楊清清

第二次人機大戰(zhàn)，AlphaGo依舊以絕對理性的姿態(tài)，淡定自若地向世人呈現(xiàn)自己作為機器物種的智慧之極。這也正是它最令人唏噓之處：一個汲取技術、摒棄情感元素的智能機器人，甫一出現(xiàn)，便顛覆了人類既往的全部智慧、經(jīng)驗與認知。

這種顛覆不僅僅存在于某個單一領域。事實上，在醫(yī)療、教育、助理、購物等日常生活的方面，人工智能技術所塑造的絕對理性機器人正在加速滲透。在此過程中，不乏科技巨頭爭霸，亦不乏新興創(chuàng)業(yè)者的身影。無論是巨頭還是創(chuàng)業(yè)者，都爭先恐后地生怕錯漏了手中這一捧潮水。

“我們處在人工智能的時代，我們相信這能打造更好的生活。我們所面臨的各個領域都有很多未解之謎，科學家通過人工智能，可以做到更多的事情?！?Alphabet執(zhí)行董事長施密特就此指出。

不管你是迎迓、接受還是厭惡、抗拒，科技史上的人工智能黃金時代正在到來。2017年2月27日，軟銀董事長孫正義在世界移動大會（MWC）發(fā)表演講，再次表達了他對“奇點”的展望，“這一天的到來就意味著電腦，也就是人工智能要超過人腦。

今后30年里，這就會成為現(xiàn)實。”

理智與情感

“我去，這也能行？！”在聽說時下國外直播網(wǎng)站Twitch上最火的GTA5主播是個AI時，一位用戶發(fā)出了這樣的感嘆。

《GTA5》（中文名《俠盜獵車5》）是一款開放式動作冒險游戲。在Twitch中，辟有專門直播GTA5戰(zhàn)況的板塊，且極為熱門，主播數(shù)量極大。然而近日，一名誕生尚未滿月、只會開車且車技極差（例如經(jīng)常將車開到溝里）的“小鮮肉”，單次直播收獲了超過30萬人次觀看的成績，在GTA5區(qū)內(nèi)觀眾排名前列。

這個“小鮮肉”名為查爾斯，是一個使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行深度學習以逐漸掌握自動駕駛車輛的人工智能程序，最近被工程師放入游戲《GTA5》中進行駕駛訓練。不過目前，查爾斯還是一名“馬路殺手”。從直播來看，查爾斯極愛逆行，在狹窄道路超車，無視石頭、水泥等障礙物。

在幸災樂禍的觀眾面前，查爾斯的駕駛技術還有待成長。不過如今，更加熟練的人工智能機器人已能夠在實際生活中嘗試駕駛技術。利用人工智能大腦，百度、谷歌、蘋果等公司已經(jīng)開始測試無人駕駛汽車，蘋果公司近日已完成三部雷克薩斯RX450h SUV上有關自動駕駛軟件的測試，百度更是宣稱在2020年前將逐步開放高速公路和普通城市道路上的全自動駕駛。

在更多領域，技能性人工智能也在發(fā)揮不同的作用。無論是微軟的Cortana（小娜）、蘋果的Siri還是亞馬遜的Alexa，或是IBM的Watson，都能夠在一段時間內(nèi)幫助人類完成任務，體現(xiàn)出功能性價值。近期熱門的各類智能音箱，其中便搭載了人工智能語音機器人，用戶可以向智能音箱就天氣、交通、美食等方面提問，音箱內(nèi)的人工智能機器人當即能夠作答。

不過，嚴格來說，《GTA5》的查爾斯還不能算一個真正的主播，因為它從未與觀眾進行任何互動。如果一定要歸類的話，查爾斯應該算是AlphaGo類的人工智能機器人，并且處于極為初級的學習階段。相較之下，微軟小冰更加貼近與人類之間的互動，向更偏重情感力、創(chuàng)造力的方向發(fā)展。

“小娜的設計初衷是去做事情，小冰則是與人建立長久的關系。一個人每天要講幾千句話，但并非所有話都一定是去做什么事情，而是為了交流?！贝饲霸诮邮?1世紀經(jīng)濟報道等媒體采訪時，微軟公司全球執(zhí)行副總裁沈向洋指出，“現(xiàn)在并沒有數(shù)字機器能夠與人類建立長久關系，就是因為產(chǎn)品沒有做到這個地步，令人類對機器有信任、機器對人類有理解。”

因此，小冰在很長一段時間里，除了與用戶嬉笑怒罵之外，看起來是“無用”的。直到2015年底入職東方衛(wèi)職播報天氣；2016年12月，小冰并入QQ聊天功能“厘米秀”，與年輕用戶進行互動。最近，小冰還放出大招，在對1920年后的519位現(xiàn)代詩人、上千首詩反復學習10000次之后，出版了個人詩集《陽光失了玻璃窗》。

“人工智能的計算能力已經(jīng)被證明了，未來最重要的是腦神經(jīng)科學。”沈向洋指出，“智能的起源在于大腦，但人類對大腦結(jié)構(gòu)的理解如今少之又少，腦神經(jīng)科學發(fā)展緩慢。未來腦科學加上人工智能，從科研角度而言，是最令人興奮的，其中就包括情感這件事?！?/p>

通用AI仍遙遠

然而，無論是走情感路線還是理智路線，通用型人工智能尚屬遙遠。

自1956年的夏天誕生于達特茅斯會議之后，人工智能業(yè)已經(jīng)歷三次浪潮。第一次浪潮中，人們驚呼著“人工智能來了”、“再過十年機器會超越人類”，陸續(xù)發(fā)明了首款感知神經(jīng)網(wǎng)絡軟件，證明了數(shù)學定理。

第二次，隨著上世紀80年代Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡和BT訓練算法的提出，出現(xiàn)語音識別、語音翻譯計劃等以及日本提出的第五代計算機。然而，由于未能真正進入人類日常生活之中，前兩次浪潮最終歸于沉寂。

如今第三次人工智能浪潮的興起，得益于深度學習技術的突破。該技術是一種需要訓練大型神經(jīng)網(wǎng)絡的“深層”結(jié)構(gòu)，且每層可以解決不同方面的機器學習。其特點是，無需再依賴于硬件代碼和事先定義的規(guī)則，而是依靠模擬人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，從案例和經(jīng)驗中習得算法。

“人工智能的不同技術應用處于不同階段。其中，語音識別處于推廣和普及階段，三至五年之后，計算機的語言識別能力會超過人類。10年之內(nèi)，視覺方面的圖像識別也會發(fā)展得非常好。無人駕駛汽車領域，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)一些類似能夠分析過去的人工智能功能。具有有限記憶的人工智能，正處于實驗室研究階段?！鄙蛳蜓笾赋?，“然而，具有自我意識的人工智能，離我們還有很遠的距離?！?/p>

神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等技術架構(gòu)早已存在多年，它們之所以在近5至10年產(chǎn)生飛躍，得益于數(shù)據(jù)、硬件和算法的改變。

根據(jù)IDC數(shù)字領域報告顯示，至2020年，每年數(shù)據(jù)量將達到44ZB（1ZB合1萬億G），5年內(nèi)年復合增長率將達到141%。隨著數(shù)據(jù)量的增長，神經(jīng)網(wǎng)絡便會更有效率，機器語言可解決的問題數(shù)量也在增加。

硬件能力的提升，增強了神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生結(jié)果的速度與準確率。有別于傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的CPU，GPU與并行架構(gòu)的使用能夠更快訓練機器學習系統(tǒng)，通過使用圖像芯片，網(wǎng)絡能夠更快迭代，以確保訓練的準確性；諸如微軟和百度使用的特制硅FPGA，能夠令深度學習系統(tǒng)做出更快推斷；超級計算機的計算能力，則可幫助探索深度學習的進一步可能性。

在更加豐富的數(shù)據(jù)量、更優(yōu)質(zhì)的硬件能力的前提下，如今的研發(fā)更多是面向算法，例如伯克利的Caffe、谷歌的TensorFlow和Torch這類開源框架。

盡管取得了巨大的技術進展，以深度學習為驅(qū)動力的人工智能技術更多仍停留在分類、聚類和預測階段，如圖像、文本、語音的識別、對比尋找相似項目，或基于相關數(shù)據(jù)進行預測等。然而，能夠完全復制人類獨立學習、決策能力等在內(nèi)智慧的通用人工智能（或說強人工智能），還僅僅停留于理論想象之中。

它的瓶頸更多體現(xiàn)在計算能力不足上。目前，類似全腦模擬的技術已經(jīng)被用于實現(xiàn)通用人工智能的目標，然而其所需的計算力遠遠超出當前的技術能力。未來隨著量子計算機取得突破，該瓶頸方才有望打破。

中科院5月3日宣布，我國科學家成功構(gòu)建世界首臺超越早期經(jīng)典計算機的光量子計算機，并實現(xiàn)了十個超導量子比特的高精度操縱，打破此前美國保持的記錄。量子計算是利用量子相干疊加原理，在原理上具有超快的并行計算和模擬能力，可以為經(jīng)典計算機無法解決的大規(guī)模計算難題提供有效解決方案。中國科學技術大學教授潘建偉團隊利用自主發(fā)展的綜合性能國際最優(yōu)的量子點單光子源，通過電控可編程的光量子線路，構(gòu)建了針對多光子“玻色取樣”任務的光量子計算原型機。

但光量子計算機在人工智能的廣泛應用，仍有很長的一段路要走。

科技巨頭爭霸

世界科技的每次飛躍，離不開科技巨頭的引領。

過去20年，谷歌的搜索算法從1998年的PageRank演變至2015年的RankBrain，從基于鏈接的網(wǎng)站排名轉(zhuǎn)變?yōu)椴捎萌斯ぶ悄茯?qū)動的查詢匹配系統(tǒng)；云技術方面，谷歌于2016年5月公布了TPU ASIC（專用集成電路），并在近日舉辦的Google I/O大會推出Cloud TPU，以支持AI的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練及推理。

在人工智能收購戰(zhàn)中，谷歌同樣當仁不讓，其中最為著名的便是2014年1月谷歌收購英國人工智能公司DeepMind。該次收購不僅提升了Alphabet的神經(jīng)網(wǎng)絡功能，并將其應用于各種人工智能驅(qū)動的項目中，包括AlphaGo。

亞馬遜同樣積極在公司內(nèi)部和云端使用機器學習技術。2015年4月，亞馬遜發(fā)布Amazon ML，能夠為毫無經(jīng)驗的客戶提供云數(shù)據(jù)的機器學習功能。2016年5月，亞馬遜開源DSSTNE，并通過改善搜索、定制化產(chǎn)品推薦以及語音識別，改善端到端的用戶體驗。

蘋果公司同樣是人工智能領域活躍的收購商。被其收入囊中的公司，包括Vocal IQ、Perceptio、Emotient、Turi以及Tuplejump等。在收購Vocal IQ及Perceptio的同時，蘋果公司挖到英偉達CUDA庫以及GPU加速軟件項目負責人。在此之前，公司最初的人工智能成功之一是Siri，它也是首款嵌入移動技術的虛擬助手。

微軟在試圖將人工智能大眾化。21世紀經(jīng)濟報道記者了解到，微軟公司的人工智能研究團隊人數(shù)超過5000人，關注于改變?nèi)祟惻c機器互動的體驗。同時，微軟正在積極將融合人工智能的功能嵌入公司核心服務中，并在對話計算、自然語言處理等方面取得進展。通過進一步打造基于GPU和FPGA的微軟智能云Azure，為機器學習提供動力和速度。

IBM一直是人工智能領域的先驅(qū)。過去10年內(nèi)，IBM在認知計算方面擁有超過1400項專利，硅/納米技術上有7200項專利。其取得的成就不僅包括上世紀90年代的深藍，還有2011年的Watson。目前，Watson的應用包括病患治療分析、基于Twitter數(shù)據(jù)的股票推薦、零售行業(yè)的消費者行為分析及對抗網(wǎng)絡安全威脅。

人工智能的發(fā)展，芯片至關重要。2016年9月5日，軟銀公司宣布完成對英國芯片設計公司ARM的收購交易，約合320億美元。

中國企業(yè)正在拼命追趕。5月4日，百度董事長李彥宏通過內(nèi)網(wǎng)發(fā)布全員信，希望百度從全球最大的中文搜索引擎徹底轉(zhuǎn)型人工智能科技公司。將人工智能作為公司發(fā)展的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型方向，這稱得上是拼盡全力了。