人工智能引爆話題榜：創(chuàng)業(yè)如何避免曇花一現(xiàn)

　　互聯(lián)網(wǎng)的普及打造了包括谷歌、阿里等一批巨頭以及數(shù)量更為龐大的中小企業(yè)，基于網(wǎng)絡的創(chuàng)新應用和服務類型也豐富了起來。但技術瓶頸的制約已經(jīng)越來越明顯，從生產(chǎn)到生活領域都面臨著智能化程度不足帶來的困境。只有人工智能才能為“萬物互聯(lián)”之后的應用問題提供最完美的解決方案。

　　人工智能的價值如此重要，以至于我們可以毫不夸張地說，它幾乎成了當下所有熱門產(chǎn)業(yè)發(fā)展能夠取得突破的關鍵環(huán)節(jié)。也正是因為人工智能超高的話題度，引來社會各界的精英人士紛紛就人工智能闡發(fā)自己的看法。其中最有代表性的當屬以下幾個：

　　李彥宏：互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展下一幕靠人工智能

　　日前，第十一屆百度聯(lián)盟峰會正式開幕，本屆聚焦“技術·未來”時代主題。百度CEO李彥宏在本屆峰會上發(fā)言時認為，互聯(lián)網(wǎng)即將迎來發(fā)展的下一幕，而推動其發(fā)展的核心動力，不是大數(shù)據(jù)，也不是云計算，而是人工智能。談及人工智能最新進展，李彥宏表示，深度學習在語音上的應用已經(jīng)非常精準，現(xiàn)在的百度語音識別準確率也已經(jīng)達到了97%，每天語音識別請求的PV超過1億。

　　李彥宏認為人工智能還有一大熱門應用是無人駕駛，“百度無人駕駛汽車，是一臺帶輪子的電腦”，他在聯(lián)盟峰會現(xiàn)場演示了百度無人車路測的實況錄像。他指出，無人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車。并充滿信心地表示，三五年之內(nèi)，無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實。

　　此外，李彥宏還針對“人工智能到底是解放人類還是毀滅人類?”這一爭議也發(fā)表了個人看法：“我是樂觀派，至少在我有生之年，人工智能毀滅不了人類。其實能毀滅人類的東西早就出現(xiàn)了，比如原子彈，但是我們有最終的控制權。人工智能可以解放人類很多繁瑣的工作，激發(fā)無限的可能性。人工智能在很多的領域都有應用，比如金融的領域。我們現(xiàn)在百度教育貸款，基本上是以秒的時間可以決定是不是給一個人貸款，過去恐怕是以天為單位來計時的。”

　　卡普蘭：人工智能將改變社會結構加劇貧富分化

　　近日，硅谷著名連續(xù)創(chuàng)業(yè)家，斯坦福大學人工智能與倫理學教授，《人工智能時代》作者杰瑞-卡普蘭來到中國，在清華大學和李開復等人談及人工智能的未來。他們就“人工智能帶來的社會結構的變化”、“人工智能領域的創(chuàng)業(yè)”等話題展開對話。

　　卡普蘭認為，人類已經(jīng)從人工智能技術的發(fā)展中受益頗多。人工智能技術的發(fā)展，讓人們有了更多的個人時間去做更多更有意義的事情，從而催生更細分的用戶需求，也同時催生細分行業(yè)，為我們創(chuàng)造更多新的崗位和勞動力就業(yè)。

　　人工智能未來將成為人類的主人，還是會淪為人類的奴隸?對于這兩種極端觀點，卡普蘭認為，大眾對人工智能的誤解很大程度上是受科幻電影的影響。實際上，現(xiàn)實中應用的人工智能和科幻電影中的人工智能有很大區(qū)別。人工智能本質(zhì)上是一門工程學科，和平時我們所接觸的土木工程等沒有本質(zhì)區(qū)別。從根本上來看，機器學習并沒有真正超越人類智能。

　　人工智能技術對人類社會的影響有利有弊。一方面，人工智能對勞動力市場結構產(chǎn)生了重要影響，并加劇了技術性失業(yè)問題。另一方面，人工智能會影響財富的再分配。如何處理好新技術發(fā)展帶來的新社會財富，控制社會貧富差距，也是整個社會和政府機構面臨的問題。

　　在接受采訪中，卡普蘭表示，目前人工智能已經(jīng)在某些領域可以戰(zhàn)勝人類，比如圍棋，但是這樣應用范圍非常非常窄。AlphaGo打敗李世石跟20年前深藍在國際象棋領域勝過人類本質(zhì)上沒有太大差別。在問及未來人類會不會反過來向人工智能學習時，卡普蘭說：“工程師到了一定的水平，無論是向誰來學習來提高自己的技能，都是沒有問題的，包括像人工智能學習都沒問題”。

　　張鈸：人工智能創(chuàng)業(yè)如何避免曇花一現(xiàn)

　　針對人工智能的發(fā)展，清華大學計算機系教授、中國科學院院士張鈸在接受記者采訪時給出了自己的見解和意見。他認為，如何真正地利用好人工智能技術避免出現(xiàn)曇花一現(xiàn)的結果成為了我們現(xiàn)在急需要解決的問題。

　　“人工智能現(xiàn)在走到什么地方，會遇到什么樣的挑戰(zhàn)，怎么解決?！碧岬饺斯ぶ悄艿膭?chuàng)業(yè)挑戰(zhàn)，張院士給了詳細的闡釋和具體的解決辦法指導：

　　第一個挑戰(zhàn)是人工智能可解決問題的限制

　　第一個問題是，知其然又知其所以然的問題。在人類理性思考與分析中有許多屬于這類問題，原則上可以通過啟發(fā)式搜索模型，或者基于知識和經(jīng)驗為基礎的推理模型由機器來實現(xiàn)。

　　第二個問題是，知其然不知其所以然的問題，這類問題可以用機器學習的方法，或者神經(jīng)網(wǎng)絡學習的辦法由機器來實現(xiàn)。

　　第三類問題是，如直覺、情感等我們既不知其然，又不知其所以然的問題。這能做嗎?可以做，即通過大數(shù)據(jù)學習，通過“黑箱”學習的方法去模擬。

　　第四個問題是“我們不知道我們的不知道”，由于我們還不知道這個問題的存在，自然無法解決。等問題被發(fā)現(xiàn)之后，才有可能考慮解決的辦法。

　　第二個挑戰(zhàn)是人工智能已有方法的局限

　　第一個方法稱為“知識驅(qū)動法”。這個方法的好處在于跟人類解決問題的方法相近，易于理解。第二個方法是“數(shù)據(jù)驅(qū)動方法”，就是大數(shù)據(jù)學習，深度學習。

　　人工智能無疑成為今天科技發(fā)展的重中之重，讓冷冰冰的設備更加“懂”人，人與設備之間的互動變得更加自然而直觀，也是眾多創(chuàng)業(yè)者趨之若鶩的原因。面對這些挑戰(zhàn)，加強技術支撐，對問題進行理性分析、分類解決，則變得尤為重要。

　　未來5～10年之內(nèi)，專用領域的定向智能化將是人工智能主要的應用發(fā)展方向。在更遠的將來，如果人腦芯片等硬件架構能有所突破，運算能力有極大提高，則專用智能將逐步進化成為跨場景、跨下游應用的通用智能。而AI的生態(tài)格局，無論是專用還是通用領域，將圍繞“底層-中層-頂層”的技術和產(chǎn)品架構逐漸成形。