2017年伊始，一個名為“Master”的神秘圍棋愛好者，在網上橫掃中日韓頂尖圍棋高手，甚至打敗“棋圣”聶衛(wèi)平后還會客套：“謝謝聶老師”。取得60局連勝后，隨即通過各種渠道公開承認，“Master”就是2016年春天以41贏得韓國九段李世石的人工智能“Alpha Go”。

 

　　毫無疑問，人工智能(AI)的技術發(fā)展曲線正在上揚。看看我們的日常生活就一目了然：每天手機社交、網上購物、查看空氣質量、規(guī)劃最佳行車路線、得知即將到來的交通堵塞、語音查詢，甚至識別一首不熟悉的歌曲…都使用了大量的人工智能技術，AI已經遍布我們的世界。

 

　　與此同時，與AI相關的創(chuàng)業(yè)也一浪高過一浪。人們希望機器人能在制造、培訓、銷售、維修、管理等方面擔任新的崗位。從2015年開始，不斷有IT界的技術大牛辭職，在人工智能應用各個領域發(fā)力：自動駕駛汽車、精準醫(yī)療、智能視頻監(jiān)控、醫(yī)學圖像分析等等。

 

　　但是人工智能自1956年夏天在美國達特茅斯(Dartmouth)大學被提出，60年的發(fā)展歷程中遭受過兩次寒冬，無論是學術界、工業(yè)界都對此次熱潮抱有警惕心理，尤其是一些研究者更是憂心忡忡，害怕整個領域再一次遭受打擊，讓人們對AI失去信心。

 

　　智能機器人需要靈魂和軀體共建

 

　　“人機大戰(zhàn)早在上世紀50年代就有，當時是一個叫Checkers西洋跳棋，之后1997年美國卡內基梅隆大學的許峰雄博士開發(fā)的深藍電腦成功戰(zhàn)敗世界棋王卡西帕羅夫，可以說，人工智能19年以前已經戰(zhàn)勝人類了。當然2016年出現(xiàn)的Alpha Go更復雜，國際象棋的狀態(tài)空間復雜度是10的46次方，圍棋是10的172次方。”陳小平是中國科技大學機器人研究中心主任，主持研發(fā)了兩種智能服務機器人“可佳”和“佳佳”，“可是，智能機器人什么時候能夠實際應用好像遙遙無期，到底難點在哪兒，值得我們思考。”

 

　　2016年歲末，在由中國計算機學會青年計算機科技論壇舉辦的“中國人工智能創(chuàng)新發(fā)展之路”論壇上，陳小平列舉了智能機器人碰到的一些復雜因素，包括精確動作、活動范圍以及不可預測因素等，“麻煩在哪兒呢?是因為建不了它的數(shù)學模型，例如桌子嚴格來講是不規(guī)則的，無法建模。在理論模型和實際視覺之間存在不一致性，這很容易被忽視，而這是我們過去一直忽略的。”

 

　　如果把AI比作一個人的靈魂，那么人形機器人就是軀體，造起來難度更大。

 

　　“我們看到圍棋、國際象棋、西洋跳棋，完全遵守圖靈計算經典編碼三原則：約定強制性、約定有效性、語義封閉性，不存在不可預測性，可是三原則對智能機器人就失效了。”陳小平分析，智能機器人的難點在于面對三項挑戰(zhàn)：建立新設計準則，模型與現(xiàn)實不一致性、可預測性和可解釋性。

 

　　他所帶領的團隊還做了軟體執(zhí)行器，因為現(xiàn)在機器人大多是剛性的，手不能抓握不規(guī)則、柔軟或者易碎物品。陳小平教授還演示了實驗室研制的機器人，可以與主人語言溝通，并按照指令和路線，為主人用微波爐加熱食物，甚至能做爆米花，“我們的微波爐機器人2010年就做好了，為什么現(xiàn)在還不能用呢?那是因為在一個環(huán)境下調好了，用得很好，換一個環(huán)境要重新調。如果機器人進入千家萬戶，科研人員還要到一個家庭調一個星期，這不現(xiàn)實。”

 

　　AI科技創(chuàng)新機會多，但是創(chuàng)業(yè)難度很大

 

　　作為計算機視覺和機器學習領域的專家，中科院計算機所研究員山世光從計算機視覺發(fā)展角度來分析人工智能的發(fā)展，“人，70%的信息是通過視覺的方式來獲取的，所以計算機視覺讓機器能夠像人一樣去看，這是非常重要的挑戰(zhàn)。”

 

　　過去幾年得益于深度學習及多層神經網絡的技術，計算機視覺智能快速發(fā)展。物體檢測識別率從2013年23%正確率，提高到現(xiàn)在80%;人臉識別錯誤率從5%下降到0.4%。

 

　　山世光提到AI發(fā)展有兩次熱潮：“前兩次熱潮因為不能兌現(xiàn)承諾而導致AI進入寒冬，(所以)切勿過度承諾，避免第三次AI寒冬。通用AI尚未出現(xiàn)，媒體有時候過度宣傳，還有大多數(shù)AI不能自我成長。還沒有成長型智能的出現(xiàn)。”

 

　　山世光在2016年還成為中科視拓科技有限公司的創(chuàng)始人，這家專注于人臉識別研究的公司，已經獲得線性資本、紫牛基金、地平線和明勢資本等千萬元級別的天使投資。山世光談到幾個月的感受，用到“蠻難”這個詞，用鋼筋和造房子來進行比喻：“AI是鋼筋，最終客戶需要富麗堂皇的房子，這個中間用戶看不到鋼筋，他看到是其他包裝出來的東西?？萍紕?chuàng)新距離錢包太遠，創(chuàng)業(yè)周期其實蠻長的，特別考驗人的耐性。”

 

　　他說，最近跟投資人交流的時候會說：“你們一定有耐心，我需要6到8年甚至10年時間。”山世光知道，這對于大部分投資人來說是不可接受的，因為他們也有業(yè)績壓力。

 

　　山世光提到Mobileye公司，這家公司專注研發(fā)智能駕駛輔助系統(tǒng)的公司在以色列相當于阿里巴巴在中國的分量。1999年成立，2014年在美國上市，80億美元市值。創(chuàng)下了以色列公司在美IPO最高值紀錄。這家公司創(chuàng)業(yè)十幾年，前8年沒有收益，共進行了10輪融資。

 

　　“傳統(tǒng)視覺智能跨越式發(fā)展，部分超越人類，而且未來幾年時間里我認為視覺智能還會有較大進步。AI有很大進步但不能過度解讀，數(shù)據(jù)紅利什么時候消失值得大家討論，人工智能遇到的有些問題很難靠數(shù)據(jù)解決。”山世光提醒創(chuàng)業(yè)者，“AI科技創(chuàng)新機會多多，但是創(chuàng)業(yè)難度很大，所以謹慎進入。”

 

　　人工智能即使有冬天也是暖冬

 

　　2016年，是人工智能領域創(chuàng)業(yè)風生水起的一年。2016年1月，吳甘沙辭去英特爾中國研究院院長的職務，創(chuàng)辦了馭勢科技，擔任CEO。

 

　　2017年1月5日，在美國拉斯維加斯舉行的世界最大的消費類電子產品展會CES2017上，馭勢科技展示了從零開始設計的一種全新的交通工具：城市移動包廂。

 

　　這種沒有方向盤、儀表盤的小型交通工具配合無線充電技術可以實現(xiàn)全過程無人管理。吳甘沙認為，最新人工智能技術觸發(fā)了無人駕駛產業(yè)的爆炸式發(fā)展。在未來的3~5年中，這些技術幫助智能車理解整個世界，給用戶帶來更安全、舒適和有趣的體驗。

 

　　“人工智能不再會有冬天。現(xiàn)在無論硬件也好，數(shù)據(jù)也好，真正變成應用，真正產生價值了，而且是實實在在的。AI確實在很多垂直領域超過人，超過就可以幫助人或者取代人。”吳甘沙用一個比喻：就像從北極或者南極往赤道走，一開始冰天雪地，慢慢走就會四季分明，到赤道就不再有冬天。

 

　　他認為，2016年開始的人工智能革命影響力可以跟1996年的互聯(lián)網以及1976年的PC相提并論，智能化在未來20年是非常值得期待的。

 

　　“當然，人工智能，真正有用戶要埋單的話，并不像把葡萄干嵌入面包那么簡單。這里面重要問題要選擇大的行業(yè)，就像在足夠寬的海洋上沖浪，從沖浪板摔下來還可以重來。”吳甘沙提到，還有一個原因跟現(xiàn)在整個社會運作方式有關系，如果大家有信心，相信把資源投進人工智能，加上整個社會在一種有序狀態(tài)下，那么就會成為可能，未來發(fā)展是可以預期的。

 

　　“從泡沫角度來說，社會輿論肯定有泡沫，但是從創(chuàng)業(yè)角度來說，除了個別領域有一些，絕大多數(shù)領域我覺得并不存在泡沫。因為任何一個領域，優(yōu)秀公司沒幾家。而且(人工智能創(chuàng)業(yè))門檻還是比較高的。”吳甘沙認為，從人才成本角度上來說，略有泡沫，是一點略微超過創(chuàng)業(yè)公司估值的泡沫，讓人力資源變得非常貴。從另外一個角度講，有了一些優(yōu)秀人才，付出一定的高成本能夠促進產業(yè)進步，也是值的。只是對于創(chuàng)業(yè)公司來說要求變得更高了，并不是所有人都可以做。

 

　　吳甘沙介紹，目前馭勢科技的產品，已經能夠實現(xiàn)100公里輔助駕駛自主超車。當然，無人車上路還面臨許多難點，吳甘沙說，要積極參與政策的制定，積極支持政府去推動一些測試標準。因為并不是所有的無人車都能夠上路，所以要制定一些非常嚴格的政策和測試標準。

 

　　“現(xiàn)在確實是人工智能的一個機遇期。我覺得這個智能發(fā)展不能說完全沒有泡沫，可能有一點泡沫，泡沫的原因從技術角度講還是不夠成熟，從產業(yè)來講，產業(yè)鏈也不完全成熟。但泡沫并不可怕，因為有一種經濟學理論講經濟發(fā)展需要一點泡沫，沒有泡沫發(fā)展并不是很有利的，當然這個泡沫是不能變得非常大的。”國家杰出青年基金獲得者、中科院研究生院黃慶明教授對人工智能的發(fā)展也持謹慎樂觀態(tài)度，“波折會有，但會比前兩次來的要少，人工智能的第一個冬天是最冷的，第二個冬天其實沒那么冷，第三個冬天即使有肯定也是暖冬。”

 

　　來源：中國青年報

圖片來源：找項目網