1995年，在互聯(lián)網(wǎng)通訊技術(shù)高速發(fā)展的背景下，微軟公司發(fā)布了其第一款“具有革命性質(zhì)”的操作系統(tǒng)——Windows 95，并在發(fā)布會(huì)上特意邀請(qǐng)當(dāng)時(shí)紅極一時(shí)的滾石樂隊(duì)演唱了《Start Me Up》。此后，微軟公司開啟了第一代的互聯(lián)網(wǎng)“技術(shù)革命”?！氨畎l(fā)布會(huì)”也成為了技術(shù)公司的商業(yè)標(biāo)配。

2010年，喬布斯在蘋果的Iphone4發(fā)布會(huì)上喊出“再一次改變世界”，Iphone4作為第一款“智能手機(jī)”引領(lǐng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的先聲。商業(yè)上的成功宣傳與技術(shù)上的飛躍進(jìn)步再一次形成合力，帶動(dòng)了變革。技術(shù)革新的深刻程度，往往有幾個(gè)判斷標(biāo)準(zhǔn)：商業(yè)成功、社會(huì)變革、法律沖擊、文化轉(zhuǎn)型。

相比較其他標(biāo)準(zhǔn)，商業(yè)成功可以在短期之內(nèi)量化衡量，所以也最容易作出判斷。越是深刻的技術(shù)革新，越是會(huì)帶來除商業(yè)以外對(duì)其他領(lǐng)域影響的豐富想象。沒有哪一項(xiàng)技術(shù)像人工智能技術(shù)一樣，影響如此廣泛且深遠(yuǎn)。

人工智能技術(shù)不再“錦衣夜行”

我們總是會(huì)高估技術(shù)的短期作用，而忽視技術(shù)的長期影響。人工智能技術(shù)從1956年萌芽開始，經(jīng)歷了一個(gè)甲子。六十年的時(shí)間可以分為三段。第一個(gè)階段是人工智能學(xué)科初創(chuàng)的新興期。從1956年到1970年前，新興時(shí)期的第一個(gè)十年充滿了“技術(shù)樂觀”。人工智能學(xué)科的代表人物西蒙與明斯基曾在這十年間做出了四個(gè)著名的預(yù)言：第一，“數(shù)字計(jì)算機(jī)”十年之內(nèi)就會(huì)戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍；第二，在三到八年時(shí)間里我們將得到一臺(tái)具有人類平均智能的機(jī)器；第三，二十年內(nèi)機(jī)器將能完成人能做到的一切工作；第四，一代之內(nèi)……創(chuàng)造人工智能的問題將獲得實(shí)質(zhì)性解決。

現(xiàn)在看來，四個(gè)預(yù)言無一應(yīng)驗(yàn)成真。戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍也是20世紀(jì)最后十年中的事兒了。第二個(gè)階段是理論與技術(shù)逐步發(fā)展的沉寂期。進(jìn)入20世紀(jì)七十年代之后，人工智能技術(shù)的發(fā)展遠(yuǎn)沒有達(dá)到專家與社會(huì)的預(yù)期，理論與技術(shù)的發(fā)展也逐步陷入瓶頸，整個(gè)學(xué)科陷入迷茫。

1973年，英國發(fā)布了著名的《萊特希爾報(bào)告》，宣告人工智能領(lǐng)域“沒有得到有重大影響潛力的發(fā)現(xiàn)”，學(xué)科和行業(yè)隨之進(jìn)入第一個(gè)“冬天”。日本曾經(jīng)想通過第五代超級(jí)計(jì)算機(jī)計(jì)劃帶動(dòng)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。試驗(yàn)了十年最后也以失敗告終。人工智能領(lǐng)域的研究持續(xù)暗淡。

到了2005年，紐約時(shí)報(bào)的一篇報(bào)道，道出了一股心酸，“計(jì)算機(jī)科學(xué)家和軟件工程師避免使用人工智能一詞，因?yàn)榕卤徽J(rèn)為是在說夢(mèng)話?！北M管社會(huì)關(guān)注度逐漸下降，但是前沿研究始終在累積著巨大能量。

從2010年前后開始，人工智能進(jìn)入新的發(fā)展階段。深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)是這個(gè)階段的關(guān)鍵詞。此次發(fā)展期持續(xù)到今，前后也不過十余年時(shí)間，但是獲得了空前的關(guān)注。人工智能技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)通訊技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的“加持”下，開始形成“技術(shù)合力”，不再“錦衣夜行”。

2018年被稱為人工智能技術(shù)規(guī)模應(yīng)用的拐點(diǎn)，人工智能技術(shù)在諸多國家、各個(gè)領(lǐng)域都被大量運(yùn)用，這背后離不開商業(yè)化運(yùn)作的推手。每一年，在人工智能領(lǐng)域都有一個(gè)風(fēng)光的“明星”，2016年，仿人機(jī)器人索菲亞首次吸引社會(huì)的關(guān)注；2017年，Alpha Go戰(zhàn)勝人類圍棋冠軍柯潔，摘得人類智力“最后的皇冠”在2018年，谷歌的Duplex還以假亂真地完成了美發(fā)店、餐館預(yù)約服務(wù)?！懊餍切?yīng)”疊加未來想象，越來越多的科技公司選擇了All in AI，AI也正隨處可見。

All in AI的三大效應(yīng)

在前期所積累的大量研究成果基礎(chǔ)上，人工智能技術(shù)在2018年實(shí)現(xiàn)新的發(fā)展與爆發(fā)。例如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Nets)。這項(xiàng)在2014年開發(fā)出來的模型是近年來在復(fù)雜分布問題上進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)的新興技術(shù)，被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域最具有前景的技術(shù)之一，主要運(yùn)用在語音合成、人臉識(shí)別等領(lǐng)域，解決了以往需要依靠大數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能模型的效率以及合規(guī)等問題。

據(jù)說生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是在一場斗酒之后，由一位程序員敲打的幾百行代碼一氣呵成的。有時(shí)候，越是具有廣闊應(yīng)用前景的重要技術(shù)，其誕生就越具有戲劇感。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的誕生就頗有些生活化的浪漫。相似的，那些All in AI的公司也像極了認(rèn)定目標(biāo)奮勇前進(jìn)的騎士。這種“浪漫與決絕”的態(tài)度形成了溢出、替代與巨頭三大效應(yīng)，促進(jìn)了當(dāng)下人工智能的規(guī)模化應(yīng)用。

溢出效應(yīng)指的是技術(shù)會(huì)通過各種方式擴(kuò)散，從而逐漸地適用于越來越多的領(lǐng)域。這種溢出效應(yīng)可以是科技公司通過對(duì)外投資實(shí)現(xiàn)的內(nèi)部技術(shù)轉(zhuǎn)移，也可以是商業(yè)對(duì)手在不同領(lǐng)域的技術(shù)競爭，更可以是算法代碼在研究層面上的一定程度共享。

一個(gè)典型的例子是，經(jīng)由全球最早也是最頂級(jí)的圖像識(shí)別大賽——ImageNet的“普及”，深度學(xué)習(xí)算法成為了圖像識(shí)別領(lǐng)域的“標(biāo)配”之一。2018年，類似ImageNet所采用的“技術(shù)普及”方式，遷移學(xué)習(xí)（同樣是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種）正在改變著自然語言識(shí)別領(lǐng)域。

替代效應(yīng)指的是人工智能替代了人力，人工智能產(chǎn)品替代了各類產(chǎn)品。一方面，替代效應(yīng)表現(xiàn)在人工智能提升了原有社會(huì)中效率低的部分，改善了技術(shù)運(yùn)用的效果；另一方面，替代效應(yīng)還表現(xiàn)在人工智能改變了原有社會(huì)中的組織結(jié)構(gòu)，改變了各類商業(yè)模式。效率提升的需求、商業(yè)模式創(chuàng)新的需求是從微觀而生的。

例如，規(guī)?；a(chǎn)的制造業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)都存在著利用智能機(jī)器人降低生產(chǎn)成本的需求。而一個(gè)比較熱門的微觀商業(yè)創(chuàng)新模式是，面對(duì)日益增長的中產(chǎn)階級(jí)理財(cái)需求，人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的“機(jī)器人投顧”應(yīng)運(yùn)而生。

巨頭效應(yīng)指的是：公司規(guī)模越大，掌握的核心技術(shù)越多，越能夠形成人才的集聚、技術(shù)的集聚、場景的集聚。巨頭效應(yīng)之下，和行業(yè)中的其他公司相比，頭部公司擁有技術(shù)研發(fā)能力、商業(yè)創(chuàng)新能力等方面的優(yōu)勢(shì)。

此外，對(duì)于人工智能技術(shù)的研發(fā)和運(yùn)用來說，數(shù)據(jù)體量越大、應(yīng)用場景越豐富的公司，人工智能技術(shù)的規(guī)模運(yùn)用越容易實(shí)現(xiàn)。所以對(duì)于那些已經(jīng)積累了大量數(shù)據(jù)、創(chuàng)設(shè)了豐富場景的公司，其先發(fā)優(yōu)勢(shì)更加明顯。

AI in All的新預(yù)言

與之前不同，進(jìn)入21世紀(jì)之后，伴隨此輪人工智能技術(shù)發(fā)展而廣為傳播的著名預(yù)言或多或少地反映了技術(shù)發(fā)展之下的人文隱憂。

《連線》雜志創(chuàng)始人和前主編凱文?凱利強(qiáng)調(diào)，未來20年，人工智能將會(huì)連接全球，樂觀之下也會(huì)帶來新的風(fēng)險(xiǎn)。《人類簡史》作者尤瓦爾?赫拉利認(rèn)為，在未來，99%的人類將淪為無用階層，人工智能革命將成為個(gè)人價(jià)值的終結(jié)。而擁有技術(shù)背景的人工智能科學(xué)家的預(yù)測顯得更加樂觀：微軟副總裁沈向洋博士認(rèn)為，從2018年往后看，五年之內(nèi)，語音識(shí)別技術(shù)一定可以超過人；十年之內(nèi)，機(jī)器視覺一定比人好。

“奇點(diǎn)理論”的發(fā)明光大者、預(yù)言家雷?庫茲韋爾更是大膽設(shè)想：超人工智能從多方努力中誕生，它將深深融入我們的文明基礎(chǔ)中，并被親密捆綁在我們的身體與大腦中，它會(huì)反映我們的價(jià)值，因?yàn)樗褪俏覀儭?/p>

回到現(xiàn)在，人工智能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有發(fā)展到能夠觸及“奇點(diǎn)”的地步。人類依靠著宣傳攻勢(shì)，打造了擁有智能的“挑戰(zhàn)者”。而真正超出人類智能的東西，是不會(huì)熱衷于向人類宣稱自己是擁有智能的。

凱文?凱利認(rèn)為，現(xiàn)在的我們正身處人工智能的第一天，甚至在它的起步階段。人工智能始終在悄然進(jìn)步和滲透，加速從實(shí)驗(yàn)室走到了實(shí)踐中。AI in All依舊仍然需要遵循人工智能的技術(shù)路徑。

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授、中國科學(xué)院院士張鈸教授指出了目前人工智能存在的三個(gè)限制條件：第一，確定性任務(wù)；第二，完全的知識(shí)和信息；第三，封閉化、特定化的問題。簡單來說，目前的人工智能在處理限定性問題時(shí)的表現(xiàn)可能會(huì)優(yōu)于人類；但是無法勝任開放性問題的解決。

他認(rèn)為，人的智能是舉一反三，而機(jī)器是舉一百反一。從這個(gè)角度來說，只要走不出限制條件，真正的人工智能還“任重而道遠(yuǎn)”。技術(shù)的發(fā)展正在打破這種藩籬限制。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)需要用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法模型，訓(xùn)練的效果取決于大數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。

所以有人認(rèn)為大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的必要條件，缺乏大數(shù)據(jù)將會(huì)影響算法的有效性。而現(xiàn)在，以對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)為代表的算法只需要小數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)。

2019年的人工智能需要什么

“人機(jī)對(duì)戰(zhàn)”這樣的主題總是能夠吸引大眾的眼光。過去的2018年，我們始終將目光放在機(jī)器“挑戰(zhàn)”人類帶來的恐慌和膜拜，但忽略了更本質(zhì)的東西。當(dāng)我們理解AI in All的時(shí)候，往往把范圍限定在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。為了解決產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的人工智能問題，人工智能需要一群“公民數(shù)據(jù)科學(xué)家”，他們需要了解數(shù)據(jù)科學(xué)，了解人工智能的思維方式，是出色的研究人才，而當(dāng)我們將范圍擴(kuò)展到整個(gè)社會(huì)的時(shí)候，人工智能最本質(zhì)的東西就開始浮現(xiàn)——基于人工智能的新社會(huì)結(jié)構(gòu)。

這個(gè)結(jié)構(gòu)需要一群“理性思考技術(shù)中性的思想領(lǐng)袖”去搭建，他們需要融匯技術(shù)和倫理，需要研究和發(fā)展經(jīng)濟(jì)和法律理論，他們既是新秩序的構(gòu)建者，又是技術(shù)異化的批判者，同時(shí)還是科技文明的布道者。

相似的故事在不同的時(shí)代都會(huì)發(fā)生。人類天生會(huì)對(duì)未知的事物產(chǎn)生無法控制的恐懼。19世紀(jì)，當(dāng)機(jī)動(dòng)車首次出現(xiàn)在倫敦街頭時(shí)，沿街的民眾一片嘩然。1865年，英國議會(huì)通過了《機(jī)動(dòng)車法案》，立法規(guī)定汽車必須由三個(gè)人共同駕駛，且不得超過手舉紅旗之人的行走速度。很多評(píng)論家認(rèn)為它限制了英國汽車業(yè)的發(fā)展，最終將發(fā)展機(jī)遇拱手讓給了美國。這部法案也被嘲笑為《紅旗法案》。

其實(shí)，限制了行業(yè)發(fā)展的，并不在于這部法律，而是其背后對(duì)于超出社會(huì)認(rèn)知范圍的科技力量的恐懼。100多年后，無人駕駛汽車發(fā)生交通事故，第一次奪去無辜行人的生命。要解決這個(gè)問題，光有恐懼是不夠的，我們應(yīng)該做的，是因應(yīng)新的社會(huì)結(jié)構(gòu)創(chuàng)設(shè)新的社會(huì)制度。

前人已經(jīng)給我們提供了非常多的思想。有一些人類思想的引領(lǐng)者始終在拓展著人類和機(jī)器的邊界。例如艾倫?圖靈從理論上奠定了計(jì)算機(jī)與智能的基礎(chǔ)，打開了機(jī)器智能與人類互動(dòng)的大門。也有科學(xué)家始終保持著理性與批判，例如美國科學(xué)家休伯特?的雷福斯反思《計(jì)算機(jī)不能做什么：人工智能的極限》。現(xiàn)在，歷史的方向盤交到我們手里，如何有效地利用前人的智力遺產(chǎn)，如何融合行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，考驗(yàn)著我們的智慧。

Iphone4降世時(shí)，雖然號(hào)稱世界上首部智能手機(jī)（smart phone），但是并不擁有嚴(yán)格意義上的智能（Intelligence）。而在人類工程師不到十年的辛勤開發(fā)之下，其智能程度不斷迭代提升?，F(xiàn)如今，我對(duì)著最新款的Iphone說：嘿siri，你是不是人工智能時(shí)，它會(huì)回答：差不多吧。