人工智能，“奇（qí）點時刻”臨近？-數控機床市場網

您現（xiàn）在的位置：數控機床（chuáng）市場網>資訊中心>宏觀經濟

人工（gōng）智能，“奇點時刻”臨近？

2017-2-13 來源：轉載作者：- 訪問（wèn）量：

2017年（nián）1月5日，Master（後承（chéng）認是Alpha Go）在網絡上取得對包括柯潔、樸廷桓和井（jǐng）山裕太（tài）在內中日韓頂級高手（shǒu）的（de）快棋60連勝。

2015年4月，英國科學家發明（míng）了機器手臂，能夠嫻熟做飯，廚藝達到世界（jiè）一流水平。

2017年1月6日，百度智能機器人“小度”和“小度（dù）之父”吳恩達（左一）亮相江蘇衛視《最強大腦》。

人工智能一般被認為（wéi）是通過模擬、延伸和擴展人類智能，產生具有類人智（zhì）能的計算係統。其概念從1956年提出，經曆了跌宕起伏“三起三落”的60年。隨著硬（yìng）件、軟件、大數據、深度學習等技術發展到一定水平，人工智能開始（shǐ）呈井噴（pēn）式發展，從長期不溫不火狀（zhuàng）態驟然變熱。

人工智能幫助人類提高工（gōng）作效率、提（tí）升生活品質。但對人工智能的發展感到欣喜的同時，也要理性麵對人工（gōng）智能（néng）對人類提出的挑（tiāo）戰

技術與產業革命的新引爆點

從1956年到2016年（nián），人工智能已經60歲（suì）。為（wéi）什（shí）麽偏偏到了此刻，“老（lǎo）夫聊發少（shǎo）年狂”，它（tā）從一眾（zhòng）新興高科技中脫（tuō）穎而出？

美國作家盧克·多梅爾在《人工智能》一書中提（tí）出“奇點”的概念，奇點指的是機器在智能方麵（miàn）超過人類的（de）那個點。目前（qián），人工智能在技術和產業兩個方麵臨近“奇點時刻”。

第一，信息革命正從技術深化到科學，向智能方向提升，人工智能正處在科技革命（mìng）的奇（qí）點上。信息革命發端於信息技術（shù）革命。電子計算（suàn）機、通信網絡、互聯網、雲計算、物聯網……分別代表著（zhe）信息技術革（gé）命這頭大象的不同部位。一直發展到大（dà）數據，信息技術這（zhè）頭大象的全貌才開始從科學的高度顯現。以數據科學為基礎的人工智能（néng），代表著信息技術向信息科學的質的（de）飛躍，第一次將信息技術發展到信息科學的高度。

如果說智慧（huì）的本質是“容易地應對變易”，那麽人工智能是將理性與感性結合起來，像人類那（nà）樣容易地應對“變易”。德國工業（yè）4.0專家烏爾裏希·森（sēn）德勒為（wéi）了概括工業4.0的精髓，將英文的“簡單”與“複雜”合成一個詞，創造了一（yī）個新詞“Simplexity”，意思是使複雜性變得（dé）容易。人工智能60年的發展，一直（zhí）在探索“容易地應對變易（yì）”的具體方法。上世（shì）紀（jì）50年代的傳統人工智能過於迷信理性算法（fǎ）。一直到上（shàng）世（shì）紀80年代神經（jīng）網絡這種“感（gǎn）性”方（fāng）法流行，才（cái）找到了處理非規律性事物的方法。2006年（nián）後，兼具理（lǐ）性（xìng）與感性（xìng）的深度學習成（chéng）為人工智能的新主流。2016年，人（rén）類終於迎來了人工（gōng）智能（néng）的一（yī）個重要時刻。2016年（nián）3月，穀歌圍棋（Alpha Go）電腦程序（xù），運用將感性與理性結合的蒙（méng）特卡洛（luò）算法，以4∶1的成（chéng）績戰勝世界冠軍、韓國（guó）棋手李世石。Alpha Go的勝利，標誌著人（rén）工智能一個重要奇點時（shí）刻的到來，人工智能正在成為下一代技術革命引爆點。

第二，信息革命正從科學轉化為技術，向智慧產業深化，人工智能正處在產業革命的奇（qí）點上。信息（xī）革命成熟於產業革命。技術（shù）革命（mìng）的奇點，催生產業革命的奇點。技術革命率先引爆工（gōng）業自動化、醫療健康等領域，使人工智能（néng）迅速向市場化、產業化方向發展。

以智能汽車為例，汽車電（diàn）子已占整車成本的40%。如果汽車部（bù）件和附加值中的（de）智能貢獻比重超過50%，汽車就會發生質變，達到奇點。一旦所有行業智能比重超過50%，產業（yè）智能化的奇點時刻就（jiù）將（jiāng）到來。無人駕（jià）駛汽車通過裝（zhuāng）載前視攝像頭、前視雷達、激光雷達、高（gāo）精地圖及諸多智能科技設備，可以應對複雜的實（shí）際駕駛環境。

為現代化（huà）發展

更換“發動（dòng）機”

當前31個發達經濟體（tǐ）中，30個經濟體（tǐ）增長放（fàng）緩，1994年到2004年的年平（píng）均增長率（lǜ）從2%下降到1%。發展相對較（jiào）快的美國，增長速度也從前10年的2.3%下降（jiàng）到了後10年（nián）的1.1%。工業化這台（tái）發動機提供的動能越來越衰減。用工業化和信息化兩台發（fā）動機驅（qū）動現代化，就成為2008年國際金融危機以來人們找到的一條新出路。

發展人工智能的最大意義在於為現代化發展更換“發動機（jī）”。谘詢公司埃森哲研究（jiū）了美國、芬蘭、英國等12個發達國家發現（xiàn），預計到2035年，人工（gōng）智能將幫助這些國家生產率提高40%左右（yòu）。其（qí）中（zhōng），因人工智能（néng）生產率（lǜ）增長最多的幾個國家分別是：瑞（ruì）典、芬蘭、美國和日本。

在當前的人工智能研究領域，美（měi）國充當（dāng）了領頭羊的角色。美國奧巴馬政府時期總統辦公室發布《為了人工智（zhì）能的未來（lái）做好準備（bèi）》和《美國國（guó）家人工智能研究與發展戰略規劃》。在前一個報告中，前奧巴馬政府呼籲優先考慮開展基礎、長期的（de）人工智能（néng）研究，並製定發展自動和（hé）半自動武器的政策。報告提議建立一個類似國防高級研究計（jì）劃局的機構，支撐高風險、高回報的人工智能研究及應用（yòng）；建議聯邦機構應在人工智能領（lǐng）域優先開放培訓數據和數據標準；建議美國交通部不斷完善監管框架，將全自動車輛和無人機安全整合入交通係（xì）統（tǒng）。第二個報告提出了七大（dà）戰略：長期投資人工智能研發領域、開發人機工作的有效（xiào）方法、理解和應對人工智能帶來的倫理問題、確保人工智能驅動係統的安（ān）全、為人工智能培訓和測試開發共享公共數據集與環境（jìng）、建立評估人工智能技術的標準和基準、深（shēn）入了解國家人工智能研發人（rén）才需求。根據該規劃（huá），2015年（nián）聯邦政府在人工智能相關技（jì）術方麵投入約11億（yì）美元。根據專業數據分析平台統計，截至2016年年初，全球已有957家人工智能（néng）公（gōng）司，其（qí）中美國公司（sī）就有499家，占比超過了50%。

此外，其他一些發達國家也在人工智能開發上各有投入。日本側重降低成本，強化智能（néng）製造能（néng）力，加大人工智能投入。2016年8月11日，日本政府將人工智能相關跨部門政策內容寫入2016年度第二次（cì）補充預算案。部分政策會寫入2017年度政（zhèng）府預算申請中，並持（chí）續給予支持。日本在製造業中利用人工智能提高生（shēng）產率並克服人（rén）手短缺問題，應（yīng）對社會老齡化挑戰。日本還對發展人工智能技（jì）術的企業（yè）給予優惠稅製、優惠貸款、減稅等多項政策支持。

歐盟以“人腦項目”為（wéi）未來新興技術（shù）旗艦項目，側重於（yú）對數據（jù）的研究。“人腦項目”十分注重從科學製高點上把握技術，匯集了神經科（kē）學、醫學和計算機領域近300名專家。到2023年，這一項目將耗資10億歐元。德國注重科技研發和技術成果轉（zhuǎn）化，在人工智能申請專利（lì）數量上位列（liè）全球第四，但（dàn）在機器人、神經網絡（luò）、語音識別及圖像識別（bié）等領域有（yǒu）一技之長（zhǎng）。德國人工智能研究（jiū）中心研究人工智能技術，如自動駕（jià）駛、語音識別、圖像識別、機器學習、智能機器（qì）人人體跟蹤等領域，並進行科技研發和技術成果轉化。每年累計貢獻（xiàn）的學術成果和科研項目價值超（chāo）過4800億歐元。

“弗蘭肯斯坦（tǎn）情結”能否解（jiě）開

從（cóng）短期看，人（rén）工智能推動（dòng）經濟自動化（huà）和社會智能化。人工（gōng）智能提高自動化水平，從而提升生產力，積累大量（liàng）財富。但自動化是否影響就業成為爭議的焦點。由於中美工人工資存在（zài）較大差距，美國資本家寧可用（yòng）自動化來（lái）替代工人，而不是增加（jiā）就業。福瑞斯特研究公司的最新報告顯示，未來5年，人工智能將導致美國的就（jiù）業崗位減（jiǎn）少6%。事實上，人工智能減少就業（yè）並不是必然的。與自動化用機器（qì）代替人不同，人工智（zhì）能（néng）平台（tái）通過應用接口（API）接（jiē）入大（dà）量（liàng）增值應用（APP），可以為開發者創造廣泛（fàn）的靈活就業機會。阿裏（lǐ）雲（yún）研究報告提出在人工智能平台化（huà）的趨勢下，未來人工智（zhì）能將呈現若幹主導平台加廣泛（fàn）場景應用的競（jìng）爭格局，通過（guò）APP開發者（zhě）開發大量細（xì）分場景應用，將比自動化更（gèng）有效地激活靈活就業（yè）。

人工智能在智能交通、智能家居、智能社區等方麵有（yǒu）突（tū）出表現。新型柔性機器人（rén）能夠做飯、洗碗，還可（kě）以鋪床、洗衣服、遛狗，人工智能還能幫你挑選穿搭、決定晚餐（cān）吃什麽。虛（xū）擬現（xiàn）實、增強現實和（hé）混合現實結合（hé）人工智能等技術已經（jīng）可以替代真人導遊。未來城市交通也會因人（rén）工智能而得到改善，日本本田技術研究所汽車研發中心開發出一項利用人工智能（néng）預測交通擁堵情況的新技術。該技術將智能手機作為感（gǎn）應設備使用，將汽車速（sù）度、加減速等行駛數據與周邊道（dào）路（lù）擁堵程度加以匹配，改善交通狀況（kuàng）。

從（cóng）長期看，人工智能將驅動經濟向服務化（huà）、高端化方向轉型，驅（qū）動（dòng）社會向靈活化、智慧化方（fāng）向轉型。變易就是差異化，差異化（huà）對應的是（shì）需求價值上的高端化和供給上的服務化。工業化（huà）和自動化的主要（yào）經濟效果是需求越差異（yì）化，差異化供給的平均成本越高，而（ér）人工智能實現與工業化相反的經（jīng）濟效果，即需求越差（chà）異化，差異（yì）化（huà）供給的平均成本越低。

借助人工智能，可以通過大規（guī）模定製，低成本地實現這種差異化。即以小批量多品種的方（fāng）式，向服務化（huà）的方（fāng）向升級，獲取穩定（dìng）的高附加值（zhí）。未（wèi）來的新聞可以（yǐ）是情境化的，通過個性化推薦（jiàn）+智能計算+情景感知等降低情境化的成（chéng）本；未來廣告可以是精準廣告，根據消費者的上下文情境，判斷消（xiāo）費意（yì）向，精準投放；未來的個人健（jiàn）康狀（zhuàng）況數據可以通過可穿戴設備記錄，借助大數據分析，實現24小時醫護和診療（liáo）的個人定製化（huà）服務。2016年日本東京（jīng）大學用國際商業機器公司的沃森人工智能技術，僅花了10分鍾，便診（zhěn）斷（duàn）出一名60多歲女性患有一種罕見的白血病，並提供了低成本的個性化診療方案。

對人工智（zhì）能的安（ān）全問題，人類曆來有弗蘭肯斯坦情結。英國小說家瑪麗（lì）·雪（xuě）萊的小說《弗蘭肯斯坦》講述了一位理工科學生（shēng）創造了一個科學生物，這個生物最終變成了殺人狂。人工智能（néng）會（huì）不會在超越（yuè）人類智力後，與人類作對呢（ne）？美國奇點大學校長雷·庫（kù）茲韋爾預言，這個奇點會出現（xiàn）在2045年。但《人工智能》一書的作者多梅（méi）爾認為，不在於人類（lèi）是否（fǒu）能（néng）設計出比自身好的東西，而在於政策是什麽（me）以及人們決定要用技（jì）術去做什麽（me）。2016年9月，英國標（biāo）準化協會（huì）發布（bù）了《機器人和機器係統的倫（lún）理（lǐ）設計和應用（yòng）指南》，希望以機器人倫理指南為突破口，探索規避這類風險。目前各國政府、企業也越來越重視這一問（wèn）題。

對人工智能發展（zhǎn）帶來（lái）的負麵問題如何監（jiān）管，是國際社會普（pǔ）遍關心的話題。美國前總（zǒng）統（tǒng）奧巴馬認為，在人工智能的早期發展階段，監管框架應（yīng）當百（bǎi）花（huā）齊（qí）放。政府要盡量少幹預，更多地投資科研，確保基礎（chǔ）研究和應用研究之間的轉化。隨著技術的開發和成熟，如何將其納入現有監管框架中，這是更難的問題，需要各國政府更多（duō）地參與探索。

投稿箱：
如（rú）果您有機床行業、企業相關新聞稿件發表，或（huò）進（jìn）行資（zī）訊合作，歡迎（yíng）聯係本網編輯部，郵箱：skjcsc@vip.sina.com

分（fèn）享到：新浪（làng）微博騰訊微博人人網 QQ空間

更多相關信（xìn）息

target=_blank>2017-2021年中國智能製造產業發展預測分析
target=_blank>工業4.0：自（zì）動（dòng）化（huà）行業麵臨的機遇與挑戰
target=_blank> 2016年環保裝備製造業保持較快增長（zhǎng）態勢
target=_blank>四季度裝備製造業生產合成（chéng）指數109.3 連續4季（jì）度上升（shēng）
target=_blank>發揮流通在製造業升級中（zhōng）的重要作用

名企推薦

業界視點

| 更多

行（háng）業數據

| 更多

博文選萃

| 更多