[评论]人机大战演绎人工智能新飞跃

（原标题：[评论]人机大战演绎人工智能新飞跃）

对弈结果吊人胃口，其实更值得关注的，是背后反映出的人工智能新进步。人工智能正在走向“指数式发展的下半场”，引领新一轮产业创新与变革的到来。

寒冬后重生

从第一台计算机ENIAC在1946年诞生，人类就梦想，计算机会有一天拥有智能甚至超越人类智能。但是随后半个世纪中，几次技术创新尝试的失败使人工智能研究陷入停滞，项目关闭、经费撤销，整个行业在20世纪后半叶进入寒冬期，直到1997年开始复苏。

这一年，IBM公司的“深蓝”凭借强大的计算能力战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫；2011年，人工智能系统沃森以自然语言处理、信息搜索、推理等多个领域的突破在智力问答节目《危险边缘》中战胜人类；2015年，作为计算机深度学习代表的“阿尔法围棋”轻松战胜欧洲围棋冠军樊麾。

给公众留下深刻印象的这三次人机大战背后，是人工智能发展的一个个里程碑。

世界最大非盈利人工智能研究机构——德国人工智能研究中心负责人登格尔说，遭遇几次寒冬后，人工智能在过去20年中慢慢复苏，最近几年更迎来重生后的鼎盛时期，正成为计算机科学研究的最前沿。

IBM中国研究院院长沈晓卫对新华社记者说，大数据时代的来临，让人工智能发展弥补了曾经缺失的关键一环，IT业从编程时代进入认知时代，计算机系统开始通过数据挖掘、图像识别以及自然语言处理等进行学习。

人工智能现在有多“火”？硅谷人都说，社交网站“脸书”员工工作的重要程度体现在办公桌与首席执行官扎克伯格座位的距离，而人工智能团队就坐在他的边上。更有创业者笑谈，只要在创业计划书中写上“人工智能”几个字，就能获得和风险投资者面谈的机会。在全球最大职业社交网站“领英”，与人工智能有关的工作机会不断增加。

指数式发展

人工智能“热”起来，与互联网普及密切相关。无处不在的互联网让越来越多的人工智能应用渗透人们生活：问苹果公司的语音程序Siri三遍“谁是世界上最美的人”，它能乖巧回答“是你”；社交网站会用图像识别应用删除暴力色情图片视频；邮件智能回复系统可以针对邮件内容进行自动回复；婚恋网站会帮你智能匹配交友对象。

这些产品和应用出现并非偶然，核心是人工智能质的突破，涉及自然语言处理、图像识别、推荐系统等多个方面，背景则是创新企业及科技巨头的不断投入研发。

各大科技巨头动作频频：2013年，计算机深度学习“三驾马车”中的两位分别加盟谷歌和脸书；2014年，谷歌以4亿美元收购开发“阿尔法围棋”的深度思维公司、百度则招揽著名深度学习专家吴恩达；2015年，丰田招揽美国国防部高级研究项目局机器人专家，宣布将在未来5年投资10亿美元开展人工智能研究……

2015年，专注于初创企业的市场调查公司“风险扫描”追踪分析了全球855家人工智能初创企业，发现这些企业横跨13个门类，总估值超过87亿美元，其中计算机深度学习和视觉图像识别两个方向最受投资者青睐。

沈晓卫说，人工智能商业化潜力巨大，计算机认知的发展将超越IT业本身，形成跨行业、跨领域的创新机遇，催生新的生态系统和商业模式。美国康奈尔大学人工智能专家塞尔曼说，在人工智能的经济影响中，交通将占10%，无人驾驶汽车就是因人工智能而成为现实的一个创新产品实例。

回顾IT业发展史不难发现，人机交互方式的每次变革都给产业发展带来巨大机会，比如从DOS系统到视窗的进化，从触屏操作、语音交互到智能手机平板电脑的流行。人工智能初创公司“天空思维”首席执行官尼克尔森说，在硅谷，人们认为最好的人机交互界面就是没有界面。善于预测的人工智能通过传感器感知人们的状态、动作和活动，有望在去除界面的同时给予人们所想要的。

“超前”的忧思

在有关人工智能的新闻报道和文学影视作品中，最老生常谈的话题之一是“人工智能威胁论”。近年来，霍金、盖茨和马斯克等知名人物经常发出警告，论调悲观。

不过，真正从事人工智能研究的科学家很少认同霍金等人的观点。他们认为，现阶段技术的发展还基本处在“弱人工智能”阶段，智能机器只能完成某一种特定的工作。在影视剧中深思熟虑、能通过自主学习解决各种问题甚至能“摧毁人类”的人工智能，也就是强人工智能，现阶段远远达不到。

中国著名科幻小说作家刘慈欣对新华社记者说：“在科幻小说中，人工智能一般是以与人类对立的状态出现的，这倒不是说科幻小说家都悲观，而是为了构造足够的矛盾冲突，我想我也不例外。”

近期智能机器对人类最现实的威胁，很可能是“抢饭碗”。美林银行去年11月发布《关于机器人革命可能带来的影响》报告预测，大量工作将被机器人取代甚至消失，其中英国将有35%的工作被机器人取代，而美国则可能高达47%，甚至包括白领工作。

美国波士顿动力公司推出的“阿特拉斯”机器人翻身起立、平静推门离去的视频让不少人惊叹。这些智能机器人不知疲倦、无需休假、不会生病，一旦成本大幅下降，又会让多少人失业？“阿尔法围棋”图像识别能力可以用于分析医学检验图片，诊断准确率极高，放射科医生怎么办？

在人工智能时代，个人如何改变传统知识结构和技能、决策者如何进行宏观政策调控等，将是不容回避的问题。

人工智能的可控性是更为长远的挑战。塞尔曼说，科学界对人工智能安全的研究很活跃，研究人员力图将各种安全约束措施整合到人工自动化系统中。德国乌尔姆大学人工智能学院教授拉德马赫尔则认为，世界各国需要仔细思考应当在什么时间、什么节点为人工智能研究划定界线。

2015年博鳌亚洲论坛“巅峰对话”中，原先持“人工智能威胁论”的盖茨和马斯克语调已变得十分缓和，他们表示，在注重安全性的前提下，支持人工智能技术的发展。

在今年1月26日的BBC“里斯讲座”中，霍金也改变了观点：“我们不会停止进步，我们必须要认识到危险，再予以控制。我是一个乐观主义者，我相信我们能做到。”(完)(执笔记者李宓，采访记者马丹、林小春、张家伟、郭洋、孙亮全)