“突如一夜春風(fēng)來(lái)”，各國(guó)紛紛磨刀霍霍，將人工智能提升到國(guó)家戰(zhàn)略高度，中美等大國(guó)更是爭(zhēng)先恐后從頂層設(shè)計(jì)層面布局人工智能。
中國(guó)的布局
中國(guó)政府對(duì)人工智能的關(guān)注度近年來(lái)迅速上升，從2015年7月寫入《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》、2016年3月寫入國(guó)家“十三五規(guī)劃綱要”、2017年3月首次寫入“政府工作報(bào)告”，直至2017年7月國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，國(guó)家層面的系統(tǒng)布局可謂步步為營(yíng)，意在部署構(gòu)筑中國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。
美國(guó)的手筆
早在2013財(cái)年，美國(guó)即將22億美元財(cái)政預(yù)算投入以機(jī)器人為重點(diǎn)的先進(jìn)制造業(yè)，同年4月啟動(dòng)創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)腦研究計(jì)劃，計(jì)劃10年投入45億美元;
2015 年，對(duì)人工智能相關(guān)技術(shù)的未分類研發(fā)投資約為 11 億美元， 2016 年相關(guān)投入增長(zhǎng)到 12 億美元;
2017年，美國(guó)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)實(shí)現(xiàn)400宗風(fēng)險(xiǎn)投資，投資額超過(guò)45億美元;
今年5月10日，白宮主辦了美國(guó)人工智能峰會(huì)，討論了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展前景，共議能夠使美國(guó)民眾受益的，確保美國(guó)在人工智能時(shí)代全球領(lǐng)先地位的相關(guān)政策。在峰會(huì)前一天，白宮還發(fā)布一份聲明，稱自2015年以來(lái)，聯(lián)邦政府對(duì)人工智能和相關(guān)技術(shù)的非保密研發(fā)投資增長(zhǎng)了40%，特朗普總統(tǒng)的2019財(cái)年預(yù)算在美國(guó)歷史上第一次把人工智能和自主無(wú)人系統(tǒng)列為政府研發(fā)重點(diǎn)的項(xiàng)目。
多重驅(qū)動(dòng)“魅力”疊加
各國(guó)之所以對(duì)人工智能“如此緊張”，原因之一是出于軍事建設(shè)需要。
2015年12月中東戰(zhàn)場(chǎng)爆發(fā)第一次使用無(wú)人機(jī)、無(wú)人坦克、戰(zhàn)爭(zhēng)機(jī)器人的戰(zhàn)爭(zhēng)，戰(zhàn)爭(zhēng)樣式陡然升級(jí)至人工智能水平。
有專家預(yù)測(cè)，戰(zhàn)爭(zhēng)機(jī)器人橫空出世，實(shí)際上等同于一戰(zhàn)的坦克、二戰(zhàn)的核彈，具有標(biāo)志性拐點(diǎn)意義，各國(guó)焉能等閑視之?肯定是快馬加鞭，搶占灘頭陣地。
另一重要原因在于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿o(wú)窮，簡(jiǎn)直是片浩瀚無(wú)垠的大藍(lán)海，誰(shuí)不垂涎三尺?
更何況，各種技術(shù)性突破層出不窮，如IBM正在研發(fā)的芯片，指甲蓋大小可容納約300億個(gè)晶體管，而按軟銀孫正義的邏輯，人腦有300億個(gè)神經(jīng)元，人工智能超越人類指日可待，他已斥資1000億美元，重注人工智能。
與此同時(shí)，人工智能亦成為媒體關(guān)注點(diǎn)，不斷走向“神壇”：阿爾法狗大敗李世石、再敗柯潔，聚焦全世界目光;諸如FACEBOOK開發(fā)的機(jī)器人居然自己衍生出人類不懂的語(yǔ)言嚇得研發(fā)人員把電源拔了、智能安保機(jī)器人“竟然因厭倦工作投水自盡”等“花邊新聞”成為坊間茶余飯后熱議的話題……
面對(duì)如此風(fēng)口，商業(yè)大佬們也集體發(fā)聲，有力挺的，如馬云、李開復(fù)、扎克伯格;有強(qiáng)烈質(zhì)疑的，如馬斯克，有站在中間和稀泥的，如比爾·蓋茨。總之，誰(shuí)都唯恐錯(cuò)失這一巨大商機(jī)。
然而，人工智能大潮滾滾，是否真的意味著“未來(lái)已來(lái)”?
四大爭(zhēng)議
目前，圍繞人工智能，至少有四大爭(zhēng)議。
一、AI是所有產(chǎn)業(yè)的終結(jié)者
就目前認(rèn)知而言，人工智能三大發(fā)展階段，將不同程度地顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，如無(wú)人駕駛不僅顛覆既有汽車產(chǎn)業(yè)，還將徹底改變交通出行系統(tǒng)及私家車擁有方式。
而在終極意義上，未來(lái)所有產(chǎn)業(yè)都是人工智能產(chǎn)業(yè)，區(qū)別僅在于有些是人工智能商店，有些是人工智能汽車廠而已。產(chǎn)業(yè)邊界將被人工智能所終結(jié)。
二、AI是所有勞動(dòng)者的終結(jié)者
谷歌無(wú)人駕駛汽車已行駛300萬(wàn)公里，事故概率遠(yuǎn)小于人類，司機(jī)作為職業(yè)與職能被終結(jié)。
德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人“小勤人”幾分鐘即可完成財(cái)務(wù)人員幾十分鐘才能完成的基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作，且可以不間斷工作，不涉及復(fù)雜邏輯分析的財(cái)務(wù)工作被消滅。
《紐約時(shí)報(bào)》機(jī)器人編輯可根據(jù)讀者偏好決定推送內(nèi)容，甚至可以獨(dú)立制定標(biāo)題、摘要文案及配圖，想必聞聽此言的各位小編“已哭暈在廁所”。
2000年，高盛紐約總部現(xiàn)金股票交易柜臺(tái)有600名雇員，如今僅剩兩名交易員“留守空房”，其他的皆被機(jī)器人替代。人工智能在高人力成本的金融界高歌猛進(jìn)，比較吻合科技創(chuàng)新的本質(zhì)。
三、AI將控制人類
谷歌的未來(lái)科學(xué)家赫斯維爾說(shuō)，大概2030年左右，人類可對(duì)自己的3萬(wàn)個(gè)DNA重新進(jìn)行編程從而進(jìn)入到永生，而能夠使用最新的先進(jìn)技術(shù)讓自己更長(zhǎng)壽的，一定是那些富人。
因此，《未來(lái)簡(jiǎn)史》作者赫拉利認(rèn)為，“150年之后人類會(huì)進(jìn)入后數(shù)據(jù)時(shí)代，大批窮人被淘汰，200年之后富人也被淘汰，最后實(shí)際上是人工智能開始變成超強(qiáng)人工智能，那么數(shù)據(jù)本身成為一種獲得的狀態(tài)，整個(gè)人類都要被淘汰，沒(méi)人什么事了”。這當(dāng)然是極端悲觀的觀點(diǎn)。
四、AI如何界定
究竟什么是AI，從定義上來(lái)講，人工智能可分成“人工”和“智能”兩方面。
關(guān)于“人工”，顧名思義，即人力制造，而“智能”則標(biāo)準(zhǔn)比較模糊，涉及到思維、意識(shí)、自我、倫理等多方面的問(wèn)題。
目前，比較普遍認(rèn)可的人工智能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是“圖靈測(cè)試”，但到目前為止，除一款名為尤金·古斯特曼的程序外，再無(wú)計(jì)算機(jī)通過(guò)圖靈測(cè)試。
因此，嚴(yán)格意義上人們所熟知的包括阿爾法狗在內(nèi)并不算“智能”，不具備更高級(jí)別的學(xué)習(xí)和創(chuàng)造功能。
在爭(zhēng)議中爆發(fā)
以上幾點(diǎn)，盡管存在廣泛的意見分歧，卻絲毫不妨礙人工智能成為當(dāng)今至IN的潮流科技，之所以突然登上歷史舞臺(tái)，離不開背后的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)：互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到今天，幾乎一網(wǎng)打盡、互聯(lián)互通，移動(dòng)通信、移動(dòng)支付、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、灘頭監(jiān)測(cè)、虹膜技術(shù)等橫空出世，客觀上為進(jìn)入技術(shù)集成階段提供了前提。
簡(jiǎn)言之，首先是社會(huì)科學(xué)技術(shù)分門別類的突破匯成涓涓細(xì)流，繼而匯聚成一條大河，成就了今天人工智能的集中爆發(fā)。
四大制約
然而，任何產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都不可能一蹴而就，AI發(fā)展仍然受到諸多制約：
制造層面
精密制造水平，離真正人工智能的要求相去甚遠(yuǎn)，且不說(shuō)芯片等核心部件，就是機(jī)器人制造的精密程度，遠(yuǎn)達(dá)不到人類自身的靈敏度。
技術(shù)層面
受制于三大要素(也是本次人工智能大潮的三大基石)：算法(深度學(xué)習(xí)算法)、數(shù)據(jù)(互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展積累了大量數(shù)據(jù))和計(jì)算能力(GPU等芯片、云計(jì)算)。
尤其是算法，直接決定了人工智能的發(fā)展水平。當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)算法存在三大缺陷：缺乏推理能力、缺乏短時(shí)記憶能力、缺乏執(zhí)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力。
此外，人工智能必須同時(shí)進(jìn)行“閱讀”和“聆聽”才能獲取知識(shí)，其核心技術(shù)是NLP(神經(jīng)語(yǔ)言程序?qū)W)，但當(dāng)前的學(xué)習(xí)方法尚不足以解決NLP的核心問(wèn)題。
算力層面
目前的GPU、FPGA等人工智能芯片，雖然比CPU計(jì)算能力更強(qiáng)，但局限性依然很大。
目前來(lái)看，人類對(duì)大腦的思維過(guò)程還知之甚少，其整個(gè)處理和決策過(guò)程還是個(gè)“黑箱”。
當(dāng)前的處理芯片跟人腦在物理結(jié)構(gòu)上的差距非常大，甚至根本就不是一回事。對(duì)人腦神經(jīng)系統(tǒng)的研究還任重道遠(yuǎn)，近10年內(nèi)基本也看不到獲得根本突破性進(jìn)展的可能。
數(shù)據(jù)層面
目前機(jī)器系統(tǒng)能夠“理解”的基本都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，像語(yǔ)音、圖像、社交數(shù)據(jù)這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的“理解”還存在很大問(wèn)題，在10年之內(nèi)是否能夠解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的“理解”問(wèn)題尚未可知。
目前所處的弱AI階段，AI不能像人類一樣靠理性或感性進(jìn)行推理和解決各方面(哪怕很簡(jiǎn)單)問(wèn)題，機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的，其實(shí)只是既定程序的執(zhí)行而已，只能解決某一方面的問(wèn)題(就像下圍棋不能代表會(huì)下象棋)，不會(huì)有自主意識(shí)，不會(huì)有創(chuàng)造性。
而強(qiáng)AI的定位是在各方面相當(dāng)于人類或者超過(guò)人類，也稱為通用人工智能，涉及到諸如意識(shí)、自我、思維、心理、記憶等等問(wèn)題，而人類對(duì)這些問(wèn)題內(nèi)在機(jī)理的理解大多仍處于相對(duì)“蒙昧”階段。因此，人類發(fā)展自我意識(shí)、自主意識(shí)，心理形成機(jī)制等探索研究水平，將直接制約AI向高階升級(jí)。
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