人工智能進入“下半場 機器變聰明了 人怎么辦?

　　1997年5月，IBM的“深藍”超級計算機在6局的國際象棋比賽中，以2勝1負3平戰勝了世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫。這是人工智能發展史上一個重要的里程碑，這表明機器的智力在“信息完美”的領域，如棋牌游戲，已經超過了人類。

　　“深藍”戰勝了國際象棋大師

　　所謂“信息完美”是指系統內信息完全，有始有終，沒有外部干擾?！吧钏{”的運算能力在當時全球的超級計算機中位居259位，每秒鐘可以運算2億步?！吧钏{”學習了70萬局國際象棋大師比賽，從而有4千種不同的開局。

　　此外，作為機器的“深藍”從不疲倦，沒有情緒影響，更不會犯低級錯誤。而卡斯帕羅夫則后悔的說: 和“深藍”的第6局比賽是他職業生涯中最爛的一盤棋。

　　人工智能發展的“上半場”回顧

　　人工智能起步于1950年，那年艾倫·圖靈發表了一篇論文，預測機器的人工智能有一天能夠超過人類的智能。他同時提出了“圖靈測試”:

　　機器和人類專家對話之后，如果專家無法區分對方是人還是機器，則說明機器的智能超過了人。

　　1951年馬文·明斯基完成了第一臺神經網絡機SNARC，從而成為人工智能領域的一位重要的科學家。1956年的達特茅斯會議正式確定了人工智能這個領域。

　　1950~70年是人工智能開啟的年代，斯坦福大學做出了移動機器人，而麻省理工學院推出了聊天機器人。在1970~80年，人工智能的發展遇到了瓶頸，那時的計算機的運算能力和內存有限，導致學習能力差。1980~87年，人工智能迎來了興旺發展的時期，日本投入了8.5億美金研發機器人，而美國的研究機構DARPA也針對人工智能投入大量的資源。1987~93年又陷入了一個人工智能的冬天，人工智能的專用電腦的性能盡然落后于IBM和蘋果的個人電腦。當時的DARPA主任認為人工智能不再是研究的重要方向。

　　從1993年到今天，人工智能正在經歷一個大發展，特別是2012年之后，人工智能的進步明顯加快了。2006年，雷蒙德·科茲威爾(Ray Kurzweil)在他的《奇點臨近(The Singularity Is Near)》一書中，預言機器的智能將在2045年超過人類的智能。

　　2011年1月出版的美國《時代》雜志封面故事：2045年人類機器結合獲永生

　　2014年6月7日，一個名叫Eugene的“人”和一些專家在網上對話了5分鐘，有33%的專家認為Eugene是一位13歲小孩。事實上，他是三名俄國科學家發明的超級計算機。這樣，按照圖靈測試的規則，機器第一次通過了圖靈測試，時間正是圖靈先生逝世60周年。

　　指數式發展的“下半場”

　　國際象棋的起源可以解釋指數式發展的“下半場”的概念。據說國際象棋的發明地是古印度，當時大師達依爾為舍罕王發明了一個在64格棋盤上的游戲，就是今天的國際象棋。舍罕王十分喜歡這個游戲，要獎勵大師。大師要求的獎勵是：每個棋盤格子放麥子，第一格放一顆，第二格放二顆，第三格放四顆，以此類推，放完這64格子。

　　舍罕王馬上就答應了，他以為用不了多少麥子就可以放滿64格棋盤。沒想到，放到第21格時，麥子就必須以袋為單位;進入棋盤的“下半場”格子后，全印度的麥子都不夠。事實上，放滿64格棋盤，需要全球2千年所生產的麥子。

　　這樣的棋盤上放麥子的增長模式是指數式增長：初期的增長曲線平緩;后期，也就是“下半場”的增長曲線上升得非常陡峭，速度讓人出乎意料。

　　人工智能的發展己經進入了“下半場”

　　人工智能進入指數式發展的“下半場”的證據來自至少兩個方面: 第一方面，人工智能前進的推動力具備指數式增長的特征;第二方面，近年來人工智能的研發活動和成果極其頻繁。

　　人工智能的推動力主要包括三個方面: 計算個人化，計算網絡化，和大數據。

　　首先，計算個人化使得人工智能的研發從精英階層擴展到大眾。早期的研究機構主要是大學和政府，只有他們才有人工智能研發所必備的超級計算機。集成電路的發明和發展促成了計算能力快速上升和成本大幅下降，集成電路的發展模式在以往的40年遵循指數式發展，即著名的摩爾定律。80年代我在浙江大學學習時使用的小型機PDP11的運算能力遠遠不如我們今天使用的手機。今天用幾萬美金所搭建的服務器，其運算能力就可以超過當年的“深藍”超級計算機。巨大的計算能力的普及為小公司在人工智能領域進行創業提供了極大的便利。

　　其次，計算網絡的價值增長也是呈現指數式。例如，有4個節點的網絡有12個有方向的連接，而400個節點的網絡有多達159600個連接。由于有線互聯網和移動互聯網的普及，今天的網絡連接數(即價值)正在直線上升。

　　再次，隨著信息終端的普及和物理世界的數字化，數據正在爆炸增長，更是指數式增長。今天全球的累計的數據量超過了10Zettabytes，其中90%的數據是在過去的兩年中產生的。我相信在以上三股指數式上漲的力量推動下，人工智能的發展也成指數式的成長模式。

　　近年來，人工智能的創業和研發活動越來越活躍。根據VENTURE SCANNER在2015年8月的統計，近十幾年，全球在人工智能領域的創業公司達到了855家，它們共獲得87.5億美金的風險投資。根據量化公司QUID的數據，在2013年有322家人工智能公司獲得至少20億美金的投資。據CB Insights的數據，2014年投資人工智能領域的金額比2013年增加了三倍。