3月15日，被中國網(wǎng)民戲稱(chēng)為“阿爾法狗”的谷歌人工智能程序阿爾法圍棋（AlphaGo）最終以4:1的比分戰勝韓國天才棋手李世石，全球高度關(guān)注的人機大戰畫(huà)上句號，但是各國媒體對“人工智能”的熱議依然高燒不退。
一、AlphaGo的勝利是人工智能新發(fā)展的里程碑
AlphaGo是谷歌旗下人工智能團隊DeepMind開(kāi)發(fā)的圍棋程序。去年10月，AlphaGo初露崢嶸，以五比零橫掃歐洲圍棋冠軍樊麾。此前，圍棋是唯一沒(méi)有被計算機攻克的博弈游戲項目，因為圍棋遠比國際象棋復雜得多，據稱(chēng)圍棋棋局變數比宇宙中的原子數量還要多，目前人類(lèi)最強的超級計算機也無(wú)法處理體量如此大的信息。為此，AlphaGo團隊使用了共裝載170枚圖像處理器（GPU）和1200臺標準處理器（CPU）的大規模計算機網(wǎng)絡(luò )。更引人矚目的是，圍棋的復雜性使得編程員不可能寫(xiě)出圍棋的評估函數，從目前的信息來(lái)看，AlphaGo團隊并未開(kāi)發(fā)專(zhuān)門(mén)程序，而是通過(guò)“深度學(xué)習”和“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)”，通過(guò)與人類(lèi)下圍棋，從中找到邏輯判斷的方式并不斷自我學(xué)習，不再依賴(lài)記憶棋譜來(lái)進(jìn)行落子的選擇，程序自行掌握和判斷如何贏(yíng)得圍棋比賽。谷歌DeepMind創(chuàng )始人哈薩比斯表示，用“深度學(xué)習”技術(shù)“教”機器下圍棋，就如同教小孩一樣，絕不是讓程序員添一段代碼就完事，而是要給程序“喂”足夠多的案例，讓機器“自己領(lǐng)悟”正確的下法。從一定程度上說(shuō)，AlphaGo是在以預測的方式模擬人類(lèi)的直覺(jué)，試圖以人類(lèi)的思維去學(xué)習圍棋對弈。據稱(chēng)目前，AlphaGo模仿人類(lèi)的直覺(jué)判斷程度約為80%。
“深度學(xué)習”技術(shù)是AlphaGo的關(guān)鍵，此概念由Hinton等人于2006年提出，它是指搭建模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，模仿人腦的機制從未經(jīng)標記的數據展開(kāi)學(xué)習、訓練，自行掌握概念、學(xué)會(huì )辨識聲音、圖像和其他數據，是一種更接近人腦的機器學(xué)習方式?！吧疃葘W(xué)習“被稱(chēng)為當前人工智能的核心技術(shù)。由此，人工智能概念從學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界走向普通大眾。
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI，是讓計算機具備人類(lèi)的智能屬性，實(shí)現一些只有人類(lèi)才能勝任的工作，即通過(guò)數字驅動(dòng)讓計算機具備感知、認知、思考和學(xué)習能力，進(jìn)而做出決策和動(dòng)作執行。人工智能的研究包括機器人、語(yǔ)言識別、圖像識別、自然語(yǔ)言處理和人機交互等。
二、人工智能迎來(lái)技術(shù)突破節點(diǎn)
1956年夏天，幾位美國學(xué)者——表處理語(yǔ)言（LISP）發(fā)明者約翰·麥卡錫、信息論先驅克勞德·香農、馬爾溫·明斯基共同倡議，邀請莫爾、塞繆爾、紐厄爾和西蒙等在美國達特茅斯大學(xué)舉辦了長(cháng)達2個(gè)多月的研討會(huì )，深入討論了用機器模擬人類(lèi)智能的問(wèn)題。此次會(huì )上，首次提出了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，這被看做是“人工智能”這門(mén)新興學(xué)科正式誕生的起點(diǎn)。在此后的歲月中，幾次技術(shù)創(chuàng )新嘗試的失敗使人工智能研究陷入停滯，諸多項目關(guān)閉、經(jīng)費被撤銷(xiāo)。上世紀70年代，進(jìn)入了第一次人工智能發(fā)展的第一次低谷。人工智能就像好萊塢大片《A.I》中的那個(gè)可愛(ài)的小男孩，在冰封中幾經(jīng)寒暑，默默等候。
1981年，對機器人及相關(guān)技術(shù)有執著(zhù)偏好的日本人再度出手，日本經(jīng)產(chǎn)省撥款8.5億美元支持第五代計算機項目，試圖造出能夠與人對話(huà)，翻譯語(yǔ)言，解釋圖像，像人一樣推理的機器。美歐擔心在這個(gè)領(lǐng)域輸給日本，重啟對人工智能的投資，掀起一輪人工智能研究熱潮。美國國防部高級研究局1988年給AI的科研經(jīng)費是1984年的三倍。同期，幾乎一半的“財富500強”企業(yè)也在開(kāi)發(fā)或使用“專(zhuān)家系統”，即通過(guò)建模模擬人類(lèi)專(zhuān)家解決該領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的人工智能項目。但是，建構專(zhuān)家系統的復雜性、高成本和局限性使人工智能研究再陷低潮。整個(gè)90年代，人工智能研究再度沉寂，成果寥寥。
2010年前后，全球信息技術(shù)發(fā)展在經(jīng)歷了約15年的互聯(lián)網(wǎng)狂潮后再次面臨著(zhù)一個(gè)關(guān)鍵的發(fā)展節點(diǎn)。信息技術(shù)的下一個(gè)發(fā)展方向是什么，伴隨著(zhù)云計算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)及大數據技術(shù)的發(fā)展，歐美等信息化發(fā)達國家、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、風(fēng)險投資紛紛涌入人工智能研究領(lǐng)域，看準了其引領(lǐng)帶動(dòng)作用，導致在2014年人工智能出現井噴式發(fā)展。因為此前信息技術(shù)的發(fā)展為人工智能的技術(shù)突破和創(chuàng )新筑牢了基礎。首先，是計算能力的指數級增長(cháng)和圖像處理器（GPU）的發(fā)展。在價(jià)格、體積不變的條件下，目前新一代微處理器的性能是1971年第一代單片機的約400萬(wàn)倍。近幾年來(lái)，GPU技術(shù)逐漸成熟，可以滿(mǎn)足可視游戲中高密度的視覺(jué)以及并行需求，為實(shí)現深度學(xué)習提供了充足的高性能計算能力。其次，是海量數據的供應。大數據、互聯(lián)網(wǎng)、云計算乃至正在蓬勃發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)等為人工智能技術(shù)使用的統計模型提供了取之不絕的圖像、文本、語(yǔ)音等海量數據，在與人類(lèi)的互動(dòng)中，人工智能系統不斷優(yōu)化、訓練和學(xué)習。如“谷歌翻譯”就通過(guò)分析用戶(hù)的使用習慣、反饋來(lái)提高自動(dòng)翻譯的質(zhì)量。最后，以“深度學(xué)習”為代表的新一代算法脫穎而出，攻破了機器學(xué)習領(lǐng)域的“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )”應用的核心難題，提高了機器學(xué)習的能力和效率，推動(dòng)了計算機感知等其它相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。
三、人工智能將把人類(lèi)從信息社會(huì )推向智能社會(huì )
首先，歐美各國政府和互聯(lián)網(wǎng)巨頭領(lǐng)跑人工智能研究。如歐盟的腦計劃，就是試圖建立一套基于神經(jīng)科學(xué)的全新的、革命性的信息通信技術(shù)；美國國防部高級技術(shù)研究局正在大力推動(dòng)人機交互新項目CwC。此前，該局曾資助過(guò)蘋(píng)果公司的Siri。美國波士頓動(dòng)力公司在今年年初展示的能夠在各種環(huán)境中行走的最新人形機器人的項目至少獲得了美國國防部高級技術(shù)研究局1億美元的贊助。今年1月，美國政府宣布將在未來(lái)10年撥款40億美元助推無(wú)人駕駛汽車(chē)發(fā)展。目前，互聯(lián)網(wǎng)巨頭在人工智能領(lǐng)域全面出擊。谷歌出手收購了8家人工智能公司和1家機器人公司，擁有兩個(gè)人工智能研究團隊；Facebook建立三個(gè)人工智能研究中心，百度公司也建立了人工智能研究院，并挖來(lái)了全球知名的人工智能專(zhuān)家吳恩達。
其次，相關(guān)商業(yè)化產(chǎn)品不斷涌現。人工智能成就了谷歌的搜索系統、幫助Facebook識別圖片、讓特斯拉的汽車(chē)能在高速路上自動(dòng)駕駛；各種可穿戴設備以及形形色色的智能機器人也頻頻亮相。機器的人臉識別準確率超過(guò)肉眼，語(yǔ)音識別精準度大幅提升，即將發(fā)售的各種智能家居和機器人令人眼花繚亂。谷歌、蘋(píng)果和寶馬等公司角逐無(wú)人駕駛汽車(chē)，谷歌已在公司附近的山景城測試了無(wú)數次（還出了一次撞車(chē)事故囧）。蘇格蘭皇家銀行也發(fā)布了可以協(xié)助呼叫中心員工能更快更有效回答客戶(hù)問(wèn)題的人工智能系統Luvo。
最后，應用領(lǐng)域廣闊。人工智能技術(shù)的應用潛力非常巨大，從幫助醫生診斷病人到辨別交通網(wǎng)絡(luò )等關(guān)鍵基礎設施中的異常和故障等等——甚至還出現了連它的發(fā)明者都未曾想到的用途。在制造業(yè)領(lǐng)域，隨著(zhù)自然語(yǔ)言識別與語(yǔ)音識別技術(shù)的成熟，人機間的交互變得簡(jiǎn)單，工業(yè)機器人能更準確快速地理解工人的口令；在工藝要求嚴格的儀器制造環(huán)節，計算機視覺(jué)技術(shù)可以幫助機器人精確完成任務(wù)。在醫療領(lǐng)域，谷歌旗下的DeepMind團隊進(jìn)軍醫療技術(shù)領(lǐng)域，成立健康團隊，最近宣布與英國國民健康服務(wù)中心（NHS）合作，首個(gè)項目是為醫護人員開(kāi)發(fā)一款可監測病人是否出現急性腎衰竭的App。在服務(wù)領(lǐng)域，Facebook2016年的新目標是打造出一個(gè)“人工智能管家”。除了有語(yǔ)音功能外，機器人與人工智能相結合，將具備自主行動(dòng)能力，在多個(gè)方面幫助人類(lèi)。
當然，在人工智能呈井噴發(fā)展的同時(shí)，擔憂(yōu)也隨之而起。包括特斯拉CEO馬斯克、理論物理學(xué)家霍金等科技界名人都對人工智能的發(fā)展持消極態(tài)度，擔憂(yōu)人工智能最終將奴役或消滅人類(lèi)，擔憂(yōu)人工智能帶來(lái)“嚴重的道德和倫理后果”。然而更多的學(xué)者認為，目前的人工智能只是一種“弱人工智能”，僅僅是完成規則清晰的特定任務(wù)，離真正具有人類(lèi)“常識性智力”的超強人工智能還有遙遠的距離。一句話(huà)，人工智能，長(cháng)路漫漫，“奇點(diǎn)”依然遙遠。