|
【PConline 雜談】人工智能或許已經成為未來主宰整個社會發展的關鍵技術，說到人工智能我們總能把它同很多電影聯想到一起，星球大戰、終結者、太空漫游等等，電影是虛構的，裏面的那些電影角色也是虛構的，所以這也就給我們過去產生一個錯覺就是，人工智能技術也是缺乏真實感的。
其實，人工智能是一個非常寬泛的話題，從我們手上的手機各類應用到無人駕駛汽車，再到未來大型製造業的重大變革等很多方面都可以用人工智能去描述很多內容，所謂的人工智能是一門科學，也是一門能夠讓機器變得更加智能的科學研究，其主要研究方式就是怎樣能夠讓機器變得像人一樣，具備解決某些特定問題的能力。 我們先來說明一下什麼是人工智能 首先作為人類，我們思考歷史和思考問題所採用的思考方式往往都是線性的，也就是說，當我們考慮未來35年的變化時，我們往往都是去參照過去35年所發生的情況而定的，當我們思考21世界所能產生的任何變化的時候會參照20世紀的很多現象，我們的這種線性思考是本能，但是，如果一個聰明的人在思考未來35年的發展的過程當中可能不會參照過去，而是會看到當下的發展速度和發展細節，這樣著眼於未來的發展可能會更加精確一些。 其次，我們平時在看待問題和事物的過程當中還會透過自身的經驗去進行判斷並產生我們自己的世界觀，而經驗這種東西把整個發展的速度刻在了我們的腦海中，讓我們明白發展就是這麼個速度和情況，以至於我們會對事物的未來發展進行不斷的調整。
上述兩段話其實就是解釋了為何人工智能會出現在我們這個生活的時代，其實對於人類來講，我們需要一個能夠代替我們思維模式和方式的另一個智慧“大腦”去幫助我們完成原本我們應該去完成的很多工作，從這點來看，其實人工智能的確是一個非常寬泛的話題，不要一提到人工智能就首先想到機器人，這種觀點是狹隘的，機器人只能說是人工智能的一個容器而已，機器人有時候它的外觀是和我們人類一樣的外觀，有的時候則不是，人工智能本身只是一種高強度計算的電腦而已。 舉個很簡單的例子，Siri的背後透過依靠強大的軟體和數據中心為用戶提供非常便捷的人工智能技術和服務，Siri所說的話是人工智能人格化的體現，但是它並沒有一個機器人的外觀作為載體，這就很好地說明了前面我們所提到的那類狹隘的看待人工智能就是機器人的說法。
對於人工智能來說，大概分為三類，分別是弱人工智能、強人工智能和超強人工智能三大類，這也是目前產業界普遍認為比較權威和全面的對於人工智能類別的分類方式。 所謂弱人工智能是指擅長於單個方面的人工智能，比如前段時間谷歌的“阿爾法狗”戰勝了韓國圍棋名將李世石的整個過程，在弱人工智能當中，機器只會下棋，如果你要問它怎樣能夠更好地在硬碟當中去存儲數據用以下次在面對更強大的對手能夠更好應對，它或許就不知道該怎樣回答你了，這也就是弱人工智能，同時也是相對比較初級的人工智能技術的應用，現在的大部分人工智能廠商就是處於這個階段當中。 接下來是強人工智能，它也被稱作是“人類級別”的人工智能，強人工智能能夠在各個方面和人類比肩，只要是人類能幹的腦力活動這種人工智能技術都能夠實現，製造一個強人工智能相比弱人工智能機器來說難度要大很多，目前的大部分人工智能企業還不能做到，對於強人工智能來說，它更像是一種寬泛的心理能力，即機器能夠進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解複雜理念等一系列工作和步驟，機器能夠透過快速學習和從經驗當中進行學習從而掌握全新的理念和技能。 而超人工智能幾乎在所有領域都能夠讓機器比人類更加聰明，更加智慧。其中包含了科學創新、通識以及社交能力等諸多方面，超人工智能在各方面都比人類要強一些，這也是目前為什麼人工智能技術領域如此火爆的原因。 目前，我們已經掌握了弱人工智能的一系列應用，在我們的生活當中，弱人工智能其實無處不在，人工智能革命都是從弱人工智能開始的，透過強人工智能，人們才能夠達到超人工智能的旅途。 我們正處於“弱人工智能”階段 對於人工智能來說，我們一方面驚歎給我們的工作和生活帶來改變和提升的同時，也有另外一種觀點就是人工智能未來很有可能統治世界，人類也將會被它任意支配。當然，對於現在我們所處的弱人工智能階段來說還不至於，無非就是代碼沒寫好或是代碼有錯誤從而造成停電、崩盤等事故。 即使是這樣，我們仍然還要警惕人工智能帶來的生態隱患，每一個弱人工智能的創新，未來都有可能是在給通向強人工智能和超人工智能的道路添磚加瓦。 提到目前我們所應用的人工智能階段當中的廠商應用，像國外的谷歌、國內的百度、商湯等很多企業都在進行著人工智能細分領域的深耕。當然這些通通都是弱人工智能階段應用的典範。
我們以谷歌舉例來說，谷歌在自己內部孵化除了很多機遇人工智能應用的產品，諸如像圖片識別和搜索、語言即時翻譯、郵件自動回讀以及透過人工智能來進行產品和服務的嘗試，這都讓我們看到了目前的企業圈當中對於人工智能技術的熱衷。據統計，現在由Gmail所發出的郵件當中有超過12%的回覆是根據機器學習系統提出的建議來進行自動灰度的，這一功能的受歡迎程度甚至超出了谷歌自己的預期效果。 當然，自動回覆郵件只是眾多人工智能應用的冰山一角，谷歌透過構建自己的開源技術聯盟和社區，以代碼共享的方式吸引更多的全球頂尖工程師和技術人員來共同推動人工智能技術的快速落地，據了解，此類技術的開放分為兩部分，一部分是把開發智能的軟體對外進行開源，第二則是將人工智能整個基礎結構向外開放。
在軟體層面，谷歌透過把TensorFlow這一開源套裝軟體向外部免費開放，並加以自身資深技術團隊不斷的完善和擴展，使得在這一套裝軟體當中谷歌不僅提供了源代碼，同時也提供了免費的教育培訓材料和基於TensorFlow構建的機器學習系統的樣例，這也是為什麼谷歌在人工智能領域當中總能帶給業界不斷創新印象的根本原因。 在很多技術專家看來，無論人工智能未來將如何發展，它都將會圍繞著人的需求去打造，能夠更好地與人在一起合作去完成不同的任務。谷歌作為人工智能的領頭羊，已經開始著手設計研發人工智能定制化的加速晶片，此舉能夠在很大程度上推動人工智能技術在眾多行業當中的實際落地應用。 國內企業還差在哪？ 在我看來，不管是國內還是國外市場，都已經開始把人工智能看作是繼雲計算之後非常重要的國家戰略，在美國近日發佈的一則人工智能報告當中就體現出了美國對於新時代保持自身領先地位的整體推進策略，其中人工智能技術被擺在了相當重要的位置。 儘管在頂層設計方面國內和國外人工智能技術相差不太多，但是如果我們從實際的產業發展現狀來看，國內人工智能市場的發展情況就要落後於國外了，首先，美國的人工智能企業數量在全球遙遙領先，截止到今年6月份，全球人工智能企業總數達到了2542家，其中美國擁有1078家，佔據了42%的市場份額，中國排在第二位，擁有592家，佔23%。
我們從企業歷史統計來看，美國人工智能企業的發展大約早於國內5年，美國人工智能最早從1991年開始萌發，到1998年進入到了發展時期，2005年前後呈現出了高速發展的態勢，而中國的AI企業誕生於1996年，2003年進入到產業的發展期，而爆發增長是在2015年前後。
在整體的產業佈局方面，目前國內市場仍然還是停留在局部發展較快，但整體市場佈局不足的現狀情況當中，在基礎層、技術層和應用層等方面國內的人工智能市場仍然需要透過以整合佈局的形式去推動整體產業向前發展。 此外，我們都知道，人才對於任何一項技術的發展來說都是至關重要的，可以說對於市場的長遠發展來看是影響深遠的，對於國外研究者來說，他們更加關注基礎研究領域，人工智能人才培養體系相對比較紮實，研究型人才優勢非常顯著，具體來說，在基礎學科建設、專利以及論文發表、高端研發培養、創投等這些環節都形成了超強的鏈條化整體發展，美國的整體產業人才數量是中國的兩倍，在美國的1078家人工智能企業當中大概有超過78000名員工，而中國的592家企業當中約有39000名員工。
當然，如果從人工智能行業的熱點領域來看，中國和國外市場還是平分秋色各有特點的，深度學習所引發的發展浪潮究其原因其實是計算力和數據兩者之間在金學年的重大突破和發展導致的，在國內的人工智能初創型企業當中，電腦視覺與圖像、智能機器人、自然語言處理等幾大方向和類別成為了整體技術和市場發展的主旋律和主要推動力。此外，隨著國內近些年投融資市場的廣泛繁榮，使得在推動人工智能技術的道路當中少了很多資本層面的阻礙，這也是國內AI領域之所以能夠在短時間內取得快速發展的重要原因。 編輯的話 隨著市場以及技術的快速迭代，人工智能迎來了快速發展的高潮階段，透過令人難以想象的力量，人工智能不只是在生活和工作層面，在國家戰略規劃層面也將會起著至關重要的助力作用，目前國內正在快速形成商業應用的開發能力，人工智能將會成為繼互聯網之後又一個應用的超大市場，以自身豐富的應用場景和龐大的用戶群體撐起一片全新的科技“藍天”，從而讓國內的企業走的更遠。[返回頻道首頁] |
