文侃侃羅樂強子
人工智能，可不止AlphaGo
人工智能已經不是一個新鮮的概念，盡管很多公司已經在此蓄力很久，但是落地的消費級産品并不多。在AlphaGo大戰李世乭之後，越來越多的人才開始将目光聚焦到人工智能，也發現了這個産業不為人知的一面。
争論和暢想由來已久
在所有科技企業中，IBM可能是最早進行人工智能布局的公司。作為IBM開發了十幾年的人工智能技術，Watson已經進入了與巨量文獻和信息搜索密切相關的政府部門和醫療機構，并且在圖像識别方面已經具備了幫助醫生診斷癌症的能力。前不久，Watson還被部署在IBM收購的雲計算基礎設施業務Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌和微軟等大型科技公司在雲計算領域展開競争的武器。SyNAPSE則是IBM模拟人腦的人工智能項目，它擁有100萬個“神經元”内核、2.56億個“突觸”内核以及4096個“神經突觸”内核，而功率則僅有70毫瓦。該芯片不僅能夠模拟人腦的運作模式，更擅長進行模式識别。
從IBM圍繞Watson和SyNAPSE展開人工智能領域布局可以看出，其實關于人工智能的研究早已開始，有很多技術積累。這也讓人工智能不會像VR和AR一樣，由于缺乏核心技術而遲遲不能取得真正的突破。
謀篇布局已經開始
人工智能快速進入大衆視野，源于今年3月谷歌的人工智能機器人AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世乭。人機圍棋對弈雖然看起來隻是普及人工智能的一場秀，但是我們不能忽略隐藏在背後暗流湧動的人工智能市場。
據風投分析公司CBInsights的數據顯示，2016年第一季度200多家人工智能專業公司共計募資15億美元。因市場看好AI有望成為下一個主要變革的風口，200多家公司的發展規模也創下了史上單季規模之最。另外科技巨頭對人工智能資源的搶奪也已經進入白熱化階段。繼蘋果公司以2億美元買下西雅圖一家名為Turi的初創人工智能公司後，近日，英特爾公司宣布并購深度學習創業公司NervanaSystems。從外媒報道看，英特爾至少給出了3.5億美元至4.05億美元的報價。
據CBInsights統計的數據，2011年到2015年期間，和AI初創公司相關的股權交易規模從70筆飙升至397筆，2016年則有望再創新高。對于互聯網巨頭來說，通過并購來實現技術和人員的配置優化似乎是最佳選擇路徑，因此圍繞各公司自身産品生态展開的收購競争愈發激烈。
國内外巨頭紛紛發力
自從2014年1月份，谷歌收購了英國人工智能公司DeepMind以來，有關這家公司的各種傳聞就不斷見諸報端。在DeepMind開發的人工智能程序AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍後，這家公司更是名聲大噪。
AlphaGo的積極意義在于，它将計算機的“計算力”顯性化并且大衆化。在此前的多年裡，盡管人工智能不斷取得進展，卻從未引發如此關注，不得不說此次人機圍棋大戰是谷歌公司開展的一次有利于自身和全行業的行動。不過，在人工智能的圈子裡，有的不隻是谷歌孤單的身影。相反，這已是一個人頭攢動的熱鬧市場。
微軟此前正式發布了小冰第四代産品，在擁有文本、圖像、視頻和語音基礎交互之後，小冰迎來全新的實時情感決策，并且有了新的全時感官，可以實現人工智能與人類的無縫流暢對話，而這一切來自于微軟提出的全新人工智能下一個時代—對話即平台。亞馬遜也不甘示弱，一直堅持做基于特征點的圖像匹配工作。亞馬遜推出的首款智能手機FirePhone，其中号稱能“掃描一切”的圖像識别應用Firefly被認為是該産品上最大的亮點。之前亞馬遜就為其iPhone應用增添了一項名為Flow的新功能，作為Firefly的前身，Flow在移動端商品和視覺搜索領域做出了前沿性的嘗試。
除了國外，國内互聯網巨頭也試圖在這一領域拔得頭籌。搜索巨頭百度與谷歌有些類似，都是以互聯網搜索為基礎的技術導向型公司，其推出的度秘是一個集超強語音、圖片算法、大數據支持和類人化導向為一體的産物。放眼全球，百度的度秘與GoogleHome、GoogleDuo、AmazonAlexa和Siri一樣，引領着人工智能向巅峰水平邁進。
阿裡的人工智能被放在了阿裡DT大商業體系内，配合雲計算、大數據對阿裡的電商物流乃至物聯網體系展開全面賦能。從目前來看，阿裡的人工智能特點主要集中在B端，和電商體系以及物聯網體系有着較為深入的融合。在B端之中，阿裡的人工智能和大數據結合更多，比如在智能汽車、YunOS操作系統乃至是物聯網、智能家居層面上，阿裡更多是提供數據支持，通過阿裡雲的技術、數據作為基準展開業務支撐。
除了軟件巨頭，硬件公司也想在人工智能市場的産業鍊最上遊搶占到一席之地。據《華爾街日報》在日前的報道，ARM已經正式接受日本軟銀提出的243億英鎊（約322億美元）收購要約。其實最近幾年，軟銀一直在積極推進于機器人領域的發展，而推出Pepper人形機器人就是想提升公司在人工智能行業的競争力。
芯片巨頭英特爾也以4.08億美元收購人工智能創業公司NervanaSystems引發了各界的關注。随着傳統合作夥伴因自身和客戶需求向人工智能領域業務的拓展，如果英特爾不能順應這種趨勢，勢必會在現在和未來的數據中心芯片市場的争奪中遭到競争對手的蠶食。為此，進入人工智能或者說開發針對AI應用的芯片，滿足合作夥伴新的需求是英特爾保持和延續既有優勢的必然選擇。
在各方巨頭紛紛搶占市場的同時，可以預見的是，人工智能這一概念将在不久的将來迎來一場新的爆發。
做搜索引擎本質上就是做人工智能，搜索引擎就是知道你要什麼，在衆多的機會面前幫你做選擇，并具有一定的智力去思考。—搜狗CEO王小川
嗷嗷待哺的下遊産業
正如前文所說，在如今的互聯網市場中，人工智能俨然已經成為了下一個爆點。而在概念被熱炒之後，商機也開始湧現。在國内外巨頭紛紛發力的背後，也意味着有很多消費級的産品都在等待着人工智能有所突破。
智能機器人
在智能機器人領域，谷歌的GoogleHome和亞馬遜的Echo智能音箱已經取得了成功。用戶隻需要和音箱進行對話，就能夠讓音箱完成放音樂，處理多種任務（比如連接燈光和恒溫器）等不同的功能，而谷歌的GoolgeHome甚至還能夠和用戶進行雙向對話，不僅僅是一個“你說我做”的模式。
而在國内，專門針對兒童市場的智能機器人創業潮已經興起，飛豬俠、奧飛動漫與東方智慧等不同的團隊紛紛挺進這一據稱是“240億元人民币級”的龐大市場。對于這些初創企業而言，中國才實施不久的“二孩”政策和目前人工智能市場的迅猛發展，都讓這一市場獲得了前所未有的生機。
智能家居
就目前而言，很多智能家居産品都還停留在一些簡單的語音控制功能以及利用APP進行遠程操縱上。它們和GoogleHome相比，缺失了雙向對話功能的智能産品，還能被冠以“智能”二字嗎？另外，大多數的智能家居産品都無法在沒有主人的情況下，根據不同環境情況進行自我判斷。因此，可以說目前主流的智能家居系統，并沒有引進嚴格意義上的“人工智能”。而從另外一個角度來說，這也是未來人工智能的一大藍海領域。
目前比較尴尬的是，想要讓智能家居産品變得更為智能，更積極地響應用戶，就必須要大數據支撐，而大數據本身就來源于龐大的智能家居産品使用人群。這就陷入了一個怪圈—因為現在智能家居産品還不夠智能，很多人更傾向于選擇傳統家居産品。可如果購買智能家居的人少了，大數據的采集必定會變得十分緩慢。在這種循環之下，如果找不到突破口，那智能家居便難有進步。
智能駕駛
雖然智能家居還處于比較尴尬的境地之中，但是在其他垂直領域，因為巨頭們的加盟，人工智能的風險與曙光也開始交替出現。
首先是自動駕駛領域。雖然很多智能汽車生産商都把自動駕駛當成了最大賣點，但是自動駕駛汽車的表現迄今為止還是不容樂觀。就在前段時間，一輛特斯拉在北京五環使用自動駕駛功能時，發生了碰撞事件，而其中最主要原因就是系統沒有準确識别前面停靠的黑色桑塔納。而在更早一些時候，特斯拉的自動駕駛功能還在美國佛羅裡達州引發了一起緻命事故。而特斯拉對于此的回應不是着手改善系統或者安撫受害者，而是在官網上将“自動駕駛”字樣改成了“自動輔助駕駛”，和消費者玩起了文字遊戲。
想要讓自動駕駛真正活起來，需要依靠的還是在人工智能上的突破。比如汽車能否像人眼一樣，有效識别不同的物體，并自動進行一些模糊判斷。好在對于人工智能來說，自動駕駛領域也是他們集中發展的方向之一，除了特斯拉之外，包括谷歌和蘋果這些巨頭，都在對這一領域進行深入研究。而在國内，甚至連樂視這樣的互聯網企業，都在其中插上了一腳。也許在之後不遠的未來，外界會看到一些革命性的突破。
智能醫療
在智能醫療領域，蘋果早就開始布局。大家最為熟悉的蘋果智能醫療産品是AppleWatch，據稱在始終猶抱琵琶半遮面的AppleWatch2中，加入了更多智能醫療相關功能。而在軟件方面，蘋果推出了ResearchKit，這無疑會讓更多的醫學研究者有機會為自己和整個醫學界打造各種不同的健康應用，用來搜集不同病患的健康數據，幫助用戶去診斷各種不同的疾病。現如今，基于ResearchKit平台推出的APP已經在哮喘、糖尿病、乳腺癌、帕金森和心血管疾病等各個方面有所突破。
除了ResearchKit外，CareKit這樣的專門護理開發平台，也開始在醫療領域發揮作用。雖然這個開源應用還非常稚嫩，但是在追蹤藥物療效和支持帕金森患者進行個人護理等方面，CareKit已經有所建樹。而就在今年8月，日本東京大學醫學研究院的科學家利用IBM公司研發的“沃森”人工智能系統，僅用不到10分鐘時間就判斷出一名60歲女性患有罕見的白血病，并向研究人員提出了治療方案。可以說，如果未來能夠在智能醫療領域引入人工智能的概念，對整個行業而言應該是一個非常大的進步。
不過，在智能醫療領域的人工智能産品和其他領域人工智能産品有所不同，它們所重視的不是與用戶之間的溝通，而是對于數據的準确收集，并基于這些數據反饋出用戶的真實情況。不管是智能醫療，還是智能家居，以及自動駕駛，都屬于人工智能的下遊産業鍊，一旦人工智能技術本身取得了突破，将會對它們帶來颠覆性的影響。
毫無疑問，新技術也會帶來新問題。據英國《每日郵報》不久前的報道稱，谷歌英國子公司“深度思維”為研發幫助監控腎病的應用，在未經患者同意的情況下，私自獲取了160萬份私人醫療記錄，其中包含病人的完整醫療史、染病和堕胎記錄，此舉引發了不少的争議。病患協會首席執行官凱瑟琳·墨菲對外表示：“如此多數據若落入壞人之手，将産生可怕後果，患者隐私必須受到保護。”
智能化是科技行業目前的一個大方向。近年來，市面上出現了很多打着智能旗号的消費級産品，但其智能程度卻備受質疑。
如果我們能夠很好地駕馭，機器能夠為人類造福，但如果若幹年後機器發展得足夠智能就将成為人類的心頭大患。—比爾·蓋茨
人工智能，路漫漫而修遠
從科幻電影走進現實的人工智能，其研發過程将是一個宏大工程，除了需要有前瞻性的眼光，更需要大量的資源投入。對于人工智能來說，它們将在很長一段時間内在技術、市場和社會等諸多方面，面臨不小的挑戰。
未來的三十年，雲計算、大數據和人工智能，都會成為基本的公共服務，各行各業都會經受巨大的變化。—馬雲
漫長的落地過程
從科幻電影中對于人工智能的無限遐想，到如今人工智能項目的陸續上馬，已經過去了很長時間。不過作為一個基礎學科，要想有真正意義上的人工智能産品落地，則需要更長的時間。
實際上，從2011年開始，微軟、IBM、谷歌、Facebook和亞馬遜等科技巨頭們紛紛開始深度布局人工智能。然而，盡管近幾年大家在深度學習算法、計算資源和大數據産業的成熟令人工智能技術實現了一些重要突破，但人工智能領域仍然沒有一個成熟的消費級産品出現。盡管亞馬遜的Echo和谷歌的GoogleHome受到了市場的歡迎和業内的好評，但真正體驗過的人都知道，其人工智能水平依舊還有很大的提升空間。
BBC此前曾預測，到2020年，全球人工智能市場規模将達1190億元人民币，這一數字其實還不如2015年中國移動互聯網的産業規模。不過，這并非是說人工智能前景黯淡，而是從側面映證了這一特殊領域的發展進度不會太快—巨額投入之後短期内難有回報。或許也正是深谙此道，國内以BAT為代表的科技公司，在面對财務報表壓力之時，選擇了低調、保守地布局人工智能。
巨頭選擇保守布局
盡管人工智能還有很多難題待解，但是沒人能否認其在未來巨大的發展潛力。在科技巨頭眼中，甚至有“得人工智能者得天下”之勢。如今，大家都在根據自己手上的資源優勢調兵遣将，開始布局下一個最重要的戰場。不過，對于目前絕大多數的科技巨頭來說，為了讓自己的人工智能研究能夠更快“變現”，多會從自己現有的業務基礎出發，并将研究的成果最先反映到自己現有的業務之上。
比如，對Facebook來說，人工智能研究自然是圍繞社交進行。據此前曝光的消息稱，Facebook正在開發代号為Moneypenny的人工智能助理項目，它将運行在Facebook目前的通訊工具Messenger内。Moneypenny具備自主學習功能，其大數據資源則來自于Facebook龐大的社交平台。除了可以提供類似微軟Cortana這樣的智能聊天功能之外，它還可以幫助用戶向朋友送禮、進行線上購物和安排旅遊行程等服務。不僅如此，Facebook還希望借助人工智能技術，挖掘用戶的潛在需求和興趣點，然後完成針對性的内容投放。
相對于Facebook，盡管國内社交領域的王者騰訊在人工智能方面的布局要低調很多，但是其野心卻并不小—《微信》也加入到人工智能的争奪戰當中。相信很多人對于《微信》此前封殺微軟的人工智能産品小冰還記憶猶新，而前不久《微信》非常低調地和香港科技大學搞了一個“人工智能實驗室”。據悉，《微信》的人工智能重點将放在交互的智能化和大數據挖掘兩個方向上。一方面，可以通過人工智能技術改進《微信》産品本身的用戶體驗，另一個方面，也可以借此擴充《微信》的承載能力，使其成為一個更為強大的基礎服務入口。
不隻是社交霸主，所有的科技巨頭都在揚長避短搞人工智能，而蘋果的法寶仍是當家明星iPhone。蘋果CEO庫克在近期接受采訪時表示，人工智能将讓智能手機如虎添翼，而智能手機也将是人工智能最佳的載體，“在短期甚至中期内，沒有任何産品能取代智能手機。”
人工智能的三道坎
人工智能的開發為何會如此漫長，以至于衆多巨頭發力也無法使其在短期内實現成為現實？很多廠商為何都選擇保守的布局方式？除了前文提到的下遊産業鍊進行人工智能改造時可能會遇到的問題之外，這個領域本身還面臨三大問題。
首先是大數據。從某種意義上來說，人工智能在近一兩年的走紅，與大數據的發展和被重視程度不無關系。随着以智能手機為代表的科技産品開始深入到人們生活的方方面面，用戶在線上的行為越來越多，由此形成了大量的用戶數據。而人工智能正好可以利用這些數據，建立數學模型和完成用戶畫像，讓程序來做一些過去隻有人能夠做的事情。
大數據這個門檻，導緻了人工智能隻能是巨頭的遊戲，跟創業者關系不大。因為，擁有海量用戶行為數據的隻有各大科技巨頭。然而，即便是巨頭也未必擁有足夠的數據，它們往往隻擁有一定維度的數據，還不足以還原用戶生活的方方面面。同時，大家對于大數據的開發也還有待深入，相關的人才缺口也比較大，就更别說前文提到的開發前期勢必會出現的“惡性循環”了。
困難還不隻是大數據，要實現人工智能還需要對現實中的場景進行抓取和捕捉，并通過算法将真實場景進行數據化，使之能夠對被機器識别，達到對現實的感知。而獲得數據化的現實場景數據後，還需要對數量龐大的樣本數據進行對比訓練，以實現對真實場景的識别，即機器學習。這些工作需要得到計算能力、算法和大數據的支撐，而這三項技術本身也還在完善中，還有很多難關有待攻克。
有人認為，獲得更強的計算能力隻是時間問題—随着摩爾定律的繼續推進，計算資源也将越來越便宜，人工智能自然會超過人類智能。這是不對的。事實上，我們并沒有從本質上理解通用的學習原理。—紮克伯格
其次是應用場景。目前的人工智能産品，以前文我們提到的智能音箱和面向兒童的服務型機器人為主。軟件和硬件的雙重缺失，讓創業者難以構建起公衆感興趣的人工智能應用場景。一方面，這是因為當下的人工智能水平還達不到更多的應用場景要求，另一方面承載人工智能的硬件産品也還存在很大提升空間。
要制造承載人工智能技術的消費級硬件産品，需要合适的材料，以及更複雜和精細的傳感器。無論是智能機器人，還是智能汽車，都是全身遍布傳感器的産品。現階段，這一條硬件産業鍊也還并不成熟，難以帶來産品形态的劇變。而除了硬件，在軟件和服務方面的超級應用也因為當下人工智能技術的限制而未能培育出超級應用。最被人熟知的微軟人工智能産品小冰，如今也還沒有進入有實際作用的階段。
最後是社會接受度。自人工智能技術開始被談論之日起，無論是業内還是社會上，對此都有兩種截然不同的觀點—人工智能是否會威脅到人類的安全。而這樣的争論至今沒有定論，反而因為每一次人工智能技術取得突破而愈演愈烈。
很難說當人工智能有了自我意識之後，最終會成為賈維斯還是機械姬，機器人統治世界的橋段，已經在電影中上演了無數次。而就在今年，俄羅斯就曾出現過機器人私自從實驗室逃跑的事情。不過另一方面，人們又希望機器人能夠擁有人類一樣的情感，軟銀和華碩等廠商就推出了各自的陪伴型機器人，讓它們模拟人類的情感。
不僅是對于人類安全的擔憂，人工智能還涉及到更難處理的倫理問題。在遇到緊急情況時，機器人的“自主”選擇很可能就無法回避倫理問題。比如，在遇到危險要救人時，人工智能選擇救誰舍誰就是個倫理問題。人類自己面臨這樣的問題時，尚且會引起争議，而人工智能的處理方式，顯然更會讓人工智能開發者更加棘手。
作為基礎學科，人工智能工程的研究沒有捷徑可走，需要長久的布局和海量資源的投入。不過，人工智能的方向也很多。隻要有心，各個巨頭都有自己發揮的空間。
最近幾年人工智能為什麼這麼火？最主要的一個原因就是因為大數據。—李彥宏