原创 | 人工智能的昨天、今天、明天
2016/3/12 基业昶青管理评论
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最近几天最火的新闻莫过于谷歌人工智能机器人AlphaGo与韩国九段、世界冠军李世石的“人机大战”。曾经以5:0完胜欧洲围棋冠军樊麾，同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手的“阿法狗”，目前在与李世石的较量中处于2:0领先。此事件引起的有关人工智能的讨论不绝于耳。借此风潮，我们也来说说人工智能那些事。
人工智能的发展历程人工智能是一个非常宽泛的概念，从Siri的语音识别到无人驾驶车船，都是人工智能的实现载体，涉及到的技术和领域跨越多学科，包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、自然语言理解、知识发现、遗传算法、符号推理、智能机器人等方面统统在人工智能的研究范围以内。
1950年图灵预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。1956年夏，以麦卡锡、闵斯基等为首的科学家首次提出了“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”这门新兴学科的诞生。从1956年至今的半个多世纪，人工智能经历过两个经费枯竭的寒冬(1974-1980，1987-1993)，也经历过两个蓬勃发展的春天(1956-1974,1993-2005)。
从2006年开始，人工智能再次进入了加速发展的新阶段。并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展；同时，人工智能的研究也越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购活动也如火如荼。
发达国家积极布局人工智能人工智能技术已经成为发达国家经济体继续向前迈进的动力和标志。发达国家充分认识到人工智能的战略意义，纷纷从国家战略层面对人工智能加紧布局，各自推出人工智能研究项目。
美国：大脑研究计划(BRAIN)2013年4月，美国正式公布“推进创新神经技术脑研究计划”，简称“大脑计划”(BRAIN)。该计划第一目标是绘制出一幅囊括大脑所有活动的详图，其最终的临床应用包括通过直接改变神经回路来诊断和治疗疾病。奥巴马总统当年为该计划拨款1.1亿美元，覆盖美国国家卫生研究院(HIN)、国防部高级研究项目局、国家科学基金会。2014年HIN工作小组制定了未来十年的详细计划，预计每年将投入3亿-5亿美元开发用于监测和映射大脑活动和结构的新工具，十年计划共需花费45亿美元。
欧盟：人脑工程项目(HBP)2013年初，欧盟委员会宣布人脑计划(HBP)为欧盟未来十年的“新兴旗舰技术项目”，该项目汇聚了来自24个国家的112家企业、研究所和高校等机构，总投资预计将达到12亿欧元。该计划强调实用性，重点包括对脑结构、功能和机理的研究；对与脑有关疾病的研究，并加大力度研发新的诊断和治疗方法；利用信息技术建立大脑的工作模型。计划在2018年前开发出世界上第一个具有意识和智能的人造大脑。欧盟官员认为，欧洲人脑工程项目(HBP)如果在人工智能领域占据领先地位，则对欧洲保持在世界经济中的竞争地位起到关键作用。
日本：大脑研究计划(Brain/MINDS)紧随美国和欧盟之后，2014年9月日本宣布启动大脑研究计划Brain/MINDS。该计划为期10年，由日本理化学研究所主导实施，旨在理解大脑如何工作以及通过建立动物模型，研究大脑神经回路技术，从而更好地诊断以及治疗大脑疾病。按照智能程度，人工智能的目标分为超级智能、广义人工智能和狭义人工智能。发达国家一致认为目前已经达到或接近实现狭义人工智能。2013 年，牛津大学人类未来研究院院长Nick Bostrom做了一份涵盖数百位人工智能专家的调查问卷，结果显示中位的人工智能专家认为：通过全球个国家的加速布局，在2040年左右有50%的概率实现广义人工智能，2075 年前实现广义人工智能的概率高达90%。到达广义人工智能以后，再花2~30年实现超级智能。
牛津大学预测2040年可最早实现广义人工智能
人工智能的应用与发展应用需求倒逼，推动技术成型人工智能下游应用场景众多，主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。目前，许多下游行业的发展都遭遇到了技术无法支撑的瓶颈。例如：人口老龄化程度严重倒逼服务机器人的需求，但服务机器人智能水平达不到要求；产品周期缩短、个性化定制需求倒逼柔性生产，但工业机器人的机器视觉还很有限；人机互动多元化倒逼互动模式升级，但自然语言识别还停留在初期；海量数据产生倒逼监控、关联、分析无人化，但智能识别和分析技术仍处于实验室水平。人工智能是解决以上瓶颈的核心技术，需求倒逼技术进步的迫切性空前集聚。
人工智能的上游基础技术的核心是计算智能，计算智能的实现依赖于机器学习。机器学习与人类学习思考的过程类似，也是基于对数据的不断挖掘和有效关联，才能形成新的认知。
目前全球90%以上的数据都是在最近几年产生的，尤其是随着移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，在过去的几年中，全球数据以年均58%的速度增长。 根据预测，2020年全球数据总量将超过40ZB(1ZB等于1万亿GB)，这一数据量是2011年的22倍。 数据平台、数据存储和数据挖掘技术的成型是人工智能得以发展的基础，推动人工智能加速爆发。
人工智能技术下游应用需求迫切，上游技术基础成型
机构加强产业布局近年来随着下游应用场景的增多和基础技术的成熟，欧美国家回归前沿科学的战略布局，更加重视人工智能技术的研究，特别是在人工智能基础研究、人脑研究、网络融合、3D智能打印等领域不断有研究突破。各大机构纷纷加大人工智能产业布局，2014年全球投资总额超过19亿美元，同比增长超过50%。以最为热门的风投领域为例，2014 年人工智能领域共完成40笔风投交易，总金额高达3.09亿美元，比2013年增加302%。
由于人工智能属于基础型技术，与机器人和大数据联系紧密，其水平的提升将带来多领域的应用扩展，大幅拓宽传统产业的发展之路，造成未来5-10年的巨大颠覆性影响，产生10-100倍的溢出效应，由此打开万亿规模的市场空间。
以工业机器人领域为例，智能化水平提高后将给工业机器人带来机器视觉、云端控制等，能够迎合目前柔性生产线应用的需求，多条小批量定制化生产线可以共用一条生产线，降低固定资产投资成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽车整车、汽车零部件制造、电子电气行业、食品工业及物流等行业产生8-10倍的产业集群带动作用，对应800-1000亿元的市场规模。
根据上述溢出效应预测，人工智能市场将继续保持高速增长，促进产业爆发的新浪潮。预计到2020年，全球人工智能市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
将成为未来普遍商业模式人工智能的发展是当今互联网+面临的一系列问题的突破口。作为科技领域最为前沿的技术之一，人工智能能够推动多个领域的变革和跨越式发展，将对传统行业产生重大颠覆性影响。无论人体自身还是企业、产业，都将面临智能化重构的冲击。例如，人工智能可以加速发现医治疾病的新疗法，大幅降低新药研发成本；可以在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域取得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革；还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃。
传统产业将在现实应用需求和互联网+应用缺陷的双重的倒逼下搭载人工智能，构成“人工智能+”的新商业模式。人工智能+应用场景将成开锁的金钥匙定位于基于PC的互联网、基于手机和平板电脑的移动互联网以及基于各种其他设备的物联网，其本质是解决了“连接”问题：连接人与人、人与物以及物与物，并且在连接的基础上创造出新的商业模式。目前倍受追捧的工业4.0、智能家居、无人驾驶、智能监控、智能医疗等方向，所代表的无一不是“人工智能+应用场景”发展的最终形态。
科技巨头加速投资研发人工智能
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