人工智能技術的潛力大家都有目共睹，但未來人工智能可以用來做什么，將會給人類社會帶來多大的變革，也在考驗我們的想象力。

    盡管人工智能技術還處在初級發展階段，但它現有的能力也足以改變眾多領域，尤其是那些有著大量數據卻無法有效利用的領域。

1 人工智能推動基礎科學理論突破

    實際上，材料、化學、物理等基礎科學領域的研究過程中充滿了“大數據”，從設計、實驗、測試到證明等環節，科學家們都離不開數據的搜集、選擇和分析。

    由于物理、化學或力學規律的存在，這些領域的數據往往都是結構化的、高質量的以及可標注的。

    人工智能技術（機器學習算法）擅長在海量數據中尋找“隱藏”的因果關系，能夠快速處理科研中的結構化數據，因此得到了科研工作者的廣泛關注。

    人工智能在材料、化學、物理等領域的研究上展現出巨大優勢，正在引領基礎科研的“后現代化”。

    以物理領域為例，人工智能的應用給粒子物理、空間物理等研究帶來了前所未有的機遇。為尋找希格斯玻色子（上帝粒子），進一步理解物質的微觀組成，歐洲核子研究中心（CERN）主導開發了大型強子對撞機（LHC）。

    LHC是目前世界上最大的粒子加速器，它每秒可產生一百萬吉字節（GB）的數據，一小時內積累的數據竟然與Facebook一年的數據量相當。

    有一些研究人員就想到，利用專用的硬件和軟件，通過機器學習技術來實時決定哪些數據需要保存，哪些數據可以丟棄。

    事實證明，機器學習算法可以至少做出其中70%的決定，能夠大大減少人類科學家的工作量。盡管人工智能商業化發展更容易受關注，但人工智能在基礎科研中的應用，卻更加激動人心。因為社會生產力的變革，歸根結底在于基礎科研的進一步突破。

    我們或許再也回不到有著牛頓、麥克斯韋和愛因斯坦等科學“巨人”的時代。

    在那個時代，“巨人”們可以憑借著超越時代的智慧，在紙張上書寫出簡潔優美的定理，或者設計出轟動世界的實驗。像這樣做出偉大工作的機會或許不多了，在這個時代，更多需要的是通過大量實驗數據來獲取真理的工作。大到宇宙起源的探索，小到蛋白質分子的折疊，都離不開一批又一批科學家們前赴后繼、執著探索。

    人工智能技術的應用，或許能幫助藍色星球的科學家們擺脫無窮無盡實驗的痛苦，加速重大科學理論的發現，將人類文明提升到新的臺階。

2 人工智能推動社會生產效率快速提升

     人工智能無疑是計算機應用的最高目標和終極愿景：徹底將人類從重復機械勞動中解放出來，讓人們從事真正符合人類智能水平、充滿創造性的工作。

    在60年的人工智能發展史中，已經誕生了機器翻譯、圖像識別、語音助手和個性推薦等影響深遠的應用，人們的生活在不知不覺中已經發生了巨大變化。

    未來，人工智能應用場景進一步延伸，是否能夠帶來社會生產效率的極大提升，引領人類進入新時代？

    為了探索這一問題，曾在谷歌和百度擔任高管的吳恩達于2017年成立了一家立足于解決 AI 轉型問題的公司 Landing . ai。

    吳恩達通過一篇文章和一段視頻在個人社交網站上宣布了該公司的成立，并表示希望人工智能能夠改變人類的衣食住行等方方面面的生活，讓人們從重復性勞動的精神苦役中解脫。

    Landing的中文含義是“落地”，這家公司的目標是幫助傳統企業用算法來降低成本、提升質量管理水平、消除供應鏈瓶頸等等。

    截至目前，Landing . ai已經選擇了兩個落地領域，分別是制造業和農業。

3 人工智能將有效改善人類的生存空間

    自第一次工業革命以來，人類活動對自然界造成的影響越來越大，日益增長的資源需求使得土地利用情況產生巨大變化，污染愈發嚴重，生物多樣性銳減，人類的生存空間變得越來越惡劣。

    進入人工智能時代后，怎樣更好地利用大數據和機器學習等前沿技術，為環保和綠色產業賦能，成為了政府、科學家、公眾以及企業的關注焦點。

    在能源利用方面，谷歌旗下的DeepMind無疑走在了最前面。

    2016年開始，DeepMind將人工智能工具引入到谷歌數據中心，幫助這家科技巨頭節省能源開支。DeepMind利用神經網絡的識別模式系統來預測電量的變化，并采用人工智能技術操控計算機服務器和相關散熱系統，成功幫助谷歌節省了40%的能源，將谷歌整體能效提升了15%。

    2018年后，DeepMind更是將“觸手”伸向了清潔能源領域。我們都知道，風力發電因為有較大的波動性和不可預測性，因而難以并入電網，無法有效利用。

    DeepMind利用天氣預報、氣象觀測等數據訓練神經網絡模型，可以提供36小時后的風力預測，從而讓農場的風力發電變得能夠預測。

    一旦風力發電可以預測，電廠就能有充裕的時間啟動需要較長時間才能上線的發電手段，與風力互補。如此一來，風電并網難的問題就可輕松解決。

4 總 結

    站在2019年看人工智能，不免感到幾絲寒意。人工智能算法沒有明顯突破，魯棒性差、算法黑箱等問題依然突出，部分商業化落地也不及預期，一些專家學者開始擔心人工智能將迎來新的“寒冬”。

    但若站在未來回顧人工智能，當前所有的擔憂將僅僅是一個個小插曲。即便是目前，人工智能技術的潛力也遠遠未終結。人工智能即將帶來的變革，仍將會超乎大部分人的想象。

    本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010．

      注：尊重原創文章,轉載請注明出處和鏈接 http://www.hebeijilong.cn/news-id-4145.html 違者必究！部分文章來源于網絡由培訓無憂網編輯部人員整理發布,內容真實性請自行核實或聯系我們，了解更多相關資訊請關注人工智能頻道查看更多，了解相關專業課程信息您可在線咨詢也可免費申請試課。關注官方微信了解更多：150 3333 6050