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人工智能技术到哪个阶段了？5G时代是否会加快人工智能的普及

经济发展是一个动态过程，生产力进步是不可逆的进程，而科技技术的转换恰恰是生产力进步过程中的一个重要节点。无论是结构调整还是产业升级，也都需要技术的跟进，比如互联网，再比如人工智能。

而当前我们正处于5G商用普及的前夜。5G所具备的高带宽、低时延和大连接的特点，将催生前端设备、传感器等的“万物互联”，并将云端的智能化资源，几乎实时传导到终端。这些势必将全面加速“互联网+”和“智能+”产业的发展进程。

利用信息通信技术让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。它代表一种新的社会形态，即充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济、社会各域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。

更智能的机器、更智能的网络、更智能的交互将创造出更智能的经济发展模式和社会生态系统。人工智能是推动互联网下一轮升级和变革的核心引擎。以人为核心，基于互联网技术如云计算、物联网、大数据、人工智能等在内的生态与系统而形成的高度信息对称、和谐与高效运转的社会生态，是“智能+”的标志。

而“智能+”其中就包括人工智能这方面，在未来，5G与人工智能会相辅相成，5G还能够帮助更多人工智能应用落地，而人工智能则可以让5G网络更加灵活、更高效的被人们使用。我们可以用人工智能的能力更好的融入“万物互联”的世界，帮助群众更多、更快、更便宜地，调用算力、数据与存储资源。

人工智能发展到什么阶段，这是个很有趣的问题，在当下，人工智能这个热门话题，很值得讨论。

如今的人工智能概念已经被泛化了，图像智能处理叫人工智能，alphago叫人工智能，其实这些广义的人工智能项目在真正的人工智能的概念中，只做到了“能”，离“智”还很远，说到这里，不得不提著名的图灵测试。

图灵测试是说，假如有一个人工智能产品，他在屋里，你在屋外，你跟它进行交流，当你交流完了还没感觉到它是一个机器，那么它就可以称为真正的人工智能。

所以，从这个角度来讲，现在的人工智能，离通过图灵测试，还差着十万八千里，所以现在还是初级阶段，充其量只能算做某个行业内解决具体问题的高级算法(可驯化，自行迭代)。

既然是初级阶段，那么自然就有比较广阔的发展空间。

5G会促进人工智能发展吗？我的观点是，会，但很有限！说它会，是因为5G作为新一代网络基础设施，会极大的方便信息的交流和知识的获得，自然而然会对行业发展产生积极影响，这不光对人工智能，对其他行业也一样。

说他有限，是因为基础设施不会自己产生内容，内容来自于自然科学的进步，来自于计算机算力的极大升级，来自于机器深度学习的优秀算法，这些东西，不是单单网速快就可以产生的，还依赖于其他的东西。

AI是一种绝对公平普惠化共享化的应用技术😎有多少人工就有多少智能😁🇨🇳在各种CPU 传感器 软件控制体系有差距🇨🇳高端体系的一体化性还有差距😎5G实时O延时的应答速度😊会让AI IM与个体的人完成一体化😎一切将会翻天覆地🍎

您好！很高兴回答这个有意义的问题。

问题一，关于人工智能技术目前的阶段

目前火热的人工智能技术是以高效精准算法的问世，主要是以深度学习为典型代表；同时起到推波助澜作用的，是微电子技术和互联网技术的快速发展和成熟应用，他们分别提供了长足的计算能力的提升，以及前所未有的计算机数据。三者系统性的融合，改变了社会的方方面面。

从长远的期望目标来（终极目标是像人一样综合思考，具有感情和创造能力等），现在的技术有很大的局限性，远达不到理想的智能程度——某些产品业务端常常输出低级错误，以至于被怀疑“智障”。

回顾历史规律——过去数十年AI遭遇的三次高峰和低谷，起源大都是来自学术界的某个算法的突破，使得机器能够做出类似人的思考模式，例如自动的判断和决策，进而引发资本的追捧，学术的热门研究，各个行业商业用途的跟进。然而好景不长，过度的宣传令人们期望值甚高，技术层面却没有保持线性的进步，某些应用不能持续深入解决问题，体验迟迟不能优化，行业盈利模式难以复制，于是社会各界的态度开始发生变化，由关注变得怀疑，再到逐步淡忘，和无人问津，这样状态持续多年，直到若干代锲而不舍的科学家解决瓶颈，公开有价值的新方法，迎来下一轮的爆发。

接下来，站在开发者角度，我想给不太了解AI的朋友敲些重点，侧重于澄清些或许不太美好的事实：

1.我们现在AI技术，绝大多数基于神经网络模型，是个非线性的系统，说白了可以看做计算机存储设备中的一个个数据结构，每个数据结构通过特定规律连接（输入接输出），然后存储单元内可以写入不同参数，具有不同权值，可以通过CPU去计算得到输出。模型就可以去推理，输入什么数据，按照相应的规则告诉你答案，例如，你训练了几个不同种类小狗的模型，给它输入不同狗狗的照片，它会输出这是那种狗（可能是对，也可能是错的），这就是图像分类。那么重点来了，深度学习的一个短板（可能稍微难理解些），就是基于深度学习的非线性系统是不可解释的，就是不要问为什么得到这样的输出，模型如此，没有理由。

2.权重参数清楚后就得到完整的模型，可以去推理。这通常需要大量的数据去训练，得到的参数经过调试优化，然后部署应用。因为训练数据需要消耗大量人力和时间去采集，经过清洗和标注后才能使用。即所谓有多少智能，就有多少人工。

3.说到底，目前的人工智能，深度学习也好，更大范围的机器学习也罢，都是基于概率和统计规律科学的一种工程技术。数学上的根基决定了它的局限性：在特定场合，人类已知的，要发生的某些事情集合中，去做替代人的思考。

那么说AI就没有价值和意义了吗？不然。因为模型算法的高效，能够替代人做大量的推理工作，而且并行高效计算的方式，可以替代人做机械重复的工作，例如安防监控；结合大数据与人类做互动，例如识别声音和图像的人机交互，客户服务；甚至一些有规律的发明创造，例如机器谱写文章，歌曲，绘画等文学艺术作品；还有人类可能永远达不到的程度，例如下棋，游戏等，它能遍历各种可能的路径，给出下一步最佳的对策，其实游戏是AI最初萌芽的应用，现如今已经能够海量训练找到好的模型战胜聪明自负的人类。

问题二，5G时代是否加快AI的普及

这个问题我可能要给出谨慎怀疑答案。之所以与很多人持有不同的态度，是来自我对通信行业的多年持续的关注和认识，因为是问答版块，这里简单聊下：

1.空口技术层面-5G的技术演进，对编码、调制、多址等环节有改进，然而总体来说是类似95->98的提升，锦上添花，也就是说空口有技术迭代，对本来就不是瓶颈的AI应用来说，帮助不大，***速度和上传带宽是有大幅提升，但大容量***的AI应用毕竟比较少。而且更满足5G峰值的场合也不多，4G体验足够；

2.传输，核心网层面技术——技术演进跟AI关系不大；

3.场景，网络切片等技术——物联网和切片看起来会对AI帮助很大，然而目前发展并不快，广域网如何落地在终端，跟AI发生化学反应，还需要更多行业，企业在产品端和用户体验的创新突破；

4.非技术的商业，政策，环境等因素——这一点其实关系非常大，通信行业本身技术的演进绝非仅仅技术驱动，而是包含了很多政府，组织，利益集团，行业联盟等诸多因素，目前大概5年一代的演进规律，也就是说，从各个运营商开始部署5Ｇ起，到信号覆盖，网络规划，优化等工程成熟，用户体验良好时，可能已经过去了几年，新的一代技术——6G已经标准发布，工信部开始办法新的执照了！虽然5G还在持续发挥作用，然而不用多久会被平滑的过度到新的制式，正如我们经过的1G2G3G等。

以上信息供参考，欢迎朋友们回复交流探讨，谢谢！

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