺等多模態(tài)技術(shù)的全面融合。機器將能感知到人類在語氣語態(tài)、肢體動作、面部表情等更豐富的表達方式，從而更智能的理解人類的意圖。生活空間、交通空間、工作空間將是三個首先落地領(lǐng)域。
謝炎
AliOS首席架構(gòu)師
2018年移動互聯(lián)網(wǎng)時代將正式結(jié)束。越來越多帶麥克風(fēng)、攝像頭、屏幕或更多傳感器的智能終端將出現(xiàn)，并具備聯(lián)網(wǎng)、交互、語音、視覺等能力，向泛AI化靠攏，很多工作、娛樂生活不需要通過手機完成，AI智能硬件設(shè)備的活躍量將迎來爆發(fā)式增長。
2018年人們花費在單一終端設(shè)備上的時間將大幅下降，智能手機用戶活躍時長或?qū)⒊霈F(xiàn)近年來的首次負(fù)增長。與之形成對比的是，包含智能手機在內(nèi)的智能終端設(shè)備總量將繼續(xù)增長，用戶在線時間將更加碎片化。
李磊
今日頭條人工智能實驗室總監(jiān)
2018年，攝像頭、紅外攝像、麥克風(fēng)、陀螺儀加速計等多傳感器的協(xié)同分析會大大提高對場景、空間定位、人物、動作、意圖的理解。隨著手機、電視、音箱、耳機、手表等各種終端計算能力的加強，理解人物行為的能力今年會有很大希望移植到端上，從而做到實時理解與視頻創(chuàng)作。
機器學(xué)習(xí)方面今年的一個趨勢是，不僅僅優(yōu)化模型性能，而且會在訓(xùn)練和推理過程中引入反饋和人工修正，在人機協(xié)作智能（human-in-the-loop machine learning），交互式機器翻譯方面(Interactive machine translation) 今年會有更多方法嘗試優(yōu)化模型與人的實時反饋動作，最終達到更好的綜合性能?；A(chǔ)研究會有更大突破，逐步解開深度學(xué)習(xí)的黑箱，提高機器學(xué)習(xí)模型的可靠性、穩(wěn)定性以及可解釋性。
王剛
阿里巴巴AI labs杰出科學(xué)家
2018年會是自動駕駛大面積鋪開的一年。從應(yīng)用場景上來看，任意道路上的L4自動駕駛（無人駕駛）仍然面臨很大的挑戰(zhàn)，而低于L3級的自動駕駛（輔助駕駛），并不能脫離人的接管和操控。因此在限定場景的無人駕駛會在2018年率先落地。由于政策對人工智能行業(yè)的大力支持，未來幾年內(nèi)，中國的自動駕駛極有可能超越美國。人類并不是未來車輛的司機，他們是“貴重的貨物”。從行業(yè)趨勢來看，越來越多的研發(fā)資源會被投入到改善綜合的交通環(huán)境中，即感知和理解更廣的交通場景的人，車，物，以及它們的行為。
聶再清
阿里巴巴AI labs杰出科學(xué)家
2018年一個非常清晰的趨勢是，智能語音助手隨著智能音箱和IoT設(shè)備的普及進入人們的日常生活。過去10年，移動互聯(lián)網(wǎng)時代帶來的最典型的社會現(xiàn)象是低頭族變多，智能手機將在線與離線的界限變得模糊，物理世界通過手機這個入口，開始被數(shù)字化重構(gòu)，這是虛擬世界的“原始積累”階段。未來10年將是人工智能的時代，智能語音助手會在2018年迅速進入人們的生活，作為用戶在虛擬數(shù)字世界的”替身”，幫助人類處理大量重復(fù)性的工作，讓大家有更多的時間來進行創(chuàng)新。2018年，自然語言處理技術(shù)還將在與用戶的海量交互中自我迭代，使得AI可以更自然的使用人的語言和人類進行交流，并更精確的接受和理解需求，這將進一步帶來社會創(chuàng)造力和生產(chǎn)力的解放。未來人類會越來越習(xí)慣與物理世界對話，預(yù)計五年內(nèi)人機語音交互頻次將超過觸控交互頻次。
漆遠(yuǎn)
螞蟻金服首席數(shù)據(jù)科學(xué)家
2018年，人們對AI會更關(guān)注落地，大家的關(guān)注點會從下圍棋和圖像識別等比賽型活動慢慢轉(zhuǎn)移到用AI真正解決世界面臨的問題。在這個背景下，不少AI創(chuàng)業(yè)公司會面臨挑戰(zhàn)。但大浪淘沙下會有活下來的創(chuàng)業(yè)公司，這些公司和成功轉(zhuǎn)型的“傳統(tǒng)”企業(yè)可能會成為未來的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)導(dǎo)。金融行業(yè)，作為一個和數(shù)據(jù)與信息密不可分的行業(yè)，會受到AI浪潮的更大更直接的沖擊，從風(fēng)控到理財?shù)劫J款等各個業(yè)務(wù)都會受到AI的巨大影響。數(shù)據(jù)和算法的結(jié)合會逐步重塑金融業(yè)。
其次，AI芯片之戰(zhàn)會越來越熱；在云端和edge端，更快更省電的支持深度學(xué)習(xí)和其他機器學(xué)習(xí)的芯片會被研發(fā)出來，超越今天的GPU和CPU框架。這個方向上，大小芯片廠商都有機會，但最后會慢慢收斂到個別幾個贏家。
第三，在深度學(xué)習(xí)收購了大數(shù)據(jù)紅利后，AI的技術(shù)關(guān)注點從深度學(xué)習(xí)逐步擴展到強化學(xué)習(xí)，小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，圖算法，可解釋性，模型壓縮等其他方向。更多的機器學(xué)習(xí)技術(shù)會在工業(yè)界得到發(fā)展與應(yīng)用。
華先勝
達摩院機器智能實驗室副主任
計算機視覺依然會是人工智能的熱點方向，除了安防和交通領(lǐng)域，視覺技術(shù)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、環(huán)保等行業(yè)的應(yīng)用將會逐步為更多人所知曉和認(rèn)可，也會逐漸變成紅海。隨著AI在上述行業(yè)的大量應(yīng)用，人機競爭有可能在一定程度上激化，部分相對簡單腦力勞動力面臨失業(yè)或轉(zhuǎn)行，但最終會以人力轉(zhuǎn)向新的產(chǎn)業(yè)而得以緩解。
醫(yī)療視覺依然會是大家追捧的熱點，醫(yī)療行業(yè)的從業(yè)者開始入局，行業(yè)經(jīng)驗和扎實技術(shù)合力、人機合力的從業(yè)者將形成這個方向的壁壘。總的來說， AI將深入各行各業(yè)，發(fā)掘各個行業(yè)的問題和機會，同時帶來生產(chǎn)力的改變。但沒有跡象表明人類會被AI取代，相反AI會顯著提升人類整體的生活和生命質(zhì)量。
王長虎
今日頭條人工智能實驗室總監(jiān)
2018年，信息分發(fā)領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)蓬勃發(fā)展，并進一步呈現(xiàn)出多樣化的趨勢。新聞、文章、問答、圖像、視頻、直播、語音等個性化內(nèi)容，將越來越多的占用用戶的碎片化時間。計算機視覺、視頻理解、自然語言理解、語音識別等AI技術(shù)將深度整合，并深入于多媒體信息流的每個環(huán)節(jié)，從而顯著提升信息生產(chǎn)者和消費者的創(chuàng)作體驗和生活質(zhì)量。細(xì)粒度的深度視頻理解，將成為計算機視覺領(lǐng)域的重要課題，并將廣泛應(yīng)用于內(nèi)容輔助創(chuàng)作、敏感內(nèi)容檢測、個性化信息推薦、信息消費與互動、信息流廣告等視頻分發(fā)的每個環(huán)節(jié)。個性化推薦算法將進一步升級，短時興趣與長期興趣共舉，經(jīng)濟效益與社會效益并重，從而再次推動整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
金榕
達摩院機器智能實驗室主任
如何將大數(shù)據(jù)的方法與知識圖譜及語言學(xué)知識有機結(jié)合以提升對文本內(nèi)容的理解在2018年會變得越來越重要。機器視覺方面，提升識別多樣性會是一個重要研究方向。語音領(lǐng)域與之類似，需要能對不同口音、方言、噪聲，都能自我調(diào)節(jié)到最佳的識別喚醒精度。在機器學(xué)習(xí)方面，過去的研究主要集中對硬件端優(yōu)化以及算法/模型端優(yōu)化，未來的工作將會對硬件和算法進行更緊密的聯(lián)合優(yōu)化，以提升深度模型的推理效率。
任小楓
達摩院機器智能實驗室副主任
2018年人工智能必須，也必定會走向?qū)嶋H的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。個人預(yù)測（1）視頻理解和編輯技術(shù)的進一步成熟將推動整個視頻產(chǎn)業(yè)的長足發(fā)展，包括精準(zhǔn)和個性化的搜索推薦，以及視頻生成和交易的正規(guī)化和品質(zhì)化；（2）“刷臉”技術(shù)將在2018年成為常態(tài)，在眾多場景中落地，真正走進生活的方方面面；（3）新零售的各個場景中，以視覺為核心的智能技術(shù)將得到廣泛應(yīng)用，帶來購物體驗的質(zhì)的變化；（4）無人車，各大汽車廠商都將有原型車發(fā)布，自動駕駛將從探索大步走向?qū)嵱?；?）個人機器人，在多年研發(fā)和軟硬件準(zhǔn)備后，將會看到多種形態(tài)多種功能的機器人走入家庭，改變?nèi)藗兊纳罘绞健?/span>
責(zé)任編輯：楊凌峰
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