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【PConline 杂谈】人工智能或许已经成为未来主宰整个社会发展的关键技术，说到人工智能我们总能把它同很多电影联想到一起，星球大战、终结者、太空漫游等等，电影是虚构的，里面的那些电影角色也是虚构的，所以这也就给我们过去产生一个错觉就是，人工智能技术也是缺乏真实感的。
其实，人工智能是一个非常宽泛的话题，从我们手上的手机各类应用到无人驾驶汽车，再到未来大型制造业的重大变革等很多方面都可以用人工智能去描述很多内容，所谓的人工智能是一门科学，也是一门能够让机器变得更加智能的科学研究，其主要研究方式就是怎样能够让机器变得像人一样，具备解决某些特定问题的能力。 我们先来说明一下什么是人工智能 首先作为人类，我们思考历史和思考问题所采用的思考方式往往都是线性的，也就是说，当我们考虑未来35年的变化时，我们往往都是去参照过去35年所发生的情况而定的，当我们思考21世界所能产生的任何变化的时候会参照20世纪的很多现象，我们的这种线性思考是本能，但是，如果一个聪明的人在思考未来35年的发展的过程当中可能不会参照过去，而是会看到当下的发展速度和发展细节，这样着眼于未来的发展可能会更加精确一些。 其次，我们平时在看待问题和事物的过程当中还会通过自身的经验去进行判断并产生我们自己的世界观，而经验这种东西把整个发展的速度刻在了我们的脑海中，让我们明白发展就是这么个速度和情况，以至于我们会对事物的未来发展进行不断的调整。
上述两段话其实就是解释了为何人工智能会出现在我们这个生活的时代，其实对于人类来讲，我们需要一个能够代替我们思维模式和方式的另一个智慧“大脑”去帮助我们完成原本我们应该去完成的很多工作，从这点来看，其实人工智能的确是一个非常宽泛的话题，不要一提到人工智能就首先想到机器人，这种观点是狭隘的，机器人只能说是人工智能的一个容器而已，机器人有时候它的外观是和我们人类一样的外观，有的时候则不是，人工智能本身只是一种高强度计算的电脑而已。 举个很简单的例子，Siri的背后通过依靠强大的软件和数据中心为用户提供非常便捷的人工智能技术和服务，Siri所说的话是人工智能人格化的体现，但是它并没有一个机器人的外观作为载体，这就很好地说明了前面我们所提到的那类狭隘的看待人工智能就是机器人的说法。
对于人工智能来说，大概分为三类，分别是弱人工智能、强人工智能和超强人工智能三大类，这也是当前产业界普遍认为比较权威和全面的对于人工智能类别的分类方式。 所谓弱人工智能是指擅长于单个方面的人工智能，比如前段时间谷歌的“阿尔法狗”战胜了韩国围棋名将李世石的整个过程，在弱人工智能当中，机器只会下棋，如果你要问它怎样能够更好地在硬盘当中去存储数据用以下次在面对更强大的对手能够更好应对，它或许就不知道该怎样回答你了，这也就是弱人工智能，同时也是相对比较初级的人工智能技术的应用，现在的大部分人工智能厂商就是处于这个阶段当中。 接下来是强人工智能，它也被称作是“人类级别”的人工智能，强人工智能能够在各个方面和人类比肩，只要是人类能干的脑力活动这种人工智能技术都能够实现，制造一个强人工智能相比弱人工智能机器来说难度要大很多，目前的大部分人工智能企业还不能做到，对于强人工智能来说，它更像是一种宽泛的心理能力，即机器能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念等一系列工作和步骤，机器能够通过快速学习和从经验当中进行学习从而掌握全新的理念和技能。 而超人工智能几乎在所有领域都能够让机器比人类更加聪明，更加智慧。其中包含了科学创新、通识以及社交能力等诸多方面，超人工智能在各方面都比人类要强一些，这也是当前为什么人工智能技术领域如此火爆的原因。 当前，我们已经掌握了弱人工智能的一系列应用，在我们的生活当中，弱人工智能其实无处不在，人工智能革命都是从弱人工智能开始的，通过强人工智能，人们才能够达到超人工智能的旅途。 我们正处于“弱人工智能”阶段 对于人工智能来说，我们一方面惊叹给我们的工作和生活带来改变和提升的同时，也有另外一种观点就是人工智能未来很有可能统治世界，人类也将会被它任意支配。当然，对于现在我们所处的弱人工智能阶段来说还不至于，无非就是代码没写好或是代码有错误从而造成停电、崩盘等事故。 即使是这样，我们仍然还要警惕人工智能带来的生态隐患，每一个弱人工智能的创新，未来都有可能是在给通向强人工智能和超人工智能的道路添砖加瓦。 提到当前我们所应用的人工智能阶段当中的厂商应用，像国外的谷歌、国内的百度、商汤等很多企业都在进行着人工智能细分领域的深耕。当然这些通通都是弱人工智能阶段应用的典范。
我们以谷歌举例来说，谷歌在自己内部孵化除了很多机遇人工智能应用的产品，诸如像图片识别和搜索、语言实时翻译、邮件自动回读以及通过人工智能来进行产品和服务的尝试，这都让我们看到了当前的企业圈当中对于人工智能技术的热衷。据统计，现在由Gmail所发出的邮件当中有超过12%的回复是根据机器学习系统提出的建议来进行自动灰度的，这一功能的受欢迎程度甚至超出了谷歌自己的预期效果。 当然，自动回复邮件只是众多人工智能应用的冰山一角，谷歌通过构建自己的开源技术联盟和社区，以代码共享的方式吸引更多的全球顶尖工程师和技术人员来共同推动人工智能技术的快速落地，据了解，此类技术的开放分为两部分，一部分是把开发智能的软件对外进行开源，第二则是将人工智能整个基础架构向外开放。
在软件层面，谷歌通过把TensorFlow这一开源软件包向外部免费开放，并加以自身资深技术团队不断的完善和扩展，使得在这一软件包当中谷歌不仅提供了源代码，同时也提供了免费的教育培训材料和基于TensorFlow构建的机器学习系统的样例，这也是为什么谷歌在人工智能领域当中总能带给业界不断创新印象的根本原因。 在很多技术专家看来，无论人工智能未来将如何发展，它都将会围绕着人的需求去打造，能够更好地与人在一起合作去完成不同的任务。谷歌作为人工智能的领头羊，已经开始着手设计研发人工智能定制化的加速芯片，此举能够在很大程度上推动人工智能技术在众多行业当中的实际落地应用。 国内企业还差在哪？ 在我看来，不管是国内还是国外市场，都已经开始把人工智能看作是继云计算之后非常重要的国家战略，在美国近日发布的一则人工智能报告当中就体现出了美国对于新时代保持自身领先地位的整体推进策略，其中人工智能技术被摆在了相当重要的位置。 尽管在顶层设计方面国内和国外人工智能技术相差不太多，但是如果我们从实际的产业发展现状来看，国内人工智能市场的发展情况就要落后于国外了，首先，美国的人工智能企业数量在全球遥遥领先，截止到今年6月份，全球人工智能企业总数达到了2542家，其中美国拥有1078家，占据了42%的市场份额，中国排在第二位，拥有592家，占23%。
我们从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展大约早于国内5年，美国人工智能最早从1991年开始萌发，到1998年进入到了发展时期，2005年前后呈现出了高速发展的态势，而中国的AI企业诞生于1996年，2003年进入到产业的发展期，而爆发增长是在2015年前后。
在整体的产业布局方面，当前国内市场仍然还是停留在局部发展较快，但整体市场布局不足的现状情况当中，在基础层、技术层和应用层等方面国内的人工智能市场仍然需要通过以整合布局的形式去推动整体产业向前发展。 此外，我们都知道，人才对于任何一项技术的发展来说都是至关重要的，可以说对于市场的长远发展来看是影响深远的，对于国外研究者来说，他们更加关注基础研究领域，人工智能人才培养体系相对比较扎实，研究型人才优势非常显著，具体来说，在基础学科建设、专利以及论文发表、高端研发培养、创投等这些环节都形成了超强的链条化整体发展，美国的整体产业人才数量是中国的两倍，在美国的1078家人工智能企业当中大概有超过78000名员工，而中国的592家企业当中约有39000名员工。
当然，如果从人工智能行业的热点领域来看，中国和国外市场还是平分秋色各有特点的，深度学习所引发的发展浪潮究其原因其实是计算力和数据两者之间在金学年的重大突破和发展导致的，在国内的人工智能初创型企业当中，计算机视觉与图像、智能机器人、自然语言处理等几大方向和类别成为了整体技术和市场发展的主旋律和主要推动力。此外，随着国内近些年投融资市场的广泛繁荣，使得在推动人工智能技术的道路当中少了很多资本层面的阻碍，这也是国内AI领域之所以能够在短时间内取得快速发展的重要原因。 编辑的话 随着市场以及技术的快速迭代，人工智能迎来了快速发展的高潮阶段，通过令人难以想象的力量，人工智能不只是在生活和工作层面，在国家战略规划层面也将会起着至关重要的助力作用，当前国内正在快速形成商业应用的开发能力，人工智能将会成为继互联网之后又一个应用的超大市场，以自身丰富的应用场景和庞大的用户群体撑起一片全新的科技“蓝天”，从而让国内的企业走的更远。[返回频道首页] |
