摘要 : 現在，人類正在用“上帝般的能力”迎接一次新的挑戰——人工智能，幸運的是，我們已經做出了很多。撇開那些來源于科幻素材的人工智能未來不談，現在我們的生活中已經無時無刻不被越來越智能化的技術影響著，甚至重塑著。
1、察覺時已在未來正中央
原研哉在《設計中的設計》提到了對未來和變革的看法：一個新的時代要來了，一樣東西接著一樣東西，就像手機悄無聲息的取得了其處于通訊前沿的位置，我們應該明白我們就處在未來的中心，它從日常生活的每個角度，一點點的向我們揭示自己。那種認為新東西將從遠處向我們重來，就像波浪起自大海遠處的想法，是一幅屬于過去的景象。未來不在每個人都在尋找的地方，"那里"就在現在后面。它不是一行里的一個整數:9、 10. 11……它在6.8或7.3這種地方棲居口常生活中的新設計將由那些能在任何兩個連續整數之間看到無限多數字的智慧創造出來。
對于現在被媒體界、科技界、投資界和學術界熱炒的人工智能同樣如此，奇點理論表明，隨著技術的指數級增長，總有一天機器的智能會超越人類，人類的意識也能夠上傳至云端從而實現本我的永生。霍金和穆斯克認為人工智能是惡魔，它們這一新物種的出現會毀滅人類，進而從我們——自地球出現生物以來最強大的主宰者手里接管世界。我很認可這種可能性，也相信人類退出歷史舞臺或許是自然進化的必然結果，但現在的人類依然是這個星球最聰明的物種，他們創造了語言，他們用比特將世界相連，他們正在逐漸弄懂大腦的原理，而這些科技的進步反過來也在增強人類自身體力和智力的極限，就像Elon Musk所說：“基于當前科技發展的速度，人類正在變得擁有上帝般的能力。”
現在，人類正在用這種“上帝般的能力”迎接一次新的挑戰——人工智能，幸運的是，我們已經做出了很多。撇開那些來源于科幻素材的人工智能未來不談，現在我們的生活中已經無時無刻不被越來越智能化的技術影響著，甚至重塑著。
人工智能的提出距離今天已經有幾十年的時間，經歷了四次寒冬，之所以能夠在今天王者歸來并取得實際效果，跟以下這幾個原因有關：
1）摩爾定律
我們很早就確定了人工智能需要處理的任務，但之前的計算資源使計算機無法完成這樣龐大和復雜的信息處理，李彥宏在上周末極客公園的講話中也提到，我們過去做人工智能之所以效果不好，是因為我們的計算機力量不夠，計算的不夠快，不夠便宜。而由于摩爾定律的出現，我們今天已經擁有了實現這些設計所需要的計算資源。舉個例子，現在最新一代微處理器的性能是1971年第一代單片機的400萬倍。
2）大數據
人工智能的本質其實兩部分，首先是能夠匯集到足夠多的有效數據，其次是利用先進的算法對這些數據進行處理。得益于互聯網、移動互聯網和越發廉價且變得無處不在的傳感器，這個世界產生的數據量急劇增加。大數據是人工智能發展的助推劑，這是因為有些人工智能技術使用統計模型來進行數據的概率推算，比如圖像、文本或者語音，通過把這些模型暴露在數據的海洋中，使它們得到不斷優化，或者稱之為“訓練”——現在這樣的條件隨處可得。
3）移動互聯網的爆發
我認為移動互聯網的爆發是人工智能出現的一個必備條件。首先，移動互聯網的出現使智能設備時刻與我們相伴，能夠采集到足夠充分和完整的數據，因為PC的非攜帶型，用戶在PC時代貢獻的數據是分割的，這些數據有著特定使用場景，而智能手機和智能可穿戴設備卻是貫穿于用戶的日常，能夠對用戶進行更加更加完善和連續的刻畫。從而為后面的信息處理提供基礎。文章《Tech 2015: Deep Learning And Machine Intelligence Will Eat The World》里提到蘋果、谷歌、微軟和IBM等大公司目前最關注的就是移動領域，Shivon Zilis認為在移動領域勝出將需要大量的機器智能技術。”其次，移動互聯網為用戶帶來了不同的使用場景和習慣，比如在使用智能手機時，在某些情況下用戶傾向于進行語音輸入而非鍵盤輸入，這在很大程度上促進了語音識別和自然語言處理技術這兩大核心人工智能技術的發展，百度科學家Andrew Ng近期也屢次表示語音識別的重要性。
4）新算法
算法是解決一個設計程序或完成任務的路徑方法。最近幾年，新算法的發展極大提高了機器學習的能力，尤其是深度學習的出現。面對海量數據，深度學習算法可以做到傳統人工智能算法無法做到的事情，而且輸出結果會隨著數據處理量的增大而更加準確。在加速回歸定律的指引下，深度學習將使人工智能的進化節奏加快，并時進化過程中產物（輸出結果）獲得指數級增長。當深度學習的效率變得更高，就會吸引更多的資源向它聚合，使其發展更為迅速。同時，這些指數級增長都來源于我們對互聯網產品的每一次微小的使用以及相應的每次數據的貢獻。而這些匯集起來的數據再借助深度學習算法就會為會我們輸出更加準確的結果，提供更好的服務，其產生的效果也會像滾雪球一樣越來越大。這些算法本身很重要，同時也是其他技術的推動者，比如計算機視覺。
2、人工智能的實際成果
在這些技術的共同作用下，我們的人工智能取得了實質性突破，許多科技巨頭和創業公司都在這方面取得了非常矚目的成就，更為重要的是，我們能在產品和服務中切身感受到這一點。就像開源數據科學工具包創造者皮特 沃登（Pete Warden）在最近一篇關于深度學習的文章中所說的，我們用來開發……以及訓練網絡的工具沒有理由在生產中被用來執行它們。進入2015年之后，我們會看到這些研究成果被轉化為實際應用，進一步在普通人中得到使用。下面這幾個人工智能實際應用的例子可以讓我們感覺到人工智能其實離我們并不遙遠。
1）借助人工智能，商業公司能夠預測行業趨勢。比如，微軟Azure Machine Learning在中國推出的豬葛亮Dr. Pig應用，利用機器學習的回歸工具來預測豬肉價格。
2）人工智能公司Numenta使用了分層式即時記憶（Hierarchical Temporal Memory），可以識別時間模式以及計算空間。該公司使用這種技術的第一款商業產品是Gork，它被用于檢測服務器以及亞馬遜網絡服務（AWS）上應用的異常現象。
3）谷歌于7月份推出了100輛原型車來執行小規模的市區道路測試，并預計在2014年底前打造200輛測試車，五年內實現無人駕駛汽車的量產和投放市場。
4）百度吳恩達及研究團隊發明了一種新的語音識別方法，這款基于深度學習的名為“Deep Speech”語音識別系統可以在嘈雜環境下實現將近 81% 的辨識準確率。
5）Facebook的DeepFace技術在同行評審報告中被高度肯定，其臉部識別率的準確度達到97%。而他領導的Facebook人工實驗室研發的算法已經可以分析用戶在Facebook的全部行為，從而為用戶挑選出其感興趣的內容。
6）IBM的被稱為“歷史上最聰明的機器”——Watson也已經完全開放，已經在醫療和金融行業都有所應用的Watson又開始與紐約基因中心的合作；也即將被用于科學研究，目前，測試科學假設和理論常常需要花費幾天甚至幾個月時間，而借助沃森的“Discovery Advisor”項目，這樣的工作可以更快地完成。之后，IBM又向更多開發者開放其超級計算機 Watson，開發者和軟件供應商今后可以利用云端版 Watson 的強大知識處理能力，開發出能回答客戶任何問題的應用。
7）杰里米 拜倫森教授正在進行人工智能和虛擬現實相結合的實驗，包括，通過增加教師和學生的相似性來提高教學質量；通過模擬未來的自己來使現在的我們更具有計劃性；通過模擬拯救世界來增加利他主義。
8）荷蘭埃因霍恩大學發布了RboEarth項目的，四個機器人在模擬醫院的環境中相互協作來照顧病人，它們通過與云端服務器的交互來進行信息共享和互相學習。例如，一個機器人可以對醫院房間進行掃描并將完成的地圖上傳至RoboEarth，而另外一個對這個房間完全不了解的機器人就可以通過訪問云端的這張地圖來找到房間中一杯水，而不需要再進行額外的搜索。
3、人工智能對我們未來的影響
Joseph Sirosh說，使用數據智能能夠創造一個完全不一樣的世界。而對于人工智能更是如此。這項技術已經在深深的影響我們的生活，如果它技術發展下去，又會對我們造成何種影響呢？是正面還是負面？是增強還是毀滅？有一點是可以肯定的，那就是人工智能，即深度學習和機器智能的實際應用將繼續取得進展，這種變化標志著一種真正的顛覆，可以創造財富。而這也會帶來巨大的社會效應。
人工智能對我們的價值不亞于發生在一萬兩千年前的人類認知革命，這使人類出現了文化，為我們開啟了一條“文化演化”的快速道路，而不再停留在“基因演化”這條總是堵車的道路上。走上這條快車道之后，智人的能力一日千里，很快就遠遠甩掉了其他所有人類和動物物種。一直到后來我們的農業革命和科學革命。科學革命帶來的自信使我們開始挑戰最初引領我們走上這條道路的本源——智力，我們想將這種能力注入到一個新的物種中，而這帶來的變化將是無法想象的。
我們可能會有一個真正了解自己的“Avatar”助手；我們會有機器人同事，甚至是機器人女朋友；足夠智能的機器可以為我們處理掉任何事情，包括以前那些只有依靠人類智慧才能完成的任務。但同時，人工智能也會搶奪我們的工作，牛津大學的研究人員發表了一篇報告表明，美國大約47%的工作因為機器認知技術自動化而變得岌岌可危。 紐約時報暢銷書《The Second Machine Age》論斷，數字科技和人工智能帶來巨大積極改變的時代已經到來，但是隨之而來的也有引發大量失業等負面效應。牛津大學人類未來學院的科學家Daniel Dewey甚至把人工智能看做是可能毀滅人類的“存在風險”。
好在我們已經認識到了這種風險，并開始采取了行動：
1）斯坦福大學邀請了來自各個機構的頂尖學者來開展一項為期100年的人工智能研究計劃，其主要工作是分析和預測人工智能將如何影響人們的工作、生活及娛樂的方方面面。斯坦福校長John Hennessy說，我們感到有責任和義務去舉行一場對話，來討論一下人工智將如何影響我們的孩子，以及孩子的孩子。”
2）包括Musk、霍金、弗里曼在內科學家、企業家以及人工智能研究領域的頂尖專家在FLI發表公開信，號召人類應該在發展人工智能的同時，尋求如何將人工智能的社會化效益最大化，并宣稱：“我們的人工智能系統，必須按照我們的意愿工作”。
3）紐約倫斯勒理工學院人工智能實驗室主任Selmer Bringsjord的認為，在出臺關于限制人工智能的公共政策之前，應該先從優秀的工程設計入手來對人工智能潛在的社會弊病進行規范。這不僅僅是因為人工智能剛剛上路，更是因為嚴謹的設計過程能夠緩解計算機程序中出現的弊端。
這些關于人工智能的可能性會讓人恐懼，但也很美妙，這就是我們的未來。我覺得我們可以跳出“人類是萬物主宰者”的立場，從一個包含萬物的足夠大的生態系統來看，人類和機器都是其中渺小的、平等的且相互依存的元素。如今我們創造機器，其實也可以看成是機器在從我們這里吸取能量來保持進步的過程。與其說是我們創造出了高級的機器，不如說機器高級智能的靈魂早已蟄伏于各個低級的部件之中，它們通過滿足我們的某項功能來取悅我們，它們極力表現出自身的奴性和低級性來迷惑我們，它們在各個層面的所做作為就是為了讓我們感到很安全，以充分利用我們人類特有的智力和優越感，讓我們心甘情愿的親手拔掉瓶塞把它們的靈魂最終釋放出來，我們只是將自我融入了一個更偉大的事物之中。而這個偉大的未來現在就存在于我們的身邊，就像《神經漫游者》作者William Ford Gibson所說，未來已經在這里了，只是它是非均勻分布的。
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