賽迪智庫：人工智能發(fā)展應(yīng)高度重視大數(shù)據(jù)支撐作用
2016年以來，全球迎來人工智能發(fā)展新一輪浪潮，人工智能成為各方關(guān)注的焦點(diǎn)。從軟件時(shí)代到互聯(lián)網(wǎng)，再到如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的量和復(fù)雜性都經(jīng)歷了從量到質(zhì)的改變，可以說大數(shù)據(jù)引領(lǐng)人工智能發(fā)展進(jìn)入重要戰(zhàn)略窗口。
從發(fā)展意義來看，人工智能的核心在于數(shù)據(jù)支持。首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展打造堅(jiān)實(shí)的素材基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)具有體量大、多樣性、價(jià)值密度低、速度快等特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠通過數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲及管理、分析及挖掘等方式，從各種各樣類型的海量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息，為深度學(xué)習(xí)等人工智能算法提供堅(jiān)實(shí)的素材基礎(chǔ)。人工智能的發(fā)展也需要學(xué)習(xí)大量的知識和經(jīng)驗(yàn)，而這些知識和經(jīng)驗(yàn)就是數(shù)據(jù)，人工智能需要有大數(shù)據(jù)支撐，反過來人工智能技術(shù)也同樣促進(jìn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步，兩者相輔相成，任何一方技術(shù)的突破都會促進(jìn)另外一方的發(fā)展。
其次，人工智能創(chuàng)新應(yīng)用的發(fā)展更離不開公共數(shù)據(jù)的開放和共享。從國際上看，開發(fā)、開放和共享政府?dāng)?shù)據(jù)已經(jīng)成為普遍潮流，英美等發(fā)達(dá)國家已經(jīng)在公共數(shù)據(jù)驅(qū)動人工智能方面取得一定成效。而我國當(dāng)前仍缺乏國家層面的整體戰(zhàn)略設(shè)計(jì)與部署，政府?dāng)?shù)據(jù)開放仍處于起步階段。在開放政府?dāng)?shù)據(jù)成為全球政府共識的背景下，我國應(yīng)順應(yīng)歷史發(fā)展潮流，抓住大數(shù)據(jù)背景下發(fā)展人工智能這一珍貴歷史機(jī)遇，加快數(shù)據(jù)開發(fā)、開放和共享步伐，提升國家經(jīng)濟(jì)與社會競爭力。
從發(fā)展現(xiàn)狀來看，人工智能技術(shù)取得突飛猛進(jìn)的進(jìn)展得益于良好的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。首先，海量數(shù)據(jù)為訓(xùn)練人工智能提供了原材料。據(jù)We Are Social公司統(tǒng)計(jì)，全球獨(dú)立移動設(shè)備用戶滲透率超過了總?cè)丝诘?5%，活躍互聯(lián)網(wǎng)用戶突破了40億人，接入互聯(lián)網(wǎng)的活躍移動設(shè)備超過了50億臺。根據(jù)IDC預(yù)測，2020年，全球?qū)⒖偣矒碛?5ZB的數(shù)據(jù)量。如此海量的數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來了充足的訓(xùn)練素材，打造了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)式發(fā)展為人工智能的發(fā)展提供了大量學(xué)習(xí)樣本和數(shù)據(jù)支撐。
其次，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)依托大數(shù)據(jù)成為人工智能的排頭兵。Facebook近五年里積累了超過12億全球用戶;IBM服務(wù)的很多客戶擁有PB級的數(shù)據(jù);Google的20億行代碼都存放在代碼資源庫中，提供給全部2.5萬名Google工程師調(diào)用;亞馬遜AWS為全球190個(gè)國家/地區(qū)超過百萬家企業(yè)、政府以及創(chuàng)業(yè)公司和組織提供支持。在中國，百度、阿里巴巴、騰訊分別通過搜索、產(chǎn)業(yè)鏈、用戶掌握著數(shù)據(jù)流量入口，體系和工具日趨成熟。
再者，公共服務(wù)數(shù)據(jù)成為各國政府關(guān)注的焦點(diǎn)。美國聯(lián)邦政府已在Data.gov數(shù)據(jù)平臺開放多個(gè)領(lǐng)域13萬個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)。這些領(lǐng)域包括農(nóng)業(yè)、商業(yè)、氣候、教育、能源、金融、衛(wèi)生、科研等多個(gè)主題。英國、加拿大、新西蘭等國都建立了政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺。在我國，2011年香港特區(qū)政府上線data.gov.hk，上海率先在內(nèi)地推出首個(gè)數(shù)據(jù)開放平臺。之后，北京、武漢、無錫、佛山、南京等城市也都陸續(xù)上線數(shù)據(jù)平臺。
另外，基于產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同的人工智能應(yīng)用層出不窮。海爾借助擁有上億用戶數(shù)據(jù)的SCRM大數(shù)據(jù)平臺，建立了需求預(yù)測和用戶活躍度等數(shù)據(jù)模型，年轉(zhuǎn)化的銷售額達(dá)到60億元;益海鑫星、有理數(shù)科技和阿里云數(shù)加平臺合作，以中國海洋局的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和全球船舶定位畫像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，打造圍繞海洋的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，服務(wù)于漁業(yè)、遠(yuǎn)洋貿(mào)易、交通運(yùn)輸、金融保險(xiǎn)、石油天然氣、濱海旅游、環(huán)境保護(hù)等眾多行業(yè)，從智能指導(dǎo)遠(yuǎn)洋捕撈到智能預(yù)測船舶在港時(shí)間，場景豐富。
綜上所述，大數(shù)據(jù)為人工智能的發(fā)展提供了必要條件。現(xiàn)階段，在大數(shù)據(jù)角度，制約我國人工智能發(fā)展的關(guān)鍵在于缺乏高質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施、公共數(shù)據(jù)開放共享程度不夠、社會參與數(shù)據(jù)增值開發(fā)進(jìn)展緩慢、標(biāo)準(zhǔn)缺乏時(shí)效性等。
因此，需要從以下幾個(gè)方面重點(diǎn)考慮：
一是重點(diǎn)突破面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施。結(jié)合數(shù)據(jù)生命周期管理需求，培育大數(shù)據(jù)采集與集成、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)交互感知、基于語義理解的數(shù)據(jù)資源管理等平臺產(chǎn)品。面向重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用需求，形成垂直領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)解決方案及服務(wù)。
二是積極開展公共數(shù)據(jù)開發(fā)共享。國家要制定數(shù)據(jù)開放共享重大方針政策，加強(qiáng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)和分類指導(dǎo)。各地方要積極探索數(shù)據(jù)開放共享管理的新模式。鼓勵有條件的地方探索建立數(shù)據(jù)開放共享管理部門，加強(qiáng)數(shù)據(jù)開放共享全過程的管理。
三是鼓勵社會力量參與數(shù)據(jù)再利用增值開發(fā)。建立數(shù)據(jù)社會化增值開放共享績效評價(jià)制度，將數(shù)據(jù)社會化增值開放共享績效評價(jià)列入電子政務(wù)效益評估的總體框架之中。設(shè)計(jì)可度量的指標(biāo)，評估數(shù)據(jù)社會化增值開放共享的數(shù)量、質(zhì)量、收費(fèi)的合理性以及申請者的滿意度。
四是增強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)效性。通過國家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，要適應(yīng)于移動應(yīng)用的時(shí)代需求，提供相應(yīng)的API，并規(guī)定API的基本格式，這樣既能方便數(shù)據(jù)提供方進(jìn)行API的開發(fā)，也大大降低了第三方軟件開發(fā)者的開發(fā)復(fù)雜度，提高代碼的重用率從而降低開發(fā)成本。