【中國(guó)智能制造網(wǎng) 市場(chǎng)分析】人機(jī)大戰(zhàn)加速了整個(gè)人工智能的前進(jìn)步伐，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)等領(lǐng)域都成為了資本和創(chuàng)業(yè)者角逐的焦點(diǎn)。　　“今年是人工智能的啟蒙階段，預(yù)計(jì)未來三年時(shí)間內(nèi)人工智能將進(jìn)入商用領(lǐng)域，不管是對(duì)接受服務(wù)的消費(fèi)者抑或提供方而言，人工智能都到了一個(gè)新的爆發(fā)期。”搜狗公司CEO王小川告訴記者。在他看來，有了AlphaGo之后，老百姓開始接受人工智能。不管是創(chuàng)始人還是創(chuàng)業(yè)者、工程師，也更相信人工智能了。“有時(shí)候你相信就可能做得比原來更好。所以，從接受服務(wù)的人和提供方來說，現(xiàn)在都到了一個(gè)新的爆發(fā)期。”王小川說。
　　
　　而在IDG資本2016年鎖定的新投資趨勢(shì)上，人工智能也被列為首要投資方向。IDG資本合伙人李驍軍認(rèn)為人工智能投資契機(jī)逐漸成熟，主要取決于三方面的原因：其一，硬件水平的提升，計(jì)算機(jī)的芯片、運(yùn)行速度、存儲(chǔ)能力、系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面都已經(jīng)達(dá)到基本要求。其次伴隨硬件的提升，計(jì)算機(jī)算法也在不斷優(yōu)化，MachineLearning已經(jīng)是計(jì)算機(jī)系必修課。同時(shí)基于互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)手機(jī)的普及，企業(yè)端積累了大量數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)分析成為可能。
　　
　　但即便如此，人工智能似乎距離我們依然很遙遠(yuǎn)，“人工智能的改變?nèi)孕钑r(shí)日，當(dāng)前更多的投資機(jī)會(huì)在于垂直領(lǐng)域深耕，具體而言就是看得懂、聽得懂、很貼心、能夠干活的人工智能創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。”李驍軍表示。
　　
　　商湯科技Sensetime CEO徐冰也坦言，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)實(shí)際上是在用數(shù)學(xué)模擬人腦的結(jié)構(gòu)，人腦有接近3000億量級(jí)的神經(jīng)元，沒有任何的計(jì)算機(jī)設(shè)備存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理能力可以到這樣的量級(jí)，現(xiàn)在可以落地的技術(shù)和10年后可以落地的技術(shù)，主要局限在硬件層面和計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度。
　　
　　而目前真正落地的技術(shù)主要在單項(xiàng)應(yīng)用上，例如人臉識(shí)別、語音識(shí)別、圖像分類、理解等這些單項(xiàng)任務(wù)上。“我們拿機(jī)器人、拿算法模擬人腦的時(shí)候，不需要模擬整個(gè)大腦，往往是去逼近某一項(xiàng)特有功能，單項(xiàng)技術(shù)可以做得非常好，甚至擁有超過人的能力。”徐冰告訴記者。
　　
　　這已然成為事實(shí)。王小川就坦言在搜狗公司2000多名員工中，80%都是工程師，目前就是在語音、圖像、網(wǎng)頁搜索和廣告領(lǐng)域做深度學(xué)習(xí)，把語音輸入轉(zhuǎn)化成文字、在圖片里進(jìn)行檢索，在網(wǎng)頁搜索結(jié)果中排序還有對(duì)商業(yè)廣告的優(yōu)化。
　　
　　“國(guó)內(nèi)很多的研究者在某一個(gè)技術(shù)點(diǎn)上做得非常好，但缺乏長(zhǎng)期目標(biāo)和哲學(xué)層面的思考。”浙江大學(xué)教授張宏鑫表示。其次，雖然人口紅利使得中國(guó)在數(shù)據(jù)量積累方面擁有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，但國(guó)內(nèi)在底層技術(shù)的研發(fā)和算法都落后于國(guó)外。
　　
　　作為一家技術(shù)公司的負(fù)責(zé)人，王小川則更是直言：“我們和Google大的差距是學(xué)校教育。其實(shí)一篇論文發(fā)表以后，大概三四個(gè)月的時(shí)間我們就能消化吸收了。在應(yīng)用領(lǐng)域，中國(guó)和美國(guó)的距離不算遠(yuǎn)，但是在基礎(chǔ)研究里、在數(shù)學(xué)領(lǐng)域里、在人工智能的一些基礎(chǔ)原理或者神經(jīng)學(xué)里，我們對(duì)大腦神經(jīng)元的理解，這方面的差距巨大。所以，美國(guó)更多的是原創(chuàng)，我們這邊做一些應(yīng)用實(shí)踐。”
　　
　　事實(shí)上，即便將技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品也不意味著有賺錢的保障，但至少變成一個(gè)能提供給用戶的服務(wù)。
　　
　　此外，張宏鑫提及的哲學(xué)層面的考慮確實(shí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域頗具爭(zhēng)議的焦點(diǎn)。例如從人文和社會(huì)道德角度而言，人工智能將會(huì)帶來哪些風(fēng)險(xiǎn)是否會(huì)導(dǎo)致大范圍失業(yè)或者人工智能達(dá)到一定程度是否會(huì)改變?nèi)祟惗陂L(zhǎng)期陪伴中，如果人類與機(jī)器人產(chǎn)生情感依賴該怎么辦
　　
　　這的確是一個(gè)挑戰(zhàn)性的話題，人工智能恐慌論并非毫無依據(jù)。據(jù)徐冰介紹，當(dāng)前的人工智能和以往幾年已經(jīng)大不相同，人工智能一定程度上是由人設(shè)定程序，讓機(jī)器按照這個(gè)程序重復(fù)性地完成工作，從而終在某種程度上實(shí)現(xiàn)取代。
　　
　　“機(jī)器會(huì)出現(xiàn)自適應(yīng)進(jìn)行學(xué)習(xí)，還可以自己迭代，雖然人類沒有指定某個(gè)目標(biāo)，但經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練會(huì)自動(dòng)得出結(jié)論。”徐冰告訴記者。這樣的案例并非沒有發(fā)生過，此前谷歌曾做過一個(gè)實(shí)驗(yàn)，用一套超計(jì)算機(jī)處理大量視頻，終這個(gè)計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)出了‘貓’的概念。
　　
　　“人工智能一定程度上包含了社會(huì)的機(jī)制在里邊，如何把技術(shù)真正產(chǎn)生的生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化為我們作為一個(gè)整體的效益，這是一個(gè)社會(huì)體制的問題。”徐冰建議。
　　
　　其次對(duì)安全性的威脅同樣是發(fā)展人工智能需要考慮的另一重問題?，F(xiàn)在越來越多的東西會(huì)通過物聯(lián)網(wǎng)、傳感器連成一體，但往往存在安全性極差的問題，時(shí)常采用一些私有協(xié)議，極易遭到黑客的攻擊。
　　
　　“大量數(shù)據(jù)連在一起，繼續(xù)往下走可能會(huì)變成城市級(jí)別的大腦，如果不經(jīng)監(jiān)控、管理，很可能會(huì)變成一個(gè)系統(tǒng)，這樣的系統(tǒng)對(duì)人的自由度是一種挫傷。”張宏鑫表示。