人工智能与出口

人工智能概念诞生于上个世纪50年代，经过几十年的波动式发展，直至2016年，Google将神经网络与机器深度学习结合开发的AlphaGo以比分4：1的绝对优势战胜了韩国九段棋手，在这一次人工智能与人类智能的对弈中，机器以绝对优势取胜，引起了人们对人工智能的再次关注。AlphaGo利用神经网络与机器深度学习结合方法的成功也为人工智能的发展指明了方向。

机器深度学习是使用神经网络模仿人脑思考方式。该过程通过微化数据获取抽象特征，并通过不断的纠错修正，使计算逐步深入。简单的理解，我们可以将草莓分为两个特征值，即色彩和形状。色彩可通过红绿蓝单色合成，每个单色在微化到像素（pixel）点块时就能够分解出色值，在色值数据层面，就可以实现计算处理了。当去掉草莓颜色，使其变成黑白草莓，将黑色部分定义为0，白色部分定义为1，相应的像素点块形成不同形状的线条，通过计算合成这些通过0和1表示的线条，就可以计算出草莓的形状，再经过一步步累加和对累加后的值进行确认修正，最终我们得到了一个红色带刺的草莓而不是苹果。尽管人工智能有不同的解释内涵，但数据处理方法与深度学习内涵基本相同。

在机器深度学习过程中，我们可以看到计算机性能和算力决定了人工智能的反应速度和理解深度，处理大量照片和图像已经是人工智能发展的必然要求。值得注意的是，图片处理的逻辑与文字数据处理有所不同，为了应对这一需求，一些芯片厂家已经开始开发和生产专门用于人工智能的处理器芯片。

人工智能的发展和应用受到了计算力、数据采集与传感设备的制约，同时也受到网络传输数据速度的限制。例如，在无人驾驶系统中，安全性依赖于系统对外部信息的准确采集和计算速度，同样的，远程工作设备同样会受到“智能眼”对环境信息采集准确性和数据传输速度的影响。因此，算力、网络数据传输速度以及数据采集设备如光电设备等的发展水平就决定了人工智能在工业领域广泛应用的进程。

由于商业领域不涉及到即时数据采集和和无时间差数据反馈，因此人工智能在商业领域的应用将迅速普及。商业行为主要包括买、卖和广告。而买卖行为是人们对获得的信息通过分析和建议的决策行为。简而言之，采购产品通常需要获取尽可能多的产品或市场信息，并与相关人员进行讨论咨询后，做出的最终决策。然而，随着OpenAI的ChatGPT、以及Google最新发布的Gemini等人工智能工具的出现，采购商现在可以将与产品采购相关的信息收集、产品咨询和推荐的任务交给人工智能检索工具。在商业广告方面，智能广告将实现动态的广告智能匹配。人工智能将通过深度思考（deep mind）来判断使用者的目的，例如确定用户是在寻找草莓还是苹果，从而决定给使用者展示什么样的图文广告。这使得网络广告进入了每个人、每时每刻都看到不同的只属于你广告的时代，现有的线性广告将渐渐消失。智能广告为企业提供了更为准确的由采购商群体构成的国际市场。

一旦人工智能在量子计算机和专为其设计的处理器方面实现市场应用，社会的组织结构、信息的传导方式，以及工业生产、教育和医疗等领域都将发生相应的改变，这将是又一次伟大的工业革命！