高通公司副總裁、高通風(fēng)險(xiǎn)投資中國(guó)區(qū)總經(jīng)理沈勁

人工智能已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)指數(shù)式發(fā)展的階段：經(jīng)歷了初期曲線平緩的增長(zhǎng)，到后期增長(zhǎng)曲線非常陡峭，速度讓人出乎意料。

指數(shù)式發(fā)展的推動(dòng)力

人工智能發(fā)展的推動(dòng)力主要包括三個(gè)方面：計(jì)算個(gè)人化、計(jì)算網(wǎng)絡(luò)化和大數(shù)據(jù)。

首先，計(jì)算個(gè)人化使得人工智能的研發(fā)從精英階層擴(kuò)展到大眾。早期的研究機(jī)構(gòu)主要是大學(xué)和政府，只有它們才有研發(fā)人工智能所必備的超級(jí)計(jì)算機(jī)。集成電路的發(fā)明和發(fā)展促成了計(jì)算能力快速上升和成本大幅下降。上世紀(jì)80年代浙江大學(xué)使用的小型機(jī)PDP11的運(yùn)算能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如我們今天使用的手機(jī)。

其次，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值增長(zhǎng)也呈現(xiàn)指數(shù)式，例如，有4個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)有12個(gè)有方向的連接，而400個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)有多達(dá)159600個(gè)連接。今天的網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)（即價(jià)值）正在直線上升。

再次，隨著信息終端的普及和物理世界的數(shù)字化，數(shù)據(jù)正在爆炸增長(zhǎng)，更是指數(shù)式增長(zhǎng)。今天全球的數(shù)據(jù)量累計(jì)超過(guò)了10 Zettabytes，其中90%的數(shù)據(jù)是在過(guò)去兩年中產(chǎn)生的。

近年來(lái)，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)和研發(fā)活動(dòng)越來(lái)越活躍。根據(jù)Venture Scanner在2015年8月的統(tǒng)計(jì)，近十幾年，全球人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司達(dá)到了855家，它們共獲得87.5億美金的風(fēng)險(xiǎn)投資。根據(jù)量化公司Quid的數(shù)據(jù)，在2013年有322家人工智能公司獲得至少20億美金的投資。據(jù)CB Insights的數(shù)據(jù)，2014年投資人工智能領(lǐng)域的金額比2013年增加了3倍。

人工智能創(chuàng)業(yè)分布在13個(gè)不同的領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、智能機(jī)器人等。

正是因?yàn)橛?jì)算能力的增強(qiáng)和數(shù)據(jù)量的極大增長(zhǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)成為人工智能領(lǐng)域進(jìn)步最快的分支，所獲得的投資額占總投資額的45%。機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)和以往的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化計(jì)算機(jī)模型的性能指標(biāo)。比如說(shuō)，制造手機(jī)有100多道工序，如果我們通過(guò)編程讓機(jī)器人一步一步地按照程序完成，這不是機(jī)器學(xué)習(xí)。如果智能機(jī)器人通過(guò)觀察工人制造手機(jī)的過(guò)程，再經(jīng)過(guò)不斷試錯(cuò)，最后達(dá)到可以自行制造的程度，這才是人工智能。

“大數(shù)據(jù)”之前，因?yàn)闆](méi)有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，所以模型優(yōu)化的進(jìn)程緩慢。今天數(shù)據(jù)足夠多了，運(yùn)算能力大幅上升，優(yōu)化模型的速度也隨之加快了。最近量子計(jì)算機(jī)帶來(lái)了實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的運(yùn)算能力的希望。

大公司越來(lái)越活躍

先說(shuō)谷歌。其于2010年正式啟動(dòng)汽車自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，2012年獲得美國(guó)首個(gè)自動(dòng)罵駛車輛許可證。到了2016年年初，谷歌的自動(dòng)駕駛汽車己經(jīng)累計(jì)行駛了225萬(wàn)公里。

2014年谷歌收購(gòu)了深度學(xué)習(xí)公司DeepMind，同年10月它發(fā)布了一種全新的模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同樣在2014年，谷歌開(kāi)始開(kāi)發(fā)一套能夠整合海量數(shù)據(jù)的語(yǔ)音系統(tǒng)，使得語(yǔ)音識(shí)別的精準(zhǔn)度從2012年的84%提升到了2014年的98%。

2012年，“谷歌大腦”可以在1000萬(wàn)張圖片中成功識(shí)別出一只貓。從2010年到2014年，谷歌的圖像分類識(shí)別精確度提高了4倍。在2013年，它還收購(gòu)了8家機(jī)器人公司。

再來(lái)看Facebook。深度學(xué)習(xí)的鼻祖級(jí)科學(xué)家YannLeCun在2013年加入Facebook，使其圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)飛速提高。2014年，F(xiàn)acebook的臉部識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到97%。

接著是IBM這支人工智能領(lǐng)域的老牌勁旅：2014年宣布組建Watson Group，同時(shí)推出兩項(xiàng)Watson顧問(wèn)服務(wù)，一項(xiàng)幫助企業(yè)獲得足以洞察海量數(shù)據(jù)的能力，另一項(xiàng)使得數(shù)據(jù)可視化。同年8月，IBM發(fā)布能模擬人類大腦的SyNAPSE（自適應(yīng)塑料可伸縮電子神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)）芯片，該芯片有100萬(wàn)個(gè)“神經(jīng)元”內(nèi)核，而功耗僅為70毫瓦。

最后說(shuō)百度。它在2014年5月引入深度學(xué)習(xí)專家Andrew Ng，并由其組建百度北美研究中心，隨后發(fā)明了Deep Speech語(yǔ)音識(shí)別方法，可以在嘈雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)81%的識(shí)別準(zhǔn)確率。同年4月，百度發(fā)布大數(shù)據(jù)引擎，提供大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和挖掘技術(shù)，在醫(yī)療、金融和交通領(lǐng)域有具體的應(yīng)用。

機(jī)器聰明了，人怎么辦？

英國(guó)倫敦大學(xué)科學(xué)家的研究表明，自1950年以來(lái)，人們的平均智商升高了20點(diǎn)，相當(dāng)于平均每10年人類的智商值提高3%。

人工智能技術(shù)能夠用來(lái)提高人的能力嗎？我們將人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用總結(jié)為以下7個(gè)方面。

自動(dòng)作業(yè)修改：語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義分析技術(shù)使得自動(dòng)批改作業(yè)成為可能。數(shù)學(xué)等學(xué)科的作業(yè)自動(dòng)批改相對(duì)容易，作文的自動(dòng)批改也已經(jīng)開(kāi)始了。

個(gè)性化學(xué)習(xí)：大數(shù)據(jù)可以描述每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)特性。根據(jù)倫敦一個(gè)研究機(jī)構(gòu)的分析，人們的學(xué)習(xí)方法可以分為70種。

智能輔導(dǎo)系統(tǒng)（ITS）：比如可汗學(xué)院就是一個(gè)優(yōu)秀的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，可以幫助我們學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)、科學(xué)、人文科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)。

互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境（ILE）：更多建設(shè)性學(xué)習(xí)（或者說(shuō)學(xué)生自己決定學(xué)習(xí)科題），學(xué)生更主動(dòng)，更多個(gè)性化，以及學(xué)生收到更多反饋。

通過(guò)仿真游戲?qū)W習(xí)：目前最成功的仿真是飛行模擬器。在模擬機(jī)上飛行和真機(jī)沒(méi)有兩樣，只是訓(xùn)練更加便捷。

對(duì)教學(xué)體系的反饋和評(píng)測(cè)：人工智能為學(xué)校招生、學(xué)習(xí)場(chǎng)所建設(shè)和課后活動(dòng)提供創(chuàng)新的解決方案。

相信這方面的創(chuàng)新剛剛開(kāi)始?？茖W(xué)家和創(chuàng)業(yè)者不僅應(yīng)該關(guān)心機(jī)器的能力，更要在乎我們自身的能力。

編輯元素：

人工智能的發(fā)展路線

1950年，起步——艾倫·圖靈預(yù)言人工智能將超越人類智能

1951年，馬文·明斯基完成第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)SNARC

1956年，達(dá)特茅斯會(huì)議正式確定這個(gè)領(lǐng)域

1950年—1970年，斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院分別開(kāi)發(fā)移動(dòng)機(jī)器人和聊天機(jī)器人

1970年—1980年，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力和內(nèi)存有限，發(fā)展陷入瓶頸

1980年—1987年，發(fā)展興旺，日本和美國(guó)投入大量的資源

1987年—1993年，再次進(jìn)入發(fā)展冬天，人工智能專用電腦的性能落后于IBM和蘋果

2006年，雷·庫(kù)茲韋爾在《奇點(diǎn)臨近》中預(yù)言機(jī)器智能將在2045年超過(guò)人類

2011年，美國(guó)《時(shí)代》雜志封面故事：《2045年人類機(jī)器結(jié)合獲永生》（2045：The Year Man Becomes Immortal）

2014年，三名俄國(guó)科學(xué)家發(fā)明的超級(jí)計(jì)算機(jī)Eugene和一些專家在網(wǎng)上對(duì)話5分鐘

進(jìn)入指數(shù)式發(fā)展階段