量最大、数据层次最丰富的特性展现了在人工智能应用方面先天的优势;同时,技术的发展对信息安全提出了更高的要求,“智慧安防”应运而生,并迎来呼啸风口。
11月6日,中国科学院成都计算机应用研究所总工张炳泉在2018中国国际建筑智能化峰会·成都站上发表主题为《AI技术与智慧安防的发展》的演讲,回顾人工智能的兴起和它的发展,以及人工智能在安防、家居等领域的应用例子。此外,他还分享了人工智能作为一种支撑的基础技术,在智能建筑、智慧城市、智慧交通、智慧安防领域未来的前景。
人工智能诞生于1956年,这个概念出来以后并没有得到快速的发展,因为当时大规模的数据和复杂任务还没有足够的网络和计算能力的支撑;到1982年,基于决策论的专家系统出现;同时在80年代初出现了在学术上对神经网络和第五代计算机的研究,但是由于它的算法以及投资规模依然没有形成新的发展;2006年至今,以深度学习为主题的机器学习方法有了长足的突破,这一轮人工智能的兴起有基础性的支撑,也有经济发展的需求。
Google、微软、IBM、Facebook、百度等先行企业支撑着人们在科技、生活、教育、医疗等行业的知识积累与厚积薄发。
美国、中国、日本、韩国等国家在人工智能领域给予足够重视,相继推出相关政策、投入大量资金配合其发展。
自然语言处理是人工智能现阶段重点突破的技术,一旦突破,人工智能将会进入一个新的时代。目前在客服和机器人领域有较好应用。
无监督学习是人工智能的下一个风口,一旦技术成熟,将会大规模应用,人工智能将会进入一个新的阶段。
应用在机器人、智能家居、金融、安防等领域。应用普及程度与行业的发展相关,与行业结合越深入的应用越成熟。应用的普及将发生在5年之内。
广泛应用在智能客服、机器人领域,下一个较大的应用将会在证券、医疗、法律等领域。应用的普及将发生在5—10年。
人工智能靠GPU、机器学习平台作为基础支撑。安防领域这几年视频技术、人脸识别、车牌识别准确率很高,它基于的是图形处理运算的芯片,叫做GPU,原来的GPU芯片主要是为游戏开发的,但是现在因为要图形识别,GPU就非常受重视,并且大规模使用。有了GPU对图形处理的能力,加上云计算的支持,在基础层面上为人工智能发展提供了更好的支撑。神经网络以及机器学习,包括深度学习,这样的学习平台,已经在各大的开发公司受到充分重视,并且出现了一些成熟应用。
基于深度学习的多层神经元的算法支持和相应的云计算、GPU的运算能力支持,基于互联网的大规模数据支持,这是人工智能发展成功的三个要素。
会不会说人工智能发展到一定阶段,而脱离了人类的监督,超越了人类的常规智慧,作出背理的事情,我们不得不预防。11月1日,国家公布了一个新的强制性国标GB35114,公布即执行,GB35114之前大家非常熟悉推荐性国标28181,在中间还有视频数据签名的推荐性国标25724,请大家关注25724以及35114规范,这个规范全称叫做《公共安全视频监控联网信息的安全技术要求》,它对今后的视频提出了ABC论证方式,其中C级为最高,仅仅是A级基础级都要求数字证书,就是CA与管理平台进行双向的身份认证,而C级的应用不但是要进行双向的身份认证,而且要视频数据加密。出现这个规范,是对人工智能的约束与防范。
人工智能的正面可以替代人类很多简单的劳动以及简单的逻辑思维,但是不能让它超越人类。就像网络上有黑客,专门做恶作剧,可以根据定义的语音、图像仿真一个场景,加入一些人物,做出一段视频,可以乱真。如果这样的乱真视频流传到社会上成了犯罪的行为,这是必须要防范的。把信息安全放在了国家战略的重要层面上,35114这样的规范出现也顺应了人工智能发展中间防范的策略。
人工智能尤其是图形语音的识别会让安防更智慧,智能建筑相关的行业向智慧化有更高一步的发展,但同时也促使了技术上对信息安全有更多更深层次的防范措施,这样来保证人工智能的技术为人类社会和产业的发展起更好的正面作用。
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