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與未來交戰
本刊編輯部
未來，一直是個美好的詞語，不是玫瑰色的，也至少是蔚藍色的——充滿著種種美好的可能性。
然而借力於大數據和超強計算而生的AI（人工智能）卻給未來帶來巨大的不確定性，其根本原因是AI研究和應用的第三次復興建立在機器學習能力的顯著增強之上。
即便機器目前還被定義為“弱人工智能”——只能靠暴力計算的“笨辦法”解決問題，遠遠還達不到像人腦這樣自帶強化學習框架，具備遷移學習能力，且能舉一反三。
然而不知疲憊的AI們在那個不給予因果關係闡釋的“黑盒子”裡，以“不知其所以然”的實用精神和令人驚駭的速度快速攻克各種單一技能，在簡單任務上逐一完勝人類——它們在國際象棋比賽中獲勝、在智力競答比賽中獲勝、在汽車安全駕駛比賽中獲勝，然後在被認為10年之內不可能被計算機攻克的圍棋比賽中連續擊敗傳奇棋士李世石和世界第一柯潔。
在無神論者看來，人類能夠爬到食物鏈的頂端，全靠漫長進化中萬古經驗凝成的這個碩大的腦袋，這個大腦裡所生成的心思意念匯聚在一起，就是人類最強的生產力——智力。
無論是跑跳蹦，還是舉摔遊，人類都遠遜於自然界中的其他生物，智力才是人類的核心競爭力。於是人類對所有的智力挑戰者都滿懷戒備，也非常喜歡給其他生物測算智商，黑猩猩、海豚、大象、章魚……都被列入了聰明生物名單，當然，它們與人類之間有著不可逾越的智力鴻溝。
計算機一出現就被列為重大嫌疑，1950年世界上的計算機總數不足十位數，《TIME》雜誌就推出了題為《人類會製造出超人嗎？》的封面報道，文章導語是，“現代人越來越習慣與擁有超人力量的機器共處，但如果機器有了超人的大腦那還是有些令人恐懼的。這些（發明電腦的）人拒絕承認他們是在製造人類智力的競爭者！”配圖是一臺臺式機，穿著制服，從顯示器裡伸出了手臂。
這份憂患延續至今，“世界上最聰明的網站”——Edge（邊界）創始人約翰·布魯克曼每一年都會把網站上的精彩文章集納成一本年度合集，中譯本名為《那些科學家們徹夜憂慮的問題》，將這些前沿智識一網攬入，任由這些觀點衝突的思想者隔頁而立，爭吵不休——
“工業革命帶來了比我們更強大的機器，信息革命帶來了比我們更聰明的機器。”麻省理工學院物理學家馬克斯·泰格馬克（Max Tegmark）的觀點是，“哪怕生命中出現‘奇點’的概率只有1%，合理的預防措施就是至少投入GDP的1%來研究並決定如何應對它。”
而哲學家、愛丁堡大學邏輯與形而上學系主任安迪·克拉克（Andy Clark）則代表了另一派，“人工智能如果想要控制人類，必須擁有4種東西：設計良好的電子電路，巨量的數據，完美的學習算法，以及雄心。……人工智能需要在理解世界的基礎上，自發產生對人類的統治雄心。每一塊電路顯然都需要量身定製成具有特殊原始偏見、驅動機制和行動能力的獨立個體。”
機器智能最終超過人類的“奇點”會降臨嗎？學習不止的AI會突然生髮出一種靈性、一種雄心，嫌棄甚至想要捨棄它們的創造者——受限於肉身的人類嗎？
那些我們這個時代裡最聰明的大腦還沒有就這兩個重要問題達成一致，但AI已經從感知邁向認知，離開實驗室。
在您即將展讀的封面報道里，您將看到“設計良好的電子電路，巨量的數據，完美的學習算法”這三個要素已經基本具備，且還在不斷進階完善，AI勢必會越來越智能、越來越便宜、也越來越深刻地捲入甚至覆蓋我們的日常生活。
一個被視為人類史上又一次生產力革命的智能時代就要來了，你我恐怕都尚未深刻理解這個節點的意味。連續兩年遭到AI挑戰的職業棋手群體是人類一個極其寶貴的觀察樣本，人工智能的確帶來了棋盤之上的巨量新知，但要說AlphaGo是人類棋手認識未知的強大工具，棋手們未免有些底氣不足，排名世界第一的柯潔在第三局對弈時甚至中途崩潰，痛哭二十分鐘。
人類想要與AI同行，贏得所謂“人類智能與人工智能的共進化”並不容易。每當與老年人談論AI可能給未來社會帶來的變化時，非常驚奇的是，他們反而更容易獲得共鳴——某種權威感的喪失、知識老化以及控制力的下降，這些都是老年人在信息社會裡已經生髮的深切痛感。在智能時代，這種感受是否會成為絕大多數人的普遍感受，換言之，被AI消除了自身勞動價值的人類，會不會整體提前步入心理狀態上的暮年？
即便AI在安全部署上的問題都能得到妥善解決，即便AI始終執行設計者輸入的“善良意志”，人類還是需要很長時間來接受這種智力優勢的傾覆。如何防止人類智能的退化，修復自信心的崩塌，調適並重建自身價值體系，以及對失業造成的問題有足夠深刻的預判，技術投向市場前合理的政策更新與調控，這些都是不亞於“奇點會否來臨”的重要問題。
一切鉅變都是序曲，當未來變得複雜難言，不妨突破自己認知的邊界，像Edge編輯部學習，“對‘聰明地思考’頗有興趣，但對標準化的‘智慧’意興闌珊。”通過傾聽、觀察、參與，補全認知、消除恐懼、建立根基。
”
智勝
AI來啦!
Are you ready?
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當失敗在抗爭之後襲來，人類智力聖盃在手中碎裂的刺痛感瞬間從對局室裡的勝負師傳遍了現場。AI來啦！它走出實驗室，離開棋盤，進入我們的日常生活，屬於未來的力量席捲而來——而你，準備好了嗎？
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柯潔在二樓對局室中盤投子認負，樓下能夠容納千人的圍棋峰會主廳裡彷彿瞬間被摁下了靜音鍵，寂靜中大屏幕上柯潔抓子覆盤的聲音分外尖利。
這是“人機大戰2.0版”三番棋戰的第二局，也是人類棋手最接近不斷進化的“圍棋之神”的時刻——後臺數據顯示，柯潔前15手的落子選擇與AlphaGo藉助雲端4個TPU的強大計算得出的實時最佳落子選擇一模一樣，前100手AlphaGo判斷雙方勝率相當。
由於漏算了一枚“劫材”，勝機轉瞬逝去，儘管還有四十多分鐘的保留時間，19歲的世界第一搖頭認負。
大屏幕打出2比0的總比分時，一度被勝機鼓舞的棋迷和觀戰媒體記者全都靜默無聲。
儘管此前棋聖聶衛平早就斷言，“這個版本的AlphaGo有二十段的水平，人機之間實力懸殊，已經失去對抗的意義了。人類只能拜AI（人工智能）為師，叫它一聲‘阿老師’。”柯潔自己也表示，相比於AI快速迭代升級，人類棋手的進步“像蝸牛一樣”，“未來我們對陣AI的取勝機會將無限接近於零。”
然而當失敗在抗爭之後襲來時，人類智力聖盃在手中碎裂的刺痛感還是瞬間從對局室裡的“勝負師”傳遍了現場。
5月27日，AlphaGo如願從世界排名第一的柯潔身上贏得了三連勝，獲得中國棋院頒發的九段證書後，DeepMind實驗室宣佈“阿老師”將退出競技圍棋江湖——棋壇稱雄原本就不是科學家們的抱負所在。
與超一流職業棋手絕頂爭勝、淬火而生的高級通用算法將用以解決更復雜的問題——尋找新的疾病治療方法、顯著降低能源消耗、發明革命性的新材料等。“我們希望，AlphaGo的故事僅僅只是一個開始。”
AI來啦！
它走出實驗室，離開棋盤，“手”捧智力聖盃，攜帶著屬於未來的力量席捲而來。
未來已來——而你，準備好了嗎？
AI會成為人類的威脅嗎？
其實，AI早就潛入了人們的日常生活——幫你美圖，給你指路，為你推薦圖書，繼而洞悉你的小確幸和小確喪……
只是，這還遠非它的全部。所有像柯潔這樣通過學習而得到的專業技能都將被AI掌握——智能時代開啟，專業技能領域即將“眾神”崛起——股票經紀人、私人銀行顧問、醫生、律師、記者很快都須直面AI挑戰，切身經歷柯潔在這三盤棋間的起落激盪、絕境苦痛，類似卡車司機這樣的簡單勞動者則更難與AI交手。
人工智能即將掀起的“智能革命”，被視為人類史上又一次技術革命，自然語言處理和搜索專家吳軍博士在《智能時代》一書中這樣寫道，“歷史上影響力可以和正在進行的智能革命相比的，只有18世紀末始於英國的工業革命、19世紀下半葉始於美國和德國的第二次工業革命、‘二戰’後以摩爾定律為標準的信息革命……這三次技術革命都有一個共同的特點，那就是它們對當時的社會產生了巨大的衝擊，都需要經過大約半個世紀甚至更長的時間才能消化掉。”
“就個人而言，我毫不懷疑文明的下一個範式將會更好，我不會為此擔心。”哈佛大學生物物理學研究員戴維·達爾林普爾（David Dalrymple）對未來持樂觀預判，如果你被他的樂觀所感染，最好再聽聽他的另外兩個預判和忠告——
“隨著機器人技術和人工智能的不斷髮展，人類勞動的價值很可能會逐漸降低。”
“人類作為個體，最終可能會從社會活動中消失。”
“如果我們因為不知道將要發生什麼而無從應對的話，那麼由此及彼的轉變或許是令人痛苦的。”
……
李開復
柯潔與AlphaGo在家門口不遠處對決，馬雲出來說話了，“這兩天比較熱鬧，柯潔在下圍棋。我覺得人類是最有意思的動物，在AlphaGo和人類下圍棋之前，在網上絕大部分人認為機器肯定會被人搞死掉，打輸了以後所有人都認為機器一定會搞死人，我們這麼顛來倒去的‘認為’。我並不以為然。”
馬雲實際上帶出了一個議題——當我們談論AI時，我們該談些什麼？AI威脅論，是一個真問題嗎？
物理學家霍金常被等同於“AI威脅論”代言人，實際上這位智者從未否定AI，只是一再強調要確保AI“按照人類的意志工作”，“人工智能的崛起，要麼是人類歷史上最好的事，要麼是最糟的。我不得不說，是好是壞我們仍不確定。”
AI的安全部署並非一個新議題，美國人工智能協會（AAAI）成立於1979年，囊括了全世界頂級計算機科學家和人工智能專家，華為諾亞方舟實驗室主任楊強博士是AAAI首位華人院士。2008至2009年，AAAI成立了“人工智能長期未來總籌論壇”，在此後的年度論壇上，專家們都在AI“目的導向的中性技術”上投入了大量關注。
2015年1月，在深度學習和強化學習算法將AI研究和應用拉昇至一個全新高度時，霍金和“硅谷鋼鐵俠”埃隆·馬斯克以及一些人工智能專家簽署了一份關於人工智能的公開信，倡導“展開可以阻止潛在問題的直接研究，同時也收穫人工智能帶給我們的潛在利益。”
在這波AI熱潮裡，李開復分外活躍，他甚至在一個公開演講中以“我不是李開復，我是人工智能”為主題傾力為AI代言。他還提前策劃，用半年的時間與創新工場人工智能工程院副院長王詠剛合作完成了《人工智能》一書。這本書閱讀門檻低，技術界面十分友好，“我覺得自己有責任‘佈道’，盡力給大眾提供認識AI的一些基礎知識。”
李開復
李開復在賽前就斷言，“柯潔毫無機會！而AI將成為時代最強音。”他自嘆生不逢時，1983年他寫信申請卡內基梅隆博士，對未來曾滿懷憧憬——“AI是對人類學習歷程的闡釋,對人類思維過程的量化,對人類行為的澄清,以及對人類智能的理解。AI是人類認識並理解自己的最後一里路, 我希望加入到這個全新綻放、充滿前景的未來科學領域。”
然而和同時代的人工智能研究者一樣，他們的探索大多停留於實驗室，在實際問題的解決上無法突破人們的心理閾值，更談不上在產業層面的落地。
此次圍棋峰會在賽間安排了一天的人工智能論壇，DeepMind團隊核心成員以及母公司Alphabet的一眾業界專家做了精彩的分享。硅谷傳奇Jeff Dean也出席了本次大會，他大學本科畢業的論文就是“神經網絡的定形訓練”，“那個時候這個概念也是剛剛興起，只是一個小規模的應用。接下來我畢業之後，工作的就是一些與人工智能並不是非常相關的計算機科學領域了。”2011年他和同伴一起開始嘗試大規模網絡化的機器監督學習，這一切都基於計算能力的巨大進步。
2016年是人工智能技術的“60大壽”，期間它曾經歷兩次低潮，李開復說自己這撥人親身經歷過寒冬，走到今日春暖花開深感不易，“不要消費AI！ AlphaGo雖然能擊敗世界冠軍棋手，但是它體驗不到手談的樂趣，勝利不會為它帶來愉悅感，也不會讓它激動到產生想要擁抱一位‘他’愛的人的渴望。”
在他看來，AI威脅論目前似乎更適合科幻作家們去討論，“機器學習永遠不可能有自我意識，因為優化目標是人類給定的。我不相信‘奇點’，AI讓我們更多思考人之為人的獨特價值和生命真義，而不應該陷入恐慌。‘超級智能’和‘未來人工智能’碾壓人類，我個人認為並不是一個可以科學推測出的必然結果。當然非必然事件不代表我們不要關注它，還是要有聰明的人來想它，但我認為更應該關注那些急迫需要解決或者預備的問題。”
李志飛
電話裡，語音搜索應用“出門問問”的創始人李志飛談到AI威脅論，語氣急促了起來，“很多這種威脅言論也好或者說是一些預測也好，並不是出自真正的工程師或者說是科學家，甚至連產品人員都不是，它更多是一種推測……可能就是看到這個趨勢，就開始去想象各種各樣的可能性，最後導致他就覺得這個東西是完全沒有邊界的……”
他說自己最近很少去參加層出不窮的各類AI主題論壇了，“總是那些人在那兒談，這個東西又不可能一兩個月技術就突然發生質的變化，我們都知道在實驗室裡的進步其實是非常艱難的。”
語音識別技術的突破是深度學習在實際應用領域裡的重要斬獲，很多人可能已經驚喜地發現手機APP裡的語音輸入功能強大了許多。
研發者之一陳智峰博士在圍棋峰會上將這都歸功於算法的改進和計算力的提升，“以前我們用GPU訓練同一個模型可能需要24小時，在TPU上只需要六小時。”他介紹說，人工智能其實是一個實驗性的科學，研究者需要做非常多的實驗，“計算力上四倍提速，原來一個星期做20個實驗，現在可以做80個實驗，這樣意味著可以研究更多的可能性。這對整個算法的提高和模型的研究是非常重要的。現在一年取得的進步，是過去三到四年才能達到的。”
AlphaGo在4比1擊敗李世石一年後，機器自對弈就能夠強力提升三個子，也得益於TPU的提速。DeepMind實驗室創始人哈薩比斯說，“AlphaGo下得很不錯，但它只是智能的雛形，本質上，我們還處於智能研究的初期。”
問問魔鏡
“出門問問”是國內自然語言識別行業的“獨角獸”企業，C輪曾獲數千萬美元的融資，今年4月初又得到大眾汽車（中國）集團 1.8 億美元的獨家 D 輪融資。雖然已經是語言識別這片藍海的領航者，李志飛卻坦言現在的語音搜索還不夠聰明，這與自然語言識別的技術難題並未真正攻克直接相關。
“當你跟一個人說話，如果很嘈雜，他聽不清楚，你不會說這個人笨，對不對？但是當你說句話他答非所問，他老是不明白什麼意思，你就會覺得笨。還有些人普通話不標準，可是他講話你也不會覺得他笨。語音識別現在解決了聽的問題，但是對話中還不夠聰明，接下來我們要解決的就是語音交互裡面這個‘笨’的問題，然後把對話也好，理解也好，真正去做一個質的提升，我覺得這在未來兩三年可能會發生。”
李志飛博士說，相比於人機對抗的勝負歸屬，自己思考最多的是AI產品的商業模式，“類似AlphaGo背後的技術以及核心技術在市場上的‘需要性’，我覺得是至關重要的。今天大家覺得這個圍棋這麼難的問題都能解決，那為什麼我們不能多投點錢，咱們把另外一些真正對我們日常生活造成很多困擾的問題解決了。”
他擔心AI被玄虛空談和市場虛火所誤，“今天的AI還是非常基礎的，我們還是踏踏實實用它來解決一些具體問題吧，如果AI技術能夠給社會帶來價值，也許人們對它會有一個更正向的認識。”
教育怎麼辦？
雷鳴，百度創始七劍客之一，北大人工智能創新中心聯合主任，被北大計算機相關專業學生親切稱為“師兄”的他當年畢業時放棄了七所美國大學的全額獎學金，加入彼時名不見經傳的百度，成為百度搜索引擎的早期設計者和技術負責人之一。
30歲便因百度上市而獲得財務自由的他，不想被具體事務所累，這些年更樂於為學界和產業界搭橋，增加溝通。
雷鳴
“人工智能前沿與產業趨勢”是他專為北大在校學生開設的一門選修課，每週二晚上北大電教112教室都一座難求。雷鳴利用自己在業內的深厚人脈，為學弟學妹們邀來許多業界大咖做分享。
對於AlphaGo的完勝，他絲毫不覺得意外，“凡是人類的技能，凡是通過訓練獲得的技能，我認為人工智能都可以學會，並且做得最終都將比人好。”
在他看來人無法阻擋智能時代的來臨，與其拿“是否會出現超級人工智能”和“奇點何時降臨”這樣的話題作談資，一驚一笑一樂，不如認真思考下，“AI跟你的產業到底有什麼結合點？什麼東西會對你造成一個很可怕的顛覆性後果？什麼能幫你?進而再思考你應該怎麼做？”
“我經常說這個世界最可悲的事情是什麼？就是你死了，但是你還不知道怎麼死的，所以你要能知道你才能應對。知道自己怎麼死的，不冤，如果更聰明一點兒的話就是說如果我知道了這個可能性，我能不能不死。”
人工智能在未來五到十年將要取代50%的工作，“教育怎麼辦？”這也是李開復眼中最急迫的問題之一。
雷鳴所接觸的大多是北大、清華計算機相關專業的學生，似乎他們應該是最後一批被AI搶走工作的人，雷鳴卻笑著說並非如此，“很多人畢業的時候很迷茫，不知道去幹嘛，哪個地方工資高就去哪，我經常說這個挺愚蠢的，你應該看兩點——第一是你喜歡什麼就做什麼，第二什麼有未來，你就做什麼！就這兩點，如果說能夠結合得好，當然還有一個是你擅長做什麼，這幾點能結合好的話，你的未來自然就會非常好。”
即便是清華、北大培養出的相關人才，也只有不到20%會從事純學術研究，“其餘的大多數是要到產業中去的，開這門課就是要讓‘AI+產業’，學生在學校就要了解產業未來的發展趨勢，不僅僅是說我要學一些算法，而且是說我要知道這些算法它將來會有什麼用，怎麼用，哪些學術上的研究會在具體產業產生深遠的影響？”
Lily Peng是一名非執業醫生，同時也是Alphabet公司在智能醫療領域的產品經理，她對美國、中國、印度的醫生執業環境都有深入瞭解和細緻觀察，在本次圍棋峰會上她特別強調從技術到產品道路漫長。
去年她帶領團隊與印度醫院展開合作，深度學習算法使得計算機在圖像識別準確率上效率精進，能夠為當地經驗有限的醫生提供專業準確的視網膜3D篩查診斷建議。
當被問到在校醫科學生應該如何應對AI的挑戰以免一畢業就失業時，Lily Peng微笑著搖頭，稱AI並非搶走了醫生的飯碗，“只是幫醫生分擔了繁瑣、重複性的簡單工作，留下更多的時間，讓醫生去關心病患，瞭解行業最新科研動態。”
至於醫科大學的在校學生，Lily Peng建議他們對技術抱有興趣的，可以多和計算機科學家進行溝通，去看看機器學習系統如何使用。專業醫學背景出身的她堅信，AI想要在醫學領域運用到最佳，需要醫生、數學科學家、計算機科學家之間的通力協作。
“如果不想跨界，只想做醫生也是可以的。將來這些算法都只是一個助力醫生的工具，能夠幫助醫生最大效率地工作，節約出更多的時間到他們最擅長的領域當中。”她微微一笑就露出深深酒窩，“中國的大醫生一天要看100個病人，AI產品必須嵌入到他們緊張的工作流程當中，做到真正好用、實用，才會被醫生採納。”
5月15日，李開復博士作為特邀嘉賓，在紐約哥倫比亞大學工程學院向2017屆畢業生髮表畢業演講。哥大人工智能課程的選課人數從80人躍升至800人，作為83屆“大師兄”，他鼓勵臺下的年輕人“擁抱必將到來的人工智能，把你的職業選擇對準人工智能賽道”，也提醒他們，“用你們的選擇讓這個世界更加美好：選擇拯救生命，而非殘害生命；選擇激勵他人，而非打壓別人；選擇在富有同情心、不貪婪的機構工作；選擇心懷世界和平而非妄圖主宰世界的僱主。”
成為2%
馭勢科技CEO吳甘沙是雷鳴邀請到北大做專題分享的嘉賓之一，對於AI威脅論和奇點說，他笑著說，“這既無法證實，也無法證偽，但是如果要做出一個準確的時間預判的話，我覺得會非常民科（民間科學家）。”
吳甘沙
“不要執著於球在哪裡，而要更關注球會滾到哪裡，”英特爾16年的職業訓練將“順時應變”深刻植入了吳甘沙的思維模式中，“吳軍老師在《智能時代》那本書裡不也寫了嗎？未來只有2%的人能參與智能機器的製造，他們也是真正掌握未來的人。與其想象未來，不如創造未來！”
但走出創業這一步，對於已經獲得英特爾首席工程師、英特爾中國研究院院長的行業老兵來說並不容易，他還要放棄一筆即將到手的價值可觀的期權。
“我開玩笑說以前在研究院的話就是叫955，9點上班，5點下班，一週5天。那時候也有互聯網公司來挖，一問他們的工作作息是996就嚇走了，但現在創業，我發現自己變成007了。”在“宇宙的中心”五道口簡樸的辦公室裡，吳甘沙笑聲朗朗。
“AI將成為整個社會變革的發動機，我看到這一切了，再也不能坐等時間逝去。那個時候的感覺就像過一個週末，輕輕鬆鬆地度過了星期六，星期天睡了一個慵長的午覺，一醒來就發現太陽快落山了……”他說那種感覺令自己心驚，“四十多的人了，還沒有做出來讓自己覺得非常有意義的東西，一晃就要退休了。”
2016年2月，他帶著決心離開老東家英特爾，投入AI創業。異常順利，一年多的時間竟然已經跳躍式完成了造出第一輛樣車、產品投入實際場景、與車廠達成合作意向三大步——再次印證雷軍著名的風口飛豬理論仍然有效。
他最初考慮的創業方向是家庭服務機器人，很快調整到無人駕駛這個被稱為AI最大最難也是最有價值的應用場景。
谷歌、特斯拉、英特爾、英偉達、高通等行業巨頭早已佈局其中，吳甘沙採用的戰略是“邊緣式創新”，尋求限制條件下的“最優解”——在一些道路環境相對明確、半封閉的景區、工業園區讓無人駕駛車輛“先跑起來”。
“中長期的目標就是在北京，比如說五環以內讓無人駕駛來解決平時出行的問題。”他“保守”地估計，十年之內，這個聽上去還有些腦洞大開的畫面就會變成現實，“技術上的問題其實大部分都解決了，後面涉及的主要是生產成本的控制以及公共道路上無人駕駛法律法規的完善。”
2016年3月AlphaGo擊敗李世石是他融資的一個轉折點，“我是去年2月5日拿到公司營業執照的，緊跟著就是春節，春節後我去融資，那個時候絕大多數的風投還是看不懂無人駕駛的。AlphaGo的出現，包括通用汽車花10億美金買了一家創業公司等等這些就把整個的風向轉過來了。”
2016年下半年，已經是投資人追著AI創業者跑了，一些曾經拒絕過吳甘沙的VC回過頭來找他，他就給他們講《大話西遊》的一個橋段，“沙僧側耳伏在地上，八戒問，‘你在幹嘛？’沙僧聽了一會兒說，‘好像有敵人來了。’八戒說，‘敵人是來了，就在眼前！’”他哈哈笑起來，“確實就是這樣一種感覺，比我們當時想象的，還要發展得更快一些。”
吳甘沙和馭勢汽車的一路飛馳是AI產業加速崛起的一個註腳。據《經濟日報》報道，“2010年前，中國涉及人工智能及服務的企業不到20家，2016年這個數字已經飛速上升至709家。”“《全球人工智能發展報告2017》則顯示，2012年後成立的人工智能企業，在數量上超過了之前20年所有人工智能企業數量的兩倍。目前，美國人工智能企業已超過3000家，中國則超過了1500家。在資本市場，人工智能獲得的風險投資也從2012年的5.89億美元猛增至2016年的五十多億美元。市場研究機構麥肯錫預計，到2025年，人工智能應用市場總值將達到1270億美元。”
新的風口來臨，太平洋兩岸的大公司都全面轉向，2016年，谷歌宣佈自己的戰略重心從“移動先行”轉向“AI先行”。AI無國界更無時差，中國學者在2014-2015發表的與AI相關的論文數量已經超過了美國。百度推出無人車體驗和開源深度學習平臺，騰訊成立AI Lab研究院，多種算法、應用競賽的舉辦，以及商湯、曠視、圖普等創業公司新一輪融資的成功——一系列人工智能領域的新聞入選了2016科技媒體的年度盤點。
微軟亞洲研究院院長洪小文笑言，在這樣一個機會遍地的好時代，公司無論大小都有自己的競爭力，“靜觀其變，各憑本事。”
為延攬人才，孵化項目，李開復在今年年初成立了創新工場人工智能工程院，並擔任院長。
AI安全與AI公平
有智力和資源儲備的順著風來的方向發足狂奔，在狹小的頂級AI人才池裡，互聯網巨頭一擲千金，微軟研究院院長彼得·李感嘆，頂級人工智能研究員的薪水已經趕上了NFL四分衛球星。
高質量的大數據和強大的計算能力是深度學習算法統領江山的兩大支撐，吸引科研人員加入大公司的除了驚人高薪，還有內藏寶藏的高質量大數據。
數據、人才全都匯聚於幾個大公司，AI帶來生產力巨大釋放的同時，是否會進一步拉大信息革命已經形成的數字鴻溝，人類是否會邁入一個貧富分化最為嚴峻的世代？如果只有2%的人能夠參與未來，人類普遍的智能是否會下降退化？人類如何在智能時代界定自我，獲得價值？
這不是人類第一次在技術躍升時思考人生意義與人性根基。2002年學者福山就曾針對生物技術可能造成的危害，寫下《我們的後人類未來》，發出預警，“生物技術會讓人類失去人性……但我們卻絲毫沒有意識到我們失去了多麼有價值的東西。也許，我們站在了人類與後人類歷史這一巨大歷史分水嶺的另一邊，但我們卻沒意識到分水嶺業已形成，因為我們再也看不見人性中最為根本的部分。”
然而科學界始終相信恰恰是技術保障了和平和公義，避免了更大的惡。本次峰會上，幾乎每一個接受專訪的專家都將AI安全部署當作重要議題，樂於向公眾和媒體分享他們的思考。
穆斯塔法是DeepMind實驗室創始人之一——哈薩比斯負責技術，帶領首席工程師席爾瓦和其他天才程序員研發AlphaGo這個超級圍棋智能程序，穆斯塔法負責技術在市場上的落地，賺錢養活超級程序員們。“我們在公司創立的時候就明確了這一點，我們想要開發通用型學習技術去打造一個更好的世界，我們的技術必須秉持透明、合理的原則，讓人類監督並且讓人類掌控。”
哈薩比斯
哈薩比斯也對媒體記者強調技術應該具備“正確性”，“研發者需要給AI植入一個‘善’的動機，第一不能被用來製造殺人武器，第二不能被個別公司所控。”
與英國國家醫療體系NHF的合作是AlphaGo後臺部分技術落地項目之一，“我們完全接受NHF的監督，絕對不會把用戶的數據用到保險或者是其他的業務中去。”
為取得社會信任，降低公眾對AI的應激反應，同時也保證行業能夠健康發展，2016年9月，Facebook、谷歌、亞馬遜、微軟與IBM等五大科技界巨頭聯手成立了史上最強大的AI聯盟——Partnership on AI,除頂級科研人才之外，聯盟還邀請了NGO組織、社會學家共同參與議題討論和行業標準制定。
活躍的AI組織還有馬斯克牽頭創建的Open AI ,以及華裔AI科學家李飛飛和蓋茨夫人梅琳達·蓋茨參與創立的旨在使女性以及有色人種參與到AI發展中去的“AI4ALL” 。
傳奇軟件工程師Jeff Dean眼中已經有一條清晰的AI發展路徑，“醫療、無人駕駛，這些是走在比較前面的，都是比較快我們會看到行業改變的。需要人工智能的不只是科技型的公司，而且會是一個社會性的全面應用。各個行業先後不一，但都會探索性地先在小的問題解決上使用人工智能，之後漸漸拓寬人工智能在該行業的應用，逐漸發展到最終的‘端到端整體人工智能解決方案’。”
他對AI可能造成的失業問題並不諱言，也深覺社會各界都應該多討論多瞭解多預備智能時代可能造成的社會問題，“有很多工作崗位以後可能會被人工智能替代，工作被自動化了，政府的政策方面能不能夠及時地跟上，有沒有這樣一個配套，什麼時候政府能夠出臺這些政策？這些也是我們關心的問題。”
由他主導研發的TensorFlow是第二代機器學習軟件工具，“我們已經把它開源出來，我們的想法就是說在機器學習領域不應該是我們一家公司在做，我們希望和廣大的對機器學習感興趣的社區共同去推進這樣一個技術，我們之間去實現共享。”
在硅谷山景城的辦公室裡，他可以看到這個開源社區的實時使用熱度圖，“像中國、歐洲的一些國家、美國、加拿大、巴西，這些都是屬於高熱度板塊，AI沒有國界之分。”
哈薩比斯參加開播70年的英國BBC的王牌節目《荒島唱片》，人工智能媒體《量子位》編譯發表了他與主持人柯斯蒂·楊的對談——
主持人：在你看到AlphaGo獲勝之後，你也很驚訝？
哈薩比斯：是的，我們對這臺機器的能力很震驚，因為AlphaGo居然有自己的棋路，但是對於它能下這麼好，我們沒有感到驚訝，我們也很高興它做的事情都是我們設計範圍之內的事情，也就是下圍棋。
主持人：所以你們會將善意程序編入機器？
哈薩比斯：是的，未來幾十年，隨著系統的發展，我們將更好理解需要編入什麼樣的控制程序，如何檢查和解讀系統的操作目的，我們也會在建造機器的過程中解決這些問題。
主持人：如果這些機器的設計者本身就存在惡意怎麼辦？
哈薩比斯：建構人工智能系統目前而言還是非常艱鉅的工作，需要非常複雜的技能，這個世界上只有幾百個人能夠參與這項工作，其中大多數人都瞭解對方，整個人工智能社區很小，我自己一個人也沒有辦法完成整個項目。
我們的團隊有400個人，其中250人擁有國際名校博士學位，而即使這樣，我們的進展還是比較小的。這是一個原因。
另外一個原因是，在某個時間點，當我們已經更好地瞭解人工智能系統，以及我們需要怎樣的立法才能解決相關問題，我們就會有更強力的，全世界都遵守的管制。
主持人：我可以長出一口氣了。下一首曲子是什麼？
一張圖洞悉AI60年
點擊可閱讀原圖，整理/何鑽瑩 製圖/陳志彤
（實習記者付端凌亦有貢獻）
本刊記者/徐梅 發自北京、桐鄉
編輯/周建平 [email protected]
