這兩項技術領域,做好或許會加速我們的復興腳步!我輩應繼續努力

懶小羊 發佈 2021-08-05T15:36:03.131032+00:00

我們想要在未來幾十年在世界上復興並成為領軍者形象,科技實力的發展是至關重要的。我們需要在很多科技領域做出努力!今天從自己涉獵的領域來總結下我們應該在這兩個領域加倍努力。發展好或許會助力我們的復興步伐。

我們想要在未來幾十年在世界上復興並成為領軍者形象,科技實力的發展是至關重要的。我們需要在很多科技領域做出努力!今天從自己涉獵的領域來總結下我們應該在這兩個領域加倍努力。發展好或許會助力我們的復興步伐。其中,一個技術的發展可以促進生產力的提升,另一個技術的發展或許可以讓我們擊敗美刀!


(本文共2009字,閱讀時間約8分鐘!)

AI

普遍性和必要性:人工智慧其實已經火了很多年了。但是這個領域的研究是無止境的。現今,人工智慧落地領域廣泛。比如我們常常生活中用到的人臉識別(圖像領域),語音翻譯(語音領域),智能客服(語音+文本領域)。還有現在大力發展的智能醫療,智慧交通,工業智能等等。人工智慧未來的發展還是有其必要性的,其實人工智慧現在的落地還是和蒸汽機一樣主要解決生產力的問題。一個人工智慧系統可能能代替上萬人的人工成本。從而在國際的競爭中處於不敗之地。

附加問題:其實,一個新領域的進來,替代了一部分人的工作,肯定也會創造更多的相關領域的工作。另外,人們經常會在電影上看到人工智慧機器人最後太過智能去危害人類等等。不過我認為,現今人工智慧的領域遠沒有發展到這種階段。現今人工智慧還停留在給它大量知識有監督的去訓練它讓它記住的階段(比如給它很多照片,告訴它哪些是人,哪些是狗,哪些是貓等等,後面其根據我們設計的模型來記住這些,最後遇到一張陌生照片,根據自身模型學習到的規則來判斷這個照片是人還是其他)。至於它的更多的自主的推理能力或無監督的能力,還遠遠沒有有監督學習這些領域的發展的那麼迅速或有那麼多的實踐案例(落地產業也大多集中於有監督的學習產物,不明白的可以百度下有監督學習和無監督學習)。所以,現階段還不必過多擔心。

存在的問題以及未來的方向:我們現在在人工智慧領域的研究出現的問題是應用落地非常優秀,基礎科研能力較美帝還需要更多的努力。我們在人工智慧落地上非常好並占有很大的優勢,比如圖像識別領域,我們國家的企業實力國際頂尖。但是問題就是,很多人工智慧很多最具創新或者最打破常規的基礎的模型還大多是歐美人提出來的。我們擅長的是在這些基礎模型上根據自身領域特點來改進。不是說這種不好。如果我們能夠在人工智慧基礎研究上提出更多創新性或打破常規的新模型豈不是對我們現今發展的錦上添花。這樣也能不但做一個強者,也會成為未來時代的引領者。

Blockchain

區塊鏈技術:很多人都以為區塊鏈技術是最近新出現的技術,其實不然。在很久之前就有區塊鏈的技術落地,只不過當時概念太過超前,很多人不明白其的潛力。區塊鏈的第一代技術落地叫做「比特幣」。這些「比特幣」的發放依賴的就是區塊鏈技術。區塊鏈給我們帶來的革新不是人工智慧那種生產力突破,而是生產關係的改變!怎麼去理解呢?

區塊鏈概念這裡就不做介紹,隨便搜索一下就會找到很多介紹的文章。區塊鏈主要的創新是「去中心化」。比如,現今社會兩個人互相交易都要通過第三方支付機構來做保證(比如銀行)。這中間第三方機構做的就是讓交易處於可信任的環境下。而區塊鏈技術就是可以在不需要第三方情況下互信交易並確保交易信息不可篡改。

發展機遇:在講到剛才的例子,我們同樣可以適用在石油美刀。我們都知道,石油就是黃金。當年美國推出石油美刀也是讓他們現在經濟保持穩定且長期增長的基礎。因為,國與國之間的貿易同樣也是需要第三方信任機構的存在。美刀就成為各國貿易的交易的主要貨幣。這樣造成的問題就是美帝掌握世界貿易。區塊鏈技術正好可以破了石油美刀的命!它的共同作證機制和去中心化可信任機制正好可以解決各國交易的美刀壁壘。

現在的問題以及未來方向:現在區塊鏈相關的從業者分為「bi圈」和「lian圈」。bi圈很火熱,「lian圈」很冷清。為什麼呢?因為bi圈是發行虛擬貨bi和交易虛擬貨bi,一次ICO就可以攔一波非常可觀的「jiucai」(錢)。很多bi圈大佬也都是這麼起來的。但我認為,他們對於區塊鏈的發展起不了太大作用或者甚至是反作用。「割jiucai」讓人們對區塊鏈技術產生壞印象。其實,技術並無好壞,而是在於用的人。「lian圈」就是實際在做事的那一部分,他們把區塊鏈技術沉澱下來,並落地各個領域革新各自領域的問題。如產品溯源等等。但是這樣的發展還是不夠,需要更多的技術愛好者來發展這項技術和落地這項技術。這樣才能讓他有用武之地!更有效去助力我們的發展!

本人涉獵有限,有很多其他領域不太了解就不班門弄斧,這裡講述自己熟悉的幾個領域,以上是自己的一些拙見,有觀點不正確或者有待商榷的,可以評論指出,這裡就先行謝過!

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