第3节 人工智能的发展现状及趋势
一、人工智能的发展现状
人工智能产业近年来的快速发展离不开技术进步，跟政府的高度重视与大力支持也分不开。世界各大经济体纷纷采取措施，出台相关政策，鼓励相关研究，扶持人工智能产业的发展。德国在2013年汉诺威工业博览会上正式提出“工业4.0”的概念，并将其作为十大未来项目之一，旨在实现工业的智能化，具体而言就是利用信息物理系统（cyber-physical system，CPS）将生产中的供应、制造、销售信息数据化、智慧化，最后实现快速、有效、个人化的产品供应[1]；2016年10月，美国国家科技委员会接连发布两个重要战略文件——《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略规划》，提出七大重点战略方向，将人工智能上升到国家战略层面，为国家资助的人工智能研究和发展确定策略。
我国也十分重视人工智能产业的发展。2016年8月8日，工信部发布《“十三五”国家科技创新规划》，其中多次提及人工智能，提出要全力提升人工智能集群式创新创业能力；2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确提出面向2030年的我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施等，提出要加快建设创新型国家和世界科技强国，重点强调解决技术、经济、社会和国防四大领域的问题。由此可见，我国社会经济发展与人工智能技术结合已是大势所趋。
《中国人工智能发展报告2018》显示，中国已经成为全球人工智能专利最多的国家，数量略微领先于美国和日本。从2013年到2018年第一季度，中国人工智能领域的投融资占全球的60%，中国成为全球最“吸金”的国家。据麦肯锡全球研究院的报告，人工智能驱动的自动化每年能为中国的GDP带来1个百分点以上的增长。政策、技术和资本三者共同作用，为人工智能的发展营造了良好的商业环境。
制约人工智能技术发展的三大难题分别是：算力、算法和数据。近年来，随着互联网的发展以及多年来的技术积累，这三大难题已经基本解决。首先，算力方面，GPU[2]的诞生大幅提高了计算能力；其次，被称作“人工智能50多年历程中最大突破”[3]的深度学习（deep learning，DL）[4]算法的应用解决了算法难题；最后，互联网的发展带来了信息爆炸，同时为深度学习提供了巨量的数据源，从而解决了数据量不足的问题。[5]这三大难题解决后，人工智能迎来了大发展。
2016年3月15日，谷歌的AlphaGo以4∶1的总比分击败围棋世界冠军李世石；2017年1月4日，谷歌的AlphaGo Master（AlphaGo的升级版）在30秒快棋网测中，以60胜0负1和的战绩，横扫柯洁、古力、聂卫平等数十位世界冠军与顶级高手；2017年10月19日，仅拥有4个TPU[6]、零人类经验和3天自我训练的AlphaGo Zero以100∶0的战绩击败AlphaGo Master。
在无人驾驶领域，人工智能也飞速发展。2016年9月14日，优步（Uber）在美国匹兹堡推出城区大范围无人驾驶出租车免费载客服务并试运行；2016年10月，马斯克宣布特斯拉（Tesla）的所有新车将安装具有完全自动驾驶功能的硬件系统Autopilot 2.0；在2017年7月的百度AI开发者大会上，百度宣布推出自动驾驶系统Apollo开源项目。此外，沃尔沃、福特、宝马、英特尔等近20家企业宣称，2021年将是无人驾驶汽车元年。[7]
在人工智能识别领域，2016年，英国牛津大学、谷歌DeepMind等研发的自动唇读系统LipNet对BBC电视节目嘉宾进行唇语解读，准确率为46.8%，远超人类唇语专家的12.4%。[8]2017年1月6日，百度人工智能机器人“小度”凭借其人脸识别能力以3∶2的比分战胜《最强大脑》选手王峰。2017年，运行于英伟达嵌入式平台的SenseFace人脸布控系统支持在千路级视频监控系统中进行多角度人脸捕捉及实时人脸识别，助力智慧城市建设。同年，腾讯的“人脸寻亲”项目获得戛纳国际创意节互动类金狮奖。“人脸寻亲”项目可以实现跨年龄人脸识别，基于腾讯优图实验室的人脸识别技术，它可以深度掌握五官的变化规律。寻亲者只需上传走失亲人的照片，即可通过每秒高达5000万张的速率，在千万级人脸数据库中进行检索比对，获得比对结果。即使比对数据库中存储的是失踪者成年后的照片，该项目也能根据失踪者小时候的照片进行匹配，帮助寻亲者找到亲人。
二、人工智能的未来趋势
人工智能的发展可大致划分为四个阶段。一是运算智能，即“能存会算”。人工智能涉及的各项技术的发展是不均衡的。在该阶段，计算机的优势是具备存储和运算能力。1997年，IBM的“深蓝”计算机战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，从此，人类在强运算型比赛方面无法战胜机器。二是感知智能，即“能听会说，能看会认”。自动驾驶汽车就是通过感知设备和人工智能算法实现感知智能的，机器在感知智能方面已经可以与人类相媲美。三是认知智能，即“能理解会思考”。这是人工智能的高级阶段，在这方面机器与人类还有一定的距离。四是创造智能，即“能创造”。目前，这方面的研究还处于初级阶段，机器距离人类尚远。
在接下来的几年中，人工智能可能会呈现出以下几个主要的发展趋势：一是向实用主义发展，类似于FaceNext轻量级人脸布控的人工智能产品会越来越多。二是迈向通用人工智能，投放民用，成为可购买的产品和服务。基于深度学习的人工智能的认知能力将越来越强，提供一些类似情感咨询或专家顾问的服务将成为可能。三是全面取代劳动密集型产业，全球经济结构和生态将重新洗牌。
展望未来的20年，人工智能给人类社会带来的影响将更加深远。互联网“预言家”凯文·凯利认为，未来10～20年人工智能将给世界带来颠覆性的变化，一切都将智能化。著名的未来学家、《奇点临近》的作者雷·库兹韦尔预言2030年将出现混合式机器人，将人工智能推进到新的发展阶段，机器人与人工智能给世界带来的影响将远远超过计算机和互联网在过去30年间给世界带来的改变。[9]比尔·盖茨在一篇给大学毕业生的寄语中直言，如果要在今天寻找和数字革命一样能够给世界带来巨大影响的机会，他第一个考虑的就是人工智能。就像多年前电力的出现带来的颠覆一样，人工智能的继续发展必将掀起一场新的革命。据普华永道的相关报告，到2030年，人工智能将为全球经济贡献约15.7万亿美元，其中商业自动化以及使用人工智能辅助工人对生产力提升的贡献为6.6万亿美元，另外的9.1万亿美元贡献来自消费方面，如用户购买个性化、更高质量的商品，这可促进整个社会的消费。[10]
在人工智能造福人类的同时，担心、不安甚至可怕的情绪开始在人群中蔓延。机器人取代甚至毁灭人类的言论使人们焦躁不安，人们不知道人工智能是一个内蕴灾难的潘多拉盒子还是一部通往更多人类先进文明的电梯。唯一可以确定的是，盒子已经被打开，电梯按钮已经被按下，风险和机遇并存。
[1]林州波.人工智能引领未来营销.上海信息化，2017（6）.
[2]GPU英文全称为grphic processing unit，中文翻译为“图形处理器”，是相对于CPU的一个概念，是专门负责图形的核心处理器。
[3]ITpro，Nikkei Computer.人工智能新时代：全球人工智能应用真实落地50例.杨洋，刘继红，译.北京：电子工业出版社，2018.
[4]深度学习是一种特殊的机器学习，是一种能够模拟人脑神经结构的机器学习方法。深度学习与机器学习最主要的区别在于随着数据规模的扩大，深度学习的性能不断增强。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好，这是因为完美理解深度学习算法需要大量的数据，在这种情况下，传统的机器学习算法使用既定的规则，性能比较好。
[5]吴军.智能时代：大数据与智能革命重新定义未来.北京：中信出版集团，2016.
[6]TPU英文全称为tensor processing unit，即张量处理单元，是一款为机器学习定制研发的芯片，经过了深度机器学习方面的专门训练，有更高的效能（每瓦计算能力）。
[7]2021年或成为无人驾驶汽车元年.（2016-08-25）.http://www.sohu.om/a/112052896_354973.
[8]看5000小时电视后DeepMin唇语识别秒杀专家.（2016-11-24）.http://tech.163.com/16/1124/02/CbJQHSM900097U80.html.
[9]库兹韦尔.人工智能的未来.盛杨燕，译.杭州：浙江人民出版社，2016.
[10]金东寒.秩序的重构：人工智能与人类社会.上海：上海大学出版社，2017.