瞻观前沿
新理论的发展通常与伟大的物理学有关。例如,您可能会想到艾萨克·牛顿或阿尔伯特·爱因斯坦。许多诺贝尔奖已经颁发给新理论。于利希研究中心的研究人员现在已经编程了一种人工智能,它也掌握了这一壮举。他们的人工智能能够识别复杂数据集中的模式,并用物理理论来表述它们。
这是艾萨克·牛顿和阿尔伯特·爱因斯坦等伟大物理学家历史上实现的壮举。这种人工智能是“人工智能物理学”计划的一部分,它简化了数据中复杂的交互,可以开发新的理论,与传统方法不同,它使理论可解释并以物理学语言为基础。
一般来说,它涉及一种称为“机器学习物理学”的方法。在我们的工作组中,我们使用物理学方法来分析和理解人工智能的复杂功能。
我们的研究小组Claudia Merger提出的重要新想法是首先使用神经网络来学习将观察到的复杂行为准确地映射到更简单的系统。换句话说,人工智能的目标是简化我们观察到的系统组件之间的所有复杂交互。然后,我们使用简化的系统并使用经过训练的人工智能创建逆映射。从简化的系统回到复杂的系统,我们然后发展了新的理论。在返回的路上,复杂的交互是由简化的交互一点一点地构建起来的。最终,这种方法与物理学家的方法并没有太大不同,区别在于现在从人工智能的参数中读取相互作用的组装方式。这种对世界的看法——通过遵循一定规律的各个部分之间的相互作用来解释世界——是物理学的基础,因此有了“人工智能物理学”这个术语。
许多人工智能的目标是学习用于训练人工智能的数据理论。然而,人工智能学习的理论通常无法被解释。相反,它们隐式地隐藏在经过训练的人工智能的参数中。相比之下,我们的方法提取所学到的理论,并用系统组件之间相互作用的语言来表述它,这是物理学的基础。因此,它属于可解释的人工智能领域,特别是“人工智能物理学”,因为我们使用物理学语言来解释人工智能所学到的东西。我们可以使用交互语言在人工智能复杂的内部运作和人类可以理解的理论之间架起一座桥梁。
图片来源:SciTechDaily.com
技术价值观察
人工智能产业链上游为硬件设备和数据设备,其中包括芯片、传感器、大数据、云计算服务等,为人工智能提供数据服务和算力支持;中游是人工智能产业的技术核心,包括通用技术、算法模型、开发平台三个方面,涵盖了机器感知、自然语言理解、机器学习、图谱、基础开源框架等核心技术;下游是人工智能的应用产品和场景,涉及交通、医疗、安防、金融、家居、制造等多个领域。
于利希研究中心的研究人员开发了一种人工智能,能够通过识别复杂数据集中的模式来制定物理理论,涉及一种称为“机器学习物理学”的方法,以开发新物理理论。因此,从人工智能产业链上看,该技术处于产业链的中游环节,对技术层产生较大影响。
宏观市场观察
——人工智能应用场景愈发丰富
人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破,随着人工智能理论和技术的日益成熟,人工智能场景融合能力不断提升,因此,近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点,欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早,中国作为后期之秀,近年来在政策、资本的双重推动下,人工智能商业化应用进程加快。目前,人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地,且应用场景也愈来愈丰富
——全球人工智能行业市场规模预测
基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动,大大提升了生产效率和生活质量,也促进了各个行业的发展和变革。
普华永道数据预测,受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因,2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元,预计未来几年市场将继续保持高速增长,到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模,约合人民币104万亿元。
——人工智能行业发展加速
受益于算法、数据和算力三方的共同发展,人工智能应用逐渐成熟,既催生了新的市场,也为传统产业的发展注入了活力。据测算,2024年我国人工智能市场规模将突破6000亿元,预计2029年将突破万亿大关。人工智能将助力传统产业降低成本并提高效能,从而实现行业的智能化升级。
——人工智能赋能产业转型升级
随着人工智能技术在企业生产发展中广泛应用,数字产业化和产业数字化程度不断深化,涵盖了从规划到生产、从设计到营销的方方面面。人工智能技术推动了信息的更深层次生产与整合,并在此基础上进行进一步加工和应用,为传统产业的数字化升级注入了强大动力。
——人工智能未来发展潜力巨大,AIGC和自动驾驶将是最具发展潜力的应用场景
根据IDC和浪潮信息联合发布的《2022-2023年中国人工智能计算力发展评估报告》,人工智能市场有巨大发展潜力。当前,生物识别、智慧金融等领域应用较为成熟。2025-2030年,智能制造、智慧医疗和智慧电信将会是发展潜力较大的领域。长远来看,AIGC和自动驾驶将是最具发展潜力的应用场景。
中国人工智能技术赛道热力图
根据前瞻产业热力图显示,与人工智能关键技术强关联的城市集群主要集中在华南和西北地区,并且以广深、西安市为重点发展区域,未来布局人工智能技术及其他相关技术的发展路径,极大可能性在于华南、西北地区优先导入,其中可重点关注广东省广州市天河区、广东省深圳市的福田区及陕西省西安市雁塔区所处的人工智能相关企业,以及该地方对于人工智能产业发展投资环境、供给市场的潜力空间。
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