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  “一個人想象自己不懂得的事情很容易被浪漫”——王小波《沉默的大多數(shù)》

　　一個行業(yè)往往容易被外行高估，被內(nèi)行低估。

　　機器翻譯、搜索引擎、推薦系統(tǒng)等各種應(yīng)用的進(jìn)步見證了人工智能的發(fā)展。

　　我國科技部創(chuàng)新發(fā)展司副司長余建就曾在某人工智能峰會論壇上表示：人工智能技術(shù)是引領(lǐng)未來的創(chuàng)新性技術(shù)，且在國家經(jīng)濟(jì)以及互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及超級計算機的發(fā)展之下，AI技術(shù)的發(fā)展也進(jìn)入了具有深度學(xué)習(xí)，跨界融合，人機協(xié)同，群智開發(fā)自主操控等特性的新階段。這些具有新特性的AI技術(shù)將對人類的生產(chǎn)、生活乃至思維模式都產(chǎn)生重大的影響。

　　但是人類對于人工智能的發(fā)展有著一個很大的局限性，就是把人類的思考方式作為機器是否智能的標(biāo)準(zhǔn)，以至于容易錯誤的估計人工智能的發(fā)展。而人工智能作為一個發(fā)展中的技術(shù)，也存在很多等待解決的問題。

　　上兩周的全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會(GMIC)上，F(xiàn)acebook人工智能團(tuán)隊首席AI科學(xué)Yann LeCun(楊立昆)、創(chuàng)新工場董事長兼首席執(zhí)行官李開復(fù)、及加州大學(xué)伯克利分校Michael I. Jordan(邁克爾·喬丹)對人工智能的現(xiàn)在和未來展開了討論。

　　李開復(fù)：人工智能的四波浪潮

　　第一波浪潮是互聯(lián)網(wǎng)的AI浪潮，互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司在人們每次淘寶點擊或每次在朋友圈點贊的時候，將數(shù)據(jù)收集起來，為人們提供更準(zhǔn)確的服務(wù)。在互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)之下，我們猶如小白老鼠，被巨頭們進(jìn)行標(biāo)簽化，因此今天的AI巨頭和互聯(lián)網(wǎng)巨頭相對等的。而美國的Google、FaceBook、亞馬遜就引領(lǐng)了第一波浪潮。

　　第二波浪潮：大量的數(shù)據(jù)，擁有者能夠進(jìn)行變現(xiàn)或者提升商業(yè)價值。例如醫(yī)院、學(xué)校、銀行等機構(gòu)收集用戶數(shù)據(jù)，將它進(jìn)行商業(yè)化。比如，一個銀行使用用戶的數(shù)據(jù)來降低信用卡的欺詐率，或者提高貸款的還款率、是提升投資的回報率，這也是人們正在做的事情。

　　第三波浪潮就是收集一些虛擬數(shù)據(jù)：基于視覺、聽覺亦或是其他傳感器收集來過去不存在的數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)合成一個新的應(yīng)用，甚至是一個新的用戶體驗。例如我們現(xiàn)在看到的各種智能音箱、智能語音交互、不同地域、領(lǐng)域的監(jiān)控攝像頭。人們可以把計算機視覺加傳感器運用在各個不同的領(lǐng)域，比如說在無人商店、工廠等等。

　　第四波浪潮：自主化、自動化的AI，這也就是我們科幻片看到的機器人、無人駕駛。這個浪潮將徹底顛覆我們出行的習(xí)慣及物流系統(tǒng)。工廠會慢慢變成熄燈工廠、無人工廠，商店慢慢會變成無人商店，因此，第四波浪潮是有影響力且巨大的。而現(xiàn)在已經(jīng)有一些初級的應(yīng)用，例如無人駕駛，這四波浪潮會來得非常迅猛。我們每一天都在使用AI，未來將會應(yīng)用的更多。

　　這四波浪潮也將給中國帶來更多的機會，尤其在互聯(lián)網(wǎng)上，我們已經(jīng)占了世界的半壁江山。在視覺方面和傳感器方面的應(yīng)用，中國也發(fā)展的非�？�，因為我們有海量的數(shù)據(jù)。但是無人駕駛方面還是美國領(lǐng)先的。然而中國有數(shù)據(jù)的優(yōu)勢和政策推動，我們?nèi)允潜�樂觀態(tài)度。

　　完整的系統(tǒng)體系下的人工智能才是真正的人工智能

　　美國國家科學(xué)院、美國國家工程院和美國藝術(shù)與科學(xué)院院士邁克爾·喬丹，是吳恩達(dá)等在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域卓有成就者的老師，他常常被稱為“機器學(xué)習(xí)之父”。

　　“現(xiàn)在我們奢望建立的是智能的自動化系統(tǒng)，但是我們終的目標(biāo)并不是實現(xiàn)無人駕駛或者無人銀行，我們的目標(biāo)不是實現(xiàn)無人，而是要實現(xiàn)每一個系統(tǒng)的鏈接”，在他看來，現(xiàn)在的人工智能距離智能還差的很遠(yuǎn)，目前并沒有形成一個智能的網(wǎng)絡(luò)，如果要實現(xiàn)整體智能，仍需要在體系搭建方面進(jìn)行深入研究。

　　他還舉了例子：如果將亞馬遜智能推薦這類專家建議體系用在餐廳的推薦或者交通路線的推薦上，就會出現(xiàn)問題。比如說在交通上，要推薦一條從機場到市區(qū)比較順暢的路，可能會立刻涌入大量的汽車，原本順暢的路開始堵車;或者向吃貨們推薦一家好吃的餐廳，擠入大量的吃貨，排隊可能耗去耐性而無心情享受美食。

　　Yann LeCun同樣認(rèn)為我們還需要很多基本的原則，才能建立一個體系，才能真正達(dá)到人類的智能水平�！霸贔acebook，我們希望機器具有真正的智能，搭建起一個體系架構(gòu)�！盰ann LeCun說，“我們希望人工智能可以很好的、實時的做事情，但是很多技術(shù)現(xiàn)在還沒有到位，包括人臉的識別，很多領(lǐng)域已經(jīng)工作了幾十年，但是有些目標(biāo)還沒有完成。”

　　“在人工智能的研究當(dāng)中，一些原則性的東西正在不斷的涌現(xiàn)，有很多概念還需要完善。我們現(xiàn)在似乎已經(jīng)認(rèn)為人工智能無處不在了，但實際上整個體系還需要時間來建立�！边~克爾·喬丹說，“現(xiàn)在千萬不要夸大它�！�