人工智能革命的寬視角俯瞰

畢夫

摘要：弱人工智能是目前的主要生態，但強人工智能和超人工智能遲早會到來。作為第四次科技革命，人工智能在催生出全新產業集群的同時。也將加速傳統產業的升級改造。并將極大豐富人類社會的服務供給能力和提升公共治理水平。而對于人工智能所帶來的道德背離結果.人類在加強自身對接能力的同時。曼應該制定出相應的人工智能操作規程與守則。

關鍵詞：人工智能革命；新產業集群；頂層設計；道德沖擊

作為一種帶領經濟與社會前行的“巨擘”。人工智能受到了各國政府的密集擁躉；作為一座流金淌銀的“富礦”，人工智能觸發了商業企業的竟多腳步；作為一個正在敞開的“風口”，人工智能引來了資本勁旅的瘋狂追逐。但如同鐳元素的出現引起了人們對核武器的擔憂、克隆技術的問世導致公眾對身份認同的焦慮那樣，人工智能可能給生物人類所產生的結果，有關摧毀論、反噬論乃至末日論的觀點也甚囂塵上。

第四次科技革命

關于人工智能（AI）的定義，較為通俗地解釋出現在著名的人工智能專家羅素和諾威格的《人工智能；一種現代的方法》一書中，該書指出，人工智能就是能夠像人一樣思考、像人一樣行動、合理地思考又合理地行動的機器。相比于蒸汽機革命、電力革命以及計算機革命而言，人工智能被稱為第四次科技革命。

1950年推出的圖靈測試可以看做是人類對人工智能的第一次模糊認知。這一由英國數學家圖靈在其《計算機器和智能》一文中形成的觀點指出，如果一臺機器能夠與人類展開對話（通過電傳設備）而不能被辨別出其機器身份，那么稱這臺機器具有智能。圖靈去世的6年之后，達特茅斯學院舉行的一次研討會正式認可了“人工智能”一詞，同時確立了人工智能作為一門科學的地位，達特茅斯會議由此被世人公認為AI誕生的標志。

自達特茅斯會議至今60多年的時間，人類既領略了IBM的“深藍”計算機戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的驚奇，也感受了Stanford開發的機器人在沙漠小徑上成功自動行駛131英里所產生的興奮。當然，最令人瞠目的事實是，谷歌開發出的機器人阿爾法狗先后在去年和今年戰勝了韓國的李世石以及中國的柯潔兩位世界級的圍棋旗手，人們由此也真實地感到，人工智能已經來到了自己的面前。

動態米看，人工智能可以分為三個遞進層次，即包括感知的弱人工智能、包括決策與智力的強人工智能以及指向智慧的超人工智能。目前來看，由于計算機只能模擬出人類大腦1011個神經元中三分之一還不到，因此更多的人工智能成果都屬于弱人工智能。不過。強人工智能的出現只是時間問題。根據摩爾定律，計算機硬件進步會以驚人的速度指數發展，同時計算機處理能力每18個月翻倍；除此之外，腦神經科學、大數據技術都會從不同的角度為人工智能的加速提供支持。不僅如此，與以往60年完全不一樣，自從2011年走出實驗室之后，人工智能已經廣泛得到了商業資本的連續擁抱。根據最新發布的《烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2017）》），過去五年全球人工智能企業新增5154家，是此前12年的1.75倍，平均每天誕生約1.39家；同期全球人工智能融資規模達224億美元。

基于以上分析，科學家們對強人工智能到來的時間表提出了三種預期：樂觀預計年份是在2022年，但只有10%的可能性：現實預計年份是在2040年，概率為50%：保險猜測年份為2075年，可能性是90%。上述三段預想中，最具廣泛性的結果應當是2040年，加上轉化到超人工智能需要20年，因此，人們普遍認為，2060年將是超人工智能到來的“技術奇點”。

帶給人類的福音

如果說，前三次科技革命以不同的角色在浩瀚與漫長的歷史時空中接續起了驅動社會與經濟變革的巨大能量，那么，作為人類智慧更大“容器”的人工智能將會以更為強大的“洪荒之力”引領經濟結構、文明生態以及管理效率發生驚人的進化與躍遷。

新型人工智能產業集群的出現是一個最令人心動的未來圖景，其中人們最為熟知的就是智能工業機器人、智能服務機器人將大規模投入應用，同時諸如空間機器人、海洋機器人、極地機器人等特種智能機器人都會出現特定的工作場景中。很容易想象。各種機器人的投放使用無疑可以將人們從繁重與骯臟的勞動環境中解脫出來，并助推人類探索更廣袤的未知空間。而除了智能機器人產業外，人工智能產業集群中還包括由圖像識別、語音識別、機器翻譯等組成的智能軟硬件產業，以無人機、無人船和車載自動感知與駕駛為主的智能運載工具產業等。這些產業一旦生成，無疑將構成拉動經濟的全新動能。

推送出新型產業集群的同時，人工智能還能實現對傳統產業的深度改造，推動與加速產業的智能化升級。在工業制造方面，隨著智能制造關鍵技術裝備、核心支撐軟件、工業互聯網等系統的集成應用，流程智能制造、離散智能制造、網絡化協同制造、遠程診斷與運維服務等新型制造模式都將建立起來，企業的智能供給能力必將現突飛猛進。在農業生產與耕作方面，天空地一體化的智能農業信息遙感監測網絡將覆蓋田野，智能農場、智能牧場、智能漁場、智能果園、農產品加工智能車間、農產品綠色智能供應鏈等集成應用將大荷積展開。此外，通過裝卸搬運、分揀包裝、加工配送等智能物流裝備研發和推廣應用，以及深度感知智能倉儲系統的建立，最終形成的智能物流所彰顯出的倉儲運營效率要比目前快數十倍。

在全面再造與更新社會經濟軀干的同時，人工智能還將不斷刷新與豐富人類的服務創造和供給能力。人工智能最重要的功能是“深度學習”能力，科學家甚至預測，不久的將來，只要在人類身體上植入一個芯片，任何人都可以在幾分鐘之內學會從1歲到博士畢業所需學習的無數知識。另外，隨著柔性可穿戴、生物兼容的生理監測系統的構建以及基于人工智能開展酌大規模基因組識別、蛋白組學、代謝組學等研究成果的問世，人類提前發現與捕捉甚至根治煎熬自己的各種疾病特別疑難雜癥已不再是遙不可及的夢想。

社會治理智能化是人工智能在公共領域彰顯強大能量的必然結果，包括可以提升公共需求預測精準度、強化政務信息資源整合以及有效輔助政府決策的智能政務：復雜場景下可以實現智能化交通疏導和綜合運行協調指揮并且覆蓋地面、軌道、低空和海上智能交通監控、管理和服務系統的智能交通；具有陸海統籌、天地一體、上下協同、信息共享特征的智能環境監測網絡與攜帶可以及時預警資源能源消耗、環境污染物排放功能的智能環保等等。

走在最前面的美國

無論是在人工智能生態系統創建方面，還是在人工智能的商業市場活躍度方面，美國無疑是當之無愧的領頭羊。根據烏鎮智庫發布的《全球人工智能發展報告（2017）》，2000-2016年美國人工智能融資規模累積達207億美元，占全球累積融資總額71.8%。同期美國累積新增人工智能企業數3033家，占全球累積總數的37.41%。同時，在目前全球190萬的AI技術人才隊伍中，美國超過85萬，高居榜首。

頂層設計的明確政策指引應當是導引美國人工智能取得領軍地位的重要因素，集中表現為美國政府去年連續發布了《為人工智能的未來時刻準備著》和《國家人工智能研究與發展戰略規劃》兩個重要戰略文件》，其中《為人工智能的未來時刻準備著》明確指出在未來AI發展過程中美國政府將優先考慮開展基礎、長期的人工智能研究，《國家人工智能研究與發展戰略規劃》則制定了一個可追蹤AI研發投入進度和最大化投入影響的技術框架。

政府的牽引以及民間資本的跟蹤，在美國催生出了由研究機構、大學與私營企業共同組成的完整AI生態系統。除了擁有世界上最大人造神經網絡系統的斯坦福、可研發制造機器蒼蠅的哈佛以及擁有百余位教授的卡梅隆大學機器人研究所等院校為美國的人工智能領域不斷注入新鮮血液外，對AI信心爆棚的硅谷更是向外不斷釋放出強大的商業創業與科技創新以及成果轉化的激流。

“阿爾法狗”橫掃全球圍棋九段高手的結果是將谷歌研發人工智能的大手筆推送到了世人面前。作為全球人工智能的最大研發企業，目前谷歌盤踞著GoogleX和DeepMind兩大人工智能實驗室，其中DeepMind除了推出舉世驚羨的“阿爾法狗”外，還進入了健康醫療領域并開發出了一款名為Streams的移動端應用程序，醫療人員可以利用Streams更快地觀察到醫療結果。

蘋果公司最著名的人工智能產品應當是Siri，Siri原是一款語音交互工具內置在車載、手機與導航系統中，但如今Siri施展技術才能的天地大大拓展。據悉，在即將發布的iOS11中，Siri可以識別并刪除廣告商用來跟蹤用戶網頁行為的跟蹤數據，增強隱私保護，同時Siri能夠根據用戶在郵件和信息等App中的個人使用狀況來提供建議。

在推出了任務端智能對話產品小娜和情感端智能對話產品小冰的同時，微軟旗下的微軟研究院和艾倫人工智能研究院兩大機構分別在機器閱讀與推理程序、語義理解搜索程序和計算機視覺程序等方面競相發力，且微軟還把“技術與研發部門”和“人工智能研究部門”合并而成新的“微軟人工智能與研究事業部”，該部門在促進人工智能與bing、Windows、office、小冰與小娜等微軟自身產品做深度結合的同時，還肩負著智慧云推進AI普及化和打造AI通用平臺的重要任務。

作為一個社交平臺，Facebook在人工智能領域的研發腳步超過了一般人的想象。目前，Facebook已經成立了兩大人工智能實驗室FAIR和AML，前者主要致力于基礎科學和長期項目的研究，后者主要工作是找到將人工智能和機器學習領域的研究成果應用到Facebook現有產品里的方法。

亞馬遜雖然沒有單獨的工智能實驗室或者研究院，但在谷歌行動之前，亞馬遜早已推出基于AI和自然語言理解的智能家居產品——智能音箱Echo。另外，亞馬遜的云服務部門AWS已經深度嵌入了人工智能，其名為“亞馬遜機器學習”的服務可用于數據的處理和存儲，同時亞馬遜Kiva機器人能夠將倉儲中心的工作效率在原來基礎上提高9倍。

中國站到同一起跑線

自十八世紀工業革命以來的每一次技術革命，都重塑了全球經濟競爭的格局，但似乎每一次我國都失之交臂。而唯獨今日人工智能革命讓中國幸運地站到了與西方發達國家的同一條起跑線上。麥肯錫在其發布的《中國人工智能的未來之路》報告書中明確宣布，中國與美國是當今世界人工智能研發領域的領頭羊。

官方數據顯示。我國人工智能專利申請數累計達到15745項，位列全球第二，同時，從2000-2016年，我國累積新增人工智能企業數1477家，占全球累積總和的18.21%。從每年新增AI企業數占當年全球AI企業總數的比重上看，中國則從2000時的7.5%上升至2016年的23.74%。十分重要的是，我國眾多的人口所創造出的海量數據正是“訓練”人工智能系統所必需的前提條件，而廣泛而完整的產業結構則是編織人工智能系統的重要產業鏈基礎?；谶@種優勢，麥肯錫預計，中國人工智能市場將以50%的增速逐年增長，遠超全球市場20%的復合年增長率。

人工智能頂層設計不斷趨于完備是公眾樂見其成的事實。除了發改委制定的《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》明確了我國人工智能的總體思路、目標與主要任務外，國務院前不久頒發了《新一代人工智能發展規劃》，正式將人工智能上升到國家戰略高度，明確提出到2030年我國須成為世界主要人工智能創新中心及人工智能核心產業規模超過1萬億元并帶動相關產業規模超過10萬億元的“三步走”戰略。

令人興奮地是，與大洋彼岸的“谷歌們”朝著人工智能快速進發的腳步相并行，以BATJ（百度、阿里巴巴、騰訊與京東）為主陣營的中國企業邁向人工智能的步履也格外鏗鏘。作為近三年在國內人工智能領域跑的最快的企業，百度目前設立了深度學習研究院，旗下的北美硅谷人工智能實驗室、北京深度學習實驗室和北京大數據實驗室共開發出了270余項的神經語言程序學領域專利和超過120項的深度學習專利。按照“阿波羅”計劃，百度無人駕駛已經上路。此外，“阿波羅”計劃將開放環境感知、路徑規劃、車輛控制、車載操作系統等功能的代碼或能力，并且提供完整的開發測試工具。

依托阿里云和電商大數據，阿里巴巴拓展人工智能的氣勢愈來愈亢奮。除了發布了首個可視化人工智能平臺DTPAI以及人工智能客服“小蜜”和基于神經網絡、社會計算、情緒感知等原理工作的智能程序小“Ai”外，阿里前不久還推出了智能音箱“天貓精靈X1”。尤其是名為“ET醫療大腦”和“ET工業大腦”的兩大產品，顯著加快了阿里人工智能商業化速度。據悉，ET醫療大腦可在患者虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色，而ET工業大腦也正在馬不停蹄地參與到新能源、化工、環保、汽車不同制造領域的改造當中。

縱橫于大數據和用戶行為積累的寬闊腹地，騰訊發布了深度學習平臺DI-X，平臺集數據開發、訓練、預測和部署于一體，適用于圖像識別、語音識別、自然語言處理、機器視覺等領域。作為一項戰略行動，騰訊已經組建成了由50余名AI科學家、200多位AI應用工程師為主陣容的AI Lab，重點在計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習四個垂直領域進行人工智能研究。

解除道德倫理的恐慌

簡單重復性的體力勞動將會全面被機器所取代已經成為一個眾所公認的結果，同時機器超過人類的風聲也鋪天蓋地，人們甚至擔心人工智能核心技術一旦落入不法分子和恐怖組織手中對社會穩定形成新的破壞，而且不排除出現機器人反噬人類的殘酷結果。物理學家霍金也警告，未來人工智能可能會以生化戰爭或核子戰爭的方式摧毀人類；同時特斯拉創始人馬斯克在發出警告，稱人類所建造的機器有一天可能會導致自身的毀滅。

的確，機器替代人類的工作崗位已經勢不可擋，但智能與人工又絕非完全對立，甚至人機交互技術還能實現工人與機器的協同，而且人工智能正在創造新就業崗位，其催生的新產業、新生態也在不斷吸納大量勞動力。對于人類而言，最恐怕的并不是被機器所替代，而是在高速發展的自動化面前，形成對人工智能技術功能和價值的高估與過度依賴，從而自身陷入懈怠松散，乃至失去培養自身技能的動力。因此，正如被“深藍”打敗的卡斯帕羅夫相似20多年后的今天所寫道：“面對恐懼的時候，我們必須克服自己，以便讓我們自己從技術中獲得最大的好處，也從我們自己這里獲得最大的好處?！睋Q句話說，面對人工智能，人類必須盡快適應它，在重新定義自我中主動做出改變，即積極參與和接受有關人工智能的技能培訓，大幅提升與機器的協同能力，以此獲得掌控命運的王道。

我們還須承認，機器超過人類也是大勢所趨，但且不論這種結果需要百余年才能到來，即便是真正降臨到我們面前。其實也并不值得大驚失色。從記憶與計算能力上看，機器的確能將人類遠遠地甩在后面，但聯想、歸納、演繹、判斷、思考、頓悟、甚至做夢等諸多智力活動以及與智力相關的情感、心理變化，機器人怎么也無法模擬與超越的。另外，與機器相比.人類智能的最大優勢就是邏輯推理能力、想象力、創造力。這種無形的力盤機器也是不可復制出來的。還須注意，人工智能涉及到的事務具有嚴格的邏輯性，或者說是偏向于理性思維，模式較為固定，而且人工智能往往只能在一個領域內實現對人類的碾壓，并不能把相同的能力遷移到另外一個領域，比如“阿爾法狗”可以在圍棋上橫沖直闖，但在另外一個領域，人類選手就可輕松擊敗它；同樣。高考機器人能應對數學考試，但面對其他科目就難以下筆。相反，人類則具有共通性，能夠實現在多個領域的能力展現，甚至能夠在多個領域有突出的表現，而這恐怕是人工智能始終難以超越的地方。

與工作替代與智能反超相比，機器的被扭曲使用或者反噬性威脅無疑是人類最大的擔憂。無疑，任何一項改變人類命運的技術在推廣前都必須接受審慎的評估，并進行周密與完備的的風險控制。目前人工智能正處于不斷進化之中，人類也到了如何對待人工智能的關鍵點位，人工智能理應受到道德的審視與約束。在此，我們相信人類完全有能力施與機器足夠的控制，但這種控制又絕對不是遏制技術的愚蠢行為，而是建立在科學倫理的基礎之上。為此，無論是學術界，還是工業界以及科技界。都必須共同思考人工智能未來的倫理規范與約束問題。力爭應時規劃出智能機器前行的道德路徑。