作者注：人工智能（AI）是当今的热门话题，给人一种加速发展的趋势。其实，人工智能的概念提出至今已超70个春秋，中间沉寂了很多年。为什么这股热潮姗姗来迟呢？近日，本人在清理旧作时发现几年前写的一篇文章能回答这一问题。

　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。其研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。早在上世纪50年代，美国人约翰·麦肯锡教授就提出“人工智能”的概念。二十世纪七十年代以来，人工智能被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。

　　笔者在读研究生时选择的方向是人工神经网络汉语自动分词研究。有些朋友可能知道，分词是文献自动标引和分类的基础，我当时研究的内容是利用人工神经网络对汉语词句进行自动切分。在导师指导下，这项研究取得了一些进展。发表了十几篇学术论文，还有杂志约请我写专栏文章。

　　后来，由于缺乏研究团队、实验条件和研究经费，加上工作环境的变化，这项研究被迫中止了。与我的课题命运相似的是，当时国内许多人工智能方面的项目研究都停滞了。原因几乎都差不多。这一停，就是二十余年。我的深切感受是，AI研究项目没有国家力量的推动，难以成功！

　　人类的进步一直离不开技术创新的力量，但随技术的持续不断的发展，能真正推动技术发展的不再仅仅是个体、公司，而成为一种国家的使命和责任。这是因为随技术发展越来越复杂，个体、公司的力量已经没办法完全承担。

　　历史上，第一次工业革命的兴起几乎就是瓦特一己之力改进了蒸汽机；而第二次工业革命则是与电力相关的几家公司所推动；但在第三次技术革命中，美国二战期间“曼哈顿计划”的遗产——从贝尔实验室到各种军工企业，成为战后带领美国成为全世界技术领先者的核心力量。

　　2014年以来，人工智能又成为科技界乃至整个互联网的热词，其影响力无远弗届。在经历了几十年的起伏跌宕甚至陷入沉默，而在21世纪的今天，人工智能的研究热潮为什么又重新兴起呢？

　　从硬件方面看，基础设施的速度、普及度以及绝对规模已经有了长足的进步，足以承载更为复杂的算法来解决更具庞大的问题。处理器阵列（例如GPU）极大的提高了硬件处理速度，而且，这些运算能力通过云服务的形式，可以很容易被更多人接触到。那些过去位于专业实验室中的超级计算机现在通过云的形式提供给用户，不仅费用一下子就下降，而且利用起来更便捷。这些变化使得AI领域的初创公司如雨后春笋般涌现。

　　从软件方面看，新涌现的开源技术，如Hadoop，让开发的人能以更快的速度将具备一定规模的人工智能技术应用到大型及分布式数据集上。深度学习（例如 DeepMind）,还有量子计算，这些都有望显著提升机器学习算法的效率。机器学习取得突破性进展，人工神经网络（模仿人脑的深度学习计算机系统）现在的规模已达到数十个节点，抽象能力有了提高。它们能被训练成具备数以万计核心，进而提升用于发展通常学习模式的处理速度。

　　而其他主流分类手法，例如随机树分类法，亦可以被用在大规模计算机节点上，让基于慢慢的变大的数据集处理更为复杂的问题成为可能。GPU技术逐渐成熟，GPU是一种满足可视游戏中高密度的视觉以及并行需求的芯片，如今已是百度首席科学家的吴恩达在2009年就使用GPU建立并行神经网络，以此来实现诸如识别图片的目标。

　　互联网时代海量的数据为AI研究提供了大量样本，这些海量数据有助于让机器更全面的识别与学习。在机器学习上，新一代算法如深度学习脱颖而出，与之前的机器学习模式不同，深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征。

　　人工智能的研究项目需要国家层面的参与和支持，因为AI研究需要庞大的经费支撑。比如欧盟的“人脑计划”，欧盟委员会计划在未来十年内拿出10亿美元支撑其研究。IBM的智能芯片TrueNorth得到美国国防部高达5000万美元的支持。如此的研究经费早已超出普通人甚至企业的承受范围，只有从国家战略层面的资金支持，才可能正真的保证研究的持续发展。据说在2014年下半年，有近5亿美元被投入到AI行业。

　　巨量资金的涌入，人工智能行业的规模亦呈现迅猛扩张态势。CB Insight研究员整理的多个方面数据显示，2010年只有两家人工智能企业成立，而2014年则大幅度的增加到16家。慢慢的变多的公司都在寻求如何能够向自己的客户提供更智能的方案，从金融到医药，从汽车到能源，人工智能的普及已如星火燎原之势。iPhone中这些十分巧妙、革新性部分全由政府资助，也就是说，移动互联网由美国国防部DARPA资助；GPS由军方Navstar（导航之星）计划资助；甚至Siri，事实上由DARPA资助；触控屏幕由两个国家部门－CIA（中情局）和NSF（国家科学基金会）－资助了德拉瓦大学两位公立大学研究员。人们此次对AI的关注远胜于以往。

　　中国政府也出台了有关政策，力图对包括人工智能在内的项目研究予以大力支持。

　　欧美政府以及互联网巨头都在紧锣密鼓的上线人工智能项目，比如欧盟的人脑计划，就是建立一套基于神经科学的全新的、革命性的信息通信技术；谷歌、IBM先后收购和研发出新一代智能机器人与智能芯片；美国国防部的高级技术研究所，也就是大名鼎鼎的DARPA正在推动人机交互的新项目CwC，目的是为了让人类与机器之间更好地通信。

　　随着自然语言识别与语音识别技术的成熟，人与机器之间的交互变得更简单，在此基础上，工业机器人能够更好地理解普通工人的口令。而在那些工艺要求严格的仪器制造环节，计算机视觉技术能帮助机器人精确完成任务。

　　人工智能在制造业的潜力也和目前业界广泛讨论“工业4.0”不谋而合。“工业4.0”强调了智慧工厂与智慧机器人的重要，这背后都需要一套更加智能的系统来支撑，人工智能毫无疑问将在其中扮演重要作用。

　　如果说上述情景还停留在工厂，那么无人驾驶汽车则让人工智能技术走入寻常人家。让汽车做到无人驾驶，首先需要让汽车认识“路”，在此基础上在识别路上的各种物体——前后左右的车、路上的行人、路障等等，这必须依靠计算机视觉技术给汽车调配好“视力”。其次，语音识别和人机交互能够在一定程度上帮助汽车更好地懂得驾驶人的想法，做到安全驾驶和文明驾驶。

　　广东东莞等地准备订制机器人，解决“用工荒”。这一信息告诉我们，机器人将被大量应用于劳动力市场。

　　1. 人工智能对自然科学的影响。在需要用数学计算机工具处理问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。

　　2. 人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来非常大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。

　　3. 人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将慢慢地发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的AI应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。AI在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。在机器人、经济政治决策、控制管理系统、仿真系统及其相关领域都将得到普遍应用。

　　站在第四次工业革命的关口，人类对AI的未来充满着憧憬与期待，也充满着迷茫与担忧。无论如何，我们有充分的理由相信人工智能技术及产品将像现在的计算机、网络和手机一样，成为人类不可或缺的亲密伙伴。

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