科技快評：「ALL IN AI」谷歌的前景和人工智慧的未來

對於每一位此刻正生活在這個星球上的科技極客、電子產品愛好者、程序猿和開發者來說，2018年5月的上旬絕對是令人倍感興奮和無比充實的，三家全世界最頂尖的科技巨頭——Facebook、微軟和谷歌的開發者大會先後登場，F8、Build和I/O讓那些科技界的小夥伴們接連十幾天不是在大會會場，就是在去參會的路上。其中，5月1日至2日的Facebook F8開發者大會主要聚焦隱私保護，這對於正是泥足深陷的Facebook來說很是應景；5月7日開啟的MicrosoftBuild2018大會則從人工智慧、雲計算、新產品和新策略等多個領域全面發力、多管齊下。不過，相較於仍處於陰影之中、力不從心的Facebook和剛剛重新找准方向、一鼓作氣的微軟，5月9日至11日的Google I/O 2018開發者大會為我們描繪了一幅更加清晰和明確的未來圖景：人工智慧是谷歌前行的方向，對人工智慧的開發和利用是谷歌最重要的工作。在人類的未來中，人工智慧將會扮演關鍵性角色，而在人工智慧的未來中，谷歌將作為最重要的開發者成為締造時代的英雄！

在2016年10月的谷歌秋季新品發布會上，谷歌CEO桑達爾·皮查伊宣布穀歌的戰略方向正式從「Mobile first」（移動先行）轉向「AI first」（人工智慧先行），從那時起，谷歌的工程師和科學家們就一直致力於讓谷歌旗下的所有產品都能夠沐浴在人工智慧的「聖光」之中，從而把他們變得更加實用、更加智能，這一次的I/O開發者大會很顯然就是這些成果的一次集中展示。

Google I/O 2018

兩個多小時的KeyNote演講以兩個前沿人工智慧在不同領域中的應用案例開場，一個是由谷歌的醫療AI進行視網膜診斷以篩查糖尿病和心血管疾病風險，這被認為可以有效緩解醫療資源分配不均的問題；另一個是供語言殘障人士使用的，通過輸入摩斯電碼便可以發出自然人聲的AI交流設備，有點類似於霍金生前使用的那種。

不過，這些尚屬實驗性質的零星應用只是作為頭盤的暖場環節而已，真正的主角還是那些覆蓋全球幾億甚至幾十億用戶，每天為谷歌帶來巨額利潤的應用軟體產品們。比如Gmail谷歌郵箱，通過機器學習讓寫郵件變得更簡單，具體來說就是當你寫完第一個單詞，Gmail就可以自己「腦補」出你可能正在使用的短語，你打一個「How」，後面就自動出現一個「are you?」，這時你只需要不斷點擊確認鍵就行了。再比如可以智能的識別、歸類圖片的Google Photos，藉助AI可以讓你更加輕鬆的修圖則是它的另一大更新。

在各個應用中加入AI因素的嘗試還包括谷歌新聞Google News，還是通過機器學習，根據收集到的用戶行為精準推薦你可能感興趣的內容（這樣的功能我們見的並不少，不過國內的技術似乎還比較簡單粗暴，以至於我們常常認為這種推薦很煩人，不知道谷歌新聞最後會做成什麼樣子）。相似的，谷歌地圖Google Map也學會了推薦，只不過它推薦的是附近的商店或者餐館，而與此同時，AI加持下的谷歌地圖配合AR加持下的谷歌攝像頭Google Lens讓路痴的你只需要打開相機拍攝街道，就能夠自動在屏幕上顯示箭頭指明方向。

有了AR功能的谷歌地圖用起來是這個樣子的。

如果按照重要程度為谷歌的產品序列排名次的話，排在前三位的一定是Google搜索引擎、YouTube和Android操作系統。其中，搜索業務是谷歌起家的地方，十幾年的全球最大互聯網公司地位完全得益於對這個互聯網入口的牢牢把握，YouTube是谷歌的另一個重要的流量入口和利潤來源，而安卓的意義在於它為谷歌在移動互聯網時代和未來的智能時代中提供了一個抓手。每年的I/O開發者大會上都會發布Android系統的更新版本，今年也不例外，被稱為近年來改進幅度最大的Android P登場，而且不出意料的，其主要的改進內容依舊是AI的引入。比如通過對手機使用情況的監控來關閉不用的軟體、分配CPU資源以延長待機時間，增加電池壽命，它還會智能的管理用戶的時間，實時反饋你在各種軟體上花費的時間，如果刷YouTube或者Twitter的時間過長屏幕就會變成灰色，以及全新交互形式的應用等等。

然而，既不是Gmail、谷歌地圖也不是安卓系統，谷歌AI的最核心應用其實是谷歌助手Google Assistant。作為一種通過語音進行人機交互的智能介面，近兩年谷歌助手站在人工智慧語言識別領域的風口裡極速發展，目前全球已經有5億多台設備接入了谷歌助手，其支持語言的數量已經超過了30個。正是谷歌助手，把整場KeyNote演講推向了最高潮，在現場播放的谷歌助手給髮廊和餐廳打電話預約服務的視頻中，AI語音自然、對答如流，使我們很難相信這是AI在說話，以至於會後出現了對谷歌的質疑聲音，認為展示的視頻中可能進行了剪輯美化甚至根本就是假的。這還沒完，5月11日，谷歌母公司Alphabet董事長約翰·軒尼詩在演講中宣布「在預約領域，這個AI已經通過了圖靈測試。」

在2018年谷歌I/O開發者大會的最後一天，這位斯坦福大學前校長的一句話把谷歌助手連同谷歌公司一道送入了人類史冊。

人工智慧的未來

我們都知道人工智慧可以被劃分為強人工智慧和弱人工智慧，區分的標準是能否真正的做出推理並解決問題，以及是否有知覺，是否有自我意識。其實根據現今人們對人工智慧的普遍認識，在強人工智慧之後再加上一個「超強人工智慧」（或者叫超級人工智慧）是比較合理的，如果說弱人工智慧是「還不太像人」（比如現在我們身邊的那些人工智慧），強人工智慧是「像人一樣」（對人工智慧造成大規模失業的擔憂指的就是強人工智慧），那麼超強人工智慧就是「像神一樣」（對人工智慧滅亡人類的擔憂指的就是超強人工智慧）。

如今我們還處在弱人工智慧的時代，所以人工智慧的未來毫無疑問就是走向強人工智慧，直至成為超強人工智慧。那時人類文明將從根本上的被重新塑造，我們將真正的享受到科技對人的解放和對生活品質的提高，前提是我們活得到那個時候，因為這個過程可能需要幾十年甚至上百年，樂觀主義者們或許要對此做好心理準備。就像1969年，當阿姆斯特朗在月球上邁出一小步的時候，無數的美國人覺得十年之後自己就可以在月球上的城市中生活，所以我們常說「對於技術最終能否實現，樂觀一點總沒錯，對於最終實現需要多久，保守一點總沒錯。」

既然強人工智慧太遠，那我們就關注更近一點的未來，在弱人工智慧時代，也就是當下，科技巨頭們在該領域中的目標總體上可以歸結為兩個：一個是要在技術上率先實現強人工智慧，另一個是在商業上使自己的弱人工智慧產品獲取更大的市場份額並實現更多的盈利。

率先做出強人工智慧技術意味著對未來世界最重要資源的搶佔，所謂最重要的資源就是最基礎、最不可或缺同時具有稀缺性的生產資料，比如奴隸制社會的奴隸、封建社會的土地、工業革命後的機械與石油、信息時代的流量和數據，當強人工智慧開始「像人一樣」的工作，它們就將是那時最基礎、最不可或缺的生產資料，也就是最重要的資源。如果有一家科技巨頭在未來單獨壟斷了這種資源，就相當於是今天有一家公司掌握著全球所有的勞動人口，那還有美國、中國、俄羅斯什麼事啊？它就是這個世界上的最強霸權。

新技術的開發需要大規模的投入，這就要求公司既要有足夠的盈利能力又要有強大的融資能力，因此參加「人工智慧軍備競賽」的公司們有著強大的把科研能力轉化為盈利能力，把技術優勢轉化為市場優勢的慾望。這樣一來可以賺錢維持研發投入；二來可以獲得投資者的青睞；三來是對自己產品和技術路線的檢驗，無法贏得市場的產品又怎麼能贏得未來呢？而第四點是，人工智慧的開發需要大量的培育工作，僅靠單個公司的力量是非常有限的，只有引入市場機制調動所有人的積極性才能更快的讓人工智慧走向成熟。

戴密斯·哈薩比斯，一位當之無愧的科技天才，DeepMind公司創始人，他的主要關注領域包括人工智慧、遊戲開發和神經學。如果能讓他年輕十歲（他生於1976年），他將毫無壓力的成為繼馬斯克之後的又一位「未來締造者」。

也許你還記得兩年前打敗李世石的AlphaGo，它由谷歌旗下的DeepMind公司開發，其主要的工作原理就是深度學習，開發者們給阿爾法狗「看了」數以千萬計的棋譜，同時阿爾法狗每天還會自己「左右互搏」幾千萬局棋。所以難怪曾宣稱有把握擊敗阿爾法狗的柯潔在真正與之較量後評價說它已經不是之前的那個阿爾法狗了，人家幾個月來不知疲倦的練習了幾百億局棋，水平已經不知道提升多少個維度了。

也許你看過來自波士頓動力公司的那些展示機器人運動技術的視頻，無論是兩條腿的人形機器人還是四條腿的「狗形」機器人，正常走路、爬樓梯、跳高、開門、搬箱子甚至後空翻等高難度動作它們都可以輕鬆駕馭。這其中最值得玩味的地方是總能看到一些研究人員一腳把機器人踹翻，然後看著它們踉踉蹌蹌的爬起來，你感覺這些人太壞了拿機器人取笑是嗎？其實不然，這是對人工智慧來說非常重要的學習過程，當它們已經能夠應付最惡劣的情況時，路上再有塊石頭有點磕絆又算的了什麼呢？

同樣道理的還有谷歌對計算機視覺技術的開發，所謂計算機視覺通俗點講就是讓電腦學會看圖。谷歌希望讓人工智慧學習識別出貓的圖片，方法非常簡單，就是設計完底層演算法之後就不斷地給它看貓的圖片，讓它自己學習，自己總結規律，結果是前後累計幾千萬張的「貓片」真的就讓人工智慧學會了區分狗和貓。

對於阿爾法狗、波士頓動力和「吸貓」AI的這種訓練方法，按照人工智慧圈子裡的玩笑話說就是「有多少人工就有多少智能」。

這個可憐的機器人馬上就要被他身後的那位大叔用大棍子擊倒了。

可見人工智慧對人工培育的要求非常之高，一個團隊可以讓人工智慧學習下圍棋，但讓它學習法律、金融、醫學、財務等無邊無際的複雜知識就不是一個團隊做得到的了；一個團隊可以沒事過去踹機器人一腳，但機器人需要做出的動作可不止跌倒了再爬起來這一種；一個團隊可以給人工智慧看幾千萬張「貓片」，但網路上需要識別的可不僅僅只有貓的圖片。想要讓人工智慧真正成長為一個全面且足夠智能的厲害角色，就必須要藉助所有人的力量，這就需要充分運用市場機制，不管是通過大眾對產品的使用還是廣泛招募開發者（未來人工智慧開發者的數量可能達到幾億個，而且這幾億人分散在世界各地，這有望催生出新的僱傭與就業模式）。

正是在這種思路之下，學界斷定強人工智慧的開發方式是「讓它自己進化出來」，只是在最初階段設計好一套底層演算法，然後邏輯原點啟動，任由其自行進化發展，人的作用僅僅是為它提供學習和實踐的場景。（聯想一下《復仇者聯盟2》，奧創不就是自己長出來的嗎？）不過，我們並不能確定強人工智慧一定是在弱人工智慧的基礎上進化出來的，就像谷歌助手的底層演算法只是適合進行語音識別的，指望它學會識別圖片或者是操控機器人運動是基本不可能的。人們當然可以在谷歌助手的基礎上添加新的演算法，但這就不是讓它自然生長了，更何況想要它成為超過人類智慧的超級人工智慧該添加什麼演算法？沒有人知道。所以強人工智慧的發展之路或許正在等待著一種更具有普遍適用性、更易於演進的底層演算法出現以作為起點，將由它來扮演類似地球生命誕生之前那些最初的有機物的角色。

奧創，復聯2里的大boss，還是挺帥的。

但這並不意味著弱人工智慧不值得爭取，仍然存在一些具有戰略意義的關鍵性節點需要科技巨頭們關注，比如人工智慧與人機交互、物聯網、3D列印等其他領域裡新技術的結合，前文提到的谷歌地圖通過拍攝街景顯示箭頭的方式指引方向就屬於人工智慧AI與人機交互中的AR相結合。這種組合往往能起到非常好的效果，因為VR、AR、MR、物聯網等技術要求較高的計算能力和自動化程度，而這正是人工智慧的強項；反過來目前的弱人工智慧在技術上還並不完善，功能上也較為「雞肋」，這就需要一種更具實用性的技術來作為人工智慧的性能承載者。所以一味專註於純粹的人工智慧產品並非最佳路徑，試著添加一些別的因素進去，人們未必需要通過語音控制的辦公設備，但是能全息投影的會議桌一定是有用的；讓自動駕駛學習如何識別其他車輛並進行躲避是很費力的，但如果在車輛之間搭建物聯網，則有些問題只靠代碼就可以解決了。

另一個關鍵節點是人工智慧入口，就像谷歌、百度是互聯網入口，你希望與某個網頁建立連接，你就必須先打開谷歌或是百度的搜索界面，同樣的，當你希望與人工智慧建立連接，你也必須通過某個途徑，這就是人工智慧入口。谷歌助手是人工智慧入口，蘋果的siri也是，小米的小愛同學也是，現在基本上是個互聯網公司或者手機公司就得弄個自己的語音助手，其目的就是為了給他們的人工智慧系統打開一扇供人進出的大門。

全息投影，已經成為科幻片中的標配了。

目前各種語音助手的作用還非常有限，（主要用途基本還是供人「調戲」，然而你能指望人們的新鮮勁持續多久？）想要獲得精準的功能定位和更廣闊的技術空間，就需要把語音助手與操作系統相結合，或者叫操作系統的人工智慧入口化，也就是說未來的人工智慧入口應該是各種操作系統。區別於Windows、Mac OS、安卓和IOS，未來作為人工智慧入口的操作系統將是一種高度智能化的系統實體，通過更先進的交互方式與人們連接，並被廣泛應用於包括電腦、智能手機、智能可穿戴、智能家居等多種平台之上。

谷歌的前景

不惜代價執著的追求某項技術對一家科技公司而言並不一定是一件好事，最有代表性的例子是HTC手機，其掌門人篤信未來一定是屬於VR的，於是大舉進軍VR領域並逐步收縮傳統智能手機業務，結果是這個曾經烜赫一時的品牌如今已經掙扎在垂死邊緣。我們不能說HTC看錯了，VR絕對是趨勢，但問題在於這個趨勢是一兩年之後到來呢還是七八年之後到來呢，如果是七八年之後你有能力挺到那個時候嗎？

堅定的開發新技術往往是高瞻遠矚的象徵，但是在實力不支持的情況下傾注全部的去投入那就是押寶，就是賭博。可持續的技術創新必須滿足兩個條件：一是要有足夠的經濟實力，最好這項技術在成長過程中就可以被投入市場，不斷創造收益；二是要有足夠的科技實力。

谷歌CEO桑達爾·皮查伊

2016年全球互聯網產業收入總計約是3800億美元，其中谷歌一家的收入就達到了1000億，佔據了整個行業的四分之一，在其身後才是由亞馬遜、阿里巴巴、Facebook和騰訊組成的「第一梯隊」，而這四家加在一起也才是1000億美元。可見，谷歌是這個時代當之無愧的互聯網霸主，其經濟實力是毋庸置疑的。而即便是和NASA、洛克希德馬丁、哈佛大學等國家科研機構、軍工集團和高校院所相比，谷歌的科技實力也是絲毫不落下風。所以在谷歌擁有未來科技近乎完美的生長土壤。

谷歌的營收模式主要就是依靠廣告業務，通過提供搜索服務和YouTube上的視頻服務吸引用戶，流量的積累一定會帶來廣告公司的注意，獲得了廣告收入的谷歌就可以保證自己的服務始終是免費的，甚至還可以為平台上的內容提供者分紅，這就導致更多的人願意為谷歌貢獻內容，當全網的內容都集中到這裡那麼自然谷歌平台上的用戶就會越來越多，這進一步提升了廣告業務的價值，賺了更多錢的谷歌就有了能力去開發谷歌郵箱、谷歌地球等各類服務，這些服務又會繼續吸引用戶們使用谷歌。環環相扣的邏輯鏈條讓谷歌可以做的越來越大，也發展的越來越快，這在商業實踐中被稱為是「飛輪效應」。

在谷歌確定了「AI first」戰略之後，原先的這套飛輪系統上又添加了幾個新的齒輪：第一步是在現有產品中應用更多的人工智慧，這樣一方面可以通過精準推薦等服務實現營收，另一方面可以用更便利的服務吸引更多用戶，同時更多用戶的使用又是對人工智慧的良好訓練。然後，作為第二步，谷歌需要把各種載體上的人工智慧結成網路，構造出一個覆蓋全面的、體系化的人工智慧應用場景，比如通過谷歌助手操控家裡的每一件智能家居，谷歌旗下的智能家居品牌Nest會在這一過程中擔負起重任。應用場景的拓展不僅擴大了市場對谷歌智能家居的需求，也加深了人們對於人工智慧技術的依賴，於是乎，水到渠成的第三步就是把人工智慧應用於人類生產生活的各個方面，讓人工智慧成為最基礎最重要的生產工具和生活必需品。

二十年後世界上最偉大的公司是哪家，答案極有可能是它現在還沒有被創建，它的創始人還在構思著宏偉的藍圖。但是，那些巨頭們想必是不會認同這種回答的，它們已經在積極行動，為了能率先贏得未來，它們的行動昭示著人類未來的方向，也為後來者們提供了參考和借鑒。

（文中所有圖片均來自網路）

蓬勃時代，星辰遠航

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