2017年人工智能將繼續(xù)引領(lǐng)科技的潮流，人工智能＋也會(huì)像2016年的VR＋。

　　2016年3月，人工智能AlphaGo曾經(jīng)在韓國(guó)打敗了當(dāng)時(shí)韓國(guó)專(zhuān)業(yè)圍棋手李世石，震驚世界。2017年新年剛過(guò)，作為AlphaGo最新版的Master就先后在弈城網(wǎng)和野狐網(wǎng)上戰(zhàn)勝柯潔、常昊、時(shí)越以及韓國(guó)世界冠軍樸廷桓、姜東潤(rùn)等人，取得60勝的驕人戰(zhàn)績(jī)，在快棋領(lǐng)域，Master擊敗了幾乎所有中日韓圍棋界的頂級(jí)高手。

　　有人說(shuō)圍棋是人類(lèi)最后的的壁壘，接連的失敗開(kāi)始讓人類(lèi)感到傷感、恐慌、焦慮。如果人工智能真的在智慧上超過(guò)了人類(lèi)，人類(lèi)會(huì)成為AI的奴隸嗎？人類(lèi)的最后一道防線是圍棋嗎？人類(lèi)的終極敵人是AI嗎？對(duì)于市場(chǎng)上的各種陰謀論，筆者將分享自己的觀點(diǎn)。

　　如果說(shuō)人工智能打敗了圍棋高手，那是不是在其他領(lǐng)域也是所向霹靂，在中央電視2臺(tái)的極客出發(fā)欄目中，擁有強(qiáng)大人工智能的安防巡檢機(jī)器人在人臉識(shí)別過(guò)程中，由于前期采集的表情圖像有限，主持人通過(guò)喬裝打扮欺騙過(guò)了機(jī)器人。其次是日本國(guó)立情報(bào)學(xué)研究所（NII）研究人員宣布，已放棄讓“Torobo－kun”機(jī)器人考入東京大學(xué)的計(jì)劃，原因是人工智能雖然在人臉識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別方面有基礎(chǔ)，但是對(duì)人類(lèi)語(yǔ)言的閱讀理解能力似乎表現(xiàn)欠佳，Torobo－kun作為“復(fù)讀生”，已經(jīng)連續(xù)考了四年了，還是無(wú)法考入東京大學(xué)。

　　綜合以上案例，筆者認(rèn)為人工智能在某些細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域還處在尖子生的階段，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)還落后于學(xué)霸。如果人工智能要跨越學(xué)霸，就必須滿足以下三個(gè)條件。

　　1、龐大的大數(shù)據(jù)，正如眾多科學(xué)家而言。人工智能超強(qiáng)的認(rèn)知學(xué)習(xí)來(lái)源于谷歌強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，隨著知識(shí)數(shù)字化的更新，越來(lái)越多的知識(shí)被數(shù)字化，數(shù)據(jù)化。如果說(shuō)一個(gè)人有8小時(shí)閱讀時(shí)間，那人工智能就是24小時(shí)閱讀。通過(guò)全天不間斷的學(xué)習(xí)來(lái)豐富自己的認(rèn)知，

　　2、強(qiáng)大的系統(tǒng)算法，常言道學(xué)習(xí)不能讀死書(shū)，要學(xué)會(huì)舉一反三。在人工智能中如果人工智能將互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，那這樣只是算是高級(jí)人工，算不上智能。阿爾法能夠戰(zhàn)勝?lài)宕髱熂暗轮輷淇寺殬I(yè)玩家靠著是一種前沿的算法，有專(zhuān)家指出擊敗李世石不代表征服圍棋，只是算法勝利。

　　3、過(guò)硬的硬件配置， 處理器芯片設(shè)計(jì)與工藝的突破帶動(dòng)電子信息行業(yè)發(fā)展已是不爭(zhēng)的事實(shí)，但對(duì)于人工智能的應(yīng)用而言，單就處理器的提升還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。谷歌、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭與英特爾、英偉達(dá)在人工智能領(lǐng)域所做的是一個(gè)技術(shù)互補(bǔ)的路線，像谷歌更多的是做云端、數(shù)據(jù)中心的深度處理，面向人工智能的芯片是人工智能大規(guī)模產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵，也是今天人工智能不能大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化的瓶頸與核心原因，整體看當(dāng)前的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展處于初期階段。目前人工智能的芯片和硬件水平相當(dāng)于50、60年前個(gè)人電腦發(fā)明之前的硬件水平，有了個(gè)人電腦才有了互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。

　　據(jù)外媒報(bào)道，日本三菱綜合研究所學(xué)者認(rèn)為，日本積極運(yùn)用人工智能技術(shù)將導(dǎo)致13年后日本工作崗位的數(shù)量減少240萬(wàn)個(gè)。使用機(jī)器人和人工智能技術(shù)將在2030年前創(chuàng)建500萬(wàn)個(gè)工作崗位，同時(shí)，因機(jī)器人替代人工，傳統(tǒng)領(lǐng)域的人力需求將減少740萬(wàn)人，因此，將有240萬(wàn)日本人失去工作。

　　機(jī)器人將在若干行業(yè)替代人工勞動(dòng)，或協(xié)助人類(lèi)完成任務(wù)。李開(kāi)復(fù)博士預(yù)測(cè)，從事翻譯、新聞 報(bào)道、助理、保安、銷(xiāo)售、客服、交易、會(huì)計(jì)、司機(jī)、家政等工作的人，未來(lái)十年將有約 90％ 被人工智能全部或部分取代。同時(shí)，一些全新的工作機(jī)會(huì)將應(yīng)運(yùn)而生，一部分傳統(tǒng)工作會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)?人工智能輔助下的全新工作類(lèi)型。

　　事實(shí)上在人類(lèi)上千年的歷史中，很難因?yàn)槟稠?xiàng)技術(shù)的更新將人類(lèi)淘汰，從遠(yuǎn)古時(shí)代的鉆木取火，到工業(yè)時(shí)代的工業(yè)革命，文明時(shí)代的互聯(lián)網(wǎng)革命。每一項(xiàng)技術(shù)的背后更多的讓人類(lèi)更加的勇敢面對(duì)自然與挑戰(zhàn)。

　　筆者將從以下二個(gè)方面，來(lái)概述人工智能是助手，而不是對(duì)手。

　　1、將問(wèn)題簡(jiǎn)單化，例如翻譯行業(yè)，微軟在美國(guó)西部發(fā)布了支持多人多語(yǔ)言溝通的萬(wàn)能翻譯器——Microsoft Translator，通過(guò)Microsoft Translator，每個(gè)人都可以在自己的智能設(shè)備上用自己的語(yǔ)言和任何人溝通，這也是世界上第一個(gè)真正意義上的萬(wàn)能翻譯器。但是在面對(duì)地方口音和方言的時(shí)候，人工智能既有可能束手無(wú)策。它只會(huì)不斷的提醒你的請(qǐng)將“普通話”。對(duì)于這樣的環(huán)境下，很多時(shí)候還是需要人類(lèi)的協(xié)助才能完成工作。但是在日常的生活中，人工智能可以將通用化，復(fù)雜化的問(wèn)題。通過(guò)強(qiáng)大的系統(tǒng)算法迅速的協(xié)助人類(lèi)完成。

　　2、提升辦公效率，例如會(huì)計(jì)行業(yè)，無(wú)論是做會(huì)計(jì)的，還是做財(cái)務(wù)的，亦或者是中介機(jī)構(gòu)的從業(yè)者，都不免覺(jué)得日常工作中有著大量、重復(fù)性的工作。重復(fù)地審核發(fā)票，重復(fù)地編制各種各種的表格，重復(fù)地檢查各種各樣的數(shù)據(jù)。真是不在重復(fù)中爆發(fā)，就在重復(fù)中泯然眾人。人工智能的出現(xiàn)，可以讓行業(yè)中的眾人跳出原來(lái)機(jī)械的、重復(fù)的工作，去做更有價(jià)值的事情，而不是淘汰會(huì)計(jì)師。

　　雖然人工智能將催生數(shù)個(gè)千億美元甚至萬(wàn)億美元規(guī)模的產(chǎn)業(yè)，全國(guó)各地的政府都在積極布局人工智能產(chǎn)業(yè)，例如成都菁蓉國(guó)際廣場(chǎng)、成都硅谷國(guó)際孵化器等機(jī)構(gòu)都在招募人工智能創(chuàng)業(yè)者，但是對(duì)于目前的人工智能產(chǎn)業(yè)還是需要完善以下幾個(gè)方面。

　　一、可復(fù)用和標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)框架、平臺(tái)、工具、服務(wù)尚未成熟

　　雖然 TensorFlow、MXNet 等深度學(xué)習(xí)框架已被數(shù)以萬(wàn)計(jì)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)采納，相關(guān)開(kāi)源 項(xiàng)目的數(shù)量也在飛速增加，但一個(gè)完整人工智能生態(tài)所必備的，從芯片、總線、平臺(tái)、架構(gòu)到框架、 應(yīng)用模型、測(cè)評(píng)工具、可視化工具、云服務(wù)的模塊化與標(biāo)準(zhǔn)化工作，尚需三年或更長(zhǎng)時(shí)間才能真正成熟。

　　二、人才缺口巨大，人才結(jié)構(gòu)失衡

　　據(jù) LinkedIn 統(tǒng)計(jì)，全球目前擁有約 25 萬(wàn)名人工智能專(zhuān)業(yè)人才，其中美國(guó)約占三分之一。這 一數(shù)量級(jí)的人才儲(chǔ)備遠(yuǎn)無(wú)法滿足未來(lái)幾年中人工智能在垂直領(lǐng)域及消費(fèi)者市場(chǎng)快速、穩(wěn)健增長(zhǎng)的 宏觀需求。人才供需矛盾顯著，高級(jí)算法工程師、研究員和科學(xué)家的身價(jià)持續(xù)走高。人才結(jié)構(gòu)方面， 高端人才、中堅(jiān)力量和基礎(chǔ)人才間的數(shù)量比例遠(yuǎn)未達(dá)到最優(yōu)。

　　通過(guò)在線招聘搜索人工智能，主要的人才缺口人工智能工程師，技能需要掌握人機(jī)交互，深度學(xué)習(xí)、NLP等領(lǐng)域的前沿技術(shù)，具備大數(shù)據(jù)挖掘與分析能力等等。其次人工智能算法工程師，技能需要運(yùn)用最新的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，圖像識(shí)別，語(yǔ)義理解，語(yǔ)音識(shí)別等算法。

　　三、創(chuàng)業(yè)難度相對(duì)較高，早期創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)需要更多支持

　　與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的創(chuàng)業(yè)相比，人工智能創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)面臨諸多新的挑戰(zhàn)。例如， 對(duì)高級(jí)人才較為依賴(lài)，科學(xué)家創(chuàng)業(yè)者自身的商業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)較少，高質(zhì)量大數(shù)據(jù)較難獲得，深度學(xué) 習(xí)計(jì)算單元和計(jì)算集群的價(jià)格十分昂貴等等。

　　創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)必須具備多個(gè)學(xué)科的知識(shí)及能力，還是面對(duì)市場(chǎng)上各種參差不齊的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)無(wú)疑在全球未知的市場(chǎng)進(jìn)行探索，對(duì)于這種探索更多的是無(wú)知與未知。

　　2017年人工智能將繼續(xù)引領(lǐng)科技的潮流，人工智能＋也會(huì)像2016年的VR＋。大量的創(chuàng)業(yè)者及資本涌入，當(dāng)潮水退出的時(shí)候，才知道誰(shuí)的尸體中水中漂浮。