追问人工智能(全文)

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一个人机同行的新AI时代已悄然而至。

人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。

我们不禁追问：

人工智能的前沿问题到底是什么？

众多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？

在概念被炒得火热的同时，

人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？

5月23日-27日，围棋界的人机大战在乌镇上演。柯洁与AlphaGo三番棋大战之后，人类又组团群雄再战AlphaGo。人工智能再次成为这些天的新闻焦点。

人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。IDC的一份报告显示，认知计算和人工智能解决方案市场在2016年到2020年的年复合增长率将达到55.1%，认知计算和人工智能在各行各业中的广泛应用将推动其全球收入从2016年的近80亿美元增加到2020年的470多亿美元。

Gartner副总裁兼资深研究员大卫・卡利（David Cearley）在2017年重大技术趋势预测会上表示：“应用人工智能和高级机器学习实现了一系列的智能应用，包括物理设备（机器人、自动驾驶汽车、消费电子产品）、应用程序和服务（虚拟个人助理、智能顾问）。”

卡利说，这些应用将以不同于以往的智能应用程序和智能产品的形式呈现出来，并为各种各样的网络设备、现有软件和服务解决方案提供嵌入式的智能。

Gartner执行副总裁、研究主管兼资深研究员达尔・普拉默（Daryl Plummer）预测，到2020年，更智能的算法将会让人工智能改变全球10多亿工作者的状态。

在Gartner的2017年十大重大技术趋势预测中，人工智能相关技术占据了前三名的位置，分别是：人工智能和高级机器学习、智能应用、智能产品。

第一，人工智能和高级机器学习。人工智能和高级机器学习由很多技术（比如深度学习、神经网络、自然语言处理）组成。Gartner认为，更先进的技术将超越基于规则的传统算法，创造能够理解、学习、预测、适应甚至有望自主运作的系统，从而让智能机器显得更加“智能”。

第二，智能应用。像虚拟个人助理这样的智能应用程序可以发挥人类助理的某些职能，让人们的日常工作变得更加容易，提高用户工作效率。Gartner认为，这些智能应用程序有潜力改变现在人们的工作性质和职场结构。“未来十年，几乎所有的应用程序、服务都将包含某种程度的人工智能。人工智能和机器学习在应用程序和服务方面的应用将不断发展壮大，这将成为一个长期的趋势。”卡利举了一个麦当劳的案例：麦当劳生产汉堡，智能应用每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查其颜色、形态和芝麻分布状况，从而不断自动调整烤箱的温度和烘烤时间，可以大幅减少人工成本，并保证高质量。

第三，智能产品。智能产品是指超出了刚性编程模型范畴的物理实体，通过应用人工智能和机器学习来实现高级行为，并与周围环境和人类更加自然地交互。

目前，日本长崎的Henn-ne宾馆已经开始使用10台类人机器人进行迎宾服务，代替了原来预订柜台的所有服务员。随着无人机、无人驾驶汽车和智能家电等智能产品的不断普及，Gartner预计各自为政的智能产品将转变为相互协作的智能产品。

数据经济时代下，人工智能和物联网等新技术正在成为全球经济发展的新动力。人工智能的广泛应用将会作为一种新的常态，推动行业企业转型，改变人们的生活工作方式。随着“加快人工智能等技术研发和转化”今年首次被写入政府工作报告，商业人工智能将在拥有庞大数据资源的中国市场迎来前所未有的发展机遇。

当今世界上各大科技公司均将投资目光投向人工智能的未来发展上，并且在可预知的未来一段时间内，他们纷纷计划在该领域发力。

那么，我们不禁追问：人工智能的前沿问题到底是什么？这么多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？在概念被炒得火热的同r，人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？

前沿领域篇人工智能研究的前沿是什么

史蒂芬・霍金教授在2017GMIC 全球移动互联网大会上的视频演讲中对于人工智能的前言研究领域如此表述。在过去的20 年里，人工智能一直专注于围绕建设智能所产生的问题，也就是在特定环境下可以感知并行动的各种系统。在这种情况下，智能是一个与统计学和经济学相关的理性概念。通俗地讲，这是一种做出好的决定、计划和推论的能力。基于这些工作，大量的整合和交叉孕育被应用在人工智能、机器学习、统计学、控制论、神经科学以及其它领域。共享理论框架的建立，结合数据的供应和处理能力，在各种细分的领域取得了显著的成功。例如语音识别、图像分类、自动驾驶、机器翻译、步态运动和问答系统。

他说，现在，关于人工智能的研究正在迅速发展。这一研究可以从短期和长期来讨论。一些短期的担忧在无人驾驶方面，从民用无人机到自主驾驶汽车。比如说，在紧急情况下，一辆无人驾驶汽车不得不在小风险的大事故和大概率的小事故之间进行选择。另一个担忧在致命性智能自主武器。它们是否该被禁止？如果是，那么“自主” 该如何精确定义。如果不是，任何使用不当和故障的过失应该如何问责。还有另外一些担忧，由人工智能逐渐可以解读大量监控数据引起的隐私和担忧，以及如何管理因人工智能取代工作岗位带来的经济影响。

长期担忧主要是人工智能系统失控的潜在风险，随着不遵循人类意愿行事的超级智能的崛起，那个强大的系统威胁到人类。这样错位的结果是否有可能？如果是，这些情况是如何出现的？我们应该投入什么样的研究，以便更好地理解和解决危险的超级智能崛起的可能性，或智能爆发的出现？

有人说，脑科学和人工智能迄今为止还是两门平行的学科，人工智能对人类脑科学研究暂时没有任何实质性的帮助。反观脑科学却对人工智能的深度学习方面提供了不少帮助，比如人工智能借用神经科学里的视觉工作机制理论，使得人工智能有了今天的发展。但实际上，至今为止，人工智能也只是用了脑科学其中的一个理论而已。

但卡内基・梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mitchellt不这么认为。他在GMIC2017上的演讲中提到，下围棋、下象棋，人工智能在这一领域突破非常快，背后主要是依靠深层次的机器学习。

另外在脑科学方面的发展也非常迅猛。在过去十几年的时间里，有很多先进的技术和设备，使得我们可以采用无创或者微创的方法进入到人的大脑，进行毫米级的观察，而且在毫秒内就可以对几千张影像进行分析，观察人脑的活性。

此外，动物大脑的研究更加令人欢心鼓舞，通过基因方面的研究，在基因上进行相应的工程，对老鼠和其他动物相应的神经元进行修饰、改变，这样可以更好地对人的神经活动进行一些管理和控制。无论是人工智能还是脑科学，都取得了令人瞩目的巨大进展。现在人的脑科学和人工智能方面到了可以有更多交集的好时机，我们应该在人工智能和脑科学之间搭建更多的桥梁。

而天风证券海外首席分析师何翩翩（美国麻省理工学院电机工程学士、人工智能硕士、MBA三学位获得者）在GMIC 全球移动互联网大会上分享关于人工智能未来发展趋势的报告时表示，目前，国内外人工智能的讨论范畴一直都围绕着五个点：强度、能力、广度、监督和自主性。通俗地讲可以概括为：机器训练智能化的程度；用来解决什么问题；特定性向通用性的延伸；监督和无监督；人工智能是助手还是主角。

她介绍了MIT关于人工智能的五大趋势预测。首先，最先出现的两个趋势应该是正向强化学习和对抗性神经网络。AlphaGo 可以说是深度强化学习技术的一个里程碑。GAN （生成对抗网络）很有可能会是在无监督学习还没能普及之前让计算机变得更加智能的关键所在。其次是语言学习。语音识别和语音接口，在技术和应用场景方面已经算是AI 里面较为成熟的，计算机通过语言与我们交流和互动，理解语言的上下文含义，将使AI 系统获得全方位的实用性提升，这也是AI步入夏天的第一步。

第四个趋势是，2017 年中国开始成为人工智能主要参与者。BAT 的布局，加上国内投资者对于AI 创业公司的投资热情高涨。政府方面也在积极推动政策扶持，预计在2018 年前投资约150 亿美元。但我们也发现关于AI 的夸张报道铺天盖地，对AI 的炒作也达到了令业界人士不安的程度。我们认为这样对AI 可能会造成揠苗助长的负面效果，继而导致创业公司因估值过高而步向失败以及投资枯竭的情况。

第五个趋势就是面对炒作我们应该深呼吸一口气，头脑时刻保持清醒，理智地去看待AI 行业的下一步发展，踏踏实实地去做好AI 应用的研发工作。

百家争鸣篇厂商厚爱AI 是赶时髦还是真较量

谷歌

谷歌早在2011年就成立了AI部门。2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，把谷歌搜索里提炼出来的人工智能做成谷歌大脑，然后应用到各领域。

今年5月，谷歌揭示了人工智能发展的一种主要新方法，它被称为“自动机器学习（AutoML）”，它允许人工智能成为另一个人的架构师，并在无需人工工程师输入的情况下进行自我创造。

AutoML项目专注于深度学习，一种涉及到通过神经网络层传递数据的技术。创建这些层是很复杂的，因此谷歌的想法是创造能够自我创造的人工智能。

谷歌的这个想法，就是让现有的人工智能创建自己的代码层，而事实证明，它比它的人类技术人员更快、更有效地完成了它的工作。

NVIDIA

在AI世界里，NVIDIA拥有的GPU技术一直占据中心地位。从2016年起，NVIDIA开始为数据中心和自动驾驶技术提供图形处理器，成为提振去年股价的中心动力，而这两项业务的发展也是蒸蒸日上。根据其最近公开的财报，第一财季的数据中心业务收入翻倍至4.09亿美元，远超过预期的3.182亿美元。汽车业务收入增长24%至1.4亿美元，好于预期的1.32亿美元。

NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在本月初的2017 GPU技术大会上宣布，将与日本汽车制造商丰田合作，为其提供人工智能硬件及软件技术，致力于在未来几年内提升自动驾驶系统的性能并推进商业化进程。

IBM

日前，以“天工开物・人机同行”为主题的2017 IBM论坛在北京召开。会上IBM了全面升级的加强版合作伙伴计划（PartnerWorld计划），以期帮助合作伙伴在云计算、认知、大数据、安全等高增长领域建立更强大的专业知识和新技能，在认知时代打造企业核心竞争力、推动业务高速增长以及提升最终客户的满意度。

IBM大中华区董事长陈黎明认为，Watson是IBM在人工智能领域60年集大成者。IBM在人工智能这个领域的尖端技术集中体现到了Watson这套系统上面去，当然IBM的能力也在不断的研发、不断拓展当中，它的能力一定会变得越来越强。目前Watson 所有具备的URLI四大能力是： Watson能够理解、推理、学习并通过自然语言与人类进行交互。它已经超越了语言和语音的范畴，深入到视觉、情绪和发现领域，其中情绪和发现是Watson所特有的。

OpenAI

OpenAI 是一家非营利性机构，由特斯拉CEO 马斯克联合多个硅谷名人成立，马斯克也时常发出人工智能，如开发人工智能即召唤邪恶，甚至表示未来人类将会成为人工智能的宠物，以及人机结合，人类与人工智能并存，或者可以理解为“半机械人”。

在2015 年12 月，马斯克及多位硅谷大亨成立了OpenAI 机构，开始了他的疯狂人工智能计划，并筹得了10 亿美元的资金来推动人工智能健康有序发展。他所研究的人工智能技术成果开源，分享给想要使用的每一个人。要知道推动人工智能发展的关键因素是人才和数据，OpenAI 拥有庞大资金后，首先争夺人工智能人才，从谷歌等公司直接挖来顶尖人工智能研究人员，Google2Brain 团队的前研究员Ilya2 Sutskever 担任研究总监。与谷歌、微软等相比，OpenAI人工智能队伍仍然十分弱小。OpenAI 近日一项实验具有里程碑的意义，基于全新算法，人类在虚拟现实环境中演示一遍后，机器人就能模仿执行相同的任务。尽管任务相对比较简单，但对未来发展奠定基础，前景广阔。

百度

百度是我国最早在人工智能领域布局的公司。2013 年年初，李彦宏就提出设立深度学习研究院；当年4月，百度设立了硅谷人工智能实验室。之后，人工智能就渐渐成为百度的战略发展方向，到如今，百度在人工智能的投入与布局已经初现成果。2016 年6 月，《麻省理工科技评论》评选的“全球最聪明的50 家公司”，百度成功入选； 2016 年11月，百度大脑入选15 项世界互联网领先科技成果。除百度大脑外，百度在人工智能领域的布局还包括：无人车驾驶、度秘、百度AR 和百度医疗大脑。

阿里巴巴

依托阿里云和电商大数据，阿里巴巴也在人工智能领域逐渐发力。2016 年8 月初，在云栖大会北京峰会上，阿里云正式推出人工智能ET。ET 目前已具备智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等技能。此外，阿里还有“电商大脑” 和“阿里小蜜”。

腾讯

腾讯相对较晚，2016 年9 月末，腾讯AI 实验室成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索。目前，该实验室已经有超过30 位顶尖科学家入职，其中超过90%拥有博士学历。下一步，将围绕内容、社交、游戏三个领域的应用场景，专注机器学习、自然语言处理、语音识别和和计算机视觉四个方面的基础研究。

联想

2017 年4 月中旬，联想集团董事长杨元庆对外宣布，未来4 年，联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面的投资超过12 亿美元（约82 亿元人民币）。至2021 年3 月份，联想集团每年研发开支将到达15 亿美元左右，且上述款项将占总研发预算的20%以上。

同BAT 相比，联想在人工智能领域的探索起步较晚。但未来，每年将有15 亿美元的研发资金用于三个技术方向的研究：第一，将AR作为未来的显示和应用平台；第二，对话式的人机交互；第三，针对后台设备的数据中心技术平台。据悉，其在智能家居、智能办公室、智能医疗及其他领域已经开始有所动作，最终联想能否杀入人工智能排位赛的前列，让我们拭目以待。

美团云

近日，美团云推出高性能GPU 云主机，标志着美团云正式进军AI 领域，开启云端AI 战略。

美团云高级研发总监王昕溥向《中国信息化周报》记者介绍，美团云打造的人工智能版图主要包含三大类产品：主机类、平台类和服务类。主机类产品中，除已可申使用的高性能GPU 云主机外，还将上线FPGA 云主机服务。FPGA 的单位功耗性能是GPU 的10 倍以上，由多个FPGA 组成的集群能达到GPU 的图像处理能力并保持低功耗的特点。英特尔预计，到2020 年，将有1/3 的云数据中心节点采用FPGA 技术。平台类产品方面，美团云还将于7 月正式开放深度学习平台，输出美团云AI 能力，为用户提供TensorFlow 的灵活、高扩展性深度学习框架。美团云深度学习平台可以让工程师摆脱底层的繁琐细节及资源约束，实现一站式开发、测试、部署。在上层服务类产品中，美团云即将上线人脸识别、OCR 文字识别、图片识别、语音识别、智能客服、自然语言处理、机器翻译等与人们生活场景密切相关的AI 服务，让人类生活更加智能化。

实际应用篇最接地气的AI应用有哪些

说到人工智能（AI），目前被炒得最热的似乎都是天上飞的技术，比如无人驾驶、AlphaGO 对战下围棋，而实实在在落地到应用生活层面的人工智能却并不被关注。这不禁让市场感叹，2017 年的人工智能虚火上升，不接地气。

云知声董事长/CTO 梁家恩就曾在4月举办的硬蛋AI+ 产业峰会演讲中表示，现在绝大多数的AI 产品都更像是在炫耀技术，哪天看不到技术的痕迹了，才可能是达到了一个使用的阶段，并最终渗透到智慧生活、智慧城市、智慧制造等领域。其中智慧生活是面向普通的用户，智能城市是让资源如何变得更加的优化，智能制造是软件实现个性化。

可能，生活中的智能家居是最接地气的AI应用。

随着物联网时代的来临，智能生活将成为大多数人的生活常态。而老百姓日常生活所离不开的家居用品则可能是人工智能这项飘在云端的技术中最接地气和最容易落地的产业，而智能家居落地后会大大改变人们的生活方式。

数据显示，2017 年全球智能语音产业规模将达112.4 亿美元，复合年均增长率达35.1%，将成为未来智能硬件爆发的据点之一。2012 年至2020年，中国智能家居市场年增长率将达到25%左右，2020 年市场规模将达到3576 亿元。而国外，包括苹果在内的科技巨头也在布局HomeKit 的智能家居新模式。

IBM Watson Health已经开始证明自己在帮助处理期刊文章、开展最新医学研究以及随后充当诊断助理方面的宝贵价值。现在，IBM正在训练Watson读取医学影像，以帮助放射科医师加速开展工作并减少错误。

无人机是现在最火的智能设备，除了民用航拍，近几年专家们还开始利用它们回传的视频和图片来进行大型工程的结构检查。人们将现有的机器视觉AI技术加入无人机，它就可自行对设备进行检视，大大缩短设备维护的时间。

Facebook 表示未来将使1000多架太阳能激光无人机为全球 50 亿人提供上网服务，用激光从 6 万至 9 万英尺（约合 1.8 万至 2.7 万米）的高空发送高速数据供全球最偏远的地区上网。据悉，该公司将使用一种名为 Aquila 的无人机来完成该项目，这种 V 形无人机的翼展与波音767相仿，重量却不及一辆小轿车。

F8 大会期间，Facebook 还展示了这种无人机的最新设计，它可以一次性在高空停留 3 个月，这些无人机有望在今年夏天升空测试――听起来真的很酷。

如今，人工智能虽在整个行业内掀起火热的浪潮，但是如何将研究进程转换为实际的有效价值才是研究的最终方向。

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