1.3.3 在新一代人工智能领域的应用

人工智能势不可当。Alpha Go战胜人类围棋世界第一柯洁、刷脸支付、无人驾驶……人工智能已经被人看作继蒸汽机、电力和计算机之后，人类社会的第四次革命。当然，人工智能是一个相当广泛的概念，海纳百川、包罗万象、囊括众多，但毋庸置疑的是，人工智能在产业应用中的真正落地将成为中国人工智能能否稳居世界前列的关键。随着科学研究的进展，受脑科学成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片的硬件化平台趋势也非常明显，这些重大变化使得人工智能进入到与前60年完全不同的阶段。这也是人工智能被冠以“新一代”的一个判断。但是，真正使人工智能区别于前60年发展的，关键是应用的真正落地，或者说技术层面的人工智能要走出实验室落地到实际应用场景中，在场景中持续接受淬炼、打磨，才能充分体现它的价值。

“新一代人工智能”的“新”，就新在人工智能从1.0向2.0的迈进。新一代人工智能技术有以下特点：一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术；二是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理；三是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合，计算能力和工具变得越来越多；四是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能；五是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统。

大数据可视化和可视分析是一种人机融合或者说是人机混合智能关键技术。从数据到知识需要人的介入，很多场合下让机器去完成所有的任务是不可能的，尤其是在一些很重要、严肃的场合，有效结合人的智慧是很重要的一个发展方向，可视化和可视分析首当其冲。

可视化和可视分析与人工智能2.0深度融合。人工智能2.0关键技术是大数据技术和深度学习技术的融合，而可视化和可视分析应用于大数据的获取、清洗、数据建模、数据分析、知识呈现（预测仿真）的整个过程；可视化和可视分析将在深度学习的展示、解释、调参、验证等方面发挥作用。