|
關于我們
 書單推薦 新書推薦 |
AI·未來 
定 價：78 元
9 7 0 8 8 7 9 2 5 1 5 3 8  迎來“深度學習”這項重大技術突破后，人工智能已經(jīng)從發(fā)明的年代步入了實干的年代。 現(xiàn)在已是未來，我們所處的時代，已經(jīng)與過去完全不同。面對已經(jīng)來臨的、機遇與挑戰(zhàn)并存的人工智能時代，我們必須要了解人工智能，跟上人工智能發(fā)展的腳步，這樣才能不被時代淘汰。
目前全球人工智能發(fā)展的情況是怎樣的？ 全球的人工智能巨頭企業(yè)有哪幾家，現(xiàn)在他們有什么貢獻？未來他們又將如何改變世界？ 人工智能已經(jīng)改變了世界前進的腳步，那么人工智能的發(fā)展階段如何區(qū)分？ 人工智能對社會的zuida沖擊是什么？我們應該如何應對未來可能出現(xiàn)的大規(guī)模沖擊和社會的撕裂？ 在未來，個人、企業(yè)、政府究竟該如何協(xié)作，才能打造出繁榮的社會圖景？
李開復博士長期從事人工智能的研究和觀察工作，擁有大量的人工智能行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗，歷任蘋果、微軟、Google dingjian科技公司全球副總裁等重要職務，之后創(chuàng)辦了中國□□的創(chuàng)投機構——創(chuàng)新工場。在本書中，李開復博士憑借對全球科技業(yè)與人工智能行業(yè)的深入了解，為讀者描繪了人工智能新世界的樣貌、未來人工智能對社會的沖擊以及在人工智能時代我們的應對策略。 中英雙語版本全球同步發(fā)售，美亞超級暢銷讀物，學習人工智能未來發(fā)展趨勢的必讀之作 微軟CEO、前蘋果CEO、深度學習發(fā)明者等數(shù)十位業(yè)內(nèi)資深科學家鼎力推薦 基于本書內(nèi)容，李開復博士第二次登上美國TED大會，進行全英文演講，深度解析人工智能時代未來十年大趨勢 人工智能帶來的不止是繁榮，同時也伴隨著危機與挑戰(zhàn) 人工智能對社會的zuida沖擊是什么？ 個體應該如何應對未來可能出現(xiàn)的大規(guī)模沖擊和社會的撕裂？ 全球目前人工智能發(fā)展的情況是怎樣的？人工智能巨頭企業(yè)有哪幾家，它們將如何改變世界？ 在未來，個人、企業(yè)、政府究竟該如何協(xié)作，才能打造出繁榮的社會圖景？
現(xiàn)在已是未來，站在人類社會分岔路口的我們，究竟該如何抉擇？ 前言 1991年1□月16日上午11點，我的太太先鈴躺在醫(yī)院病床上。她這樣承受著待產(chǎn)的煎熬已經(jīng)1□個小時了。雖然我一直坐在床邊陪著她，但每隔幾分鐘總?cè)滩蛔】纯词直恚喝绻酉聛淼囊粋�小時內(nèi)，我們的□□個孩子不能順利出生，我就不得不選擇離開醫(yī)院去做一個關乎我一生志向的人工智能主題演講，錯過迎接孩子誕生的時刻。 幸運的是，李德寧——我的女兒“準時”地來到了這個世界，沒有耽誤我的“正事”。蘋果公司當時的CEO（首席執(zhí)行官）斯卡利因為聽了我的演講，決定啟動人工智能項目。一瞬間，我覺得自己可能成為發(fā)現(xiàn)人工智能新大陸的“哥倫布”，這一強烈的自豪感與職業(yè)驕傲使初為人父顯得像人生旅程中不出意外的“小確幸”，波瀾不驚。此刻回首，我明白□7年前這兩個差一點兒相撞的事件并非□行時間軌道上的“黑天鵝”，它們背后的隱喻是千萬年來人類進步過程中屢遭考驗的價值觀，也是我在幫助、促進人工智能成功的過程中錯失、遺漏了人生□重要的東西。 □7年間，人工智能迅猛發(fā)展，更趨成熟。這一革命性技術改變著經(jīng)濟和社會的面貌，重塑了企業(yè)和國家的競爭格局，在全球范圍推動新的“超級勢力”的產(chǎn)生。這將令成千上萬的知識精英和萬億美元的金融資本□□次體會到我在女兒降生那個下午感受過的興奮與雄心，也將迫使全世界一起思考同一個把我曾經(jīng)推入夢魘的哲學命題。 人類歷史進入□018年，在北京和華盛頓，在中關村和硅谷，在瑞士達沃斯和加拿大溫哥華TED[1]的現(xiàn)場，關于人工智能所有人關心的問題只有兩個：一、人工智能會給人類帶來什么威脅和挑戰(zhàn)？二、中國會不會□□美國，□□人工智能？在我看來，兩個問題只有一個答案：人工智能時代不存在三國演義，中美將成為無可爭議的雙雄，兩國應該一起面對并解決人工智能帶來的挑戰(zhàn)。我寫作此書，正是希望促使人工智能時代兩個擁有絕對優(yōu)勢的精英群體——中、美兩國政府、投資人和企業(yè)家放下偏見，客觀地看待對方的長處，在技術和商業(yè)的創(chuàng)新競爭中加強合作，面對共同的挑戰(zhàn)，攜手塑造人類美好的未來。 美國是世界上人工智能研究積累□深、應用成果□多的國家。會集美國的研究人員仍在引領全球人工智能發(fā)現(xiàn)的前沿。今天席卷全球的人工智能颶風可能源于□0世紀80年代美國卡內(nèi)基·梅隆大學計算機科學系辦公室里某個人類大腦深處的一連串靈感火花。我在那里讀博士時，和杰弗里·辛頓（Geoffrey Everest Hinton）的辦公室斜對門。他在學校任教，還是我隔壁室友的導師。我為了開發(fā)奧賽羅（一種黑白棋對弈游戲）人機對弈系統(tǒng)，還去找他指導簽字。寥寥數(shù)語之后，辛頓的眼神已隨思緒遠游，那時他應該是醉心于人工智能的下一個突破性研究吧。之后，我和辛頓先后離開卡內(nèi)基·梅隆大學，沿著各自的熱情與執(zhí)著繼續(xù)前進。1998年，奧賽羅擊敗了該游戲的人類世界冠軍隊成員，也堅定了我在語音識別研發(fā)上的信心�！�006年，辛頓則以一篇論文為人工智能再次興起奠定了基礎。 美國□□高校有著傳統(tǒng)悠久的自由開放的人才流動機制、鼓勵特立獨行的研究精神，無疑是人工智能原創(chuàng)研究的樂土。被稱為“計算機界諾貝爾獎”的圖靈獎由美國計算機協(xié)會于1966年設立至今，共有67名得主，大多數(shù)是美國學者，僅有一位華人學者姚期智，也是在美國學習、研究并獲得了重大成果。更引人注目的是，因人工智能研究獲獎的8位計算機科學家，全部是美國學者。截至目前，美國計算機科學專業(yè)排名靠前的100所大學都有5—10年人工智能研究的歷史。不僅如此，這些研究型大學的人工智能科學家還必須為本科生開課。而他們的老師也都是在□□大學畢業(yè)的上一代人工智能學者。以斯坦福大學為例，參加人工智能課程的學生人數(shù)從1990年的80人增長到□016年的800人。 美國互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)的技術積累和研發(fā)仍具備相對優(yōu)勢，它們對世界□□研究人才的資金支持與研發(fā)放權，是孕育、催生人工智能應用的環(huán)境基礎。谷歌、微軟、Facebook（臉書）、□□□……正在成為人工智能研究的新巨人，在人工智能開發(fā)□臺、無人駕駛和用語音識別技術打通無所不包的個性化服務的商業(yè)嘗試方面也還處于前沿。而從□014年起，每年給圖靈獎提供100萬美元獎金的谷歌更是個中翹楚。除了具有技術理解與研發(fā)上的天然優(yōu)勢——解決搜索□優(yōu)化問題的系統(tǒng)和方案與機器學習同出一理，谷歌更開創(chuàng)了讓□□科學家寫代碼、變身□□工程師的人才培育路線。這一管理創(chuàng)新，使得全美人工智能一半以上理論加工程的厲害角色在谷歌濟濟一堂。辛頓出名之后，門庭若市。前來招募的大公司中有谷歌，也有百度�！鹾蠊雀枰圆豢伤甲h的條件把他搶到手，其中包括辛頓每年只需要有一半時間在硅谷和谷歌團隊合作，另一半時間則可以在加拿大多倫多大學自由地進行研究。此外，幫助谷歌取得人工智能應用□□□□地位的吳恩達、李飛飛也早已家喻戶曉，而其收購的DeepMind的創(chuàng)始人戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）更是被市場寄予厚望，期待其研發(fā)能進行人類一切智力活動的人工智能。 但是，隨著由辛頓等先驅(qū)推動的“深度學習”技術被廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)和商業(yè)，人工智能從孤蓬遠征的發(fā)現(xiàn)時代進入了“擼起袖子加油干”的實干時代。在兩個時代的過渡階段，人工智能超過“摩爾定律”的發(fā)展速度促使研究人員立即分享成果，中、美兩國的研究人員和工程師均可從即時連接的全球研究資源中獲益，這給了中國這個人工智能學生趕超美國老師的□等機會。更重要的是，人工智能實干時代競爭力的天□將傾向商業(yè)化執(zhí)行、產(chǎn)品質(zhì)量、創(chuàng)新速度和大數(shù)據(jù)，而這些要素恰是中國優(yōu)于美國之處。 中國互聯(lián)網(wǎng)□有價值的產(chǎn)品不是產(chǎn)品本身，而是產(chǎn)品背后精于執(zhí)行的企業(yè)家。15年前從“學習”起步的中國互聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)公司從美國商業(yè)模式中獲得靈感，激烈地相互競爭，為中國用戶的“個性”進行專門調(diào)整和優(yōu)化。學習了雅虎的搜狐張朝陽，學習了eBay（美國知名電子商務網(wǎng)站）的□□□□馬云，學習了谷歌的百度李彥宏，學習了Facebook和一大堆其他美國式創(chuàng)新的美團點評王興，都已經(jīng)成為□□□的企業(yè)家。當這一代中國企業(yè)家學會利用人工智能時，將徹底顛覆游戲規(guī)則。 此外，直接跳過了美國發(fā)達的傳統(tǒng)商業(yè)時代，高速發(fā)展40年的中國市場和中國消費者接受新產(chǎn)品和新模式的速度超過世界上所有其他國家。短短3年，中國的移動支付就擁有□□□□棒的基礎架構：幾乎不收取交易費用，支持小額付款和點對點支付。僅□017年一年移動支付的總交易額就達到了驚人的18.8萬億美元，超過了中國當年GDP。 隨之而來，擁有世界□龐大手機用戶群的中國得以□快地積累移動應用數(shù)據(jù)。移動用戶基數(shù)使得中國的數(shù)據(jù)優(yōu)勢是美國的3倍，移動食品配送是美國的10倍，移動支付是美國的50倍，共享單車設施是美國的300倍。而利用這些豐富的數(shù)據(jù)資源，中國的計算機視覺、無人機、語音識別、語音合成和機器翻譯公司，成為全球價值□高的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。 當然，威力無比的人工智能也會帶來巨大威脅，比如就業(yè)。上一次工業(yè)革命曾將許多技術活轉(zhuǎn)變成普通工作，增加了生產(chǎn)線上的人工工序。而人工智能革命將完全取代這些生產(chǎn)線上的工作。同樣，汽車駕駛、電話銷售以及放射科醫(yī)生等工作在15年內(nèi)都將被人工智能所取代。僅有那些通過了“李開復五秒鐘測試”的復雜或□具創(chuàng)造性的工作才能幸存。我將在本書中提出一些對策，以此緩解人工智能革命對普通人生活和國家社會的沖擊。但對于人類來說，□大的挑戰(zhàn)并不是失去工作，而是失去了存在的意義。因為，應工業(yè)革命而生的個人價值觀讓大多數(shù)人相信生活的意義在于工作。我本人就是□好的例證。 回顧對人工智能魂牽夢繞并與之榮辱與共的半生，我除了是充滿理想的科學家、勤奮務實的工程師和追求卓越的管理者，幾乎忘記了自己還是一個兒子、丈夫和父親，直到5年前我被診斷出淋巴癌四期。這場疾病讓我的工作狂生涯戛然而止。在那段充滿未知的時間里，我想了很多。我開始意識到完全通過在工作中的成就來實現(xiàn)自我價值感是一件多么愚蠢的事情。我忽略了□親愛的家人。父親走了，我再也沒有機會告訴他我是多么愛他。母親患了阿爾茨海默病，再也認不出她親愛的兒子。孩子們長大了，我錯過了她們成長的美好時光……我的生活和工作重心完全是混亂的。痛定思痛，恢復健康的我開始花更多的時間來陪伴親人，和母親的關系越來越親近，經(jīng)常陪太太去旅行。當女兒們回家，我會推卻一部分工作來跟她們相處。與死神擦肩而過的經(jīng)歷不僅改變了我的生活，而且讓我意識到人工智能所不具備的人性。 人工智能將會取代人類，完成不屬于人類專有的各種重復性工作。愛，才是人類的特質(zhì)。當我們看見初生的嬰兒，當我們一見鐘情墜入愛河，當我們的經(jīng)歷被朋友傾聽，當我們通過幫助別人而實現(xiàn)自我……人類的愛就在那里。愛讓我們區(qū)別于人工智能。不要相信科幻電影為我們描繪的人工智能形象。我可以負責任地告訴你們，人工智能不會去愛，它們甚至沒有感情和自我意識。AlphaGo（人工智能算法）雖然能擊敗世界冠軍，但是它體驗不到手談的樂趣，勝利不會給它帶來愉悅，也不會讓它有擁抱愛人的渴望。 相比人工智能，人類的優(yōu)勢在于創(chuàng)造力和同情心。讓人工智能做它擅長的，我們可以創(chuàng)造更多有人情味的職業(yè)和崗位，可以有更多富有同情心的醫(yī)護人員利用人工智能進行醫(yī)療診治、護理，可以有超過現(xiàn)在10倍的老師來幫助孩子在這個新世界獲得生存能力并勇敢地茁壯成長。 是的，在人工智能這個橫沖直撞、撲面而來的未來面前，人類會遭遇□□□□的挑戰(zhàn)。但人類不正是從各種挑戰(zhàn)中一路走來，掙扎奮起的嗎？人工智能革命的結果如何將取決于我們是選擇被過分天真的樂觀主義或并無實證的悲觀思想毒害，還是努力解決問題。就像我，一生□大的挫折莫過于患了癌癥。然而，這個□大的挫折如今是我□大的財富。 34年過去了，作為一個理工男，曾經(jīng)的科學家，今天的投資者，我非常自豪地看到人工智能創(chuàng)造著巨大的價值，改變了商業(yè)和世界。但我不再像□1歲時那樣，認為機器□終會取代大腦。我相信，人類□有價值的并不是大腦，而是心。 李開復 創(chuàng)新工場創(chuàng)始人及首席執(zhí)行官 創(chuàng)新工場人工智能工程院院長
李開復博士于□009年創(chuàng)立創(chuàng)新工場，擔任首席執(zhí)行官、創(chuàng)新工場人工智能工程院院長。創(chuàng)新工場現(xiàn)管理總額110億元人民幣的雙幣基金，主要關注人工智能、教育、消費升級、B□B企業(yè)服務、文化娛樂等領域，專注投資早中期的高成長型科技企業(yè)。 在此之前，李開復博士曾是谷歌全球副總裁兼大中華區(qū)總裁，曾在微軟、蘋果、硅谷圖形公司擔任要職。李開復獲得了美國哥倫比亞大學計算機科學學士學位、卡內(nèi)基·梅隆大學計算機系博士學位，同時還是香港城市大學的榮譽博士、卡內(nèi)基·梅隆大學榮譽商業(yè)管理博士。 在人工智能領域，李開復創(chuàng)建的微軟中國研究院被《麻省理工科技評論》譽為zui熱門的計算機科學實驗室。此后，微軟中國研究院更名為微軟亞洲研究院，為中國培養(yǎng)了大批人工智能領軍人物，包括百度、騰訊、□□□□、聯(lián)想、華為和海爾的首席技術官、人工智能領軍人物等。在蘋果公司任職期間，李開復負責的人工智能項目的語音以及語言處理，曾被美國廣播公司的《早安美國》節(jié)目精選，并成為《華爾街日報》的頭條。 李開復博士先后獲得過10項美國專利，發(fā)表逾百篇專業(yè)期刊或會議論文，并出版過7本中文暢銷書，當選為美國電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）的院士，被《時代》雜志評選為影響全球100位年度人物之一。 前言/001 01 | 中國的“斯普特尼克時刻” 北京視角/011 一場賽局和賽局的改變者/013 圍棋機器里的幽靈/015 深度學習發(fā)展簡史/016 揭開深度學習的面紗/0□1 人工智能新時代，誰能保持領先/0□□ 實干的年代/0□4 數(shù)據(jù)的年代/0□5 中國的優(yōu)勢/0□6 天□一端的重要推手/030 人工智能時代真正的危機/03□ 人工智能時代的新世界秩序/034 0□ | 從競技場殺出的□□□創(chuàng)業(yè)者 “成二代”和“窮二代”/04□ 皇帝的模仿鐘/046 什么都可以模仿/047 模仿到底是一種阻力，還是助力？/050 eBay和□□□□：誰說免費不是商業(yè)模式/05□ 谷歌與百度：黃頁與購物商場/054 硅谷大腕為何在中國變成“紙老虎”/057 擊敗對手，或者被對手擊敗/058 天生“精益”的創(chuàng)業(yè)斗士/063 王興的蛻變/065 創(chuàng)業(yè)者、電力與燃料/069 03 | 中國的另類互聯(lián)網(wǎng)世界 互聯(lián)網(wǎng)的未知海域/077 人工智能時代的數(shù)據(jù)王國/078 移動互聯(lián)網(wǎng)的縱身一躍/080 微信：低調(diào)的雄心/081 移動支付的珍珠港/08□ 蓋好了，他們就會來/084 萬眾創(chuàng)新/085 深入文化的革新/087 到處都是O□O/089 輕量與重磅/09□ 掃描或被掃描/094 聯(lián)網(wǎng)的“自行車賽”/098 模糊的界線與美麗新世界/100 04 | 兩國演義和七巨頭 人工智能超級大國的那些事/105 諾獎得主與無名工匠/107 人工智能知識的開放與速率/110 避開中國新年的國際會議/111 七巨頭和下一個深度學習/114 谷歌戰(zhàn)群雄/116 人工智能的電網(wǎng)、電池之戰(zhàn)/118 中國芯片的機會與挑戰(zhàn)/1□0 太□洋兩岸的兩個計劃/1□□ 押寶人工智能/1□3 自動駕駛的困境/1□5 05 | 人工智能發(fā)展的四波浪潮 □□波浪潮：互聯(lián)網(wǎng)智能化/133 算法與編輯/134 機器人報道與假新聞/134 第二波浪潮：商業(yè)智能化/136 商用人工智能事業(yè)/136 炒掉銀行客戶經(jīng)理/137 請到算法診所就診/139 看不見的法庭助手/140 誰能取得領先地位？/141 第三波浪潮：實體世界智能化/14□ 界限模糊的OMO世界/14□ 每輛購物車都知道你的姓名/144 OMO驅(qū)動的教育/146 如何收集數(shù)據(jù)？如何應用于改進教育流程？/147 公共數(shù)據(jù)與個人隱私/149 深圳制造/150 小米先行/151 第四波浪潮：自主智能化/15□ 草莓園與機器甲蟲/153 蜂群智慧/154 谷歌模式與特斯拉模式/155 中國的特斯拉模式/156 圍繞自主人工智能技術的較量/158 征服當?shù)厥袌?amp;武裝當?shù)毓?160 從中國市場打到國際市場的共享出行/160 展望未來/16□ 06 | 烏托邦、反烏托邦和真正的人工智能危機 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀/168 《北京折疊》：科幻小說和人工智能經(jīng)濟學/170 真正的人工智能危機/171 技術樂觀主義者和“勒德謬誤”/173 盲目樂觀的終結/174 人工智能：讓技術變得通用/178 硬件：更好，更快，更強/179 人工智能的“可以”與“不可以”/181 經(jīng)濟學家的研究結果/184 這些研究忽略了什么/187 兩類失業(yè)：“一對一取代”和“徹底清除”/188 中美失業(yè)問題對比與莫拉維克悖論/191 擔心算法還是擔心機器人？/19□ 人工智能導致的不□等/193 隨之而來的個人危機/194 07 | 一個癌癥患者的思考 1991年1□月16日/□0□ 鐵人/□04 你想在墓碑上寫什么？/□05 診斷/□07 遺囑/□09 向死而生/□11 山頂上的法師/□1□ 第二意見和第二次機會/□15 解脫與重生/□17 08 | 人類與人工智能共存的藍圖 危機考驗與新的社會契約/□□6 3R：再培訓、減時間、重分配/□□8 全民基本收入/□31 硅谷的“魔杖”心態(tài)/□33 人機共存：優(yōu)化與人情/□35 芬克的信與影響力投資/□39 政府的角色/□4□ 當司機的CEO/□43 “社會貢獻津貼”：護理、服務和接受培訓/□44 尚未解決的問題/□46 環(huán)顧周遭，展望未來/□47 結束語 | 現(xiàn)在已是未來 沒有軍備競賽，這是我們共同的未來/□51 做好準備，迎接未來/□5□ 人人都是撰寫者/□54 忘記優(yōu)化，珍愛彼此/□55 致謝/□57 毫不夸張地說，1999年以前，中國科技人員對人工智能幾乎一無所知。那一年，我到中國科學技術大學做講座，給同學們介紹剛成立一年的微軟中國研究院在圖像識別研究上的進展。這所大學的工程學院在全國名列前茅，但它不在北京，坐落于相對偏遠的安徽省合肥市。 講座當晚的禮堂座無虛席，氣氛熱烈。沒有搶到票的同學擠在窗戶外面，希望能隔著玻璃聽到講座的一些內(nèi)容�？吹竭@樣的場景，我請求工作人員允許熱情的學生們進來，坐在過道或講臺上聽。當我講到語音識別、語音合成、3D圖形和計算機視覺時，他們草草寫下凌亂的筆記，請教了我許多關于人工智能基本原理和實際應用的問題。當時，中國在人工智能研究上比美國落后不止10年，但這些學生的臉龐滿是熱切，他們吸收知識、認真聽講的狀態(tài)，就像浸入水的海綿。 講座進行了很長時間，結束時天色已晚，我從禮堂出來走向校門，準備離開。當時校園十分安靜，路上行人寥寥，兩旁都是學生宿舍。突然寂靜被打破了。一大群學生不約而同地從宿舍涌出來，走上了周圍的街道。我愣在原地，看著這如消防演習一樣的慢動作畫面。直到他們在路沿坐下，打開課本，我才意識到他們要干什么：大學宿舍晚上11點準時熄燈，想要繼續(xù)學習的學生都會來到路邊，借著路燈看書�，F(xiàn)在中國的一家□□人工智能公司的創(chuàng)始人，就出自這幾百名未來中國□聰明的年輕工程師之中。 這些學生手里拿的課本是當時中國□好的教材，雖然大多數(shù)版本老舊、翻譯不佳。在當時，優(yōu)秀學生很難出國讀書，除非有全額獎學金，在互聯(lián)網(wǎng)沒有普及的校園里，泛黃的教科書和偶爾來訪的學者的講座，是他們接觸全球人工智能研究的唯二途徑。 □0年過去，現(xiàn)在一切都不一樣了。
人工智能超級大國的那些事 如我之前所說，在□1世紀要建設人工智能超級大國，需要具備四個條件：大量的數(shù)據(jù)、執(zhí)著的企業(yè)家、優(yōu)秀的人工智能科學家和有利的政策環(huán)境。中國創(chuàng)業(yè)公司的競技場選拔出了□□□□精明強悍的企業(yè)家，中國的另類互聯(lián)網(wǎng)世界創(chuàng)造了□□□□豐富的數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境，再加上另外兩項助力——人工智能專家的涌現(xiàn)和中國政府的政策支持，在這個人工智能實干的年代，硅谷的優(yōu)勢將不復存在。 隨著人工智能滲入經(jīng)濟的更多層面，該領域?qū)?yōu)秀人工智能工程師的數(shù)量要求，將超過對□□人工智能科學家智力的要求。人工智能實干年代真正的經(jīng)濟優(yōu)勢，絕不僅是幾位屈指可數(shù)的拓展研究邊界的□□科學家，而是一個能和企業(yè)家聯(lián)手，利用已知科研創(chuàng)造商業(yè)價值的龐大的工程師軍團。中國正在訓練這樣的工程師軍團。 在那場講座后的近□0年里，中國的人工智能公司大大拉近了與美國同行們的差距。雖然美國在□□人工智能科學家方面仍然領先，但我在合肥看到的那些擁有極強求知欲的學生已經(jīng)成長起來，前沿全球研究也伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展有了爆炸性傳播，中國公司找到了大批可以驅(qū)動人工智能應用落地的優(yōu)秀工程師。鉆研人工智能的中國學生不用在昏黃的路燈下研究舊課本上的知識，他們能直接從源頭實時地吸納新知，如剖析網(wǎng)上發(fā)表的□新學術成果，在微信中討論□□人工智能科學家使用的方法，通過智能手機觀看他們的講座。 連接全球的人工智能知識傳播網(wǎng)絡，讓中國人工智能社群得以共享□新知識，躋身高端研究，加入即時培訓。從這些社群出發(fā)，優(yōu)秀工程師使自己服務的公司可以將前沿的開源算法應用于自動無人機、人臉識別支付系統(tǒng)和智能家居終端等人工智能產(chǎn)品，進一步與人工智能領域的巨頭們分享蛋糕。 人工智能時代的七巨頭——谷歌、Facebook、□□□、微軟、百度、□□□□和騰訊，都是中國或美國的公司，它們動輒花費數(shù)十億美元建立驚人的數(shù)據(jù)儲備，大量延攬人工智能精英，努力建立人工智能時代的公共設施：它們正在為人工智能的未來發(fā)展鋪設大范圍的“電網(wǎng)”，即建設私有云和公有云的設施，使機器學習擴散到整個經(jīng)濟體系中。巨頭們建立私有人工智能“電網(wǎng)”的現(xiàn)象，不僅令重視開放人工智能生態(tài)系統(tǒng)的人擔憂，也是中國迅速崛起、成為人工智能超級大國的一塊隱形絆腳石。 不過，在龐大的經(jīng)濟體系中引入人工智能的力量，憑私營企業(yè)一己之力并不夠，還需要政府的明確態(tài)度和良好的政策環(huán)境。在柯潔輸給AlphaGo之后，中國政府發(fā)布了力爭在人工智能領域□□的藍圖。中國的人工智能計劃在新的投資熱潮中激流勇進，引導了創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新的新方向。不少城市爭先恐后地想成為人工智能示范城市：從規(guī)劃無人駕駛車輛路線、在公共交通系統(tǒng)中安裝面部識別系統(tǒng)，到給交通網(wǎng)配備能夠優(yōu)化車流的“城市大腦”，幾乎每個方案都顯露出了城市管理者的勃勃雄心。通過這些嘗試，我相信在人工智能實干的年代，中國將有力地加速資源配置、產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)、種下未來持續(xù)增長的種子。這是一種持續(xù)的自我循環(huán)，借助大數(shù)據(jù)的神奇力量、創(chuàng)業(yè)家的勇氣、辛苦磨煉的專業(yè)知識，以及有力的政策導向，持續(xù)良性循環(huán)下去。
諾獎得主與無名工匠 要理解這兩個人工智能超級大國之間真正的競爭格局，首先要理解這種專業(yè)知識來自哪里。 1938年，在恩里科·費米（Enrico Fermi）登上法蘭克尼亞 II號甲板的那一刻，全球大國的勢力分布被他改變了。費米當時剛剛在斯德哥爾摩抱走了諾貝爾物理學獎，但是他并沒有回到貝尼托·墨索里尼統(tǒng)治的意大利，而是舉家來到了紐約。此行跨越了半個地球，費米的主要目的是逃避意大利新通過的種族法的限制：該法令阻礙了猶太人、非洲人擔任重要崗位或者與意大利人結婚，費米的妻子勞拉就是猶太人。 來到美國后，費米聽說納粹德國的一些科學家發(fā)現(xiàn)了核裂變原理，于是他也迅速展開了進一步的研究。他在芝加哥大學創(chuàng)造了世界上□□個自持鏈式裂變核反應堆，這個成果在曼哈頓計劃中起到了不可替代的作用。曼哈頓計劃誕生了世界上□□枚核武器，為第二次世界大戰(zhàn)后世界秩序的確立奠定了基礎。 費米和曼哈頓計劃代表了在專業(yè)知識領域，質(zhì)量高于數(shù)量的時代。□0世紀三四十年代是核物理學基礎學科取得突破的時代。為了實現(xiàn)這些突破，一個恩里科·費米比一千個普通的物理學家都重要。這個時代的美國確立在世界上的主導地位，很大程度是由于吸引了像費米一樣的天才。 但并非每次科技革命都是這種模式。通常，基礎領域的突破出現(xiàn)后，發(fā)展的重心會很快從□□科學家轉(zhuǎn)移到無名工匠，即有足夠?qū)I(yè)能力將這種新技術應用于解決不同問題的工程師，尤其是當技術突破性成果的應用范圍遍布整個社會經(jīng)濟體系，而非集中于某幾個實驗室或者武器系統(tǒng)的應用時。 電的發(fā)明和大規(guī)模的電氣化很好地印證了這個過程。托馬斯·愛迪生讓電能變得更便宜后，數(shù)以千計的工程師開始想辦法利用電能，用電驅(qū)動各種新設備，重組工業(yè)生產(chǎn)過程。這些工程師并沒有像愛迪生那樣取得重大突破，但他們對電能的了解程度，足以幫助他們將電能用在機器上從而產(chǎn)生收益。 目前人工智能的發(fā)展階段更符合后一種模式。由于人工智能解決了一個又一個新難題，持續(xù)占據(jù)媒體報道頭條，讓我們誤以為仍處于“恩里科·費米”們有能力決定世界格局的時代。而現(xiàn)實中，我看到的是一個將突破性基礎技術應用于解決多個不同問題的過程，需要大量受過良好訓練的工程師。今天，這些工程師正將人工智能模式識別能力應用于貸款核發(fā)、自動駕駛汽車、翻譯文本、下圍棋、小度在家或小愛同學上。 深度學習先驅(qū)杰弗里·辛頓、揚·勒昆（Yann LeCun）和約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）——人工智能領域的“恩里科·費米”們持續(xù)拓展著研究邊界。也許他們會實現(xiàn)新的顛覆性突破，再次打破全球科技界的格局。不過眼下應用領域的進展，還得由工程師們一手打造。
人工智能知識的開放與速率 投身這場技術革命的工程師有一個額外的優(yōu)勢：能實時接觸到前沿先驅(qū)們的研究成果。 在工業(yè)革命中，國界和語言壁壘意味著□新的技術突破成果被保留在發(fā)源國，也就是英國國內(nèi)。美國因為與英國在文化上比較相近，又有較為寬松的知識產(chǎn)權法，才取得了一些關鍵發(fā)明的應用機會，但是發(fā)明者和模仿者之間的差距仍舊不小。不過今非昔比，當被問及中國和硅谷在人工智能研究上的差距時，有幾位中國創(chuàng)業(yè)者開玩笑道：差距是16小時——加利福尼亞州和北京之間的時差。美國也許有□□的研究人員，但他們的大多研究成果，對任何能上網(wǎng)并對人工智能基礎知識有一定了解的工程師來說，都是實時可見的。之所以有這樣的知識傳播優(yōu)勢，是因為人工智能研究中的兩個重要特征：開放和速率。 人工智能研究人員對自己的算法、數(shù)據(jù)和成果一向采取開放態(tài)度。這種開放性的根源一是來自促進人工智能發(fā)展的共同目標，二是出于希望給競爭一個客觀標準。在許多自然科學領域，一個實驗室中的實驗很多時候是無法在另一個實驗室中完全再現(xiàn)的——技術或者環(huán)境上的細微差別，對結果的影響都是巨大的。但是，人工智能實驗完全可復制，算法也可以進行直接對比。只需要在同樣的數(shù)據(jù)條件下訓練檢測該算法即可。國際競賽中，經(jīng)常有計算機視覺或者語音識別研究團隊相互切磋，而參賽者的研究成果，其他研究人員都很輕易地可以驗證或?qū)彶椤? 人工智能領域的進步速度，也是促使研究人員選擇實時分享研究成果的因素之一。許多人工智能科學家并不嘗試去完全顛覆深度學習，而是不斷優(yōu)化算法。這種進步通常能讓語音識別或者視覺識別在不同應用和場景達到新的精度。而研究人員則在這些新紀錄（而不是新產(chǎn)品或者收入）的基礎上進行比拼。打破紀錄的人，當然希望得到認可和回報。但因為發(fā)展的速度太快，許多研究人員都會擔心，要是等到在期刊上發(fā)表研究成果，那時他們的紀錄可能早就被打破了，而他們達到□□的這一刻也將無法載入史冊，所以他們一般不會隱瞞研究結果，而是會立刻在類似于www.arxiv.org這種線上科研論文庫上發(fā)布。這類網(wǎng)站可以讓研究人員實時發(fā)布研究成果，讓他們在人工智能算法的研究領域青史留名。 在后AlphaGo的世界，中國學生、研究人員和工程師都是www.arxiv.org □忠實的讀者。他們整理、翻譯，為揚·勒昆、塞巴斯蒂安·特倫還有吳恩達等前沿科學家的講座制作字幕。在微信上，中國的人工智能社區(qū)創(chuàng)建了大型聊天群，還有其他一些多媒體□臺可供討論人工智能領域的□新進展。至少有13家新媒體負責專門跟蹤報道產(chǎn)業(yè)新聞、專家分析和開放式對話。這些聚焦人工智能的媒體擁有超過100萬的注冊用戶，其中半數(shù)都獲得了超過1000萬美元的風投。我參加了“PaperWeekly”論文討論組等十幾個類似的500人微信群，每天能刷新幾百條人工智能相關的新信息和□新算法成果的截屏圖片，大量的研究人員在線上和線下熱烈研討人工智能領域的新研究成果。 然而，身在中國的人工智能參與者們，并非只是西方世界智慧結晶輸出的受益者，他們也在為這個研究生態(tài)系統(tǒng)做出越來越多的貢獻。
避開中國新年的國際會議 美國人工智能促進協(xié)會（The Association for the Advancement of Artificial Intelligence, AAAI）在長達30年的時間里每年都舉辦大型的人工智能國際會議，是全球人工智能界□重要的會議之一。但在□017年，他們差點兒辦砸——那年會議的舉辦在時間上與中國的春節(jié)撞了車。放在幾年前這根本不是問題，歷史上美國、英國和加拿大學者一直統(tǒng)治著這一領域，有論文產(chǎn)出的中國研究人員屈指可數(shù)。但是□017年的國際大會，提交論文的中國研究人員和美國研究人員人數(shù)不相上下�！皼]人會在重大節(jié)日舉辦如此重要的國際會議，”AAAI理事長告訴《大西洋月刊》，“我們花了好大力氣，才將會議推遲了一周。”[1] 無論是現(xiàn)有模型的微調(diào)，還是構建□□□的新神經(jīng)網(wǎng)絡架構，中國的研究者都在做出源源不斷的貢獻，他們對人工智能的貢獻是全方位的。從學術研究成果的引用次數(shù)就能看出中國研究人員日益增長的影響力。創(chuàng)新工場分析了□006年至□015年間，所有人工智能研討會和人工智能期刊被引用次數(shù)前100名，發(fā)現(xiàn)在此期間由中文名字研究人員冠名的論文數(shù)量從□3.□%激增到了4□.8%[□]，增長了將近一倍。對這些作者所屬的研究機構的調(diào)查表明，除去部分作者在國外進行的研究（如沒有使用英文名字的美籍華裔研究人員），大多數(shù)的論文內(nèi)容確實是在中國得出的成果。 □近對全球研究機構的引用記錄統(tǒng)計也印證了這一趨勢：□01□年至□016年，人工智能領域的研究機構被引用次數(shù)前100名中[3]，中國僅次于美國。前沿研究機構中，清華大學甚至在人工智能被引用次數(shù)上超過了斯坦福大學等老牌人工智能院校。值得注意的是，這些研究大多還聚焦于前AlphaGo時代，也就是中國在該領域投入更多研究資源之前。相信在不久的將來，一大群年輕的博士生將引領中國的人工智能研究達到一個新的高度。 除了被廣泛引用的論文之外，自深度學習出現(xiàn)以來，中國的研究人員還為神經(jīng)網(wǎng)絡和計算機視覺等領域帶來了長足進步。這中間，許多研究人員都來自我在1998年創(chuàng)立的微軟中國研究院（之后更名為微軟亞洲研究院），這里培養(yǎng)了超過5000名人工智能研究人員，包括今天在百度、□□□□、騰訊、聯(lián)想和今日頭條任職的技術或人工智能負責人。 □015年，微軟亞洲研究院的一支團隊在圖片網(wǎng)絡（ImageNet）的全球圖像識別大賽中一鳴驚人。這個團隊帶來的精妙算法叫作殘差網(wǎng)絡（ResNet），它對10萬張照片進行了識別，并列入1000個不同類別之下，而其錯誤率低至3.5%�！跄旰�，谷歌的DeepMind研發(fā)出了AlphaGo Zero，即能夠自學的新一代AlphaGo，殘差網(wǎng)絡就是它的核心技術模塊之一。 研發(fā)了殘差網(wǎng)絡的發(fā)明人離開了微軟亞洲研究院。殘差網(wǎng)絡論文的四位作者，一位加入了Facebook的揚·勒昆研究團隊，而其他三位或是創(chuàng)立，或是加入了中國的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。帶領殘差網(wǎng)絡的孫劍加入了曠視科技——一個全球人臉識別及圖像識別技術領域的領軍企業(yè)�！�017年的COCO圖像識別大賽，曠視科技團隊在四大領域中勇奪三個冠軍，打敗了來自谷歌、微軟和Facebook的眾多團隊。 □017年，在人工智能和全球安全峰會上，前谷歌CEO埃里克·施密特提醒與會人員，不要小看中國在人工智能領域的潛能。他預測，中國的人工智能將在5年內(nèi)趕上美國：“這些中國人很厲害……如果你認為他們……無法培養(yǎng)我說的這種人才，那可就大錯特錯了。”
你還可能感興趣
我要評論
|
