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新一代人工智能又是什么呢？影响新一代人工智能的主要驱动因素有哪些？新一代人工智能的主要特征有哪些？下面我们一起来学习。
随着移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动越来越频繁。人工智能发展所处的信息环境和数据基础发生了深刻变化，海量化的数据、持续提升的运算力、不断优化的算法模型、结合多种场景的新应用已构成相对完整的闭环，成为推动新一代人工智能发展的四大要素。
新一代人工智能主要驱动因素示意图如图1-6所示。
图1-6 新一代人工智能主要驱动因素示意图
（1）人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长。
近年来，由于互联网、社交媒体、移动设备和传感器的大量普及，全球产生并存储的数据量急剧增加，为通过深度学习的方法来训练人工智能提供了良好的土壤，中国产生的数据量约占全球数据总量的20%。海量的数据将为人工智能算法模型提供源源不断的素材，人工智能正从监督式学习向无监督学习演进升级，从各行业、各领域的海量数据中积累经验、发现规律、持续提升。
（2）数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升。
人工智能领域聚集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。人工智能芯片的出现加速了深层神经网络的训练迭代速度，让大规模的数据处理效率显著提升，极大地促进了人工智能行业的发展。相比传统的CPU只能同时做一两个加减法运算，NPU等专用芯片多采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据，在具有更高线性代数运算效率的同时，只产生比CPU更低的功耗。
（3）深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化。
随着算法模型的重要性进一步凸显，全球科技巨头纷纷加大了这方面的布局力度和投入，通过成立实验室、开源算法框架、打造生态体系等方式推动算法模型的优化和创新。目前，深度学习等算法已经广泛应用在自然语言处理、语音处理以及计算机视觉等领域，并在某些特定领域取得了突破性进展，从有监督式学习演化为半监督式、无监督式学习。
（4）资本与技术深度耦合，助推行业应用快速崛起。
当前，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升。在此过程中，资本作为产业发展的加速器发挥了重要的作用。一方面，跨国科技巨头以资本为杠杆，展开投资并购活动，得以不断完善产业链布局；另一方面，各类资本对初创型企业的支持，使得优秀的技术型公司迅速脱颖而出。目前，人工智能已在智能机器人、无人机、金融、医疗、安防、驾驶、搜索、教育等领域得到了较为广泛的应用。
在数据、运算能力、算法模型、多元应用的共同驱动下，人工智能的定义正从用计算机模拟人类智能演进到协助引导提升人类智能，通过推动机器、人与网络相互连接融合，更为密切地融入人类生产生活，从辅助性设备和工具进化为协同互动的助手和伙伴。新一代人工智能的主要特征如图1-7所示。
图1-7 新一代人工智能的主要特征
主要特征表现在：
（1）大数据成为人工智能持续快速发展的基石。
随着新一代信息技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度实现了大幅提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现。与早期基于推理的人工智能不同，新一代人工智能是由大数据驱动的，通过给定的学习框架，不断根据当前设置及环境信息修改、更新参数，具有高度的自主性。
（2）文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互。
当前，计算机图像识别、语音识别和自然语言处理等技术在准确率及效率方面取得了明显进步，并成功应用在无人驾驶、智能搜索等垂直行业。与此同时，随着互联网、智能终端的不断发展，多媒体数据呈现爆炸式增长，并以网络为载体在用户之间实时、动态传播，文本、图像、语音、视频等信息突破了各自属性的局限，实现跨媒体交互，智能化搜索、个性化推荐的需求进一步释放。未来人工智能将逐步向人类智能靠近，模仿人类综合利用视觉、语言、听觉等感知信息，实现识别、推理、设计、创作、预测等功能。
（3）基于网络的群体智能技术开始萌芽。
随着互联网、云计算等新一代信息技术的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，人工智能研究的焦点，已从单纯用计算机模拟人类智能，打造具有感知智能及认知智能的单个智能体，向打造多智能体协同的群体智能转变。
（4）自主智能系统成为新兴发展方向。
在长期以来的人工智能发展历程中，对仿生学的结合和关注始终是其研究的重要方向。当前，随着生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，通过嵌入智能系统对现有的机械设备进行改造升级成为更加务实的选择。在此引导下，自主智能系统正成为人工智能的重要发展及应用方向。
（5）人机协同正在催生新型混合智能形态。
人类智能在感知、推理、归纳和学习等方面具有机器智能无法比拟的优势，机器智能则在搜索、计算、存储、优化等方面领先于人类智能，它们具有很强的互补性。人与计算机协同，互相取长补短将形成一种新的“1+1＞2”的增强型智能，也就是混合智能，这种智能是一种双向闭环系统，既包含人，又包含机器组件。其中人可以接受机器的信息，机器也可以读取人的信号，两者相互作用，互相促进。在此背景下，人工智能的根本目标已经演进为提高人类智力活动能力，更智能地陪伴人类完成复杂多变的任务。