如果你是电影迷,你一定看了今年奥斯卡热门电影《模仿游戏》,这个以英国著名科学家阿兰·图灵为主线的传记电影,展现出图灵如何设计一套模仿人类思考机器,从而破解纳粹德国密码的历程。
如果你是一个科学迷,你一定看到霍金、马斯克对于正在兴起的一股热潮的恐惧控制工程网版权所有,马斯克甚至断言:“我们需要万分警惕人工智能,它们比核武器更加危险!”
如果你是一个互联网迷,过去一年你会被互联网公司各种新奇的名词“洗脑”,包括但不限于机器学习、计算机视觉等等。
如果你是个新闻迷,最近一定关注到两会上,以政协委员、百度创始人李彦宏提出的“中国大脑”计划,一时间引发媒体热议。
这一切的一切,都归于一个词:人工智能。过去一年,人工智能毫无悬念地成为整个互联网的热词,其影响力无远弗届。但和业界热议的大数据、云计算一样,人工智能并非什么新鲜概念。早在上世纪50年代,MIT的约翰·麦肯锡教授就提出“人工智能”的概念,指的是一种制造智能机器的科学和工程。随后的人工智能发展起起伏伏。在80年代经历了一股大热之后陷入沉默,而在人类进入互联网时代的21世纪,为什么这个概念又重新兴起呢?
三大技术趋势让人工智能不再遥远
互联网革命带来的不仅是让全世界紧密联系起来,形成麦克卢汉预言中的“地球村”,更使得之前无法想象的技术成为现实。如果要让程序像人一样智能地理解某个口语单词,就必须能够听清(不同音节)彼此之间的所有音素;而程序识别出某幅图片的关键技术,则是需要看到其周围像素环境内的所有像素。近几年来GPU技术逐渐成熟,GPU是一种满足可视游戏中高密度的视觉以及并行需求的芯片,如今已是百度首席科学家的吴恩达在2009年就使用GPU建立并行神经网络,以此来实现诸如识别图片的目标。
互联网时代海量的数据为人工智能研究提供了大量样本控制工程网版权所有,这些海量数据有助于让机器更全面的识别与学习。在机器学习上,新一代算法如深度学习脱颖而出,与之前的机器学习模式不同,深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征。
举个例子来说,以识别图片上的人脸为例,机器首先从一张脸的边缘入手,由小到大,再将各个要素组合,最后通过这些要素的比对得出结论,这个过程与人类大脑识别人脸的过程类似。目前从国内情况来看,百度在深度学习领域有着不小的竞争优势,特别在吴恩达加入之后,百度深度学习的研究也逐步延伸到整个百度产品体系,估计也正是因为如此,李彦宏才有底气在两会中提出“中国大脑”的提案建议吧。
正是在这三大技术趋势的相互作用下,人工智能技术在过去几年成为业界关注的焦点。CBInsight研究员整理的数据显示,2010年只有两家人工智能公司成立,而2014年则大幅增加到16家。更重要的是,欧美政府以及互联网巨头都在紧锣密鼓的上线人工智能项目,比如欧盟的人脑计划,就是建立一套基于神经科学的全新的、革命性的信息通信技术;谷歌、IBM先后收购和研发出新一代智能机器人与智能芯片;美国国防部的高级技术研究所,也就是大名鼎鼎的DARPA正在推动人机交互的新项目CwC,目的就是为了让人类与机器之间更好地通信。这些国家或企业为何对人工智能如此钟情呢?
人工智能的想象力到底有多少?
让我们首先来看看人工智能现在的研究领域:
人机交互(自然语言识别)
计算机视觉
语音识别
这三大基础研究会极大地改变现有产业的发展模式,以制造业为例,随着自然语言识别与语音识别技术的成熟,人与机器之间的交互变得更加简单,在此基础上,工业机器人能够更好地理解普通工人的口令。而在那些工艺要求严格的仪器制造环节,计算机视觉技术可以帮助机器人精确完成任务。
人工智能在制造业的潜力也和目前业界广泛讨论“工业4.0”不谋而合。“工业4.0”强调了智慧工厂与智慧机器人的重要,这背后都需要一套更加智能的系统来支撑,人工智能毫无疑问将在其中扮演重要作用。
如果说上述情景还停留在工厂,那么无人驾驶汽车则让人工智能技术走入寻常人家。让汽车做到无人驾驶,首先需要让汽车认识“路”,在此基础上在识别路上的各种物体——前后左右的车、路上的行人、路障等等,这必须依靠计算机视觉技术给汽车调配好“视力”。其次CONTROL ENGINEERING China版权所有,语音识别和人机交互可以帮助汽车更好地懂得驾驶人的想法,做到安全驾驶和文明驾驶。
很多害怕人工智能的人都反反复复重申一个观点:人工智能就是要让人类失业,从体力和智力上战胜人类。这当然没错,还是以制造业为例,随着智能机器的普及,工厂需要的工人越来越少,但工厂的效益却大幅提升。而大量工厂生产模式的改变则整个制造业的转型升级,这也是德国以国家的名义启动“工业4.0”与推动欧盟“大脑计划”的初衷。同样道理,美国政府也通过Depra与NASA,将大量资金注入到围绕人工智能研究的企业或项目里,为何人工智能的研究需要国家层面的支持呢?
没有国家力量的推动,人工智能项目或恐难成功
人类的进步一直离不开技术创新的力量,但随着技术的不断发展,能真正推动技术发展的不在仅仅是个体、公司,而成为一种国家的使命和责任。这是因为随着技术发展越来越复杂,个体、公司的力量已经无法完全承担。历史上,第一次工业革命的兴起几乎就是瓦特一己之力改进了蒸汽机;而第二次工业革命则是与电力相关的几家公司所推动;但在第三次技术革命中,美国二战期间“曼哈顿计划”的遗产——从贝尔实验室到各种军工企业,成为战后带领美国成为全球技术领先者的核心力量。
在2013年的一次TED演讲中,来自英国苏塞克斯大学科学和技术政策研究中心的MarianaMazzucato教授提出一个令人惊讶的观点:在经济市场中,最能引领创新潮流的角色是国家!
MarianaMazzucato的论据源于她对手上一部iPhone的研究,她发现:
【“iPhone中这些十分巧妙、革新性部分全由政府资助,也就是说,移动互联网由美国国防部DARPA资助;GPS由军方Navstar(导航之星)计划资助;甚至Siri,事实上由DARPA资助;触控屏幕由两个国家部门-CIA(中情局)和NSF(国家科学基金会)-资助了德拉瓦大学两位公立大学研究员。”】
有关人工智能的研究更需要国家层面的参与,这不仅因为人工智能研究的耗费惊人,比如欧盟的“人脑计划”,欧盟委员会将在未来十年内拿出10亿美元支撑其研究,上文提到的IBM智能芯片TrueNorth得到美国国防部高达5000万美元的支持。如此的研究经费早已超出普通人甚至企业的承受范围,只有从国家战略层面的资金支持,才能保证研究的持续发展。
其次CONTROL ENGINEERING China版权所有,人工智能是一项抢占未来竞争高地的基础性技术。我国是制造业大国,但并非制造业强国,近几年来,我国制造业面临劳动力和原材料成本上升的双重压力,传统层面的成本优势逐渐消失,制造业的转型迫在眉睫。也正如前文所言,人工智能会从根本上改变传统制造业的生产模式www.cechina.cn,从而能够让中国制造业快速实现产业转型,在这个层面,中国需要和传统制造业强国,诸如日本和德国开展竞争,其重要性不言而喻。
第三,启动一项国家层面的人工智能项目也是我国政府创新模式的新尝试。我国经历过较长时期的计划经济时期,政府也长期“霸占”创新什么如何创新的发言权。但随着政府职责的变化,政府也开始将部分创新项目放在高校和科研机构,但由于高校、科研机构缺乏必要的市场敏感度,其创新产品往往无法真正推向市场。而中国的人工智能项目,则是国家、高校/科研机构、企业三重发力:国家负责政策引道与资金支持www.cechina.cn,高校推动基础研究和人才培养,企业则结合市场和国家需求,将基础研究产品化,并利用不同产业和行业需求实现产业链的优化和调整。
站在2015年这个时间节点,人类对人工智能的未来充满着憧憬与恐惧,一如1400年代欧洲人对古登堡的那台印刷机一样。然而我们有理由相信,就像古登堡的印刷术终结欧洲野蛮的中世纪文明,从而为欧洲文艺复兴吹响了号角一样,我们有理由相信人工智能能成为人类腾飞的翅膀,而中国,在这场输不起的比赛里,也正蓄势待发!