左上圖 亞馬遜的“回聲”智能音箱。 （資料圖片）

　　左下圖 福田汽車集團研發的無人駕駛卡車。新華社記者 陳 飛攝

　　右圖 在濟南西客站候車大廳的智能機器人。趙曉明攝 （新華社發）

　　人工智能行業正在風起雲涌。來自研究機構的分析報告稱，2010年前，中國涉及人工智能及服務的企業不到20家，而去年這個數字已經飛速上升至709家。從資本市場的表現來看，截至2016年11月，全球范圍內總計1485家與人工智能技術有關的公司，融資總額達到89億美元。來自市場研究機構艾瑞咨詢的數字則顯示，未來5年我國人工智能市場的年復合增長率將達到50%。

　　人工智能正在向著明天大步流星地前行。中國科學院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍表示，人工智能讓我們的時代從“大定律小數據”向“大數據小定律”轉變，“知識自動化的能力將成為未來社會最重要的實力”。

　　然而，我們的生活真被人工智能改變了嗎？這塊近乎憑空出現的“大蛋糕”，中國企業又能分得多少？

　　黑白十九路之變

　　人工智能取得了革命性的突破，在圍棋領域引發的關注正是其快速發展的縮影

　　讓我們把目光投回圍棋。這項古老的活動在過去一年中與人工智能之間種種“親密接觸”，正是大勢所趨的一個縮影。

　　比如一日千裡的成長速度。2016年3月版本號為“V18”的AlphaGo和李世石對弈時，第四盤曾犯下“業余棋手都不會犯的錯誤”，人類棋手在第一盤和第五盤也有勝機。但9個月之后，12月底橫空出世的V25版AlphaGo“Master”，沒有給任何棋手機會，甚至有兩盤棋，因為工程師操作失誤出現了“滑標”，下錯一手后，人工智能仍然獲得了勝利。盡管職業高手胡耀宇表示，這60盤都是20秒或30秒一步的快棋，對人工智能肯定有利得多。但大部分職業高手認為，即便人工智能讓先人類，取勝仍會很困難。

　　比如在應用市場的火熱。AlphaGo並非唯一涉足圍棋的人工智能。活躍在圍棋對弈網站野狐上的，還有據傳來自騰訊的“絕藝”和“刑天”，它們同樣實力非凡，取勝名單中甚至包括古力、柯潔這樣的頂級職業棋手。在2016年11月28日農心杯比賽的前夜，絕藝甚至在與韓國第一人朴廷桓的網棋比賽中獲得了驚人的五連勝。而在Master現身之后，野狐上又出現了新的人工智能高手“驪龍”。在中國之外，日本的人工智能圍棋“DeepZenGo”在1：2輸掉了與老將趙治勛九段的“電王戰”后，日本又宣布將舉辦一場新的世界大賽，邀請中國、韓國、日本各一名代表棋手和圍棋人工智能角逐冠軍。

　　比如對傳統行業的指導和變革。“人機大戰”后，頂級職業賽事中，效法AlphaGo的開場布局屢見不鮮，人類高手開始借鑒人工智能的思路。而圍棋軟件ZEN也在發布了新版本后，被棋友和賽事講解者們用來判斷比賽形勢，甚至預測棋手們下一步的著法。胡耀宇表示：“人工智能取得了革命性的突破，未來作為工具軟件，可以幫助職業棋手訓練，在這方面起到重要的作用。”古力甚至認為，“因為Master的出現，很多我們認為的圍棋真理已經被改變”。

　　有能量，有應用，這正是人工智能所面對的現實與未來。

　　從感知到認知

　　“感知”讓人工智能有了像人一樣的眼睛耳朵，“認知”則讓人工智能真正開始像人一樣通過推理進行決策

　　你知道嗎？淘寶和天貓上為你服務的客服很有可能並不是真人，而是一個名叫“阿裡小蜜”的人工智能機器人。去年“雙11”，“阿裡小蜜”累計接待消費者數超632萬，相當於5.2萬客服小二連續工作24小時，佔比超過了客服服務總數的95%。

　　“阿裡小蜜”的工作原理是通過語音識別和語義理解判斷出消費者遇到的問題，再從知識庫裡找出答案。在創新工場董事長李開復看來，包括語音識別、語義理解、圖像識別、人臉識別等一系列被稱之為“感知”，解決“是什麼”的應用，正是人工智能應用的第一步。

　　在人工智能“感知”技術中，語音識別是其中最成熟的應用，包括科大訊飛的訊飛輸入法、有道筆記的語音識別和亞馬遜的“回聲”智能音箱，都已是相當成熟的產品。被稱為“BOT”的智能聊天機器人也成為最火熱的概念之一，“阿裡小蜜”就是這樣的應用，能夠根據人們的語音來檢索答案，完成指令，而微軟小冰、蘋果Siri語音助手和網易七魚這些結合了雲計算和大數據的BOT們也得到了長足的發展。

　　緊隨其后的是圖像識別和人臉識別，在2016年，支付寶登錄頁面和招商銀行手機端的大額轉賬，都引入了人臉識別驗証。百度則把人臉識別閘機投放在了世界互聯網大會的會場。百度深度學習實驗室負責人林元慶介紹說，在2015年末時，百度大腦的圖像識別率在92.0%左右，而現在則高達99%，“這甚至高於指紋識別的95%”。數據顯示，語音和圖像識別技術成為國內人工智能市場上最廣泛的應用，目前分別佔比60%和12.5%。

　　“感知”是讓人工智能有了像人一樣的眼睛耳朵，而“認知”則讓人工智能真正開始像人一樣，通過推理進行決策。AlphaGo令人驚嘆，正是因為它能夠應對像圍棋這樣復雜的問題，並給出解決方案。“推理是人工智能真正要面對的難點，AlphaGo解決的問題至少有明確的勝負，而更多的決策其實隻有更好，而沒有絕對的對錯。”阿裡雲科學家初敏告訴記者。

　　從應用來看，智能投顧、智能搜索和無人駕駛是人工智能在“認知”層面的三大熱點。智能投顧是人工智能和投資顧問的結合體，在這一領域，國外出現了Wealthfront等知名平台，國內也出現諸如拿鐵財經、錢景等應用。

　　在智能搜索方面，搜狗CEO王小川告訴記者，搜索和輸入法的未來將走向智能問答與自動問答，“不再讓用戶自己總結關鍵詞輸入，而是讓搜索引擎能夠真正地像人與人對話一樣，懂得用戶所想，並為其解答問題，輔助決策”。他還透露說，搜狗已耗時9個月，耗資4000余萬元，正在開發這樣的智能問答機器人。

　　無人駕駛則結合了人工智能在“感知”和“認知”兩個階段的功能。來自市場研究機構的數據顯示，到2025年，自動駕駛車輛的市場價值可能達到420億美元，到2030年，具備無人駕駛和部分人工駕駛功能的智能汽車市場份額有望超過50%。

　　夯實發展基礎

　　盡管取得了長足發展，但人工智能在不斷應用於市場產品之外，也需要不斷夯實未來發展的基礎

　　對於普通用戶來說，人工智能的聲名鵲起，是包括去年春晚機器人舞蹈、AlphaGo等在內一系列“明星產品”市場教育的結果，而在業界看來，人工智能其實就是“大數據+強計算+新算法”，它的快速發展，也正來自這三個方面的強力支撐。

　　在數據方面，英特爾公司全球副總裁楊旭表示，在萬物智能互聯的新時代，互聯的物體越來越多、越來越智能，並由此產生出洶涌而來的數據洪流。“在現在的‘人聯網’時代，每人平均每天產生1.5GB的數據量，而我們預計到2020年將有500億台相互連接的智能設備，到‘物聯網’時代，一輛無人駕駛汽車一天就能產生4000GB的數據量，這些龐大而復雜的數據，為人工智能學習提供了基礎。”

　　在計算力方面，優必選人工智能首席科學家陶大程坦言，2014年他研究用攝像機去捕捉和計算人體姿態，“當時估計10秒視頻需要最好的服務器算1個小時才能做出來，現在隻要一塊好一點的顯卡，完全能夠實時計算。計算能力的提升，讓人工智能真正可以處理海量數據”。

　　更重要的是算法的提高。深度學習、神經網絡、蒙特卡洛樹搜索……它們改變了人工智能的思考方式。百度首席科學家吳恩達表示，神經網絡和深度學習是人工智能取得突破的關鍵。“在這樣的模型下，吸納越多數據，人工智能會變得越聰明。”

　　盡管取得了長足發展，但作為全新的前沿技術，人工智能在不斷應用於市場產品之外，也需要不斷夯實未來發展的基礎。從近期的動向來看，一方面，人才從學校向產業界的流動成為風潮。去年10月，卡耐基梅隆大學機器學習部門副教授魯斯·薩拉赫丁諾夫加入蘋果，負責人工智能技術開發團隊﹔11月，斯坦福人工智能與計算機視覺實驗室主任李飛飛加入谷歌。在國內，優必選也宣布悉尼大學教授陶大程加盟，擔任人工智能首席科學家，在機器人運動控制方面則與清華大學教授趙明國開展了深度合作。

　　另一方面，在專利儲備上，中國企業也開始后來居上。來自市場研究機構的統計顯示，全球關於人工智能的專利申請數量，美國、中國、日本位列前三，三國佔總體專利的73.85%，位列第四的德國人工智能專利數量僅為中國的27.8%。

　　不過，盡管人工智能的發展風生水起，但這一技術目前並不完美。初敏坦言，“人工智能才剛剛起步，現在不少應用其實是為人工智能而人工智能，市場相對比較浮躁。人工智能不能隻停留在概念上，必須用來解決實際需求”。（陳 靜）

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