为什么说人工智能是业界下一个增长点
近来，业界上游对人工智能领域颇为青睐。从去年以来谷歌收购多家机器人公司以及今年1月收购以算法著称的DeepMind公司，到近期IBM收购Cognea公司助力沃森系统，百度宣布“百度大脑”计划并斥资3亿美元建硅谷研发中心，此外，微软、脸谱也在AI领域投入重金。上游在该领域的系列举动或暗示互联网信息产品人工智能化水平有望大幅提升并成为业界下一个增长点。 业界素有“风向标”之说，IBM、谷歌、微软、苹果、三星在人工智能领域皆有布局，IBM的深蓝、沃森系统，谷歌的googlenow，微软的Cortana、苹果的Siri等等，谁才是AI风向标？这不是我们今天关注的重点，就像当年乔布斯拿起金钥匙，率先开启了移动互联网黄金时期的大门，这并不是说没有乔布斯就不能成事，这件事迟早能成，谷歌和微软也在盯着做，谁先谁后的问题，这是趋势。如今移动互联网厮杀未毕，人工智能暗流又起，其能否成为下一个业界增长点？且听笔者细说。 计算机科学发展的必然要求 作为计算机科学-应用计算机科学下的一个分支，人工智能涵盖的范围十分广泛，它包括机器的学习、演绎、推理和解决问题的能力。事实上，一部计算机科学的发展史就是人工智能史。比如我们从操作系统的角度来看人工智能，操作系统主要解决人机交互的问题，从最早的命令行输入界面，到直观的图形鼠键输入界面，再到如今的图形触控界面，每一次里程碑的发展都使人机交互更为便利。再如计算机语言的发展经历了机器语言、汇编语言、高级语言，每一次进步都意味着计算机语言更接近于人类语言。从计算机科学各个领域发展历史我们即可看出，用人的逻辑思维与机器进行交互，使机器像人一样思考是人工智能发展的趋势。 大数据为人工智能化水平的提升提供了可能 笔者在前面文章中曾提起，互联网产品与技术的景气同任一科学技术一样，必须依赖天时的作用，这里的天时指的是时效性。任何思想、设计超前或滞后的产品都将不被市场所认同，甚至不被时代所认可。为什么乔布斯的理念在上世纪80年代遭遇冷漠，却在2000年后大获成功；为什么Web2.0的提出是1999年，却在2004年才广泛应用？时效性在里面扮演了很重要的角色。 人工智能其中的一个研究方向是依赖于统计学、博弈论等数学方法，这些方法处理的信息包括人机交互的行为、人为编辑的知识等等，这些信息的数量决定了人工智能实现的程度和人工智能化水平。譬如，人工智能的发展初期就像一个刚出世的婴儿，婴儿的大脑如同一张白纸，他必须学习尽可能多的知识来适应母体外的生活并掌握与其他人交流的方法。大数据技术为人工智能化水平的提升提供了这种可能。无独有偶，大数据也经历了由低潮到兴起的过程，其虽于上世纪80年代就早已提出，但由于当时计算机技术以及互联网上有效数据量的局限，并未得到广泛应用。然而根据统计，至2013年底全球互联网每年产生数据流量已超过700艾字节(700×10的18次方)，如此庞大的数据量成为AI运用大数法则实现精确数据定位的天然条件，也必然能够大幅提升机器的人工智能化水平。 可穿戴智能设备兴起为人工智能发展供应多元渠道 前面所言，计算机科学的发展要求只是理论必然，人工智能成为业界新增长点还必须依靠市场的力量。近年来，得益于移动互联网所形成的规模经济作用，品种繁多且功能各异的可穿戴智能设备也从概念走进人们日常生活。从某种意义上讲，智能可穿戴设备的价值并非在于其设备形态，而是人们所希望获取到的信息，它的功能相当于器官的延伸，由于同身体接触紧密，具有人工智能的可穿戴设备则更受人们欢迎。 可穿戴智能设备领域整体仍处于概念和设计阶段，但实物产品呼之即出，从上游巨头在该领域的布局重量来看其市场前景可窥一斑。尽管人们购买可穿戴智能设备的动机不一，但其确实为人工智能走进民用领域提供了多个渠道。 人工智能的理想与现实差距产生驱动力 大多数人对人工智能的认识来自于科幻小说、影视作品，在他们的印象里，作品中的机器人能够像人一样工作、思考，甚至产生感情。但现实中，人工智能的发展水平还处于比较低的阶段，现有的科学技术和文明程度还远未能够使机器具备人的全部思维逻辑，尽管深蓝、沃森在某些方面已超越了人类极限，但与科幻作品中的机器人依旧差别甚大。于是乎，理想与现实之间的差距就会产生驱动力，使机器像人一样思考是人工智能发展的趋势，也是人类文明前进的一大课题。 最后说一个题外话。人工智能在哲学、伦理方面一直存在颇多争议，有人认为人工智能的发展并非好事，且风险巨大，或将造类某些功能的退化。笔者认为此观点并非毫无道理，但任何事必然有两面性，人工智能能够代替人类完成部分工作而不是全部，人类也绝不会因此退化，而是将更多精力从事于别的或是新的领域，从而开发出新的文明；另外，人工智能永远无法具备人类的另一种思维——想象力。
