當(dāng)前，人工智能浪潮方興未艾，三駕馬車、三股力量、三種模式分別成為驅(qū)動人工智能技術(shù)發(fā)展、塑造人工智能發(fā)展格局、構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重要規(guī)律。圍繞人工智能所面臨的“成長的煩惱”，未來“三化”（集成化、規(guī)則化、安全化）將成為其行穩(wěn)致遠(yuǎn)的可行性發(fā)展路徑。

　　三駕馬車共驅(qū)人工智能技術(shù)演進(jìn)發(fā)展

　　人工智能（Artificial Intelligence）是一項(xiàng)為機(jī)器賦予人類行為能力、思考能力、情感能力，實(shí)現(xiàn)人類、機(jī)器、自然三者和諧統(tǒng)一的科學(xué)技術(shù)。縱觀歷史，人工智能技術(shù)演進(jìn)是由硬件、算法、數(shù)據(jù)三駕馬車共同牽引的結(jié)果。此三者互促共進(jìn)、精密咬合，共同構(gòu)筑人工智能技術(shù)體系。

　　硬件包含底層芯片和運(yùn)算平臺，是機(jī)器能夠快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、執(zhí)行復(fù)雜算法的骨干。其中，計(jì)算機(jī)（1945年）、摩爾定律（1965年）、機(jī)器人（1990年）和量子計(jì)算機(jī)（2011年）是人工智能穩(wěn)健發(fā)展的重要支撐。

　　軟件包含模擬人類智能的方法，是機(jī)器能夠流暢進(jìn)行思考和運(yùn)動的靈魂。其中，邏輯學(xué)算法（1955年）、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（1980年）和深度學(xué)習(xí)算法（2006年）是人工智能內(nèi)涵發(fā)展的關(guān)鍵要素。

　　數(shù)據(jù)包含海量數(shù)據(jù)的采集和標(biāo)注，是機(jī)器能夠精確構(gòu)建數(shù)學(xué)預(yù)測模型的養(yǎng)料。其中，互聯(lián)網(wǎng)（1969年）、物聯(lián)網(wǎng)（1999年）、云計(jì)算（2006年）和大數(shù)據(jù)（2008年）是人工智能突破發(fā)展的催化因子。

　　當(dāng)前，在硬件、算法持續(xù)獲得關(guān)注的同時，數(shù)據(jù)供給日益成為全社會高度重視的熱點(diǎn)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的安全、深度、質(zhì)量和準(zhǔn)確度極大影響了人工智能的外化性能。

　　人工智能是自然、社會、賽博三維空間中所蘊(yùn)藏智能的“耦合器”。它將人類從繁瑣的腦力勞動中解放出來，代替人類挖掘發(fā)現(xiàn)自然智能，輔助人類開展經(jīng)濟(jì)社會研判與決策，為人類可視化展示智能圖譜，實(shí)現(xiàn)自然生物智慧、社會發(fā)展規(guī)律、信息技術(shù)原理的三位一體。人工智能技術(shù)所覆蓋的領(lǐng)域正在不斷泛化，包括人類大腦仿思、人類軀體仿行、人類器官仿感和人機(jī)交互仿真等四類功能，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、機(jī)器感覺、自然語言理解、虛擬現(xiàn)實(shí)（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）等分支。

　　因此，從實(shí)現(xiàn)功能上看，人工智能技術(shù)體系是層次化、邏輯化、系統(tǒng)化的，主要分為執(zhí)行聚能、思考賦能、交互提升和應(yīng)用釋能等四層。其中，執(zhí)行聚能層是智能機(jī)器感知人類社會和自然環(huán)境的前端神經(jīng)，主要包括智能傳感、芯片處理、3D顯示和自動控制等具有采集、處理、顯示和控制功能的技術(shù)；思考賦能層是智能機(jī)器進(jìn)行深度挖掘知識的中樞大腦，主要包括云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）等具有數(shù)據(jù)存儲、運(yùn)算、分析功能的技術(shù)；交互提升層是智能機(jī)器與人類溝通交流的友好界面，包括機(jī)器感覺、虛擬現(xiàn)實(shí)（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）等具有認(rèn)識人類社會和自然環(huán)境等具有描述、重構(gòu)功能的技術(shù)；應(yīng)用釋能層是智能機(jī)器走進(jìn)人類社會的助推工具，包括教育、醫(yī)療、文化、音樂、法律等各領(lǐng)域垂直應(yīng)用平臺。

　　三股力量共塑人工智能發(fā)展格局

　　自1956年人工智能技術(shù)被認(rèn)定為科學(xué)學(xué)科以來，政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)成為推動人工智能發(fā)展的三股主要力量。

　　在人工智能技術(shù)發(fā)展初期（1956年-1980年），科研機(jī)構(gòu)一直是引領(lǐng)人工智能技術(shù)前進(jìn)的主導(dǎo)力量。麻省理工學(xué)院、卡耐基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)、愛丁堡大學(xué)等在當(dāng)時具備頂尖的人工智能研究實(shí)力和專業(yè)人才，鑄造了人工智能第一次發(fā)展繁榮期，使機(jī)器掌握了解答代數(shù)和幾何題、理解和使用英語的能力。

　　在人工智能技術(shù)發(fā)展中期（1981年-2000年），企業(yè)逐步取代科研機(jī)構(gòu)成為驅(qū)動人工智能技術(shù)前進(jìn)的核心力量。美國微電子與技術(shù)技術(shù)集團(tuán)、蘋果公司、IBM公司、Intel公司不斷革新人工智能的硬件、算法，推動人工智能技術(shù)從第二次發(fā)展低谷中重新崛起，締造了深藍(lán)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝國際象棋大師卡斯帕羅夫的里程碑事件。

　　政府在這兩個階段一直在觀望者和支持者兩個角色中搖擺不定。在人工智能兩次發(fā)展的繁榮期（1956年-1974年和1980年-1987年）都是堅(jiān)定的支持者，政府向人工智能技術(shù)研究注入了大量資金。其中美國國防部高級研究計(jì)劃局（DARPA）是這兩次繁榮期資金投入的中堅(jiān)力量。而政府在人工智能發(fā)展的低谷期（1974年-1980年，1987年-1993年）則活躍度較低，大幅減少人工智能技術(shù)研究資金投入。

　　自2000年以來，政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)三股力量逐漸共振形成加快人工智能技術(shù)發(fā)展的合力。

　　一是企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)走向融合，聯(lián)合助力人工智能技術(shù)商業(yè)應(yīng)用。紐約大學(xué)的雅恩·樂昆（Yann LeCun）、多倫多大學(xué)的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）和斯坦福大學(xué)的吳恩達(dá)（Andrew Ng）等人工智能高端人才分別加入Facebook公司、Google公司和百度公司，建立人工智能實(shí)驗(yàn)室，實(shí)現(xiàn)先進(jìn)研究力量和領(lǐng)先產(chǎn)業(yè)力量的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手。人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出兩條發(fā)展脈絡(luò)。第一條脈絡(luò)是芯片處理性能提升脈絡(luò)，以Google公司TPU、Nvidia公司GPU、Intel公司CPU+FPGA、IBM公司Truenorth類腦芯片為代表的一系列芯片處理器集中出現(xiàn)，不斷顛覆傳統(tǒng)馮諾依曼計(jì)算架構(gòu)，提升了人工智能技術(shù)的運(yùn)算速度；另一條脈絡(luò)是開源平臺建設(shè)脈絡(luò)，以Google公司Tensorflow平臺、Facebook公司Torchnet平臺、IBM公司TrueNorth平臺、微軟公司Azure ML平臺等為代表的一大批開源平臺不斷涌現(xiàn)，最大化集聚應(yīng)用開發(fā)者和用戶，開啟了人工智能技術(shù)發(fā)展的新紀(jì)元。

　　二是政府更加積極堅(jiān)定地支持人工智能的發(fā)展，鼓勵多樣化、顛覆性的技術(shù)、應(yīng)用和模式創(chuàng)新。美國政府發(fā)布了《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》和《國家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃》兩份重要報(bào)告，在審視了人工智能發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，分析了人工智能發(fā)展所面臨的公共政策問題和潛在應(yīng)用前景，提出了國家資助人工智能研究的總體發(fā)展策略。歐盟啟動了未來腦科學(xué)研究計(jì)劃—“人腦計(jì)劃”，面向腦研究構(gòu)建系統(tǒng)生成、分析、集成模擬數(shù)據(jù)的大型研究平臺。我國出臺了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實(shí)施方案》，致力于打造“一個平臺”—人工智能基礎(chǔ)資源與創(chuàng)新平臺，突破“一項(xiàng)技術(shù)”—基礎(chǔ)核心技術(shù)，構(gòu)建“三個體系”—人工智能產(chǎn)業(yè)體系、創(chuàng)新服務(wù)體系和標(biāo)準(zhǔn)化體系。

　　三種模式共建人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)

　　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈主要是由基礎(chǔ)設(shè)施（硬件、數(shù)據(jù)）、核心算法（算法工具、通用技術(shù)）、應(yīng)用平臺（開源平臺）和解決方案（垂直領(lǐng)域應(yīng)用）等環(huán)節(jié)構(gòu)成。三種模式正在從不同路徑共造人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

　　一是自上而下，即單個企業(yè)從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游（基礎(chǔ)設(shè)施）開始向下游（核心算法、應(yīng)用平臺、解決方案）延伸。Intel公司斥資4億美元收購深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)Nervana Systems，布局基于云計(jì)算的深度學(xué)習(xí)軟件服務(wù)。同時，Intel公司與智能語音服務(wù)提供商科大訊飛合作推動軟硬件一體化設(shè)計(jì)和優(yōu)化，聯(lián)合打造人工智能計(jì)算平臺創(chuàng)新解決方案，實(shí)現(xiàn)以“芯片升級提升應(yīng)用體驗(yàn)、以應(yīng)用測試打磨芯片設(shè)計(jì)”。

　　二是自下而上，即單個企業(yè)從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈下游（解決方案）開始向上游（基礎(chǔ)設(shè)施）回溯。地平線機(jī)器人公司在打造支持輔助駕駛的“雨果”應(yīng)用平臺和面向智能家居的“安徒生”應(yīng)用平臺的同時，正在加緊為研制深度學(xué)習(xí)定制的高性能、低功耗、低成本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片NPU(Neural Processing Unit)，打造一套完整開放的軟硬件一站式人工智能解決方案。

　　三是自中間到兩端，即單個企業(yè)從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中游（應(yīng)用平臺）開始向上游（基礎(chǔ)設(shè)施)、下游（解決方案）環(huán)節(jié)擴(kuò)展。Google公司以深度學(xué)習(xí)開源平臺Tensorflow為核心，分別在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游研制了深度學(xué)習(xí)芯片張量處理器TPU（Tensor Processing Unit），在下游布局了一系列智能應(yīng)用，包括智能助手（Google Assistant）、無線揚(yáng)聲器和語音命令設(shè)備（Google Home）、消息應(yīng)用（Allo）和視頻呼叫應(yīng)用（Duo）。IBM公司除了著力打造了集“理解、學(xué)習(xí)和推理”于一體的人工智能平臺Waston，還重點(diǎn)研發(fā)了集成“54億個晶體管、4096個內(nèi)核、100萬個神經(jīng)元、2.56億個突觸”的類腦芯片Truenorth，以及發(fā)展沃森管理顧問（Waston Engagement Adviser）、沃森搜索（Waston Explorer）、沃森知識工作室（Watson Knowledge Studio）、沃森公司分析師（Watson Company Analyzer）、沃森健康（Watson Health）等應(yīng)用。

　　工業(yè)經(jīng)濟(jì)時代，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要動力來源是企業(yè)，企業(yè)個體通過沿產(chǎn)業(yè)鏈條不斷擴(kuò)大業(yè)務(wù)覆蓋領(lǐng)域和自身體量，以巨無霸的姿態(tài)推動整個產(chǎn)業(yè)不斷躍遷。而網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要動力來源是產(chǎn)業(yè)生態(tài)，一批網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)型企業(yè)通過分工明確、協(xié)調(diào)聯(lián)動的產(chǎn)業(yè)鏈條共建產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，以企業(yè)集群的新型組織形式拉動整個產(chǎn)業(yè)向前邁進(jìn)。

　　可以預(yù)計(jì)，未來幾年，人工智能產(chǎn)業(yè)中企業(yè)合作、投資并購熱潮將進(jìn)一步升溫。目前，美國Google、Facebook、Amazon、IBM、Microsoft等五家頂尖科技公司已聯(lián)合成立了人工智能聯(lián)盟，致力于研究最佳對策、發(fā)布研究報(bào)告和制定人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。

　　三點(diǎn)展望暢想人工智能發(fā)展

　　人工智能代表了新一輪科技革命的前進(jìn)方向。人類歷史上的前三次科技革命將人類從繁重體力勞動中解放出來，社會生產(chǎn)力得到了巨大發(fā)展；而新一輪科技革命旨在將人類從復(fù)雜的腦力勞動中解放出來，進(jìn)一步提高人類認(rèn)識自然、改造自然的能力。人工智能未來將沿著“三化”（集成化、規(guī)則化、安全化）的發(fā)展路線闊步前行。

　　集成化。人工智能技術(shù)將繼續(xù)滲透進(jìn)入經(jīng)濟(jì)社會各個領(lǐng)域，但其應(yīng)用解決方案碎片化、不系統(tǒng)的局面會得到終結(jié)，將朝基于人機(jī)友好的集成化方向發(fā)展。目前，以微軟“Cortana”、蘋果“Siri”、亞馬遜“Alexa”為代表的人工智能虛擬助手正走入尋常百姓家，成為人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)生活密不可分的重要伙伴。繼桌面應(yīng)用程序、移動APP后，人工智能助手有望成為下一代互聯(lián)網(wǎng)綜合服務(wù)的統(tǒng)一入口。人們通過與人工智能助手進(jìn)行溝通，將獲得集吃喝游購?qiáng)视谝惑w的一站式定制化、精準(zhǔn)化人工智能服務(wù)體驗(yàn)。

　　規(guī)則化。從深層次看，人工智能不僅是對人類行為、思考、情感能力的再造，更是對人類基于這些能力所創(chuàng)造的這個社會系統(tǒng)的再造。因此，人工智能應(yīng)作為未來將與人類共同生活的個體看待，其與人類之間的倫理道德關(guān)系應(yīng)當(dāng)被嚴(yán)格規(guī)定?？紤]一種極端情況，“當(dāng)無人駕駛汽車要急轉(zhuǎn)彎避讓行人，但這樣有可能撞墻害死車上的乘客，它將如何選擇？”，類似這種倫理道德問題需要在人工智能的世界用規(guī)則研究固化下來。

　　安全化。隨著人工智能對于數(shù)據(jù)依賴性的不斷提高，數(shù)據(jù)安全問題未來將會引發(fā)廣泛關(guān)注。如何確定用于機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）參數(shù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集的真實(shí)性，將是未來每個人工智能從業(yè)人員都難以回避的問題。數(shù)據(jù)有可能會在采集、清洗、存儲等各個環(huán)節(jié)受到惡意的篡改，最終導(dǎo)致人工智能訓(xùn)練模型出現(xiàn)錯誤。因此，確保數(shù)據(jù)全生命周期的不可篡改，對增強(qiáng)人工智能數(shù)據(jù)信任度是尤為重要的。未來可以考慮，利用區(qū)塊鏈技術(shù)記錄數(shù)據(jù)從生成到最后被用于訓(xùn)練的全生命周期的運(yùn)行內(nèi)容。

　　總之，人工智能浪潮方興未艾，三駕馬車（硬件、算法、數(shù)據(jù)）、三股力量（政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)）、三種模式（自上而下、自下而上、自中間到兩端）分別成為驅(qū)動人工智能技術(shù)發(fā)展、塑造人工智能發(fā)展格局、構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重要規(guī)律。圍繞人工智能所面臨的“成長的煩惱”，未來“三化”（集成化、規(guī)則化、安全化）將會成為讓其行穩(wěn)致遠(yuǎn)的可行性發(fā)展路徑。

　　文/劉鵬宇

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