用AI定義未來

王新業

人工智能理論的核心就是掌握領先的原創技術。在重塑全球價值鏈新生態進程中，人工智能不是簡單的相加，而是深度相融，實現從物理反應到化學反應、生物反應的轉變。在全球化視野下，只有開放的創新姿態，方可找準各自在全球價值鏈中的角色定位

早晨智能手機定時的鬧鐘，不僅能喚醒熟睡中的你，也會開啟家中的各種智能設備；語音提醒衣柜自動會為你挑選最好的服飾搭配；上班所需的各種資料智能機器人早已為你安排妥當；在無人駕駛汽車送你去公司的路上，智能系統會自動回復電話，安排一天的工作并處理其他瑣碎事務；晚上回家之前，通過智能系統可口的營養均衡的飯菜可以輕松準備就緒；入睡時候燈光、空調都會自動調節，為你創造最佳的睡眠氛圍……

或許這樣的場景，出現在人類未來的生活中是非常習以為常的事情。那時，人類將不再是人類，而是“與機器融合成為另一種物種”，這聽上去像科幻電影中的情節。不過事實是，人類一開始就從未停止過認真遐想這種智能生活的可能性，鍥而不舍，始終不渝。

1950年，“計算機之父”阿蘭？圖靈（Alan Turing）的一篇論文《機器能思考嗎》是一個里程碑式，它為人類帶來了一個新學科——人工智能。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能使得計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，讓計算機能實現更高層次的應用。

人工智能可以說涉及幾乎自然科學和社會科學的所有學科，其范圍遠遠超出了計算機科學的范疇。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，而數學常被認為是這些多種學科的基礎科學，它能在標準邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，當數學進入人工智能學科，人工智能學科也必須借用數學工具，互相促進而更快地發展。

人工智能理論研究本身是一項系統工程，需要各個細分環節的通力協作，需要長時間的“默契”配合，才能形成完整的價值鏈。價值鏈的關鍵詞就是“價值”，也是創新必須要體現在商品里的社會必要勞動。一言以蔽之，人工智能理論的核心就是掌握領先的原創技術。

如今，人工智能不再是一個遙不可及的技術概念，在基礎理論的推動下，人工智能帶來的技術革新，無論是優化創新資源配置，還是引領和推動工業4.0走向高潮，都將在全球價值鏈重塑過程中發揮核心作用。人機大戰、機器人參加高考、無人駕駛、人臉識別等等，人工智能已經在各個領域刷了存在感，由點到面滲透進諸多行業，成為重塑全球價值鏈新生態的驅動力。

人工智能的超高速發展，智能機器人的不斷糾正，已越來越靠近未來的智能生活，但它必須通過應用落到不同產業，才能釋放其巨大潛能。蘋果、亞馬遜、谷歌、Facebook、微軟，這些全球第一梯隊的科技公司，對此早已及鋒而試了。

谷歌在AlphaGo基礎上，繼續開發精細化的深度思維算法；亞馬遜AWS提供超過90個大類的服務，擁有數百萬月活躍用戶，涵蓋不同的企業類型與企業規模；微軟在其云計算軟件平臺上增添了機器學習技術，以便從海量數據中發現模式并作出預測；Facebook則完成了向神經機器翻譯技術的遷移，目前已開始使用卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）去自動翻譯其平臺上的內容……

在中國，一大批人工智能獨角獸公司的涌現，也讓人工智能領域的開發和應用取得了階段性成功，大有趕超歐美的勢頭。這不僅因為人工智能產業本身的火爆，更因為人工智能概念在整個市場中分量的遞增。據艾媒咨詢數據顯示，2016年中國人工智能產業規模增長率達到43.3%，突破100億元，預計2017年達到152.1億元，并于2019年增長至344.3億元。

新聞聚合器“頭條新聞”根據讀者的興趣及位置，利用機器學習來推薦文章，還運用人工智能過濾掉虛假信息；科大訊飛開發的一款語音助手，可將普通話翻譯成包括英語和德語在內的若干種語言，即使說話者話語間夾雜俚語或背景有雜音也沒影響；曠視科技的人臉識別軟件Face++幾乎可以瞬間將人識別出來。當然，此刻不會少了BAT的身影。

百度除了研究推廣盡人皆知的無人駕駛汽車外，還利用現有大數據、地圖和百度大腦等一系列技術應用到其他領域，如在金融領域，以前貸款都必須拿著身份證去銀行面簽，現在只需要在網上拍張照片，就可以對用戶的身份信息進行對比。

阿里云人工智能平臺做的是“VIP”，即沿著垂直領域（Vertical）做創新（Innovation），然后做產品（Product），通過數據智能解決方案為企業創造價值。阿里云將自己的人工智能解決方案拿到市場上去檢驗好與壞，代號ET的阿里人工智能是市場上一個耳熟能詳的產品，它做的是“授人以漁”的工作。阿里先從單個創新項目來證明某個解決方案從0到1是可行的，然后再把它產品化，通過產品賦能給客戶，讓客戶可以用它去打漁。

在騰訊 AI Lab（騰訊人工智能實驗室），騰訊公司級AI戰略，匯集了全球數十位人工智能科學家、50位世界一流AI博士，聚焦Content AI、Social AI、Game AI等領域的開發研究。騰訊AI Lab結合產品數據與用戶行為的學習，為多個產品打造出個性化與創新體驗，在挑戰難題的同時研究對新算法的突破。今年7月21日，圍繞產品實戰，騰訊AI加速器正式啟動，AI加速器為各項目提供AI上下游產業鏈資源對接，包括芯片、工業設計、生產制造等供應鏈資源，以及項目垂類行業，如醫療、交通、電商等行業資源。這表明，騰訊開放平臺開始關注AI生態構建，以AI加速器為橋梁，連接騰訊AI能力與產業合作伙伴，推動各行各業“智”變。

BAT也好，獨角獸公司也罷，某種程度講，是中國龐大的市場為人工智能的發展提供了強勁動能。因為數據是人工智能時代的能源和原料，中國的體量和多樣性為智能算法提供了動力，假如僅僅開展日常生活，近14億人口就能產生大量數據，幾乎超過其他所有國家的總和。但是，光有海量的數據未必就能獨占鰲頭，只有技術和創新才能推動時代進步。特別是，在重塑全球價值鏈新生態進程中，人工智能不是簡單的相加，而是深度相融，實現從物理反應到化學反應、生物反應的轉變。在全球化視野下，只有開放的創新姿態，方可找準各自在全球價值鏈中的角色定位。

正如《人類簡史》《未來簡史》作者、以色列歷史學家尤瓦爾？赫拉利所言，未來的科技發展能夠讓人類跳出有機生物化學的限制，正式進入無機體和無機生命的時代，生物工程和人工智能最終會融為一體，而其中最關鍵的是生命技術和信息技術的結合。endprint