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6 很快,公司将不得不勇敢面对该等新现实.当前,智能 机器中的人工智能功能正从处理传统的重复性任务应用 程序进化为处理灵活多变的任务.如图3所示,在这一 演变过程中,人工智能应用程序从辅助智能进化至增强 智能,最终实现自主智能.每个阶段均以上一阶段为基 础来实现自身的特定功能和特征. 推动人工智能持续进展的因素众多,例如,技术成本曲 线保持平稳,相关技术(包括移动连接、云基础设施、 传感器扩散、处理能力提升、机器学习软件及储存技 术)日渐成熟.此外,其他大趋势(如开放源软件运动的 出现以及人工智能的持续大众化)也对人工智能的发展 起到一定作用. 随着人工智能的不断演变和机器的日益智能化,某些颇 具复杂性的领域将涌现大量机会.首先,在辅助智能的 作用下,重复性、日常的手工和认知性任务将实现自动 化;

其次,当需要对较为复杂的事项作出决策时,人工 智能可对人为决策起到增强作用;

最后,当机器能够充 分了解情况并提出让人信服的预测性建议时,它们将实 现自主化. 随着人工智能与人机 智能一体化并行发展…… 人机智能一体化 辅助智能 ・任务性质不变 ・任务自动化 ・人类不学习 ・机器学习 ・示例:机械、工厂流程、 锅炉、烤箱 自主智能 ・任务性质改变 ・决策自动化 ・机器不断学习 ・示例:无人驾驶、智能投资 增强智能 ・任务性质改变 ・人类为机器提供信息 ・机器为人类提供信息 ・示例:使用机器学习进行商业 战略分析、智能临床决策支持 图3:人工智能的演变 资料来源: 普华永道 拥抱人工智能和物联网,开启变革新时代

7 人工智能的持续发展也带来进一步影响:使得人工智能 不断与物联网融合,并使其迅速成为物联网解决方案 不可或缺的一部分.鉴于物联网的核心组成部分为连通 性、传感器数据及机器人技术,几乎所有非智能设备最 终都需实现智能化.换句话说,物联网离不开智能机 器.因而也就离不开人工智能. 随着合并的继续,有六大因素将对物联网的持续、迅猛 增长起到推动作用(参见图4),经证明,其中最有力的 因素是大数据和云计算的出现.同时,物联网的增长又 将反过来推动所产生的数据量呈指数增长,据国际数据 公司6 估计,连接至互联网的设备数量将从2016年的110 亿台激增至2025年的800亿台,届时,每年将产生180 泽字节的数据,远高于2013年的每年4.4泽字节和2020 年的每年44泽字节. 这一数据扩张的洪流将使各类企业面临一些关键挑战. 这些挑战包括: ・ 确定如何管理、分析该等数据,并从中获得有意义 的见解. ・ 维持分析的精度和速度. ・ 平衡智能的集中化和本地化―你需要传感器和设备 具备何种程度的智能? ・ 在考虑隐私和数据保密需求的基础上,平衡个性化 需求. ・ 在网络风险和威胁增多的背景下维持安全性. ……与物联网合并…… 图4: 物联网增长的推动因素 人工智能 推动下的物联网 设备扩散 加大 风险投资花费 及投资增多 每兆位/秒 的成本降低 中央处理器、 内存及存储 成本降低 大数据和云 的出现 信息技术与 运营技术的 融合 资料来源: 普华永道 拥抱人工智能和物联网,开启变革新时代

8 随着各组织应用物联网的步伐渐快,人工智能将大力 协助企业制定相关政策,从而应对并征服物联网.物 联网主要关乎数据;