基于新时代下人工智能的发展模式研究

摘 要：时至今日，人工智能技术已然受到社会的广泛关注，它正潜移默化的改变着人们的生产及生活，引领国家和社会走向美好的智能化未来。本文从当前人工智能的新兴发展模式展开论述，并针对如何进一步深入发展新时代下的人工智能技术这一问题，提出几点可行性的研究对策。

关键词：新时代;人工智能;发展模式;研究

现阶段，人工智能3.0和工业4.0技术正不断趋于成熟，新时代的人工智能技术俨然已经渗透到了社会的多个领域，并取得了许多令人瞩目的成就。近年来随着大数据、物联网、云计算等现代科技的稳步发展，如AIPaaS、AIoT以及AI+等新兴的人工智能技术得到了广泛应用，与此同时，人工智能的发展模式仍在不断的探索和创新中，并且正逐渐成为新时代下社会变革和科技进步的新一轮驱动力。

一、当前人工智能的新兴发展模式

（一）AI平台化输出能力的发展，PaaS商业基础构架逐渐成形

首先，新时代下人工智能发展模式较为新兴的部分，是对传统商业的渗透及改进，随着AI平台化输出能力的不断发展，商业领域的入局难度已经被大大降低，这就在无形之中导致了商业化的二次爆发。此外，由于目前AI技术的研发难以做到“即研即用”，因此，AIPaaS智能化服务逐渐成为当前新的需求方向，它利用云平台PaaS层和相关产业化的结合，以此达到输出AI能力的目的。总的来说，AIPaaS具有分布式、模块化、可拓展等特性，它既涉及到私有化云平台，又包括公有云平台的建设。私有化云平台主要以数据管理、资源管理以及权限管理等三部分构成，而公有云平台以Python SDK和图形界面的有关构架来衔接平台的在线服务和AI训练。现阶段，AIPaaS智能化服务大大提高了企业的商业价值，例如，对于复杂流程的算法重构，以及关于巨大化数据资产的盘活，能有效降低对数据科学家的依赖，帮助企业高效的进行市场数据的勘察和分析，能全方位满足商业发展的并发性需求。

（二）AIoT的兴起，智联网核心生态的建设

当下人工智能与物联网高度结合形成的智联网核心生态，是当下发展模式的又一创新点，在一定程度上表现出了社会经济发展的多维度。智联网核心生态包括以云服务形态为主的基础设施、操作平台、智设与解决方案。在AIoT框架体系中，基设位于构架的底端，由AI技术赋能、服务器、数据中心、网络等构成，相当于AIoT的身体躯干;操作平台在AIoT构架中则扮演着大脑的功能，处于中心端位置，一方面，它管理着设备的连接与控制，为用户界面提供基软服务和数据分析，合理分配物联资源。

在社会高速发展的今天，智联网AIoT有利于社会发展周期的新一轮突破，它不仅能高效挖掘数据价值，有效促进社会实体经济的发展，而且有助于自动化处理的实现，为物联网的云、端实现新内涵的赋能，推动数据由线下到线上的高效转变。例如，像AR视频、高清视频等终端连接的基数已经得到大幅度的提高，此外，大流量应用更是得到了突破性的发展，譬如物流、社会公共建设、消费等领域，已呈现出智慧服务的特性。根据专家预测，到2020年底，我国极有可能达到万物互联的全新高度，人工智能与物联网的连接量将突破60亿大关，对于人工智能的诸多畅想，也会在不久的将来变成现实。

（三）AI+产业互联网的应用，数据环境的全新打造

新时代下AI+产业互联网的逻辑应用较为广泛，目前各大世界性的互联网公司都在专注于对数据环境的打造，以云平台对生产数据的丰富累积来贯通互联网产业链的上下游。其中，AI的价值体现大多是通过认知智能来完成，利用机器学习构造训练模型，以知识图谱、NLP等达到关联数据库的贯通。此外，随着当下平台用户量的逐年增加，AI算法也正在进行更为优质的数据训练，计算的准确率正处于稳步提升中。再者，为了保证AI+互联网产业的柔韧性，以及确保商业逻辑的可预测性更强，当前以SaaS应用或咨询服务为主要解决方案，以此来满足新时代下人工智能技术的发展需求。

二、新时代下人工智能深入发展的研究对策

（一）重视交叉学科的关联

人工智能涉及到的领域较为广泛，包括脑科学、认知科学、物理学以及信息论等等，因此，人工智能的发展离不开对交叉学科的关联和研究。例如，脑科学是研究人工智能最根本的表现，人工智能的创新与脑科学的发展，两者之间有着紧密的交叉联系，在一定意义上，人工智能即是模仿人脑的思维活动，因此，当下人工智能技术发展的创新之一，便是要研究脑科学的感知及整合。其次，要加大人工智能和认知科学的交叉，目前人工智能在对知识存储、优化、判断和预测等方面还有待新的突破，与认知科学进行关联，能够以认知科学的理论为基础，进行人工智能的实验和实证，以此推动人工智能情感计算能力的突破。最后，结合现代物理学的理论成果，对数据进行深入的清洗和挖掘，也是现代人工智能的创新方向之一，如此一來，有利于人工智能技术融合客观与主观因素，更好的提高人工智能模拟的准确性，同时也能借助于现代物理学，完成人工智能由抽象化到具体化的转变。

（二）以自然语言作为切入点

长久以来，自然语言一直作为人脑思维活动的载体，扮演着“智能细胞”的重要角色，因此，人工智能在发展过程中，必须做到直面自然语言。首先，人工智能要紧紧把握住自然语言中的种种概念，探究定量和定性问题，相比于纯数学化的表达，利用概念来确定量的变化往往更普遍、更真实。例如，当下较为流行的WEB搜索，便是一个思维运用的形式化组织，它选择从关键词的组合切入，以词搜索的智能化方式，占领了相当大的网络市场，而以语义网络为基础的语句搜索也相继取得了较为成功的示范，发展前景一片光明。此外，虽然目前人工智能已经逐步创造出各式各样的语言符号，但是由于它们过于精密，反而丢失了词语的自适应性，所以必须习惯用自然语言来表示知识，这也是人工智能实现跨越的重要支撑。

（三）利用网络拓扑实现知识表示

在人工智能的研究过程中，难免会碰到复杂系统的研究，复杂系统不仅仅指个体的叠加，根据21世纪的科学研究表明，不确定的行为会在时间演变中发生突变现象，即产生所谓的相变。随着智能网络的普及，复杂网络已成为人工智能发展模式创新研究的主要内容之一。现阶段，利用网络拓扑研究复杂网络，逐渐成为一种强有力的研究工具，像我们熟知的自然语言及符号语言，都可以称为知识表示的一维形式，而当下对网络拓扑的研究，则涉及到知识表示的二维形式，具有非常深远的研究意义。

结束语：

人工智能是科技发展和社会进步到一定程度的产物，它寄寓着人们对生活的憧憬和美好未来的想象。在当前新时代的发展背景下，应不断创新人工智能的发展模式，重视起交叉学科的研究和自然语言的切入，为我国未来的战略性发展目标夯实智能化的基石。

参考文献：

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作者简介：

郑伟（1981.12-），男，南阳师范学院计算机科学与技术学院，硕士，副教授，研究方向：嵌入式系统与人工智能。

（南阳师范学院科研项目“融合人工智能的南水北调渠首段水源保护关键技术研究”阶段成果之一，项目编号2020QN006）

（南阳师范学院）