人工智能還是人工智障，關(guān)鍵還是看人工

　　人工智能還是人工智障，關(guān)鍵還是看人工！自從今年3月5日李總理的政府工作報告中四次提及“智能”，并特別指出要“加強新一代人工智能研發(fā)應(yīng)用”、“發(fā)展智能產(chǎn)業(yè)”之后，基本上可以預(yù)測到，國內(nèi)人工智能方面又會迎來新的熱鬧場景。

　　近日，有消息稱：國內(nèi)大學(xué)第一個“人工智能”學(xué)院在南京大學(xué)成立。從南京大學(xué)了解到，該學(xué)院由南京大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系牽頭組建成立，目前還在籌備過程，有望今年開展招生工作。目前國內(nèi)一些頂尖的大學(xué)開展了人工智能方面的研究和教學(xué)，但沒有專門學(xué)院。南京大學(xué)人工智能學(xué)院的成立，填補了這一空白。

　　近幾年關(guān)于人工智能的報道，從震撼度與傳播度來說，AlphaGo和人類的對弈當(dāng)之無愧為榜首。AlphaGo的面試，算是深深地把“深度學(xué)習(xí)”從一些科幻電影中帶入現(xiàn)實。如今，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為最值得期待的技術(shù)之一，很可能會成為未來數(shù)年甚至至更長時間內(nèi)IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的焦點。

　　人工智能因何而起？而又將走向何方？

　　看點01

　　硬軟實力的雙向發(fā)力，人工智能破冰伊始

　　人工智能的概念其實早在上世紀80年代便已經(jīng)被炒的沸沸揚揚，但人工智能的根本面目是算法，需要大量的數(shù)據(jù)存量與計算能力，當(dāng)時無論是硬實力與軟實力都無法真正實現(xiàn)落地。而如今，技術(shù)硬實力與資本軟實力的統(tǒng)一發(fā)力，才使得人工智能又一次成為當(dāng)下最火熱的風(fēng)口之一。

　　技術(shù)硬實力

　　技術(shù)方面的突破主要分兩方面，一是技術(shù)上本身的突破，這方面主要是云計算、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法上的突破。

　　云計算的突破讓物質(zhì)計算向人類大腦的計算更進一步。人工智能顧名思義是要模仿人腦，而人腦中有著數(shù)百上千億的神經(jīng)元，以此形成非常龐大與復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以想要真正實現(xiàn)人工智能，運算能力必須獲得更多的突破。

　　數(shù)據(jù)人工智能的基礎(chǔ)，據(jù)統(tǒng)計，2015年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量達到了十年前的20多倍，這離不開物聯(lián)網(wǎng)的興起。物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造了網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實事物之間的接口，通過大量智能設(shè)備與傳感器之間數(shù)據(jù)的傳輸與交互，為人工智能的研究提供了大量的視頻、音頻、語言、文字等內(nèi)容數(shù)據(jù)。

　　而深度學(xué)習(xí)算法則是人工智能如今取得新突破的關(guān)鍵。2006年Geoffrey Hinton教授提出的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層訓(xùn)練的高效算法，讓當(dāng)時計算條件下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練成為了可能，之后，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型成為了人工智能領(lǐng)域的新篇章，最具代表的就是AlphaGo到AlphaGo Zero，僅三天時間，AlphaGo Zero自行掌握了圍棋的下法，還發(fā)明了更好的棋步，與前輩DeepMind軟件的對局是100比0。

　　其次是數(shù)據(jù)采集與計算的成本逐漸降低。

　　這一點算是技術(shù)突破的附帶品，當(dāng)計數(shù)據(jù)資源的價格不斷下跌、運算設(shè)施的成本逐漸降低，對相同數(shù)據(jù)計算結(jié)果所需要的成本逐漸降低，這就使得人工智能的開發(fā)與研究受到的阻力更小，也更易于更多的企業(yè)投入，做大蛋糕。

　　資本軟實力

　　縱觀互聯(lián)網(wǎng)時代，技術(shù)的突破總是離不開資本背后的支持，人工智能也不例外。人工智能能夠飛速發(fā)展，與其深厚眾多巨頭的大力扶持密不可分。

　　國外來說，以Google與Facebook相對出名。

　　據(jù)資料顯示，Google在2013年3月，以重金收購DNNresearch的方式請到了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)明者Geoffrey Hinton教授。2014年年初，谷歌又以4億美元的架構(gòu)收購了深度學(xué)習(xí)算法公司——DeepMind，（也就是后來推出AlphaGo項目的團隊）。該公司創(chuàng)始人哈薩比斯是一位橫跨游戲開發(fā)、神經(jīng)科學(xué)和人工智能等多領(lǐng)域的天才人物。

　　而Facebook于2013年12月成立了人工智能實驗室，聘請了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最負盛名的研究者、紐約大學(xué)終身教授Yann LeCun為負責(zé)人。在Yann LeCun的幫助下，2014年Facebook的DeepFace技術(shù)在同行評審報告中被高度肯定，其臉部識別率的準確度達到97%。而他領(lǐng)導(dǎo)的Facebook人工實驗室研發(fā)的算法已經(jīng)可以分析用戶在Facebook的全部行為，從而為用戶挑選出其感興趣的內(nèi)容。

　　在國內(nèi)則是以百度最具代表。

　　從李彥宏“砸鍋賣鐵搞AI”開始，百度的風(fēng)向標(biāo)就已經(jīng)直指人工智能。據(jù)資料顯示，2014年5月，被稱為“谷歌大腦之父”的吳恩達加盟百度，擔(dān)任首席科學(xué)家，負責(zé)百度“百度大腦”計劃。同時百度作為天然的大數(shù)據(jù)企業(yè)，擁有強大的數(shù)據(jù)獲取能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，無論是在人工智能的發(fā)展與延伸上，都有不錯的發(fā)展空間。

　　技術(shù)硬實力與資本軟實力讓人工智能迅速走紅，成為越來越多用戶口中的常用詞匯，也因此獲得了更多的矚目。但技術(shù)原本更應(yīng)該是一種長期研發(fā)的沉淀，被越炒越熱，越架越高的人工智能，也可能淪為資本的下一個犧牲品。

　　看點02

　　剛出龍?zhí)队窒莼⒀ǎ斯ぶ悄苓€是人工智障？

　　甲子光年之前提過一個“心理閥值”的情況：在達到某個臨界點之前，人們總會覺得無法滿意，于是技術(shù)從業(yè)者總要坐在冷板凳上前行，并不能后誠心的產(chǎn)業(yè)機會。

　　現(xiàn)在的人工智能便是如此。

　　資本往往能迅速催化一個產(chǎn)業(yè)，就如同之前的VR，可以迅速創(chuàng)造出一個“風(fēng)口”，引出大量的“從業(yè)者”。人工智能更應(yīng)該是一個具有歷史性的發(fā)展項目，不可能在短時間就達到人們的期望值。

　　《哈佛商業(yè)評論》這樣解釋到：“人工智能和計算能力將在未來20年取得突破，以實現(xiàn)奇點，屆時，機器將能夠完全模仿人類大腦的工作方式?！?/p>

　　本該是一個長達數(shù)十年的深耕，但是如今，大量的資本涌入，炒作，把人工智能提早的鋪陳出來。這很符合互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)原理：做概念、拿融資、炒熱度、找接盤。但目前展示出來的落地項目與宣傳的人工智能概念極其不符，跟多人工智能仍停留在“人工”的階段，這不免讓人工智能在用戶心中的印象日益下跌。

　　無人駕駛測試屢出事故、語音識別不夠精準、智能交互場景略顯匱乏等等，都成為資本催化下，不夠沉浸，匆忙落地的“后遺癥”，人工智能的風(fēng)口浮現(xiàn)出兩個字——浮躁。就比如這次南京大學(xué)國內(nèi)“首個”人工智能學(xué)院。

　　這次噱頭的“首個”，早在去年就見過了。據(jù)資料顯示：2017年5月28日，中國科學(xué)院大學(xué)發(fā)文成立人工智能技術(shù)學(xué)院，成為我國人工智能技術(shù)領(lǐng)域首個全面開展教學(xué)和科研工作的新型學(xué)院。西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院也于去年11月正式成立，該學(xué)院系教育部直屬高校首個致力于人工智能領(lǐng)域高端人才培養(yǎng)、創(chuàng)新成果研發(fā)和高層次團隊培育的實體性學(xué)院。

　　可見一斑，人工智能行業(yè)現(xiàn)在有多浮躁。而長期的這種浮躁風(fēng)帶來的，就是人工智能淪為人工智障的悲哀。

　　看點03

　　人工智能的前路：成人培訓(xùn)不如專業(yè)教育

　　不得不說，雖然這次南京大學(xué)人工智能學(xué)院可能與報道中的“首個”不符，但確實是能讓人工智能擺脫人工智障的的唯一途徑。

　　人工智能需要的是繼續(xù)深耕，而深耕歸根結(jié)底仍然在“人工”上，我國的人工智能方面的人才稀缺，而國內(nèi)對于這方面的教育也跟不上，普通中高等教育中，完全沒有涉及人工智能的專業(yè)課程。

　　網(wǎng)上有過人討論人工智能是否可以像時下火熱的編程速成課一樣，開展速成的成人培訓(xùn)，增加人工智能方面的從業(yè)者，人才。

　　很可惜答案是否定的，首先，短期速成的培訓(xùn)班，很難于“人才”二字掛鉤，現(xiàn)在流行的成人培訓(xùn)課，往往只是為了應(yīng)聘某一職位，而被填鴨式的速成培訓(xùn)。一位技術(shù)人才，還是需要大量的時間的深耕才能孕育。

　　其次，人工智能無法做到像JAVA、C語言等目前流行的成人速成課一樣，只需要一些基礎(chǔ)知識，便可以進行速成。根據(jù)從業(yè)人士反映，人工智能作為一門算法課程，需要扎實的線性代數(shù)等數(shù)學(xué)方面的基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上還需要掌握入門機器學(xué)習(xí)算法，能夠嘗試用代碼實現(xiàn)算法，自己能實現(xiàn)功能完整的模型等一些列復(fù)雜切高要求的教育過程，這無疑是短期培訓(xùn)無法實現(xiàn)的。

　　所以說人工智能能夠開展專業(yè)的教育類專業(yè)，無疑是對今后發(fā)展的最正確投資?；ヂ?lián)網(wǎng)炒概念，博傻的思路終究無法真正扶持一個產(chǎn)業(yè)，真正能讓一門科技發(fā)展的，仍然是教育?；ヂ?lián)網(wǎng)新潮的概念一個又一個，但真正繞了一圈，終究逃不過“科教興國”四個字。

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