20170124-华泰证券-未来机器系列报告第十五篇_机器学习_AI德扑大战的技术解析_27页_2mb

行业研究/深度研究总结

核心内容

本报告聚焦人工智能领域，特别是机器学习技术的发展及其在多个行业中的应用。报告指出，2017年，人工智能在围棋和德州扑克等复杂游戏中取得突破性进展，标志着机器学习技术的成熟。同时，报告分析了机器学习的技术原理、发展趋势及行业应用前景，并探讨了国内外企业在该领域的布局与竞争态势。

主要观点

• 人工智能与机器学习关系：人工智能是目标，机器学习是实现人工智能的重要方法，深度学习是机器学习的重要分支。
• 机器学习的核心优势：高效性和普适性，使得机器学习在数据处理和模型构建上具备显著优势。
• 机器学习的关键技术：包括大容量存储、GPU计算、算法和数据源，其中深度学习技术在多个应用领域表现出色。
• 机器学习的应用领域：涵盖语音识别、人脸识别、自动驾驶、医疗诊断等，其中深度学习技术在图像识别和自然语言处理中尤为突出。
• 技术局限性：数据源、计算时间、硬件水平仍是制约机器学习发展的关键因素。
• 未来趋势：平台化、云端化、算法商用化是机器学习未来发展的三大方向。
• 服务机器人：作为人工智能的重要应用方向，服务机器人在医疗、家庭、教育等多个领域有广泛应用前景。
• 国内外企业布局：谷歌、IBM、Facebook、百度、阿里巴巴、腾讯等国内外科技巨头在机器学习和人工智能领域展开激烈竞争。

关键信息

机器学习技术解析

• 机器学习方式：类似于人脑的思考过程，通过环境、知识库和执行三个部分进行学习和决策。
• 深度学习原理：通过深度神经网络模拟人脑，实现多层次的数据抽象和处理。
• 关键技术支撑：
  • 硬件：大容量存储和GPU是机器学习发展的基础。
  • 软件：算法和数据源是机器学习准确性的关键保障。

人工智能在游戏领域的突破

• AlphaGo：在2016年击败围棋世界冠军李世石，展现了机器学习的强大能力。
• DeepStack：首个在一对一无限注德扑中战胜人类玩家的人工智能，平均胜率492mbb/g。
• Libratus：卡内基梅隆大学开发的人工智能，在2017年与职业扑克选手展开对战，进一步推动了人工智能在博弈领域的应用。

机器学习的产业现状

• 全球市场：截至2016年上半年，全球人工智能公司约1000家，其中机器学习相关公司占比约40%。
• 投资情况：2014年全球人工智能投资额为10亿美元，2015年增长至12亿美元，预计2020年机器学习应用市场将达400亿美元。
• 巨头布局：谷歌、IBM、Facebook、百度、阿里巴巴、腾讯等公司纷纷布局机器学习领域，推动其发展。

服务机器人与人工智能的结合

• 服务机器人特点：智能化是其最大特征，可应用于家庭、教育、医疗、安防等多个领域。
• 技术支撑：云计算、大数据、移动互联与人工智能结合，推动服务机器人实现突破性智能升级。
• 国内发展情况：中国服务机器人起步较晚，但已有不少企业如科沃斯、优必选等在该领域取得进展。

重要数据与图表

• AlphaGo战绩：连胜60局中日韩围棋高手，击败李世石，成为围棋世界冠军。
• DeepStack表现：平均胜率492mbb/g，优于人类平均水平。
• 服务机器人市场规模：2013年全球服务机器人总销量为402.1万台，总销售额52.7亿美元，预计2020年前形成至少416亿美元的新兴市场。
• 国内上市公司布局：包括巨星科技、机器人、康力电梯、博实股份、美的集团等。

风险提示

• 技术发展不及预期：机器学习技术的发展速度可能不及预期，影响其在多个领域的应用。

结论

机器学习作为人工智能的重要组成部分，正迅速发展并广泛应用于多个领域。随着技术的不断成熟和产业的逐步完善，人工智能与服务机器人将进入新的发展阶段，带来深远影响。