一場(chǎng)AlphaGo大戰(zhàn)李世石的世紀(jì)之戰(zhàn)把人工智能重新推向了巔峰。而事實(shí)上，這樣的盛況在歷史上已經(jīng)出現(xiàn)過幾次了。
“人工智能自1943年誕生之日起，一直起起伏伏，每隔10~15年，就會(huì)有一個(gè)重要的事件出現(xiàn)，隨后引發(fā)一陣熱潮”，北京大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院信息科學(xué)系教授林作銓在被問到人工智能是否有元年、奇點(diǎn)的問題時(shí)這么回答。
作為一個(gè)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)做了30年研究的資深專家，林作銓的觀點(diǎn)可能會(huì)打擊一部分的信心，然而這就是事實(shí)。就他所做的研究，以及看到的業(yè)內(nèi)理論層面的研究，這些年可以說并沒有實(shí)質(zhì)性的突破，今天所談的深度學(xué)習(xí)方法及算法幾十年前就在用，所不同的也僅是如今的計(jì)算力（硬件層）遠(yuǎn)超過去，所以今天可以訓(xùn)練圍棋，上一個(gè)階段還只是國(guó)際象棋。
以上算是業(yè)界對(duì)通用人工智能或者強(qiáng)人工智能當(dāng)下及未來的判斷，要實(shí)現(xiàn)這個(gè)確實(shí)很難。但這并不妨礙人工智能去逐步地改變我們的生活、工作方式。就像大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)專家王益在日前由百分點(diǎn)集團(tuán)與北京大學(xué)攜手舉辦的“2016百分點(diǎn)數(shù)據(jù)與價(jià)值國(guó)際論壇”上所表達(dá)的，每個(gè)人對(duì)于人工智能的定義都不相同，論通用人工智能，現(xiàn)在的技術(shù)水平確實(shí)還差的很遠(yuǎn)，不過如果細(xì)化到每一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，人工智能其實(shí)已經(jīng)為我們帶來了很多變化。
超越人還遙遙無期 多想想怎么利用人工智能改變當(dāng)下吧
大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)專家王益
比如AlphaGo，再比如人工智能現(xiàn)在已經(jīng)取代了很多人的工作。十五年前，我們找資料要到圖書館，但是現(xiàn)在我們都用谷歌、百度搜索，圖書管理員很多已經(jīng)被搜索引擎弄下崗了；十五年前，我們買衣服去動(dòng)物園服批發(fā)市場(chǎng)，去各種專賣店，我們進(jìn)去之后會(huì)有服裝售貨員，上來幫我們推薦什么樣的衣服合適，今天也已經(jīng)有很多下崗了，淘寶的推薦系統(tǒng)，已經(jīng)取代了服裝售貨員；原來我們要去貸款，要到銀行去，我說貸款五千塊錢會(huì)被人踢出來的，還他的利息不夠他那個(gè)專員跟我聊半個(gè)小時(shí)，現(xiàn)在我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上P2P貸款，人工智能可能幫助任何一個(gè)只要貸50塊錢的貸款者，找到有五毛錢利息就愿意去投資的投資者，所以銀行業(yè)現(xiàn)在面臨著互聯(lián)網(wǎng)金融極大的沖擊。
不得不說，所有這些都是人工智能所取得的成績(jī)，它聽起來可能還不足夠偉大，但卻實(shí)際。不過話說回來，談人工智能、深度學(xué)習(xí)不能空談，它離不開數(shù)據(jù)、硬件技術(shù)及理論研究等多方面的支撐，林作銓所主要做的是理論層面的研究，前文也提到了硬件層面的突飛猛進(jìn)。除此之外，人工智能再一次被點(diǎn)燃還有一個(gè)重要因素就是數(shù)據(jù)的大爆發(fā)，過去從沒有一個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)像今天這樣爆炸式的增長(zhǎng)。
這其中的邏輯關(guān)系是，智能是通過學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的，就像人一樣，我們是從歷史行為中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，而人工智能是從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、挖掘知識(shí)。百分點(diǎn)認(rèn)為智能起碼能在自身所專注的領(lǐng)域去學(xué)習(xí)一些經(jīng)驗(yàn)和智慧。如果從這個(gè)角度來看，百分點(diǎn)最早做的個(gè)性化推薦，現(xiàn)在做的個(gè)性化引擎，其實(shí)都是智能化系統(tǒng)的一種，百分點(diǎn)集團(tuán)研發(fā)總監(jiān)蘇海波強(qiáng)調(diào)說，人工智能未來并不能取代人，更多是在定義好的場(chǎng)景中，幫助人更好的生活。
超越人還遙遙無期 多想想怎么利用人工智能改變當(dāng)下吧
百分點(diǎn)集團(tuán)研發(fā)總監(jiān)蘇海波
因此，從這個(gè)角度看，過去人工智能發(fā)展緩慢的因素除了計(jì)算能力差外，數(shù)據(jù)量也是一個(gè)短板。關(guān)于數(shù)據(jù)如何多這里就不再贅述了，基本上你今天所進(jìn)行的每一項(xiàng)活動(dòng)只要你愿意，都能被記錄下來，這都是數(shù)據(jù)。所以數(shù)據(jù)的產(chǎn)生其實(shí)并不是人們、企業(yè)或者做研究的人最關(guān)心的。他們最關(guān)心的還是如何把這些數(shù)據(jù)利用起來，真正發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值（其實(shí)也就是今天熱炒的大數(shù)據(jù)技術(shù)所做的事情），讓其幫助人工智能更快、更好地演進(jìn)。
對(duì)此，蘇海波認(rèn)為，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展對(duì)于人工智能的發(fā)展確實(shí)是一種推動(dòng)。盡管離通用人工智能的目標(biāo)還遠(yuǎn)，但是他們現(xiàn)在看到了越來越多的利用人工智能技術(shù)改善細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)例，這其中就包括前文所談到的淘寶推薦、圖書館管理員、互聯(lián)網(wǎng)金融等。