《AI 未来》李开复
2018.9 掌阅
-不同于规则式方法，人工神经元网络的建造者通常不会给人工智能系统设定决策规则，而只是把某一现象（图片、国际象棋赛、人声等）的大量例子输入人工神经元网络，让网络从这些数据中学习、识别规律。换言之，神经网络的原则是来自人的干预越少越好。用这两种方法处理某个简单问题如“辨识一张图片里是否有猫”，就可以看出它们的差别。规则式方法确定以“若X，则Y”的逻辑规则来帮助程序做出决策：“若一个圆形物体上方有两块三角形，那么，这张图片中可能有一只猫。”神经网络方法则是把数百万张标示了“有猫”或“没有猫”的样本图片“喂”给计算机系统，让它自行从这数百万张图片中去辨察哪些特征和“猫”的标签最密切相关。
-现今，成功的人工智能算法需要三样东西：大数据、强大的电脑运算能力，以及优秀（但未必顶尖）的人工智能算法工程师。想在新领域善用深度学习的能力，这三者都是必要的。但在实干的年代，这三者当中最重要的还是数据，因为当电脑的运算能力和工程师的能力达到一定门槛水准之后，数据量的多寡就成为决定算法整体效能与精准度的关键所在。 就深度学习而言，数据量越多越好。人工神经网络获得的样本数据越多，就越能够正确识别出形态，准确辨认真实世界里的东西。如果“喂”入的数据量更多，即使是由一群中等水准的人工智能工程师设计出来的算法，表现也会比世界级顶尖深度学习研究人员设计出来的算法更好。情况已经不同，现在已经不再像以往那样，独家拥有顶尖的人才就能享有绝对的压倒性优势了。 不过，顶尖的人工智能研究人员，仍然有强大潜力把人工智能的发展推升至全新水平，但这类重大进展几十年才会出现一次。在我们等待下一项重大突破出现时，数据的快速成长和可取得性的提升，将是深度学习深刻影响世界各地无数产业的主要动力。
-一个世纪以前，想妥善利用新发现的电力，需要四项要素：用来发电的化石燃料、电力领域的创业者、电力工程师，以及致力于发展公共基础设施的政府。今天，若想妥善利用人工智能的能力（即21世纪的电力），也需要四项要素：大量的数据、热切的创业者、人工智能科学家，以及对人工智能友善的政策环境。比较各国在这四项要素上的优劣，可以预测未来人工智能新世界的发展情况以及权力天平向哪边倾斜。
-“精益创业”方法最早出现于硅谷，《精益创业》（The Lean Startup ）
(14) 一书的出版让这个方法流行起来。“精益创业”的核心理念是：创始人不知道市场需要怎样的产品，只有市场才知道。因此，创业公司不应该花大量时间，投入大笔金钱，默默地开发自己眼中完美的产品，而是应该快速推出“最小可行产品”（minimum viable product），以此测试市场对该产品不同功能的需求。互联网创业公司能根据用户反馈获得实时数据，立刻开始迭代产品：丢弃用户不用的功能，加上需要的新功能，继续在市场中试水。精益创业公司必须察觉到消费者行为的微妙改变，坚持不懈地调整产品以迎合用户需求，它们必须自愿放弃已经无利可图的产品或业务，以利润为导向改变或重新部署策略。
-现在，随着传统计算机程序逐渐被人工智能算法替代，需求再次发生了变化。机器学习需要快速运行复杂的数学计算，这一点是英特尔或者高通公司的芯片都不曾注重的。于是，以设计电子游戏所需的高性能图像处理芯片闻名的英伟达（Nvidia）乘虚而入，图像处理背后的数学原理与人工智能算法的需求十分匹配，英伟达也因此成了芯片市场的新星。当英特尔犹豫不定时，仅百度一家公司从英伟达购进的深度学习芯片的数量就达到向英特尔采购数量的4倍。2016年到2018年年初，英伟达的股价翻了10倍。
-围绕着人脸识别与自动驾驶等新型需求，各家公司开始了下一代人工智能芯片的竞赛。这一次，连谷歌、百度、微软和Facebook这些从不曾研发芯片的公司也一拥而上：2016年5月，谷歌宣布，其专门为TensorFlow设计的芯片TPU已经秘密使用了一年多；9月，微软发布了可以执行Bing（必应，微软自己开发的搜索引擎）机器学习算法的可编程芯片，来增强英特尔处理器的计算性能，以提高网页搜索速度。当然，芯片业内的英特尔、高通和一些资金雄厚的硅谷创业公司更是不敢怠慢。于是在业内随处可见互联网科技公司和芯片公司联手进军人工智能的芯片领域的场景。
-中国政府数十年来都在努力研发国产高性能芯片。但是这一过程十分复杂，对专业度要求极高。过去30年，硅谷公司一直保持着芯片开发的领先地位。这一次，中国政府和中国芯片创业公司都希望能有所不同，科技部投入了大量资金，指明要研发出在性能、耗能效率上高出英伟达现有产品20倍的高效芯片。中国的芯片创业公司如地平线机器人、比特大陆科技有限公司、寒武纪科技公司等均获得了大量投资，用于研发针对自动驾驶和其他人工智能应用的各种产品。中国在数据上的优势也将在芯片研发中发挥作用，为硬件开发商提供无数能检验产品的实例。总之，目前在人工智能芯片研发领域，硅谷仍然处于领先地位，但这一优势可能在未来10—20年被中国政府和中国的风投赶上，因为在人工智能带来的大规模经济变化面前，政府和企业都非常看重芯片。
-现在，中国制造业的最大优势不是廉价劳力，印度尼西亚及越南之类的国家的工资更低。中国制造业现在的最大优势是无可匹敌的供应链灵活性，以及能够研发出新器材的原型并且量产优秀的工程师。 这一优势把深圳从一个加工业聚集地转型为无人机、机器人、穿戴式设备及其他智能设备制造的创业圣地。在深圳令人眼花缭乱的电子产品市场上，有数千种电路板、传感器、扩音器、迷你摄影机供创业者挑选。一旦研发出原型，他们可以从数百家工厂中找到能小批量生产或大规模生产的工厂。零件供货商及产品制造商同处一地，加快了创新流程。硬件创业者说，在深圳的一星期，等同于在美国的一个月。
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-再如位于北京以南100千米处的雄安新区，该区域包含了原属于三个县的一片寂静村镇。现在，在中央政府的政策引领下，这个地区将兴建为展示科技进步与环境可持续发展的示范城市。政府预计投入约4万亿元人民币的基础建设经费
(8) ，吸引250万人口迁移至此，相当于芝加哥的人口总量。从无到有地建造一个新的芝加哥，这种壮举在美国不可想象。但在中国，这只是城市规划的一项手段而已。雄安新区将成为全球第一个从开始就容纳自动驾驶汽车的城市，百度已经和当地政府签约，打造“人工智能城”，聚焦于交通管理、自动驾驶汽车及环境保护。混凝土中需要加入传感器，交通信号灯装备计算机视觉硬件，十字路口可以知道每一位行人的年龄，泊车所需的空间明显减少。当人人都能随时随地召唤自动驾驶的出租车时，甚至可以把停车场改成城市公园。
-举例来说，在改革教育体系时，我们可以向韩国学习。韩国推行的资优教育计划，旨在为国家培养顶级科技人才。这种方法可以创造大量物质资源，以达到惠及全社会的物质繁荣。全球的学校还可以从美国的社交与情感教育实验（Social and Emotional Education）中吸取经验，教给学生在未来“以人为本”的岗位上所需的至关重要的技能，协助打造关爱型社会。在学习如何调整工作方法和工作态度方面，我们应当参考瑞士和日本的工匠文化。瑞士和日本追求完美的精神，将日常工作升华为追求艺术和追求极致的活动。同时，加拿大和荷兰充满活力的志愿者文化，将我们对“工作”的传统理念做了新的诠释——工作可以是多角度、全方位的。在照顾长辈和管理人口众多的家族方面，中国文化可以作为智慧源泉。我们应该将公共政策与个人价值融合在一起，花点儿时间研究如何重新定义衡量方法，比如不丹所追求的“国民幸福指数”（Gross National Happiness）。
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