當前，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)動人工智能技術發(fā)展、塑造人工智能發(fā)展格局、構建人工智能產(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)致遠的可行性發(fā)展路徑。

　　三駕馬車共驅(qū)人工智能技術演進發(fā)展

　　人工智能（Artificial Intelligence）是一項為機器賦予人類行為能力、思考能力、情感能力，實現(xiàn)人類、機器、自然三者和諧統(tǒng)一的科學技術?？v觀歷史，人工智能技術演進是由硬件、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、精密咬合，共同構筑人工智能技術體系。

　　硬件包含底層芯片和運算平臺，是機器能夠快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、執(zhí)行復雜算法的骨干。其中，計算機（1945年）、摩爾定律（1965年）、機器人（1990年）和量子計算機（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，是機器能夠流暢進行思考和運動的靈魂。其中，邏輯學算法（1955年）、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡（1980年）和深度學習算法（2006年）是人工智能內(nèi)涵發(fā)展的關鍵要素。

　　數(shù)據(jù)包含海量數(shù)據(jù)的采集和標注，是機器能夠精確構建數(shù)學預測模型的養(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。

　　當前，在硬件、算法持續(xù)獲得關注的同時，數(shù)據(jù)供給日益成為全社會高度重視的熱點，訓練數(shù)據(jù)的安全、深度、質(zhì)量和準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)濟社會研判與決策，為人類可視化展示智能圖譜，實現(xiàn)自然生物智慧、社會發(fā)展規(guī)律、信息技術原理的三位一體。人工智能技術所覆蓋的領域正在不斷泛化，包括人類大腦仿思、人類軀體仿行、人類器官仿感和人機交互仿真等四類功能，涉及機器學習（深度學習）、機器感覺、自然語言理解、虛擬現(xiàn)實（增強現(xiàn)實）等分支。

　　因此，從實現(xiàn)功能上看，人工智能技術體系是層次化、邏輯化、系統(tǒng)化的，主要分為執(zhí)行聚能、思考賦能、交互提升和應用釋能等四層。其中，執(zhí)行聚能層是智能機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；思考賦能層是智能機器進行深度挖掘知識的中樞大腦，主要包括云計算、大數(shù)據(jù)、機器學習（深度學習）等具有數(shù)據(jù)存儲、運算、分析功能的技術；交互提升層是智能機器與人類溝通交流的友好界面，包括機器感覺、虛擬現(xiàn)實（增強現(xiàn)實）等具有認識人類社會和自然環(huán)境等具有描述、重構功能的技術；應用釋能層是智能機器走進人類社會的助推工具，包括教育、醫(yī)療、文化、音樂、法律等各領域垂直應用平臺。

　　三股力量共塑人工智能發(fā)展格局

　　自1956年人工智能技術被認定為科學學科以來，政府、企業(yè)、科研機構成為推動人工智能發(fā)展的三股主要力量。

　　在人工智能技術發(fā)展初期（1956年-1980年），科研機構一直是引領人工智能技術前進的主導力量。麻省理工學院、卡耐基梅隆大學、斯坦福大學、愛丁堡大學等在當時具備頂尖的人工智能研究實力和專業(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。

　　在人工智能技術發(fā)展中期（1981年-2000年），企業(yè)逐步取代科研機構成為驅(qū)動人工智能技術前進的核心力量。美國微電子與技術技術集團、蘋果公司、IBM公司、Intel公司不斷革新人工智能的硬件、算法，推動人工智能技術從第二次發(fā)展低谷中重新崛起，締造了深藍計算機戰(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）都是堅定的支持者，政府向人工智能技術研究注入了大量資金。其中美國國防部高級研究計劃局（DARPA）是這兩次繁榮期資金投入的中堅力量。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研究資金投入。

　　自2000年以來，政府、企業(yè)、科研機構三股力量逐漸共振形成加快人工智能技術發(fā)展的合力。

　　一是企業(yè)、科研機構走向融合，聯(lián)合助力人工智能技術商業(yè)應用。紐約大學的雅恩·樂昆（Yann LeCun）、多倫多大學的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）和斯坦福大學的吳恩達（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，建立人工智能實驗室，實現(xiàn)先進研究力量和領先產(chǎn)業(yè)力量的強強聯(lián)手。人工智能技術呈現(xiàn)出兩條發(fā)展脈絡。第一條脈絡是芯片處理性能提升脈絡，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)馮諾依曼計算架構，提升了人工智能技術的運算速度；另一條脈絡是開源平臺建設脈絡，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)，最大化集聚應用開發(fā)者和用戶，開啟了人工智能技術發(fā)展的新紀元。

　　二是政府更加積極堅定地支持人工智能的發(fā)展，鼓勵多樣化、顛覆性的技術、應用和模式創(chuàng)新。美國政府發(fā)布了《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃》兩份重要報告，在審視了人工智能發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上，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研究計劃—“人腦計劃”，面向腦研究構建系統(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施方案》，致力于打造“一個平臺”—人工智能基礎資源與創(chuàng)新平臺，突破“一項技術”—基礎核心技術，構建“三個體系”—人工智能產(chǎn)業(yè)體系、創(chuàng)新服務體系和標準化體系。

　　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)鏈主要是由基礎設施（硬件、數(shù)據(jù)）、核心算法（算法工具、通用技術）、應用平臺（開源平臺）和解決方案（垂直領域應用）等環(huán)節(jié)構成。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（基礎設施）開始向下游（核心算法、應用平臺、解決方案）延伸。Intel公司斥資4億美元收購深度學習初創(chuàng)企業(yè)Nervana Systems，布局基于云計算的深度學習軟件服務。同時，Intel公司與智能語音服務提供商科大訊飛合作推動軟硬件一體化設計和優(yōu)化，聯(lián)合打造人工智能計算平臺創(chuàng)新解決方案，實現(xiàn)以“芯片升級提升應用體驗、以應用測試打磨芯片設計”。

　　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（基礎設施）回溯。地平線機器人公司在打造支持輔助駕駛的“雨果”應用平臺和面向智能家居的“安徒生”應用平臺的同時，正在加緊為研制深度學習定制的高性能、低功耗、低成本神經(jīng)網(wǎng)絡芯片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（應用平臺）開始向上游（基礎設施)、下游（解決方案）環(huán)節(jié)擴展。Google公司以深度學習開源平臺Tensorflow為核心，分別在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游研制了深度學習芯片張量處理器TPU（Tensor Processing Unit），在下游布局了一系列智能應用，包括智能助手（Google Assistant）、無線揚聲器和語音命令設備（Google Home）、消息應用（Allo）和視頻呼叫應用（Duo）。IBM公司除了著力打造了集“理解、學習和推理”于一體的人工智能平臺Waston，還重點研發(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）等應用。

　　工業(yè)經(jīng)濟時代，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)鏈條不斷擴大業(yè)務覆蓋領域和自身體量，以巨無霸的姿態(tài)推動整個產(chǎn)業(yè)不斷躍遷。而網(wǎng)絡經(jīng)濟時代，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。

　　可以預計，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)布研究報告和制定人工智能技術標準。

　　三點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雜的腦力勞動中解放出來，進一步提高人類認識自然、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。人工智能技術將繼續(xù)滲透進入經(jīng)濟社會各個領域，但其應用解決方案碎片化、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)綜合服務的統(tǒng)一入口。人們通過與人工智能助手進行溝通，將獲得集吃喝游購娛于一體的一站式定制化、精準化人工智能服務體驗。

　　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系應當被嚴格規(guī)定?？紤]一種極端情況，“當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)廣泛關注。如何確定用于機器學習（深度學習）參數(shù)訓練的數(shù)據(jù)集的真實性，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，最終導致人工智能訓練模型出現(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)塊鏈技術記錄數(shù)據(jù)從生成到最后被用于訓練的全生命周期的運行內(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)、科研機構）、三種模式（自上而下、自下而上、自中間到兩端）分別成為驅(qū)動人工智能技術發(fā)展、塑造人工智能發(fā)展格局、構建人工智能產(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)致遠的可行性發(fā)展路徑。

　　文/劉鵬宇

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