最近，人工智能鉚足了勁兒，頻刷“存在感”：

中國棋手柯潔大戰(zhàn)AlphaGo的硝煙還沒散盡，學(xué)霸君公司的智能教育機(jī)器人Aidam就與多位往屆高考狀元PK，挑戰(zhàn)今年的高考題。此前，微軟虛擬機(jī)器人“小冰”還出版了人類歷史上首部100%由人工智能創(chuàng)作的詩集。

“互聯(lián)網(wǎng)只是前菜，人工智能才是主菜”，在日前舉行的2017百度聯(lián)盟峰會上，百度公司董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏直言，“未來百度將不再是互聯(lián)網(wǎng)公司，而是一家人工智能公司”。

不過對很多人來說，人工智能可能還是個熟悉的陌生人，它將帶來哪些影響？要到達(dá)未來，還要翻越哪些山岡？

人工智能像燃料 與產(chǎn)業(yè)深度結(jié)合

1997年5月，IBM的計算機(jī)程序“深藍(lán)”在正常時限的國際象棋比賽中首次擊敗了當(dāng)時世界第一的棋手加里·卡斯帕羅夫。20年后，新一代人工智能AlphaGo又將柯潔、李世石等頂尖圍棋高手?jǐn)芈漶R下。

除了在刷屏的新聞中認(rèn)識人工智能，很多人對它的了解源自熒屏：在《黑客帝國》《終結(jié)者》等電影作品中，人工智能被塑造成功能強(qiáng)大的形象；在電視綜藝中，百度“小度”、搜狗“汪仔”等各顯神通，與人類交流、競技，甚至成為節(jié)目“主咖”。

“人工智能看上去這兩年才火，事實上多年來一直有人在背后做研究”，在微軟亞洲研究院副院長劉鐵巖看來，人工智能早已滲透到人們生活的方方面面：從搜索引擎到物流倉儲背后的網(wǎng)點規(guī)劃，從人臉識別到機(jī)器翻譯、語音識別，無不與人工智能密切相關(guān)。在手機(jī)中，實現(xiàn)了個性化推薦的新聞App、會“智能美顏”的修圖軟件、可以對話的“小冰”“小娜”、Siri……這些功能，也都受益于人工智能的發(fā)展。

這一波人工智能的研究應(yīng)用被業(yè)界稱作“第三次浪潮”。在人工智能誕生至今的61年里，曾經(jīng)的兩次熱潮都最終陷于沉寂。在業(yè)內(nèi)人士看來，這次浪潮有些不一樣。

“這次一定是更加穩(wěn)健的”，劉鐵巖說，“人工智能像燃料一樣，與各個產(chǎn)業(yè)深度結(jié)合，有著比以往更多的、實際落地的應(yīng)用場景。”

“數(shù)據(jù)的爆炸式增長、計算能力的飛躍、深度學(xué)習(xí)算法的突破，是這一次人工智能爆發(fā)的三大要素。”商湯科技CEO徐立表示，“人工智能的突破其實和產(chǎn)品落地密切相關(guān)，它可以快速帶來行業(yè)的爆發(fā)。新的技術(shù)需要與應(yīng)用相結(jié)合才能夠得到驗證，當(dāng)人工智能發(fā)展到超越人的水平后，將帶來生產(chǎn)效率的大幅度提升，同時催生新的行業(yè)和應(yīng)用。”

熱捧背后存隱憂 “網(wǎng)紅”需要冷思考

人工智能迅速發(fā)展的背后，有著來自政府、企業(yè)、資本的多重推力。

2015年7月，國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》，“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”被列為11項重點行動之一；2017年3月，人工智能首次寫入《政府工作報告》。在國際上，英、美、韓、日等也紛紛布局人工智能，一系列扶持政策相繼出臺。

2013年，百度成立全球首家深度學(xué)習(xí)研究院；在2017百度聯(lián)盟峰會上，李彥宏明確表示將人工智能作為百度的核心戰(zhàn)略；Facebook、谷歌等巨頭也不約而同提出了“人工智能優(yōu)先”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變；在計算機(jī)視覺、語音識別等垂直領(lǐng)域，商湯科技、科大訊飛等企業(yè)成績矚目。“目前無論是大公司還是小公司，都在積極擁抱人工智能”，徐立說。

在創(chuàng)投領(lǐng)域，人工智能尤其受到資本的重視，甚至引發(fā)瘋狂追捧。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和咨詢公司IT桔子近日發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)分析與創(chuàng)業(yè)投資盤點》收錄了467家AI企業(yè)和636起投資事件，其中，人工智能總獲投率為67.65%，高于其他行業(yè)2—3倍。過高的熱度讓劉鐵巖覺得，人工智能儼然已經(jīng)成了一個“網(wǎng)紅”，一些企業(yè)所謂的調(diào)整戰(zhàn)略其實是資本市場倒逼的。

當(dāng)然，與此前的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中曾出現(xiàn)過的“風(fēng)口”帶來“泡沫”一樣，與方興未艾所伴隨的，無序與重復(fù)投資、過熱與概念包裝等問題，在人工智能創(chuàng)投領(lǐng)域也已顯現(xiàn)出來。

徐立直言，國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)大多扎堆在應(yīng)用層面，創(chuàng)業(yè)者使用開源算法，找到某個垂直領(lǐng)域便套上“人工智能”概念扎進(jìn)去，但真正從算法層出發(fā)做“原創(chuàng)技術(shù)”的人并不多。“而這塊才是核心，是最需要厚積薄發(fā)的。”

對于這些隱患，易觀智庫資深分析師薛永峰強(qiáng)調(diào)，人工智能還處在比較初級的發(fā)展階段，花些時間“冷思考”尤為重要。

三大門檻待翻越 瓶頸即主攻方向

需要多久的積淀，人工智能才能告別初級階段，迎來大規(guī)模的爆發(fā)？專家們也承認(rèn)，還有不少瓶頸待突破。

瓶頸之一來自對大數(shù)據(jù)和計算的過度依賴。想讓機(jī)器像人類那樣思考，就必須“喂”給它天量數(shù)據(jù)。“必須依賴大數(shù)據(jù)、大計算，導(dǎo)致現(xiàn)階段很多人工智能過于重量級”，在劉鐵巖看來，“這種依賴是笨拙的，未來應(yīng)當(dāng)有更多輕量級的人工智能產(chǎn)生”。

瓶頸之二來自人工智能的“黑箱”——當(dāng)下人工智能做出的決策就像封閉的黑箱子一樣不可預(yù)測。“在人臉識別系統(tǒng)中，如果一些人能夠識別而另一些無法識別，研究員可能無法回答為什么，因為這是機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得來的，背后的邏輯并不清晰”。徐立還舉了另一個無人車的例子描述這種尷尬：“無人駕駛超越人的準(zhǔn)確率是很可能的，但難點在于你不知道它什么時候會撞墻。”

另一個瓶頸在于不成熟的行業(yè)生態(tài)。這在一定程度上制約了人工智能的發(fā)展。薛永峰提醒，要防范出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島化、研發(fā)孤立化的問題。“人工智能的一些技術(shù)專利主要掌握在大公司手中，數(shù)據(jù)資源難以全面放開。在語音識別、無人駕駛等諸多領(lǐng)域，很多團(tuán)隊各做各的，沒有融會貫通。”而在一些傳統(tǒng)行業(yè)中，數(shù)據(jù)積累的規(guī)范程度和流轉(zhuǎn)效率，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到能夠發(fā)揮人工智能技術(shù)潛能的程度。

不過徐立認(rèn)為，這些缺陷“與其說是瓶頸，不如說是未來的主攻方向”。

就國內(nèi)而言，人才儲備方面還相對薄弱。來自領(lǐng)英的數(shù)據(jù)顯示，全球范圍內(nèi)，人工智能專業(yè)人才有195萬，中國只占2%，排名第七。“人工智能工程師和應(yīng)用型人才都存在缺口，我們的教育體系應(yīng)該與時俱進(jìn)，在課程設(shè)置上面與發(fā)展需求配套”，劉鐵巖說。

值得慶幸的是，人工智能發(fā)展進(jìn)程中，許多進(jìn)步和改變已扎實可見。

亞馬遜、谷歌、Facebook、IBM和微軟已于去年9月宣布成立非營利的人工智能合作組，為研究人員提供可供討論和參與的開放式平臺。今年4月，百度也正式發(fā)布阿波羅計劃，把自己所積累的自動駕駛技術(shù)開放給業(yè)界，以期進(jìn)一步降低研發(fā)門檻，與產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)共同促進(jìn)自動駕駛技術(shù)的發(fā)展和普及。

“這是一場既有主動脈又有毛細(xì)血管的技術(shù)革命，其意義可能不亞于今天的互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)。因此急不得，未來要一步步走”，薛永峰說。