數(shù)字經(jīng)濟是人工智能經(jīng)濟的前提

　　人工智能經(jīng)濟形態(tài)是數(shù)字經(jīng)濟之后新的經(jīng)濟形態(tài)，它建立在數(shù)字化、互聯(lián)網(wǎng)化、信息化基礎(chǔ)上，且人工智能技術(shù)的發(fā)展之所以三起三落，與每個階段數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的不充分有直接關(guān)系。如圖所示，每個科技與經(jīng)濟發(fā)展階段都要以上一個階段為基礎(chǔ)，如果上一個階段整體發(fā)展不充分，那么本階段的發(fā)展就會缺乏基礎(chǔ)，出現(xiàn)“往復(fù)式發(fā)展現(xiàn)象”。同時，人工智能在各個行業(yè)的發(fā)展不均衡，某個行業(yè)會出現(xiàn)先例，例如在棋藝方面，國際象棋、圍棋已經(jīng)被人工智能，在該領(lǐng)域已經(jīng)沒有人類可以超越“深藍(lán)”“AlphaGo Zero”。

人工智能的內(nèi)核是計算機技術(shù)，通過基礎(chǔ)資源（即數(shù)字經(jīng)濟階段的技術(shù)積累）、物理世界的數(shù)字化（包括特征化、向量化、標(biāo)簽化）、互聯(lián)網(wǎng)和信息化（包括大數(shù)據(jù)服務(wù)、云化信息系統(tǒng)）三步，人工智能才能更好地在具體領(lǐng)域有學(xué)習(xí)、智能升級的基礎(chǔ)。因此當(dāng)人們在模仿人類大腦開發(fā)人工智能、研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、開發(fā)深度學(xué)習(xí)上遇到瓶頸，可反向在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是否充分方面尋找。

視覺技術(shù)另外一個巨大市場是領(lǐng)域。

視覺技術(shù)另外一個巨大市場是領(lǐng)域。以肺結(jié)節(jié)檢測為例，一家醫(yī)院平均每天接待200例左右的肺結(jié)節(jié)篩查患者，每位患者在檢查環(huán)節(jié)會產(chǎn)生200~300張左右的CT影像，科醫(yī)生每天至少需要閱讀4萬張影像，任務(wù)繁重，消耗大量精力，導(dǎo)致誤診漏診率上升。中國醫(yī)學(xué)會的一份誤診數(shù)據(jù)資料顯示，中國臨床總誤診率為27.8%，其中平均誤診率為40%，國內(nèi)醫(yī)學(xué)影像資源匱乏，且存在結(jié)構(gòu)性失衡，帶來第三方影像中心發(fā)展機遇。開發(fā)行業(yè)圖像識別技術(shù)，促進行業(yè)專用設(shè)備發(fā)展，如能在社會基層機構(gòu)普及，將大大提升分級診率、促進資源公平，對于領(lǐng)域科、病理而言，從市場需求和技術(shù)需求的角度來看均比較緊迫。 　　在國家衛(wèi)生計生委、安徽省衛(wèi)計委的指導(dǎo)下，科大訊飛與清華大合研發(fā)的人工智能“智醫(yī)助理”機器人在國家醫(yī)學(xué)考試中心監(jiān)管下參加了2017年臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師綜合筆試測試，“智醫(yī)助理”456分的成績處于53萬名考生中的中水平，未來技術(shù)越來越成熟。從輔助到專項機器人，人工智能技術(shù)將促進我國體制改革的落地。

機器學(xué)習(xí)技術(shù)與實體經(jīng)濟融合領(lǐng)域

　　機器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)體系的一個通用環(huán)節(jié)，機器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合方法，運用數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法模仿人類智能。學(xué)習(xí)方式主要分為有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)：當(dāng)前有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)顯然廣受歡迎，包括“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“遷移學(xué)習(xí)”等；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)法主要為“強化學(xué)習(xí)”。有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用為深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))等，它不依賴數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，而是由人做數(shù)據(jù)標(biāo)簽，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，學(xué)習(xí)效率不高、能源資源浪費，如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費。

　　強化學(xué)習(xí)只需要人類輸入規(guī)則，機器就能通過自我獎勵、自我誘導(dǎo)方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學(xué)習(xí)了幾千盤棋的AlphaGo；數(shù)字技術(shù)發(fā)展越好、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)量越大的領(lǐng)域往往人工智能發(fā)展越迅速，這就說明機器的學(xué)習(xí)能力不是人為訓(xùn)練的結(jié)果，而是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場景上來說，有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于規(guī)則活動領(lǐng)域的人工智能，是經(jīng)驗、控制使然；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于創(chuàng)新、無定論的領(lǐng)域，比如棋類競賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。