刘睿民：智能制造最终会被函数化 关键还在算法

    人工智能越来越热，正在大连举行的第十一届夏季达沃斯论坛，也将其列入核心话题——以人工智能为主要特征的第四次工业革命怎样确保整个经济包容性增长？这一会议主题引起很多关注、讨论。
 


 
　　而当下与之相关的更深入的热门话题是，人工智能未来将如何影响社会进步和产业发展？快速扩张的中国人工智能产业如何成为推动经济健康发展的强大稳定的潮流？
 
　　刚刚回国的代表中国出席在日本东京举行的国际信标委全会的国际信标委协调员、柏睿数据董事长刘睿民，在接受记者专访时表示，人工智能其实与物联网的发展，与数据处理技术的发展密切相关，其最基础的东西是庞大的数据量，是数据库技术，是机器学习的算法。
 
　　刘睿民说，人工智能产业发展的背后，其实是一种博弈，各有关国家技术水平都差不多，某些技术项下中国还有超前，尤其在内存全并行数据库运用上。但技术的发展是一个持续的过程，你若不往前走，别人继续前行就要超过你。
 
　　2016年国际信标委美国孟菲斯 “ISO/IEC JTC1/SC32数据管理与交换”分技术委员会全会上，刘睿民代表中国提交的有关“SQL 对 MapReduce 及与之相关的流数据处理的支持”的流数据库技术标准提案，获正式立项。
 
　　刘睿民说，立项以后，这个标准里到底应含哪些东西，大家会先把想法说出来形成草案，再进行讨论和修改，而讨论和修改则是个博弈过程，刘睿民说，如果按既定方向走，中国这一提案在2018年获得国际信标委全会通过后将正式成为国际标准。
 
　　关于人工智能未来发展趋势，刘睿民说，这次在日本举行的国际信标委全会上，他提出了“人工智能最终会被函数化”的推论。
 
　　人工智能最终会被函数化
 
　　人工智能最关键处在于其算法。人工智能算法上世纪70年代即已有之，只因当时数据量不够，难有用武之地。而今有了机器学习，方可大显身手。机器学习通常分四大类、三十多种算法，比较好用者，大约三到五种，在不同领域均有用之。其深入应用，只要数据量足够，特性表现令人满意。人工智能应用，归根到底，就是机器学习算法。
 
　　人工智能应用兴起，还因现今物联网相对成熟，大量数据沉淀下来，瞬间数据被采集下来。而以之进行决策，须基于统计算法，基于统计学之精算，例如蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search，一种人工智能问题中做出最优决策的方法，一般是在组合博弈中的行动规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性)的应用。
 
　　所谓人工智能，究其实质，无非一些算法应用而已。迄今为止，所有这些算法理论基础并没有发生改变。只是现在人工智能应用所基于数据量比以前要大得多，以前可能是有70万条数据，现在却可能是有70万亿条数据，算出来的东西当然更加精准、更加接近现实，某种程度上就更接近人工智能的定义。