人工智能，高烧不退

在如今的科技圈，人工智能已是大家最喜闻乐见的话题。无论是巨头还是创业者，都变着法儿地要为自己的产品打上人工智能的标签。主流观点认为，在历经几十年的发展之后，人工智能已经逼近技术奇点。不过，当人工智能风口渐起之时，市场却充斥着狂炒概念的聒噪之声。

高歌猛进的人工智能

人工智能并不是新鲜的事物，它已经拥有60年的研究历史。但却由于在跌宕起伏的研究过程中，一直没有成熟的实际应用，而从未真正掀起浪潮。谷歌AlphaGo的出现，为人工智能增加了诸多话题性。同时，人工智能的技术储备也达到了一个新的高度。

人机再战！柯杰应战AlphaGo

4月10日下午，谷歌中国在中国棋院就第二次人机大战召开发布会，明确中国柯杰将于谷歌AlphaGo进行第二次围棋人机大战。本次比赛将于5月23~27日将在中国乌镇举行，相比于此前AlphaGo和李世乭5局3胜制的赛制，此番AlphaGo和柯洁会通过3局2胜制分出胜负。

AlphaGo除了将与排名世界第一的柯杰进行三番棋对决外，还将举行配对赛和团队赛——由五位中国顶尖起手一起跟AlphaGo对弈，集五人智慧于一体，来挑战AlphaGo。值得一提的是，此次出战的并不是去年跟李世乭对弈的AlphaGo原版，而是AlphaGo2.0版本，这个版本是“自我学习”，并没有研究人类棋谱，而是通过与自己对弈来提高棋艺。

继去年三月份首场围棋人机大战后，人类与机器之战就被推上了舆论热点，机器是否已经超过了人脑成了大家谈论的焦点。这也让人工智能被推到了风口浪尖。

人工智能项目蜂拥而至

去年3月，AlphaGo打败韩国棋手李世石这一事件不仅让人工智能为大众所熟知，也震惊了社会各界，从而打开了人工智能向更多领域发展的大门。截至目前，各行各业都开始走向智能化，创投圈开始了新的攻城略地，大公司也开始精心布局，大量项目迅速上马。

人工智能最直观的变革力体现在应用上。在各类应用中，无人车是人工智能应用最热门的领域。过去，自动驾驶汽车依赖于手动编码算法记录理想线路和控制车辆。而人工智能使神经网络和深度学习被应用在计算机视觉、自动语音识别和自然语言加工等方面，让车辆可以自主识别道路上的物体、听懂司机的命令，以及规划行车线路等。特斯拉表示，其自动驾驶系统将在2年后达到Level 5级别，汽车在任何环境下都可以完全自主驾驶。而在国内，阿里巴巴、上汽集团、百度和长安等，都是这一领域的活跃玩家。

除了风头正劲的无人驾驶，人工智能在其他领域也实现了蓬勃发展。

移动OS就是其中之一。三星刚刚推出的Bixby不仅能帮助用户快速完成各种设置，甚至还可以识别“展示特定地点的照片”等复杂指令。微软Cortona除了能够了解用户的喜好和习惯，还可以帮助用户进行日程安排和问题回答等操作。MIUI和Flyme等手机ROM，也已开始引入人工智能元素提升用户体验。智能硬件是另一个热门领域——越来越多的硬件产品，如智能插座、智能音箱和智能称等都尝试结合手机APP进行操控。华米推出的首款人工智能手环，就号称是世界上第一款采用人工智能技术并支持生物特征识别的智能手环。

而“硬件+云计算”的模式，则是将改变整个世界获取计算资源的全新模式。作为语音交互式蓝牙音箱的亚马逊Echo，已经可以使用内置的Alexa语音交互系统，来同步语音数据、播放音乐和进行智能家居设备控制。不断优化的谷歌助手也不断拓展自己的语音产品市场，朝着操控各种家居设备的方向努力，除了在音箱中加入Wi-Fi路由器等功能以提高竞争力外，谷歌助手也已广泛应用于手机与智能手表等其他硬件中。

虽然人工智能在各个领域的技术交织繁杂，但具体到应用服务的提供方面，行业内却趋向于垂直。由于用户的需求并未被完全开发，目前人工智能商业化集中了在几个较为容易落地的方面。百度在人工智能+金融领域、谷歌在人工智能+广告领域的不断深化挖掘，充分说明了企业不管是为了聚集资本还是另有所求，都在不断强化在垂直领域先下手为强的意识。近年来，人工智能在医疗领域的应用也日趋火热，在医学影像识别、临床诊断辅助系统、药物研发等多项领域，均可见人工智能的身影。

资本热情高涨

在整个行业疯长的时期，巨头的热情让人工智能迎来了新的春天。今年3月13日晚，英特尔官方网站发文确认以153亿美元收购Mobileye，一时间掀起业界热议。Mobileye是一家总部位于以色列，主要致力于汽车工业的计算机视觉算法和驾驶辅助系统的芯片技术研究的公司。交易完成后，Mobileye将与英特尔的自动驾驶事业部（ADG）合并，形成新的自动驾驶部门。新部门将支持两家公司当前的制造项目，并致力于与汽车OEM厂商、一线供应商和半导体公司合作，开发先进的汽车辅助驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶系统。

同样财大气粗的百度，也在4月宣布全资收购美国科技公司xPerception。此次收购行为被看作是百度进一步加强在视觉感知领域的软硬件能力，赋能AR、自动驾驶等核心业务，提速人工智能技术产品化的一个重要步伐。

AMD是X86 CPU及高性能GPU市场上的重要一员，这几年来经常被传卖身，潜在收购方包括微软、苹果，还有中国的神州龙芯与紫光等等。如今市场又有传闻称TI有兴趣收购AMD，而且给出了每股18美元的收购价，交易总价可能达到164亿美元。

在人工智能领域融资大规模出现的背后，是近两年技术的革新以及市场的变化引发企业对人工智能的肯定和追捧。但资本和创业者的疯狂，让这个本该平稳发展的领域遭受到了过热的风险。

人工智能为何红得发烫

尽管争论很多，有一点大家达成了共识——人工智能已经走到了一个关键节点。说得难听点叫瓶颈，说得好听点叫爆发点。虽然看起来距离黑科技还有一定的距离，但是谁能保证说，在我们有生之年不会看到人工智能突破技术和伦理的瓶颈，迎来一波新的爆发呢？

人工智能编年史

人工智能的开端，来自于阿兰·图灵所发表的一篇论文：机器能够思考吗？为了检验这一点，他甚至设计了一个广为人知的规则：图灵测试。简单来说，就是如果有一台机器以特殊的方式和其他人沟通，如果有一定比例的人无法在特定时间内分辨出与自己沟通的是人还是机器，那么就可以认为这个机器有思考的能力。并且图灵预言，在2000年将有足够聪明的机器通过该项测试。但是让人非常遗憾的是，他的预言直到2014年才被一台英国雷丁大学的超级计算机所打破。

而在1955年，美国斯坦福大学计算机科学家约翰麦卡锡第一次提出了人工智能这一概念，标志着这一产业正式进入全新纪元。在此之后的漫长时间里，美国可以说一直领跑全球人工智能领域。

说在1997年，IBM所制造的深蓝就击败了国际象棋棋手卡斯帕罗夫，一时之间轰动全球。而在2016年，谷歌的AlphaGo又拿下了围棋选手李世乭，甚至在快棋赛中打遍中国各路围棋好手。如果说一开始的深蓝使用的还是比较粗笨的穷举法，那么AlphaGo在围棋中所采用的各种策略，已经非常接近于人类的思考方式——甚至相对于人类，由于它不容易被战局所迷惑，也不会被感情所左右，在判断时更为精准或者说冷酷。

从深蓝到AlphaGo，人工智能走了将近20年，而AlphaGo的到来，更是让无数人都在思考：技术奇点真的要出现了吗？

技术奇点真的要来了吗？

互联网时代的到来，让知识得以以极高的效率进行传播，这也使很多科学技术得到了迅速的发展。然而即便如此，人工智能突破图灵测试，还是比图灵预想中慢了很长时间。而当很多人都在说技术奇点即将要到来的时候，恐怕这个“即将”也并没有离我们非常近。让我们不妨来看看，现阶段人工智能所取得的一系列挫折。

首先一个问题，就是成熟的人工智能产品还并没有出现。人工智能由于存在有相当高的技术门槛，至今依旧是许多实力雄厚的高科技企业的“专属玩物”。但很遗憾的是，即便聚集了顶尖的相关领域研究人员，这些企业依旧没有在近几年拿出真正能够有普及价值的产品。

比如说三星，它曾信誓旦旦地宣布要在自己的旗舰手机Galaxy S8和S8+中，应用自家的智能语音控制功能Bixby，甚至还野心勃勃打算将Bixby预装到其他智能设备，包括苹果的设备之中。然而，第一批购买到Galaxy S8和S8+的用户发现他们并不能使用到万众期待的Bixby。直到5月1日，这一功能才终于通过系统升级提供，然而从目前来看，这一功能只支持韩国用户，甚至美国用户也无法使用。从某种角度来说，这也多少能看出三星对于这一产品的信心略有不足。

另一个热门领域，自动驾驶更是难言成绩斐然。在2014年，谷歌推出了自己的自动驾驶原型车，但在此之后，围绕着自动驾驶技术的最醒目关键词，竟然是“车祸”。在2016年，特斯拉完成了“自动驾驶汽车首杀”，导致司机死亡。而这一悲剧的发生，无疑将大大滞后自动驾驶技术的发展。而目前测试时间最长的谷歌自动驾驶汽车，在整整6年时间里，依靠55辆谷歌自动驾驶汽车，测试了209万公里的数据，同时还发生了11起小交通事故。而研究人员认为，只有在测试数亿乃至数千亿公里之后，才能验证其在减少交通事故方面的可靠性，也就是说，在样本不够多之前，自动驾驶汽车依旧只是一个遥远的愿景而已。

说到谷歌，咱们又不能不提到它在另外一个人工智能领域闹的乌龙——那就是Google Photos。它曾经把一张有两个黑人的照片直接标记为“大猩猩”，结果引来了一阵舆论大哗——要知道，在一贯追求政治正确的硅谷，这样的失误几乎不可原谅。

从这几个例子中来看，咱们就能知道，尽管雷声很大，但现在的人工智能产品依旧还只能停留在小打小闹的不靠谱阶段中。那么，产品本身靠不住，相关技术储备是否已经准备好了呢？也未必。现在看来人工智能的技术储备并不完善。

人工智能需要巨大的运算量，而目前相关设备的芯片可选择范围窄，性能差，说穿了就是技术人员拿来自high一下可以，但是想要以此进入千家万户，还缺乏量产的基础。

实际上，目前各大企业热炒的大数据概念，也并非100%靠谱——至少大数据完美miss了英国脱欧、川普当选之类的重大话题。失误的原因之一，是因为人们在面对某些问题时，会下意识地隐藏自己的真实选择，尤其是这样的选项被认为是“政治不正确”的时候。而大数据却不会意识到人类的这种微妙心理，而是仅仅以各种数据去套用公式，得出来一个错误的结论。

最后，人工智能还有一个很大的问题，就在于它的感知能力还没有突破。所谓的感知能力，并不仅仅在于它能“看到”以及“听到”，还有“理解到”。比如说比尔·盖茨就提到过人工智能的阅读能力——这可绝对不仅仅是一个翻译软件所能达到的。中文更甚，因为语境的不同，让同样一句中文很容易产生很大的歧义，而人工智能如何才能分辨出其中的区别，做出正确的选择呢？这正是目前的人工智能所难以达到的境界。如果不能实现这一点，那么人工智能不过是一个会抓去关键词，然后通过数据搜索选择回答方式的机器人而已。

人工智能热背后的逻辑

腾讯刚刚认命语音识别专家、微软语音和对话集团前首席研究员俞栋博士为其AI Lab副主任。可见，尽管坑很大，但巨头们还是纷纷往其中跳，这其中有很多复杂的原因。首先就是人工智能热，其实是一种炒出来的“虚热”。很多公司只是蹭热点，骗投资而已，尤其是一些创业团队及新产品，没有噱头就抱着人工智能的大腿创造噱头，反正大家都在跟风。类似的戏码，之前已经在智能手机和移动游戏等逝去的风口中多次上演。

而对于一些大公司来说，他们追捧人工智能，则是源于一种本能的焦虑。在过去十年时间里，像诺基亚与摩托罗拉这样的企业已经证明了，抓不住风口，就算是行业老大，要崩溃也不过是区区几年时间而已。正所谓王权没有永恒，抓住新的风口，就等于抓住了企业的命脉。而大企业对于人工智能的投入，他们所在意的并非是现在的利益，而是未来的可能。而对于一些“船大难掉头”的企业，比如百度与乐视这样的企业来说，人工智能更是他们转型的一个工具，他们需要这么一个新的故事，让别人忘记那些陈年黑历史。

当然，不论是创业团队还是大公司，人工智能概念在目前阶段对于他们来说也绝非是只有付出，没有投入的亏本买卖。这一概念只要玩得好，就能为他们带来相当的融资能力，激发他们的创业热情——当然，这个热情会转向为成功，还是锤子手机式的失败，那就是另外一回事了。

做人工智能的正确方式

那么，怎样才算是做人工智能的正确方式呢？

首先，利用好自己的优势。比如说，Facebook所擅长的是社交，而阿里巴巴所擅长的是电子商务，他们的人工智能产品也围绕着社交和电商展开。要是有一天阿里巴巴想不开，连自己的社交平台都没有，就去玩社交人工智能，那么就算再有钱，也不过是为他人做嫁妆。截止发稿前，腾讯也推出了语音助手APP《腾讯叮当》，唱的也是这一出。

其次，讲究循序渐进，不要指望一口气就憋出一个“黑科技”去打出翻身仗。而是要学会降低用户的期望值，少用PPT吹，多用产品来打动用户，积累口碑。比如当年的乐视，就是靠PPT忽悠了一群人，结果现在传说中的乐视汽车依旧活在PPT之中，自己公司也隔三差五要闹出什么负面新闻来。若是当时少做几张PPT，闷声发大财，也许现在乐视的压力就没有那么大了。

最后，就是要培养自己的人才队伍。比如，亚马逊就非常注重于培养储备自己的人工智能人才。有统计数据显示，仅2016年就为了拉人花了15亿元人民币。而在国内，像百度这样的公司也开启了自己的百度技术学院，宣称要为中国培育AI人才。

简单来说，准确定位、低调行事、人才到位，这才是未来人工智能获得进步的三驾马车。

人工智能，大佬们怎么看？

虽然随着科技水平的发展，人工智能已经从科幻小说中的产物，来到了距离人们生活很近的地方。但很有意思的是，人们对于人工智能的争议以及立场却没有发生过太大的改变过。总的说来，关于人工智能的争议，主要有三种观点。

乐天派——人工智能将引领未来

对人工智能持乐观看法的人群，是一个集合了实干派和“AI吹”的庞大阵营。

互联网大佬，天生就是一群嗅觉敏锐的人群，他们构成了人工智能乐观派的主要核心。比如说号称AI神侃的李彦宏，如今言必称人工智能。甚至，李彦宏为了支持人工智能领域，还组织写了一本名为《智能革命》，向外界描绘人工智能的发展简史、全球人工智能研究前沿动态、人工智能的人类学和社会学探讨，以及百度在人工智能领域的探索和实践。这本内容明显偏向于科普性质的读物，其目的很明显：就是为了提升人工智能在普罗大众中的支持度，顺便给百度打打广告。

而扎克伯格相对于李彦宏，实战精神显然更强，他干脆自己动手开发一个“Jarvis”——有没有钢铁侠的既视感？虽然扎克伯格使用的技术都是源自于Facebook的开源项目和一些自动化家用硬件，但是这个“Jarvis”却已经相当像模像样——比如说，它能将使用者输入的自然指令，转化为机器指令，并完成诸如个性化推荐、人脸识别、理解简单文字与语音识别等功能。虽然扎克伯格自己也承认，人工智能距离科幻电影中的场景还很远，但是至少他的行动已经让人看到了希望。

而精神导师李开复也和李彦宏一样，干脆写了一本名为《人工智能》的书，认为以后世界上90%的工作都要被人工智能所替代——所以李老师，其实你是人工智能黑吧？

相对于李开复这种 “粉到深处自然黑”的做法，雷军还显得可爱一点，他干脆建议把人工智能作为国家战略来重视，从政策层面上予以支持。

最后，作为苹果的老大，库克也加入了人工智能吹的行列之中。他表示AI和AR是苹果未来的核心技术，大家不应该恐惧人工智能，而是应该拥抱时代，敢于犯错。在这个机器学习能力指数级增长的时候，让人工智能有进一步的突破。

综合这几位互联网大佬的言论，可以看出他们支持人工智能的逻辑主要就是“人工智能能改善人类未来生活”，让人类不必承担一些不必要的劳动。但是既然都已经牵扯到了“智能”难免就会激起另外一些人的顾虑。而这些人就组成了保守派，在不断诘问人工智能的支持者——美好的未来和惨淡的未来，哪一个才是人工智能未来的真正归属呢？

保守派——别忽悠，人工智能很可怕

在很多恐怖电影中，世界末日的到来总是因为人们对于某一种新技术把控能力不够，导致了噩梦的产生。而在“网红”科学家霍金和“钢铁侠”马斯克眼里，人工智能恐怕就是这样一种技术。

霍金对于人工智能的厌恶是业内出了名的。几乎每隔一段时间，他就会斥责强大的人工智能有可能是人类遇到过的最糟糕的事情。霍金强调生物大脑能实现的东西和计算机能实现的东西没有本质区别，称人工智能正在越来越快地进行自我重新设计。人类从无到有，进化到拥有现在的智能，花费的时间是以百万年来计算，而人工智能却并不需要那么长的时间。等人工智能在智能上超越人类之后，它是否还会继续为人类无私奉献？

而“钢铁侠”马斯克则认为，人工智能可以导致人类毁灭，它比核武器更可怕。有意思的是，为解决这个问题，马斯克提出了一个有意思的构想，就是把人和机器集成在一起，形成一个另类的“人工智能+人类”的共生模式，并有效消除人工智能独裁的情况。但是这种构想是否意味着，人也将放弃一部分属于他自己的意识？这就很难说了。

谨慎派——不好大喜功，也不杞人忧天

在乐观派和保守派之间，还有一个势力，那就是谨慎派——他们认为人工智能还没有取得阶段化的进展，还有很长的路要走。不管是乐观派还是保守派，他们的叫好或唱衰都没有太大意义。

比如说后悔创建了阿里巴巴的马云，在面对因为AlphaGo而爆出的人工智能热时，干脆喊出了“So TM what”的口号。他觉得机器比人聪明，它要做的是人做不到的事情，而不是模仿人类能做到的事情。所以在马云的眼里，很多看好或不看好人工智能的人都找错了出发点。

而一向低调示弱的马化腾，则一如既往的谦虚地说：“（我）同意现在的人工智能，尤其是机器学习、深度学习的算法还确实处在非常初级的阶段，还有很多提升的空间，现在做得还非常不够。（人工智能）什么时候能够挑战真正人的认知能力？我觉得还有很长的时间。我说话比较保守，我说很长是说这一天永远不可能来到……。你即使用电脑的方法模拟人脑，要想完全达到人脑的水平，我觉得也做不到，永远做不到这件事情。”

最后，就是常常抱怨BAT没事就跑来微软挖人的比尔·盖茨，他曾说己有生之年最想看到的技术突破，就是人工智能。言下之意很明显，那就是他觉得能看到“那一天”的可能性实在太低。

也就是说，谨慎派大佬的言论，其核心就是“有生之年真正意义上的人工智能和我们都没太大关系，至于以后——我死后哪管洪水滔天。”

不管是乐天派、保守派还是谨慎派，他们有一个核心观点是相同的，那就是人工智能的崛起，将在可以掌控的范围内，为人类发展谋得更多的利益。但乐观派更倾向于在一切失控之前，人类能够刹住车，让人工智能更好的为社会服务。保守派则认为，等到人们发现不对劲时为时已晚。而在谨慎派看来，目前这两大派别都太过于杞人忧天，毕竟现在最强大的人工智能，也不过只是下下围棋罢了。