2016年的最大趨勢：一場無處不在的AI革命
人工智慧（AI）領域前所未有的動力讓2015年成為了一個特別的年份。Google、Facebook、IBM、Microsoft 和Amazon 等科技巨頭不僅宣布把人工智慧納入企業未來的戰略重點，同時還成功地發布了幾項在里程碑式的新項目。這些項目的偉大之處在於：企業並沒有坐以待斃地讓新進展來影響產品，而是推廣給其他機構，以供其使用或是集合成它們各自的產品。這就是為什麼2016年的發展會持續加速，而AI也將成為每個企業策略的核心要素。
一切從「深藍」開始
人工智慧科學在經歷了一段長時間的冬眠期之後，終於在1997年被大量的媒體報道所喚醒：IBM開發的超級計算機「深藍」打敗了當屆的國際象棋冠軍Gary Kasparov。
1997年名震一時的人機大戰
在取得人類與機器之間的勝利之前，人工智慧曾經歷了一段搖擺於歡愉與失落之間的冰川時期。
20世紀50年代，計算機支持的語言翻譯第一次取得了成功，於是人們相信，用不了幾年計算機就能夠完全取代人類的能力。然而，對語言的理解並不像預期的那樣簡單，人們開始理智處理對人工智慧的期待。80年代，人工智慧領域的投資也隨之減少。
80年代見證了所謂專家系統給人們帶來的振奮。然而，這種系統仍然沒有達到人們的預期，並且成本高昂。AI的發展又一次緊縮。
鑒於這段歷史，AI的研究處境艱難，還遭到了許多質疑。在媒體報道了「深藍」的勝利之後，人們的情緒才有了大的轉變。AI技術的發展持續加速，並且囊括了許多在其他領域的應用，均取得了巨大的成功。
指數級加速度的進展
為了促進無人駕駛車輛的發展，美國軍方提供了一百萬美元的獎金，用於獎勵開發出能夠自主完成預定行程汽車的團隊。第一次場競賽於2004年舉行，結果非常糟糕：沒有一輛車能夠完成240 km的行程。當時最成功的汽車也只開了11 km就撞在了石頭上。
僅僅一年之後，就有5輛汽車完成了當年的行程，其間還經過了一段狹窄的隧道和彎曲的山路。
如今，僅在此事10年之後，谷歌的無人駕駛車輛就已經累積了320萬km的里程。
2011年，IBM超級計算機「深藍」的繼承者「沃森」在Jeopardy（CBS益智問答遊戲節目《危險邊緣》，問題涉及歷史、文學、藝術、流行文化、科技、體育、地理、文字遊戲等各個領域）中打敗了數名選手，至此成為人工智慧所取得的又一里程碑。為了這次的成功，計算機必須通過在選項範圍中進行精確的數學計算來破譯當時計算機無法攻破的難題——「語言歧義現象」。
同年，Apple設計的個人助手Siri問世，當時這隻作為手機操作系統的一部分。在人聲的指導下，Siri能夠接收指令並回答問題。儘管Siri的能力還有提升的空間，它理解人類語言的性能還是進入到了一個幾年前都還無法想像的層面。
這樣的助手決不只是一個小小的科技玩意兒：通過屏幕操作計算機的需求不僅限制了產品的設計，還會帶來複雜和無效的交互。
智能手錶一類的可穿戴科技品，以及「谷歌巢」（Google Nest） 一類的家庭自動化系統等都表明：圖形用戶介面對越來越小的計算機來說是一種限制性因素。
亞馬遜Echo
所有的科技巨頭都隨著Apple推出了自己的聲控助手，其中囊括了一系列的人工智慧部件，這讓去年的「主動體驗」趨勢成為了可能：Google Now, Microsoft Cortana, Facebook M, Amazon Echo，甚至還有芭比娃娃——可以用自然語言來與人類互動，並且能夠實施越來越多的指令。
計算機超越人類
AI還在谷歌的核心產品搜索引擎中扮演了關鍵角色：雖然2015年春天還尚未與谷歌搜索融合，谷歌人工智慧演算法RankBrain如今已成為搜索結果呈現的第三重要排名因素，並能夠用比人類專家還要高的正確率來回答一些罕見問題。
計算能力的指數增長圖
過去，識別圖像對計算機來說是一個難題，而如今，Facebook 能夠以與人類相同的精確度（正確率98%）來識別人臉，並能夠在用戶上傳的照片中識別出他們的朋友，即使在有所遮擋的情況下仍然適用（正確率83%）。不僅如此，計算機的這種識別能力已經比人類快了太多。現在計算機能在5秒內從8億張圖像中識別出目標面容。
準確地解碼口頭語言對於計算機來說曾是一種挑戰，而現在計算機已經趕上了人類的能力，並且在識別書面符號（文字）方面比我們更勝一籌。
如今，為企業撰寫季報的新聞稿已經交由計算機來完成，諸如此類可以被機器代替的工作：回復郵件、醫療診斷或通過面部表情來鑒別抑鬱症等等。
早在60年前研究人員就已經宣稱人工智慧即將到來，而在過去五年間以AI技術為基礎的變革如此之迅速，影響又如此深遠，足以證明，這一次AI的到來將不僅僅是噱頭而已。
AI革命的三大促因
1.價格實惠的並行處理系統的可用性。傳統的處理器在計算神經網路的選項範圍上需要好幾個星期，而現代化的圖形處理器（GPUs）能夠在24小時內完成這一任務。多虧了遊戲產業的蓬勃發展，這些原本被開發出來顯示計算機遊戲複雜圖像的晶元早在2005年就已經開始大規模生產，價格也隨之猛跌。
2.大數據。「智能」的發展離不開對龐大數據的獲取。只有當計算機能夠進行這種輸入時，它的能力才會有所增強。20世紀60年代，金額巨大的投資流入了數據系統的開發，並用於將人類的知識灌入計算機。這樣的系統當今仍然適用，Watson也正是以這種方式承載了維基百科的數據，並以此在2011年的Jeopardy中打敗了人類對手。通過瀏覽大量不同語種的書籍和將數百萬人類的譯本作為基礎，谷歌會顯著提升自動翻譯的質量。只有當計算機獲取了數百萬張貓咪的照片時，它才能在各種各樣的記號之間，從任何一個方向準確地識別出貓咪的圖像。
3.優化的演算法/深度學習。
每個人都適用的服務
可能上述發展就已經讓你暈頭轉向，然而剩下的這些足以證明，以上只是在未來的一年裡人工智慧預期所取得的發展的預演而已。
在過去的兩個月中，所有知名的科技公司都將自己的AI系統推介給了大眾，那是一場前所未有的發布角逐：不僅企業自身無需對研究進行投資，而且每個公司都能使用IBM的Watson 和 SystemML、Google的TensorFlow、Microsoft的DMLT、Facebook的Big Sur 或Sound Hound的 Houndify的所有功能。
這場角逐的原因十分明顯：AI系統的使用率越高，系統能夠用來訓練和提升的數據也就越多；反之系統性能越好，使用率也就越高。
在指數級增長的發展情況之下，即使是稍微搶佔先機在將來也會難以趕超。
Microsoft開發出了自己的AI助手，也就是在廣泛操作系統上適用的Cortana，這也是出於同樣一個原因：AI助手只有在能適用於任何地方，並且能夠因此從大量豐富的內容中習得主人的個人喜好和日常活動時，才顯得有用。人們更願意使用了解自己的，與自己有情感聯繫的助手。
以人工智慧為背景拍攝的電影《她》
底線
過去五年里AI指數級的發展向我們證明，與先前AI所經歷的歡愉不同，如今的發展和持續的進步所需求的三大支柱正處於適當的位置：網路化的高性能系統、大數據以及複雜演算法。
眾多科技巨頭都將人工智慧視為一項可轉移潛力橫跨所有領域發展的的科技。僅在谷歌就有1000名專註於此領域的研究員，他們佔據著有利位置，重新審視著企業的每一個決策。Facebook、 Microsoft、 IBM、Amazon、Tesla和Uber，以及其他一些公司同樣將AI納入了策略重點，不惜一切代價地尋求在此領域的發展。
人們習慣於按照線性關係來思考，因而這樣指數級的發展所帶來的結果是令人驚訝的。AI所帶來的變化將比想像中更迅速也更深遠：10年以後，任何一個產業都將發生翻天覆地的變化，20年以後，AI將會取代當今大多數的崗位。
在此以保險行業為例。以現代科技為基礎，將會出現這樣的情景：每年有120萬人死於交通事故，而谷歌的無人駕駛汽車已經累積了320萬km里程，且沒有造成任何事故。這將對保險公司產生深遠的影響：如果事故不再出現，針對風險的保險項目將毫無意義。
如果谷歌和Uber在取代人類駕駛員上所做的努力能夠在未來10到15年的時間裡取得成功，就不僅是計程車司機需要尋找新的工作了：鑒於現有車輛96%的時間裡都處於閑置狀態，都市的移動需求能夠通過遠比現在更少的汽車來滿足。普華永道國際會計事務所（PricewaterhouseCoopers）預計，車輛總數將會銳減99%。不難看清，這種進展將會對汽車大國帶來怎樣的影響，譬如德國。
AI對所有行業產生的影響，將會比第一次工業革命所帶來的影響更加深遠，企業和機構對這場指數級加速度的變遷顯得準備不足。
AI專家，谷歌的技術總監Ray Kurzweil認為，2029年，計算機的智能程度將與單個人類的智力不相伯仲。到2040年，在指數級進展的基礎上，計算機的能力將是人類的十億倍。
不管現在的人工智慧會成為一種廣泛的智能（強人工智慧AGI），即於人類智能無異；還是會專註於某些不同的專業能力（人工智慧AI），所有的專家都一致認為，任何領域的研究都不會比對人類未來的研究更加重要。
谷歌和NASA聯合投資的D-Wave超級計算機
Kurzweil 相信，這樣的發展對人類來說是有益的，人類大腦能夠從AI的能力中獲利，同時還能夠與AI產生一些聯繫。但其他一些像Elon Musk, Bill Gates和Stephen Hawking一類的業界大咖與科學家，都將AI視為人類巨大的威脅之一。
然而，AI於Musk在無人駕駛車輛領域的重要性就如同Bill Gates對微軟的重要性。Elon Musk、Peter Thiel、 Infosys與Amazon對OpenAI所投資的10億美元再一次強調了其重要性。
來源：http://www.creativeconstruction.de/en/lp/trends-2016-von-ai-revolution-bis-blockchain-automation-trust/trends-2016-ai-revolution/
編譯：華創資本
原文標題：TRENDS 2016: THE AI-REVOLUTION
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