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      智能時代話智能

      2017-05-25 11:13:16馬宏賓李楠楠
      軟件和集成電路 2017年4期
      關(guān)鍵詞:機(jī)器機(jī)器人人工智能

      馬宏賓+李楠楠

      一人工智能風(fēng)再起

      一百多年前狄更斯說:“這是一個最好的時代,這是一個最壞的時代;這是一個智慧的時代,這是一個愚蠢的時代?!庇靡黄恼碌脑拋碇v:“從蒸汽機(jī)的出現(xiàn)到今天的人工智能,從卓別林在《摩登時代》中所描繪的大機(jī)器生產(chǎn)到今天互聯(lián)網(wǎng)中的虛擬現(xiàn)實(shí),從‘飛鴿傳書到今天手機(jī)、微信的普及。人類文明的進(jìn)程從來沒有像今天這樣日新月異?!痹谶@個過程中,每個人都或多或少地感受到了“智能”的力量,感受到了“智能”帶給我們的便利,從智能手機(jī)、智能電視、智能家居,到智能汽車、智慧城市、數(shù)字地球,無一不跳動著“智能”的旋律。二十年前,尼葛洛龐帝在《數(shù)字化生存》一書中描繪“人類生存于一個虛擬的、數(shù)字化的生存活動空間”的場景,當(dāng)時的人們都難以相信,但今天都變成了現(xiàn)實(shí)。信息技術(shù)帶來的革命,已為人所熟知,人工智能,是否會帶來下一場的革命?

      今年“人工智能”首次寫入政府工作報告,成為社會最關(guān)注的名詞之一??萍疾坎块L萬鋼明確表示,科技部目前正制定人工智能創(chuàng)新發(fā)展規(guī)劃。事實(shí)上,近一年來我國人工智能領(lǐng)域政策層面的提速非常明顯,僅2016年就接連出臺了四個重要政策文件。前不久,國家發(fā)改委正式批復(fù)了19個國家工程實(shí)驗(yàn)室,其中有3個分屬人工智能領(lǐng)域??萍疾空谥贫ㄈ斯ぶ悄軐m?xiàng)規(guī)劃,并加快項(xiàng)目立項(xiàng)、加大經(jīng)費(fèi)支持。綜觀全球,包括蘋果、亞馬遜、谷歌、微軟、BAT等互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭都在積極布局人工智能。

      從社會的普遍關(guān)注來看,毫無疑問我們已經(jīng)進(jìn)入了智能時代。而“人工智能”作為智能時代最顯眼的關(guān)鍵詞,在Google Deepmind開發(fā)的計(jì)算機(jī)圍棋程序AlphaGo擊敗世界頂尖職業(yè)棋手李世石這一爆炸性事件的引爆下,在2016年大放異彩,標(biāo)志著“人工智能”這一學(xué)術(shù)術(shù)語進(jìn)入了尋常百姓家,也使得“深度學(xué)習(xí)”等技術(shù)名詞開始走出學(xué)術(shù)象牙塔。

      事實(shí)上,很多國人會發(fā)現(xiàn)朋友圈有了越來越多關(guān)于人工智能的文章與討論,也有很多國人從完全不知道這個概念到開始關(guān)注相關(guān)發(fā)展,甚至主動思考這些技術(shù)是否會在自己的工作和生活中得到應(yīng)用。

      那么,這一非同尋常的“人工智能熱”是一場泡沫嗎?聯(lián)想起前兩年大熱的機(jī)器人、工業(yè)4.0等概念,“智能”大有席卷一切、改變一切的趨勢。很多專家也說人工智能會帶來一場革命,看起來庫茲韋爾在《奇點(diǎn)臨近》中預(yù)言的“奇點(diǎn)”已經(jīng)漸行漸近。

      未來會像樂觀者想象的那樣一切為之改變嗎?抑或像悲觀者所擔(dān)心的人類最終會毀于自己創(chuàng)造的“智能”?這一波的“智能熱”因何而來又將走向何方?“智能”會把人類帶向何方?我們?nèi)绾尾拍馨盐兆r代的脈搏,趕上智能時代的節(jié)奏?

      二、智能概念面面觀

      在一個大家都在談?wù)摗爸悄堋钡臅r代,到底“智能”是什么?這個看似很簡單的問題,其實(shí)非常不簡單。關(guān)于“人工智能”,不妨舉幾個典型的所謂定義:

      維基百科上說“Artificial intelligence (AI) is intelligence exhibited by machines”,換言之就是“人工智能”就是“機(jī)器”展現(xiàn)出的“智能”。因此,只要是某種機(jī)器,具有某種或某些“智能”的特征或表現(xiàn),都應(yīng)該算作人類創(chuàng)造出來的“人工智能”。按這一概念,我們其實(shí)早已與“智能”相識已久,中國古人發(fā)明的木牛流馬、法國科學(xué)家帕斯卡17世紀(jì)發(fā)明的加法機(jī)或可在一定程度上視為早期的智能機(jī)器。

      大英百科全書則限定人工智能是數(shù)字計(jì)算機(jī)或者數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器人在執(zhí)行智能生物體才有的一些任務(wù)上的能力(原文:“the ability of a digital computer or computer-controlled robot to perform tasks commonly associated with intelligent beings. ”)。

      美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授將人工智能與知識相關(guān)聯(lián):“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科—怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)”,這一定義可避免用“智能”定義“人工智能”,而“智能”的概念恰恰欲說還休、欲罷不能。

      百度百科定義人工智能是“研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)”,將其視為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支,指出其研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

      圍繞著人工智能,存在弱、強(qiáng)、超之辯,這是導(dǎo)致人們面對人工智能或歡欣、或恐懼的一個原因。強(qiáng)人工智能(BOTTOM-UP AI)認(rèn)為,有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器,且這樣的機(jī)器被認(rèn)為有“知覺”乃至“自我意識”;弱人工智能(TOP-DOWN AI)認(rèn)為,不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機(jī)器,這些機(jī)器只不過看起來像是智能的,但是并不真正擁有智能,也不會有自主意識。

      庫茲維爾等人曾預(yù)言人工智能終將超越人類。會真的如此嗎?人工智能脫離“人”的控制,還是“人工智能”嗎?事實(shí)上,專門研究人工智能的科學(xué)家和技術(shù)專家更容易認(rèn)識到目前人工智能技術(shù)的局限性,用李開復(fù)的話說,目前的人工智能技術(shù)只適用于幫人類解決人類需要思考“5秒”(以內(nèi))的問題。

      比如在對語音和人臉、物體的識別方面,深度學(xué)習(xí)等現(xiàn)代人工智能技術(shù),借助日益強(qiáng)大的電腦的計(jì)算能力和可幾乎無限擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)資源,確實(shí)已經(jīng)超過了通常人類所具有的水平。拿AlphaGo來說,他在圍棋上也似乎戰(zhàn)勝了人類,但若綜合考慮,他真的像人一樣具有無限的學(xué)習(xí)能力和對環(huán)境的適應(yīng)能力嗎?如果不修改他的程序,他能在象棋或任何其他事情上也做得很好嗎?如果考慮到他工作時所消耗的巨大電能,他是不是離人類的功耗水平差得老遠(yuǎn)呢?

      三、智能時代云與雨

      歷史是面最好的鏡子,雖然歷史不能像吉普賽人的水晶球一樣準(zhǔn)確地預(yù)知未來,但審視歷史常會帶給我們很多的啟示。智能時代的發(fā)展歷史,譜寫著無數(shù)的詠嘆調(diào),也譜寫著無盡的樂符華章。

      人工智能的歷史源遠(yuǎn)流長。在古代的神話傳說中,技藝高超的工匠可以制作人造人,并為其賦予智能或意識?,F(xiàn)代意義上的AI始于古典哲學(xué)家用機(jī)械符號解釋人類思考過程的嘗試。人類在思考“智能”時發(fā)揮了無盡的想象力與思辯力,雖然“人類一思考,上帝就發(fā)笑”,但人類為了造出能像人一樣“思考”的機(jī)器,在人工智能的道路上不屈不撓地開拓探索,經(jīng)過了多次高潮與低潮的洗禮。

      現(xiàn)代意義上的人工智能離不開計(jì)算機(jī)科學(xué)之父圖靈,他在上個世紀(jì)中葉提出了“機(jī)器會思考嗎?”(Can Machines Think?)的問題,并天才地通過“模擬者游戲”給出了一種測試判定機(jī)器是否具有智能的試驗(yàn)方法,即所謂“圖靈測試”。這一思想影響至今,圖靈機(jī)的計(jì)算模型也成為推動計(jì)算機(jī)不斷發(fā)展、能力不斷提高的一種理想模型—事實(shí)上,在圖靈提出這些天才思想的那個年代,還沒有人看到任何具有哪怕很原始計(jì)算能力的電子計(jì)算機(jī)。圖靈開啟了人工智能的時代。

      “人工智能”正式得名于1956年的達(dá)特茅斯會議,而之前1955年美國西部計(jì)算機(jī)聯(lián)合大會(Western Joint Computer Conference)的“學(xué)習(xí)機(jī)討論會”(Session on Learning Machine)就已經(jīng)討論了模式識別和計(jì)算機(jī)下棋,主持人皮茨總結(jié)時說:“(一派人)企圖模擬神經(jīng)系統(tǒng),而紐厄爾則企圖模擬心智(mind)……但殊途同歸。”巧的是,這句話恰恰預(yù)示了人工智能隨后幾十年關(guān)于“結(jié)構(gòu)與功能”兩條路線的“斗爭”。

      達(dá)特茅斯會議的與會者麥卡錫、明斯基、塞弗里奇、香農(nóng)、紐厄爾、司馬賀、撒繆爾、伯恩斯坦、摩爾、所羅門諾夫、維德羅后來都為智能機(jī)器的風(fēng)起云涌做出了重要的貢獻(xiàn),數(shù)學(xué)與哲學(xué)成為人工智能研究的靈魂。

      在人工智能的第一波浪潮中,司馬賀1957年曾預(yù)言十年內(nèi)計(jì)算機(jī)下棋會擊敗人。1968年麥卡錫和象棋大師列維(David Levy)打賭說十年內(nèi)下棋程序會戰(zhàn)勝列維,但不幸最后賠了列維兩千塊。事實(shí)上,直到1997年IBM的“深藍(lán)”才擊敗國際象棋大師卡斯帕羅夫。由此可見,面對人工智能,人們的期望與實(shí)際進(jìn)展之間存在巨大的鴻溝,另一方面機(jī)器智能與人腦的差異陷入悖論,這導(dǎo)致了人工智能在上個世紀(jì)70年代陷入低谷。這次低潮既受制于計(jì)算機(jī)發(fā)展的水平,也受制于政府資助的減少,更與人工智能的“業(yè)績”不達(dá)預(yù)期密切相關(guān)。

      邏輯編程語言和專家系統(tǒng)的興起,帶來了人工智能在上個世紀(jì)80年代初期的又一次繁榮,人們期盼著用人工智能來實(shí)現(xiàn)智能醫(yī)療等方面的突破,但好景不長。到了80年代末,人們就已經(jīng)通過大量嘗試,意識到專家系統(tǒng)等在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題和瓶頸,人們對人工智能的盲目樂觀與實(shí)際情況未能達(dá)到預(yù)期,不可避免地帶來了人工智能研究的又一次低潮。

      80年代以后,人工智能的研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向“知識”與“認(rèn)知”,目標(biāo)是造出能夠?qū)崿F(xiàn)人機(jī)對話、語言翻譯、圖像識別并且能像人腦一樣思考推理的機(jī)器智能。隨著微型計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),摩爾定律在數(shù)十年內(nèi)一直左右著信息技術(shù)特別是計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展:“當(dāng)價格不變時,集成電路上可容納的元器件的數(shù)目,約每隔18~24個月便會增加一倍,性能也將提升一倍”。信息技術(shù)的快速發(fā)展助推了人工智能技術(shù)的發(fā)展。然而,人工智能在上個世紀(jì)從來沒有達(dá)到像2016年(達(dá)特茅斯會議60周年)時“家喻戶曉”這樣的熱度。

      我們以語音識別舉例,幾十年前IBM和AT&T提出了人類用語音與機(jī)器交互這一偉大的夢想,激發(fā)了無數(shù)人士和機(jī)構(gòu)為之奮斗、為之激動、也為之失望。

      這一領(lǐng)域經(jīng)歷過多次“爆炒”,又多次從頂峰摔下,就像希臘神話中西西弗斯那樣,每次看到了希望,又跌落了下去。但每一次跌落,都會帶來對技術(shù)手段的反思、改進(jìn),孕育全新的技術(shù)思想甚至技術(shù)革命,重新出發(fā),再度超越。如今,我們知道智能手機(jī)已經(jīng)普遍用上了語音識別技術(shù),就中文語音識別來說,科大訊飛、云之聲、百度、思必馳等企業(yè)提供的語音識別產(chǎn)品在安靜環(huán)境下,已經(jīng)能夠較為精準(zhǔn)地識別中文文字。

      然而理性來看,即便是語音識別技術(shù)借助于深度學(xué)習(xí)、海量數(shù)據(jù)樣本以及無處不在的互聯(lián)網(wǎng)取得了如此重大的技術(shù)突破,在實(shí)際應(yīng)用中也仍然存在著諸多問題,特別是各種復(fù)雜噪音環(huán)境下的魯棒性問題,人和機(jī)器還無法做到直接用人類的自然語言進(jìn)行無障礙交流。

      以上回顧,是我們思考技術(shù)發(fā)展的趨勢、路徑和規(guī)律。按新技術(shù)發(fā)展的Gartner曲線來說,通常新技術(shù)經(jīng)歷過孕育期后會被炒作得大熱,再跌下來,又慢慢爬坡到穩(wěn)定的狀態(tài)。

      但對比人工智能整個領(lǐng)域或細(xì)分領(lǐng)域的發(fā)展,一波三折,可歌可嘆!這一方面反映了人工智能問題的巨大吸引力,也體現(xiàn)了它巨大的難度,需要從業(yè)者具有多年的積淀與磨練,遠(yuǎn)非看上去那樣簡單美好。

      人工智能的發(fā)展,得益于一代代科學(xué)家、工程師、技術(shù)迷們對科技信仰的堅(jiān)持與追索,也得益于有識之士和機(jī)構(gòu)、政府的大力支持,更得益于應(yīng)用場景對技術(shù)不斷提出的需求和挑戰(zhàn),才帶來了智能時代的浩蕩洪流。吳軍的《浪潮之巔》、李彥宏的《硅谷商戰(zhàn)》、克里斯坦森的《創(chuàng)新者的窘境》,都從不同側(cè)面帶給我們一些相關(guān)的思考。

      四、智能機(jī)器案例談

      人類的發(fā)展史,從另一個側(cè)面看,也是一部機(jī)器的發(fā)展史,是機(jī)器從缺少智能到賦予智能、更多智能、更高智能發(fā)展的一個過程,也是人類從刀耕火種到機(jī)械化生產(chǎn)到現(xiàn)在所謂“智能制造”的過程。這一過程中,人越來越“懶”,機(jī)越來越“智”,“人機(jī)”關(guān)系也在不斷迭代,以致現(xiàn)在越來越多的人擔(dān)心機(jī)器取代人類,“人機(jī)大戰(zhàn)”成為無數(shù)科幻電影的題材。

      下面舉若干智能機(jī)器的案例。

      計(jì)算機(jī)(電腦):計(jì)算機(jī)可稱為最典型的智能機(jī)器,從計(jì)算尺、機(jī)械式計(jì)算機(jī)到電子計(jì)算機(jī),從非馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)到馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)再到哈佛結(jié)構(gòu),從大型機(jī)到小型機(jī)到微型機(jī)到嵌入式,從傻大黑粗到精小強(qiáng)悍,從內(nèi)存很小到海量內(nèi)存,從不能聯(lián)網(wǎng)到無網(wǎng)不機(jī),從僅能做簡單計(jì)算到計(jì)算無所不能,從Apple II的1MHz主頻、48KB內(nèi)存到MacBook Pro的3.8GHz主頻、16G內(nèi)存,從早期用戶必須學(xué)習(xí)編程到現(xiàn)在很小的孩子就可以熟練玩電腦,滄海桑田的變化,不正是智能時代的反映嗎?

      1947年貝爾實(shí)驗(yàn)室提出手機(jī)概念。1973年摩托羅拉“馬丁·庫帕”發(fā)明世界上第一部推向民用的手機(jī),重1.13公斤,內(nèi)部電路板數(shù)量達(dá)30個,通話時間只有10到35分鐘,而充電時間卻要10小時,僅有撥打和接聽電話兩種功能。后來,磚頭塊似的“大哥大”(摩托羅拉3200和8900)成為老板們的象征。再后來,越來越多的手機(jī)出現(xiàn),從單頻到雙頻、多頻,從GSM到4G,從功能機(jī)到智能機(jī),從無藍(lán)牙支持到有藍(lán)牙支持,從無屏幕到液晶屏、觸摸屏,從不能裝軟件到可隨意裝軟件,從要看說明書到幾乎沒人看說明書,“智能”程度越來越高,娛樂、網(wǎng)購、出行……某種程度上人們已完全離不開智能手機(jī)。

      家電:1879年愛迪生發(fā)明白熾燈,開創(chuàng)了家庭用電時代。上個世紀(jì)初,理查森發(fā)明的電熨斗投放市場。其后,吸塵器、電動洗衣機(jī)、壓縮機(jī)式家用電冰箱、電灶、空調(diào)器、全自動洗衣機(jī)、收音機(jī)、錄音機(jī)、冰箱、微波爐、電視……相繼問世。如今,智能家電能夠自動感知住宅空間狀態(tài)和家電自身狀態(tài)、家電服務(wù)狀態(tài),從而自動控制及接收住宅用戶在住宅內(nèi)或遠(yuǎn)程的控制指令。智能家居至今在中國已經(jīng)歷了十余年的發(fā)展,從人們最初的夢想,到今天真實(shí)地走進(jìn)我們的生活,經(jīng)歷了一個艱難的過程。這個過程伴隨著技術(shù)的不斷提高,“智能”程度越來越高,消費(fèi)者才開始享受到智能家居帶來的便利。

      汽車:1769年,法國人居紐制造了世界上第一輛蒸汽驅(qū)動的三輪汽車。伴隨著內(nèi)燃機(jī)、柴油機(jī)的發(fā)明,1885年,德國工程師卡爾·本茨制成第一輛內(nèi)燃機(jī)發(fā)動機(jī)汽車。1896年福特試制出第一臺汽車,上個世紀(jì)初才開始大批量生產(chǎn)。后來汽車技術(shù)不斷進(jìn)步,產(chǎn)品日益多樣化、全球化、電子化、智能化?,F(xiàn)在集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的智能汽車已經(jīng)成為公眾關(guān)注的焦點(diǎn),谷歌、特斯拉、百度和眾多車企都在進(jìn)行相關(guān)研發(fā),包括北京理工大學(xué)在內(nèi)的多個高校及研究所都是汽車智能化、無人化研究的中堅(jiān)力量。

      飛機(jī):萊特兄弟在1903年制造出了第一架依靠自身動力進(jìn)行載人飛行的飛機(jī)“飛行者”1號并試飛成功。伴隨噴氣發(fā)動機(jī)的發(fā)明,后來出現(xiàn)了噴氣式飛機(jī)。超音速飛機(jī)、直升機(jī)、民航機(jī)發(fā)展迅速。無人機(jī)的發(fā)展也有近百年的歷史。消費(fèi)領(lǐng)域的大疆無人機(jī)已發(fā)展為細(xì)分領(lǐng)域的龍頭。無人機(jī)領(lǐng)域的智能化應(yīng)用將越來越多,比如亞馬遜用無人機(jī)來送快遞,國家電網(wǎng)用無人機(jī)來進(jìn)行線路巡檢等。

      機(jī)器人:機(jī)器人的熱度絲毫不亞于目前的人工智能熱,但除了掃地機(jī)器人和少數(shù)兒童陪伴機(jī)器人,成功進(jìn)入家庭的機(jī)器人其實(shí)很少,很多機(jī)器人尚處于實(shí)驗(yàn)室的演示階段。我國主辦的世界機(jī)器人大會上也展出了各種各樣的機(jī)器人產(chǎn)品。不管是工業(yè)機(jī)器人還是服務(wù)機(jī)器人、特種機(jī)器人,智能化都是一個必然的趨勢。美國的Atlas和日本的ASIMO等機(jī)器人一定程度上展現(xiàn)了較高的智能。

      五、智能產(chǎn)業(yè)之我見

      智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展到底是哪些因素在起到根本的推動作用?是國家政策?是科學(xué)大師?是技術(shù)天才?是商界精英?是投資機(jī)構(gòu)?還是大勢所趨?智能產(chǎn)業(yè)未來將有怎樣的發(fā)展?如何面對目前人工智能的熱潮?下面談?wù)剛€人的一點(diǎn)淺見。

      1·機(jī)遇:人工智能這個產(chǎn)業(yè)中存在著很多機(jī)遇,“智能一切”已經(jīng)在深深改變著人類的生產(chǎn)、貿(mào)易、生活,“人工智能”的重要性不言而喻,說它將來會帶來革命性的影響也不為過。隨著人工智能平臺(特別是Caffe、TensorFlow、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架和Hadoop、Spark等云計(jì)算平臺)的出現(xiàn),技術(shù)變得越來越成熟易用,典型的人工智能算法本身可能不再會成為實(shí)際應(yīng)用的主要瓶頸,大量數(shù)據(jù)的采集也變得越來越容易,這樣人工智能技術(shù)及平臺未來很有可能就如電力、互聯(lián)網(wǎng)一樣,最終變?yōu)槿祟惖囊环N基礎(chǔ)設(shè)施,為人類提供方方面面的服務(wù)。事實(shí)上,目前商業(yè)智能中人工智能技術(shù)已經(jīng)得到了很多應(yīng)用,比如電商自動推薦商品、媒體主動推送新聞、證券公司提供智能投顧、金融機(jī)構(gòu)對客戶進(jìn)行自動風(fēng)險評估、APP或一些商業(yè)場景的人臉識別認(rèn)證等。

      另一方面,工業(yè)智能技術(shù)的應(yīng)用還不夠普遍,工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)應(yīng)用實(shí)例近年來逐年增多,正呈現(xiàn)方興未艾之勢。不管是哪類應(yīng)用,都有大量的細(xì)分行業(yè)和具體場景,有待人工智能技術(shù)的進(jìn)一步挖掘和推廣,而如何發(fā)現(xiàn)適于技術(shù)應(yīng)用的場景(需求)并將其與現(xiàn)有技術(shù)緊密結(jié)合起來,將是未來發(fā)展的關(guān)鍵。

      2·挑戰(zhàn):伴隨著大量的機(jī)遇,其實(shí)同時有許多挑戰(zhàn)。當(dāng)人工智能應(yīng)用的門檻逐漸降低時,傳統(tǒng)的一些成功模式有可能會面臨挑戰(zhàn)。對于有賴于深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用來說,能否獲取海量高質(zhì)量有效數(shù)據(jù)和是否具有足夠大規(guī)模計(jì)算資源將變?yōu)橄嚓P(guān)產(chǎn)業(yè)企業(yè)的核心競爭力的一部分,在這一方面BAT等大企業(yè)具有顯著優(yōu)勢,更多的企業(yè)和個人則需考慮如何獲得差異化競爭優(yōu)勢。另一方面,其實(shí)深度學(xué)習(xí)也不是解決很多現(xiàn)實(shí)問題的靈丹妙藥,傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能技術(shù)在低功耗、易便攜等嵌入式領(lǐng)域可能會發(fā)揮重要作用,迎接這方面的挑戰(zhàn)會更有助于建立差異化細(xì)分領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢。

      3·反思:伴隨著人工智能大熱,我們也要當(dāng)心人工智能泡沫化、娛樂化的傾向,也要看到我國在人工智能領(lǐng)域原創(chuàng)性思想較為缺乏的現(xiàn)實(shí)。回顧歷史,當(dāng)人工智能的某項(xiàng)技術(shù)出現(xiàn)并得到“爆炒”后,如果實(shí)際效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到人們的預(yù)期,往往會重新陷入低谷;另一方面,如果人工智能的技術(shù)一旦真正達(dá)到可以應(yīng)用的程度,就往往會很快得到關(guān)注,比如人臉識別歷經(jīng)數(shù)十年的研究,直到近幾年才達(dá)到正面人臉識別99%以上的準(zhǔn)確率,因此迅速開始商業(yè)化應(yīng)用。

      從目前人工智能的已有實(shí)際應(yīng)用來看,很多領(lǐng)域其實(shí)離人們的期望還有很遠(yuǎn)距離,比如自然語言理解以及自然語言交互的技術(shù)還遠(yuǎn)非成熟,但目前大量的迎賓機(jī)器人、陪護(hù)機(jī)器人等所謂的服務(wù)機(jī)器人已開始普遍應(yīng)用相關(guān)的技術(shù),用戶體驗(yàn)實(shí)際上并不理想,這是相當(dāng)多機(jī)器人企業(yè)難以實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵因素之一。

      幸運(yùn)的是,我國在智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上具有最大的市場,面臨最廣泛的需求,政府為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了最顯著的政策支持,投資機(jī)構(gòu)在這方面的投資也在持續(xù)增長,所以有理由相信我國的人工智能相關(guān)應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)會得到持續(xù)的發(fā)展。

      4·規(guī)律:我們舉幾個與智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)的規(guī)律,供讀者思考。

      (1)摩爾定律:摩爾定律深刻影響了信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展數(shù)十年,那么延伸到智能產(chǎn)業(yè),會不會也出現(xiàn)一個相應(yīng)的摩爾定律?即,當(dāng)價格不變時,智能產(chǎn)品的性能水平,每隔一段時間將翻倍,換言之,當(dāng)性能不變時,智能產(chǎn)品的價格每隔一段時間減半。在人工智能走向“奇點(diǎn)”的進(jìn)程中,不妨邊走邊看,讓數(shù)字說話,大數(shù)據(jù)告訴我們是否存在這樣更廣闊的新摩爾定律。

      (2)二八定律:二八定律又名80/20定律、帕列托法則(定律)也叫巴萊特定律、最省力的法則、不平衡原則等,被廣泛應(yīng)用于社會學(xué)及企業(yè)管理學(xué)等方面。所有的領(lǐng)域當(dāng)中該定律頻繁出現(xiàn),比如社會上20%的人占有80%的社會財(cái)富,IT和家電行業(yè)20%的企業(yè)掌握了80%的市場,企業(yè)80%的利潤來自它20%的項(xiàng)目等。在機(jī)器人領(lǐng)域,某公司董事長曾預(yù)言五年內(nèi)80%的國內(nèi)機(jī)器人企業(yè)會活不下去,退出市場。在人工智能領(lǐng)域,這一現(xiàn)象未來是否會日益顯著呢?

      (3)老大定律:這是二八定律的一個典型表現(xiàn)?!独隙撬啦豢伞芬粫?,題目所揭示的“老大定律”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)表現(xiàn)突出,比如近年來大量的O2O企業(yè)或網(wǎng)站已經(jīng)死掉,大面積的“死亡”與幾年前蓬勃發(fā)展時的“熱鬧”形成鮮明對比。當(dāng)然這里的“老大”并非一定指唯一的“老大”,也可以指第一梯隊(duì),比如常見的“雙寡頭”。針對智能產(chǎn)業(yè),隨著競爭的加劇,類似的規(guī)律是否會有越來越多的表現(xiàn)?

      (4)長尾定律:“長尾理論”看起來是對傳統(tǒng)的“二八定律”的徹底叛逆,但事實(shí)上長尾定律只是揭示了另一個側(cè)面:大多數(shù)產(chǎn)品雖然銷量很低,但這些產(chǎn)品積少成多,可以積累成足夠大甚至超過大規(guī)模大批量銷售的產(chǎn)品的市場份額。因此關(guān)注這部分“長尾”需求,也能找到更多的機(jī)會。對于智能產(chǎn)業(yè)來說,個性化、定制化、差異化、去中心化、分布式的需求將是未來持續(xù)發(fā)展的動力。

      (5)三角定律:智能產(chǎn)業(yè)是高科技的前沿,高科技行業(yè)永遠(yuǎn)充滿了“最聰明”的一批人的競爭。比爾·蓋茨說“微軟離破產(chǎn)永遠(yuǎn)只有18個月”,即便有如此之深的危機(jī)感,微軟也未能贏得移動互聯(lián)網(wǎng)時代的重大機(jī)會。那么,智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)什么樣的企業(yè)能夠成功?我們根據(jù)智能產(chǎn)業(yè)無數(shù)的成與敗,提出一個三角形:最下面的支撐角是滿足根本需求的基礎(chǔ)性“功能”或“性能”,上面的兩個延伸角則是“成本”與“體驗(yàn)”。如果一個產(chǎn)品或服務(wù)在當(dāng)時所在的時代,基礎(chǔ)角很扎實(shí),又能兼顧某一個延伸角,要么“成本”控制很好,要么用戶“體驗(yàn)”很好,那么這樣的產(chǎn)品或服務(wù)就有可能獲得成功。拿手機(jī)為例,隨著智能手機(jī)日益成熟,并不斷降低成本、改進(jìn)體驗(yàn),當(dāng)年大行其道的山寨機(jī)已經(jīng)越來越?jīng)]有市場了。

      智能產(chǎn)業(yè)特別是智能機(jī)器人的從業(yè)者如果注意到這個“三角定律”,就有可能避免一些彎路或少跳一些坑。科沃斯機(jī)器人曾經(jīng)的“雙十一”銷量破億,與餐廳機(jī)器人不斷下崗形成鮮明對比,發(fā)人深思。

      (6)內(nèi)外定律:唯物辯證法告訴我們,內(nèi)因是根本,外因是條件。在人工智能熱、機(jī)器人熱的背后,往往出現(xiàn)好的項(xiàng)目投資人趨之若鶩的情況。有些項(xiàng)目,如果離開燒錢,完全難以走到最后,滴滴、快的是典型的例子,在燒錢大戰(zhàn)中其他類似產(chǎn)品或服務(wù)難以為繼,倒在了激烈的競爭中。然而,如果只看到這一表面現(xiàn)象,忽略了勝出產(chǎn)品和團(tuán)隊(duì)的內(nèi)在競爭力,就會得到偏頗的結(jié)論。

      再舉一例,國內(nèi)上市企業(yè)中很多涉及到機(jī)器人業(yè)務(wù),如果比較一下這些企業(yè)的營收、利潤以及政府補(bǔ)貼,我們不難發(fā)現(xiàn)拿政府補(bǔ)貼最多的企業(yè)營收或利潤并不一定好,營收及利潤非常好的企業(yè)拿政府補(bǔ)貼并不一定非常多,這個現(xiàn)象可以給喧囂熱鬧的智能產(chǎn)業(yè)帶來一些冷思考。缺少核心技術(shù)以及核心競爭力的積累,終將行之不遠(yuǎn)。

      (7)潮流定律:科技的發(fā)展中會出現(xiàn)一次次的技術(shù)革命,技術(shù)的發(fā)展和需求的演化會形成一次次的共振,從而推動著世界出現(xiàn)了一次又一次浪潮。站在浪潮之巔的人員、機(jī)構(gòu)和企業(yè),在大浪潮的推動下,會得到更多的發(fā)展機(jī)會。

      (8)融合定律:我們認(rèn)為未來智能產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)日益融合的規(guī)律,智能時代已有的發(fā)展現(xiàn)狀已經(jīng)通過無數(shù)實(shí)例展示了這一規(guī)律。未來可以預(yù)見:軟件變硬,硬件變軟;虛中有實(shí),實(shí)中有虛;數(shù)理計(jì)工,深度融合;人機(jī)交互,人機(jī)協(xié)作。

      六、智能一切享未來

      未來已來。科技是一把雙刃劍,用得好了給我們的生活帶來好處,用的不好會給人類帶來災(zāi)難。在當(dāng)下這個智能時代,不管是人工智能還是智能機(jī)器,所有有價值的技術(shù),其終極目標(biāo)都應(yīng)該是讓人類的生產(chǎn)和生活更加美好。單純談這些概念并沒有很大的意義,這些技術(shù)一定要與具體的細(xì)分領(lǐng)域、細(xì)分產(chǎn)業(yè)、細(xì)分應(yīng)用相結(jié)合,通過關(guān)注普遍或小眾的需求,研究如何把技術(shù)和需求緊密結(jié)合,在這一過程中一方面應(yīng)用需求會不斷促進(jìn)技術(shù)發(fā)展(如海量數(shù)據(jù)的需求催生了大數(shù)據(jù)技術(shù)),另一方面技術(shù)創(chuàng)新也可能創(chuàng)造出新的需求(如蘋果iPhone開創(chuàng)了智能手機(jī)的新范式)。

      技術(shù)和需求應(yīng)通過動態(tài)迭代逐漸找到平衡點(diǎn),不一定是最先進(jìn)的技術(shù)、算法,也不一定有海量數(shù)據(jù),但特定場景的需求,能夠通過一定的算法實(shí)現(xiàn),這個可能比單純的強(qiáng)調(diào)算法或者數(shù)據(jù)更重要。比如,對于銀行機(jī)器人來說,雖然自然語音交互技術(shù)目前還不能給人類帶來非常好的體驗(yàn),但用戶在這個場景最關(guān)心的其實(shí)是辦理業(yè)務(wù),所以如能將銀行業(yè)務(wù)與其較好地對接,仍然可以為銀行和用戶創(chuàng)造出真正的價值。

      展望未來,智能產(chǎn)業(yè)必將深刻地改變?nèi)祟惖纳詈蜕a(chǎn)。隨著國家對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展越來越重視和支持,國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)之火必將繼續(xù)呈燎原之勢。未來幾年說不定會達(dá)到一個頂峰,高潮過后,大家可能發(fā)現(xiàn)這個結(jié)果不達(dá)預(yù)期,那時可能會有一個調(diào)整,調(diào)整之后,越來越多的人員和機(jī)構(gòu)會得到更清醒的認(rèn)識,更加專注于技術(shù)或商業(yè)的本質(zhì)。人工智能最后可能在一些非常細(xì)分、垂直或者專門的領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。

      當(dāng)大家都忘掉它的時候,它在背后發(fā)揮著不可替代的作用,就像大家每天呼吸的空氣一樣,它已經(jīng)融入到我們的生活里了,那個時候我們就可以說,人工智能已經(jīng)取得了巨大的成功。

      大浪淘沙,不妨拭目以待。不忘初心,方得始終。

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