過去幾年，人工智能(AI)的火爆似乎掀起了新一波的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)浪潮，無數(shù)技術(shù)人轉(zhuǎn)移陣地、投身其中。但是隨之而來的，是各種有關(guān)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的夸夸其談?？梢哉f，在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中，從來沒有出現(xiàn)過如此眾多且毫不專業(yè)的人對(duì)某一技術(shù)領(lǐng)域如此趨之若鶩——即便對(duì)于二十世紀(jì)八十年代從事尖端硬件的人來說，這也是匪夷所思的事情。

近期，備受矚目的暢銷書作家、《人類簡(jiǎn)史》和《未來簡(jiǎn)史》的作者尤瓦爾赫拉利就講述了人工智能將對(duì)民主產(chǎn)生的影響。他的言論中充斥著對(duì)當(dāng)前人工智能技術(shù)能力的極大信心，他說與Google同宗的DeepMind所開發(fā)的國(guó)際象棋軟件具有“創(chuàng)造性”、“富有想象力”，甚至擁有“天才本能”。此外，在英國(guó)廣播公司BBC的人工智能紀(jì)錄片中，吉姆·阿爾哈利利(Jim Al-Khalili)和DeepMind的創(chuàng)始人丹米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)講述了人工智能系統(tǒng)如何取得了“真正的發(fā)現(xiàn)”，而且還“真的提出了一個(gè)新的想法”，然后“憑自己的直覺”開發(fā)出了策略。

各種層出不窮的言論在使用夸張和擬人的手法來描述蠢笨機(jī)械化的系統(tǒng)，不一枚舉?，F(xiàn)在，則是時(shí)候回頭仔細(xì)看看基礎(chǔ)硬件的現(xiàn)實(shí)了。

過去30多年，人工智能沒有任何重大進(jìn)步

人們喜歡通過神話、比喻和借助計(jì)算機(jī)屏幕等人為形式來討論有關(guān)計(jì)算機(jī)技術(shù)，比如“直覺”、“創(chuàng)造力”和神奇的“策略”。AI專家從AI的行為中找出特定的模式并將其稱為“戰(zhàn)略”，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不知道“戰(zhàn)略”是什么。如果真的有“創(chuàng)造力”，那也是DeepMind研究人員的創(chuàng)造力，他們?cè)O(shè)計(jì)、管理和訓(xùn)練了AI。

今天的AI系統(tǒng)是用大量的自動(dòng)化試錯(cuò)訓(xùn)練出來的，每個(gè)階段都需要通過一項(xiàng)稱為反向傳播的技術(shù)來反饋錯(cuò)誤并調(diào)整系統(tǒng)，以減少將來的錯(cuò)誤，從而逐步提高AI在特定任務(wù)(如國(guó)際象棋)上的表現(xiàn)。

目前可以大幅提升AI(“機(jī)器學(xué)習(xí)”和所謂的“深度學(xué)習(xí)”)系統(tǒng)效率的方法主要以這種反向傳播技術(shù)為基礎(chǔ)，而這項(xiàng)技術(shù)發(fā)明于二十世紀(jì)六十年代，并于二十世紀(jì)八十年代中期由Geoffrey Hinton應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

換句話說，在過去30多年中人工智能并沒有任何重大的概念進(jìn)步——目前我們?cè)谌斯ぶ悄苎芯亢兔襟w上看到的大部分內(nèi)容都是通過大量昂貴的計(jì)算硬件和復(fù)雜的公關(guān)活動(dòng)渲染的一個(gè)古老的想法。

這并不是說DeepMind的工作沒有價(jià)值。協(xié)助開發(fā)者生成新策略和想法的機(jī)器非常有趣，特別是由于巨大的復(fù)雜性導(dǎo)致人們難以理解該機(jī)器的操作。在世俗文化中，技術(shù)的魔力和神秘非常誘人，而且在枯燥的工程領(lǐng)域出現(xiàn)一些非常神秘的東西是非常受歡迎的。

但遺憾的是，DeepMind的機(jī)器里并沒有靈魂。

一位上世紀(jì)九十年代的年輕程序員打破了傳統(tǒng)

所有圍繞DeepMind機(jī)器大做文章的行為都會(huì)讓人想起二十年前，一個(gè)非比尋常且意義深厚的“機(jī)器學(xué)習(xí)”系統(tǒng)給技術(shù)界所帶來的那種興奮感。

1997年11月，蘇塞克斯大學(xué)計(jì)算神經(jīng)科學(xué)與機(jī)器人中心的研究員阿德里安·湯普森登上了那一期“新科學(xué)家”的封面，其題目是：“原始硅打造的生物——讓達(dá)爾文主義迷失在電子試驗(yàn)室，一睹新的造物主。高效精干的機(jī)器，無人能理解。 ”而湯普森能登上封面的原因是他的作品引起了很大的轟動(dòng)。

湯普森打破了傳統(tǒng)，在電子硬件上發(fā)展了機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)——而不是使用傳統(tǒng)的軟件方法。他選擇這樣做是因?yàn)樗庾R(shí)到所有數(shù)字計(jì)算機(jī)軟件的功能都會(huì)受到計(jì)算機(jī)二進(jìn)制開關(guān)的限制。相比之下，人類大腦的神經(jīng)元得到了很好的進(jìn)化，可以思考各種微妙且不可思議的復(fù)雜物理和生化過程。湯普森假設(shè)，通過自然選擇的自動(dòng)化過程讓計(jì)算機(jī)硬件進(jìn)化，就可以模擬出硅介質(zhì)的所有實(shí)際物理屬性，而計(jì)算機(jī)的數(shù)字開關(guān)正是由這些硅介質(zhì)構(gòu)成，因此可能會(huì)產(chǎn)生某種東西有效模擬人類大腦的組成。

后來的事實(shí)也證明了他是正確的。

湯普森在他的實(shí)驗(yàn)室中對(duì)FPGA(一種數(shù)字硅芯片，其數(shù)字開關(guān)之間的連接可以反復(fù)重新配置)的配置進(jìn)行了改進(jìn)，以便區(qū)分兩種不同的音頻音調(diào)。然后當(dāng)湯普森在查看FPGA芯片內(nèi)部開關(guān)之間的連接是如何通過改進(jìn)過程配置的時(shí)候，他注意到一種令人印象深刻的高效電路設(shè)計(jì)——僅使用了37個(gè)元件。

不僅如此，該改進(jìn)電路已經(jīng)超出了數(shù)字工程師的理解范圍。37個(gè)組件中的一些沒有與其他組件電連接，但是一旦從設(shè)計(jì)中移除這些組件，整個(gè)系統(tǒng)就會(huì)停止工作。對(duì)于這種奇怪情況，唯一的解釋就是該系統(tǒng)在它所謂的數(shù)字組件之間利用了某種神秘的電磁連接。換句話說，該改進(jìn)過程為了執(zhí)行“計(jì)算”，已經(jīng)卷入了系統(tǒng)組件和材料模擬的真實(shí)世界的特征。

作為一位二十世紀(jì)九十年代的年輕研究員來說，湯普森的工作發(fā)現(xiàn)確實(shí)令人驚嘆。計(jì)算機(jī)不僅設(shè)法發(fā)明了一種全新的電子電路，而且超越了人類電子工程師的能力，更重要的是它還指向了開發(fā)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和AI的方法。

獅頭工作室(現(xiàn)已解散)的經(jīng)典游戲Black&White，DeepMind創(chuàng)始人丹米斯·哈薩比斯最初擔(dān)任該工作室AI組組長(zhǎng)

所以究竟是什么情況?為什么湯普森幾乎無人知曉，而后來的哈薩比斯卻為Google的母公司Alphabet贏得了滿堂彩，而且BBC還為之制作了謳歌的紀(jì)錄片?答案就在于時(shí)機(jī)。

人工智能還“時(shí)髦”嗎?

早在二十世紀(jì)九十年代，人工智能就已經(jīng)十分時(shí)髦了。

現(xiàn)在三十多年過來了，AI不僅承擔(dān)起了引發(fā)“第四次工業(yè)革命”的重任，還是行業(yè)重點(diǎn)投資的下一個(gè)方向。雖然DeepMind的數(shù)字AI系統(tǒng)不是很擅長(zhǎng)針對(duì)復(fù)雜的真實(shí)世界(如天氣或人腦)進(jìn)行建模，但它們還是非常適合處理在線二進(jìn)制世界的鏈接、點(diǎn)擊、點(diǎn)贊、共享、播放列表和像素等問題。

除了市場(chǎng)契機(jī)已至，DeepMind還深諳吸引觀眾的技巧。DeepMind通過培養(yǎng)技術(shù)的神秘性來推銷技術(shù)和高級(jí)人員，但它的演示始終只是玩簡(jiǎn)單的、有計(jì)算規(guī)則的游戲，因?yàn)橛螒蚓哂忻襟w和公眾的高度關(guān)注以及視覺趣味性的優(yōu)勢(shì)。實(shí)際上，該技術(shù)的大多數(shù)商業(yè)應(yīng)用都將是相當(dāng)平庸的后臺(tái)業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，例如優(yōu)化Google數(shù)據(jù)中心(Google保存服務(wù)器的地方)的電源效率。

湯普森和哈薩比斯有一個(gè)共同點(diǎn)(除了他倆都是英國(guó)人以外)，他們都擁有必要的技術(shù)和創(chuàng)造力，從而能夠有效地訓(xùn)練和改進(jìn)他們的系統(tǒng)，但是這種對(duì)人類的技術(shù)和創(chuàng)造力的依賴性很顯然是所有“人工智能”或機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的弱點(diǎn)，它們各自的技術(shù)也非常脆弱。

例如，湯普森的系統(tǒng)不能在與訓(xùn)練環(huán)境不同的溫度條件下工作。同樣地，DeepMind擅長(zhǎng)的一個(gè)視頻游戲(雅達(dá)利的Breakout)中，僅僅是改變擋板的大小就能讓AI的成績(jī)一落千丈。這種脆弱性是由于DeepMind的AI軟件不知道什么是擋板，甚至不知道什么是視頻游戲;它的開關(guān)只能處理二進(jìn)制數(shù)。

不可否認(rèn)，近年來機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)取得了很大的進(jìn)步，但這一進(jìn)步主要是通過大量投入傳統(tǒng)計(jì)算硬件來實(shí)現(xiàn)的，而不是通過激進(jìn)創(chuàng)新。在不久的將來，芯片集成技術(shù)將觸及極限，設(shè)計(jì)效率(即用更少的硬件進(jìn)行更多處理)將在商業(yè)上更加重要，也許在那一刻可進(jìn)化形式的硬件將流行起來。

人工智能會(huì)是下一個(gè)技術(shù)浪潮嗎?

技術(shù)是一個(gè)升級(jí)創(chuàng)新的過程，而不是通過“包裝”渲染的“虛假”式繁榮。而回顧每一次的技術(shù)浪潮，從最初的Web時(shí)代，到移動(dòng)、云計(jì)算時(shí)代，然后是現(xiàn)在的人工智能、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)浪潮，也并不是每一步都走得正確，也是經(jīng)過了反復(fù)的迭代和推陳出新。

Web和操作系統(tǒng)的年代

自從第一個(gè)RFC(Request For Comments)于1969年發(fā)布以來，互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議就有了一個(gè)分散的開發(fā)過程，并且形成了獨(dú)特的標(biāo)準(zhǔn)。雖然定義協(xié)議是分散的，但使用這些協(xié)議的核心平臺(tái)(例如思科路由器)仍然是專有的并且是封閉的。而思科1990年的首次公開募股開啟了不可思議的Web時(shí)代。

由于主要的網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商都有自己的硬件，所以雖然局外人可以為協(xié)議規(guī)范做出貢獻(xiàn)，但只有網(wǎng)絡(luò)公司的開發(fā)人員才能將這些協(xié)議添加到他們的平臺(tái)。思科創(chuàng)建了各種公司，然后經(jīng)歷各種收購或合并，直至互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅。

這之后的操作系統(tǒng)、桌面應(yīng)用程序也都經(jīng)歷了類似的戰(zhàn)斗。無論是20世紀(jì)90年代的Netscape和IE，還是今天的Chrome、IE和Firefox，瀏覽器一直是令人垂涎的應(yīng)用程序，因?yàn)樗蔷W(wǎng)絡(luò)的前端。

移動(dòng)開發(fā)導(dǎo)致消費(fèi)升級(jí)，云端混戰(zhàn)開啟統(tǒng)治時(shí)代

當(dāng)蘋果公司推出App Store后，與網(wǎng)頁類似但功能更豐富的移動(dòng)應(yīng)用程序迎來了消費(fèi)者能力升級(jí)的新時(shí)代。但是對(duì)于開發(fā)人員來說，有些人可能認(rèn)為移動(dòng)開發(fā)進(jìn)入的門檻太低，這個(gè)對(duì)所有人開放的領(lǐng)地注定難以形成創(chuàng)新，才會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)在的應(yīng)用商店遍布垃圾、充斥著復(fù)刻和模仿。不過事實(shí)證明，仍有一小部分人成功創(chuàng)建了出色的應(yīng)用程序，但絕大多數(shù)的人卻仍是無所作為。

而“得云者得天下”的云計(jì)算時(shí)代，在2006年開啟。彼時(shí)，谷歌推出了“Google 101計(jì)劃”，并正式提出“云”的概念和理論。此后，亞馬遜、微軟、惠普、雅虎、英特爾、IBM等公司紛紛入局，云端混戰(zhàn)。其中亞馬遜在采用AWS的云計(jì)算功能和新時(shí)代的定價(jià)方面做得非常出色，Google和微軟緊隨其后。

在云計(jì)算模式下，用戶借助云服務(wù)提供商的計(jì)算資源、存儲(chǔ)空間和各種應(yīng)用軟件，就可以把連接“顯示器”和“主機(jī)”的電線變成網(wǎng)絡(luò)，把“主機(jī)”變成云服務(wù)提供商的服務(wù)器集群。也因此，近年來一大批的企業(yè)為了追求低成本和高性能而借助云計(jì)算實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能主導(dǎo)下一波技術(shù)浪潮

區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能則最有望成為下一個(gè)技術(shù)浪潮。

區(qū)塊鏈以其獨(dú)特的技術(shù)計(jì)算方式獲得了企業(yè)和用戶的熱烈追捧，而2016年印發(fā)的《“十三五”國(guó)家信息化規(guī)劃》中提出的“加強(qiáng)區(qū)塊鏈等新技術(shù)的創(chuàng)新、試驗(yàn)和應(yīng)用”更是為其加了一把火，在技術(shù)圈炒得火熱。2017年世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的白皮書《實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈的潛力》，則提到了區(qū)塊鏈技術(shù)能夠使信息互聯(lián)網(wǎng)向價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)的新時(shí)代轉(zhuǎn)變，開創(chuàng)更具顛覆性和變革性的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。從目前來看，區(qū)塊鏈的技術(shù)應(yīng)用雖不夠完善，但發(fā)展前景卻很值得期待。

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)在過去的十年中經(jīng)歷了幾次起伏。就進(jìn)入門檻而言，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大多數(shù)軟件(甚至硬件)構(gòu)建模塊都是常用的，但將商用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備推向市場(chǎng)是一項(xiàng)重大任務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)已從一些標(biāo)準(zhǔn)化中受益，但它也是一個(gè)非常分散的空間，僅僅因?yàn)橛小皹?biāo)準(zhǔn)”并不意味著公司必須使用它們。因此，雖然未來的物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展將會(huì)涉及到生活的各個(gè)領(lǐng)域，但是如何將其潛力發(fā)揮極致也是開發(fā)者和市場(chǎng)重要的一大命題。

而人工智能領(lǐng)域，正如前文所述，它是一個(gè)有著完備生態(tài)和豐富工具的技術(shù)，但是現(xiàn)階段的人工智能還不成熟，仍是基于以往研究的“美化”和“包裝”。不過正如各大科技巨頭們爭(zhēng)相涌入的勢(shì)頭一般，也正像Gartner2017年成熟度曲線所呈現(xiàn)的那樣，有了創(chuàng)新和突破，“真正的”人工智能很快就會(huì)到來。

Gartner公布的2017全球新興技術(shù)成熟度曲線

未來已來，但是會(huì)以何種姿勢(shì)呈現(xiàn)，取決于技術(shù)市場(chǎng)和開發(fā)者們。