5G為何能讓人工智能擴(kuò)大范圍

作為未來信息時(shí)代主要的發(fā)展方向，人工智能的感知、認(rèn)知、行動(dòng)三方面缺一不可，但在5G時(shí)代，最重要的則是認(rèn)知。5G時(shí)代到來了，但人工智能中最核心的認(rèn)知能力，卻是5G無法憑借自身實(shí)現(xiàn)的，也是其最需要的。

在諸多的5G宣傳資料中，大量的人工智能元素和場(chǎng)景被加入進(jìn)去，這讓我們對(duì)5G所能創(chuàng)造的美好未來充滿憧憬。但這里有一個(gè)簡(jiǎn)單的邏輯問題需要了解。

有些功能和場(chǎng)景不是5G所獨(dú)有的，如之前提到的AR/VR。如果在4G中沒有找到合適的目標(biāo)人群、健康的商業(yè)模式，那么5G能給這些功能和場(chǎng)景賦予新生嗎？

早在1950年，還是大四學(xué)生的馬文·明斯基（Marvin Minsky）與他的同學(xué)鄧恩·埃德蒙（Dunne Edmund）共同建造了第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)。同年，“計(jì)算機(jī)之父”阿蘭·圖靈提出了通過圖靈測(cè)試判別機(jī)器是否具備智能的設(shè)想。自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議首次提出人工智能概念后，人工智能技術(shù)正式成為一門學(xué)科。

如圖4–6所示，數(shù)十年來，人工智能的發(fā)展歷程可謂是高潮迭起和低谷沉迷的交織。數(shù)次高潮時(shí)期包括20世紀(jì)60年代、80年代前中期、90年代至今，其間依托計(jì)算機(jī)性能的高速發(fā)展，完成了數(shù)學(xué)證明、邏輯推理、數(shù)據(jù)領(lǐng)域等世所矚目的突破。而低谷往往是由于運(yùn)算力和領(lǐng)域應(yīng)用難以滿足人們過高的期望所致，經(jīng)過一段時(shí)間的反思和沉淀，就會(huì)又形成一輪技術(shù)的爆發(fā)。

圖4–6 人工智能的發(fā)展

如今，人們對(duì)人工智能賦予了極大的關(guān)注與極高的期待。人工智能曾有過輝煌的成績(jī)，如幫助諸多產(chǎn)業(yè)提高業(yè)務(wù)流程效率的專家系統(tǒng)、戰(zhàn)勝國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫的深藍(lán)、戰(zhàn)勝李世石和柯潔的AlphaGo等。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)的興起，人工智能技術(shù)仍有很大的發(fā)展空間。

我國(guó)在促進(jìn)人工智能技術(shù)發(fā)展方面，也有諸多舉措。近年來，我國(guó)已在北京、上海、杭州、南京、蘇州等多個(gè)地區(qū)成立人工智能技術(shù)園區(qū)，積極鼓勵(lì)人工智能商業(yè)創(chuàng)新企業(yè)，開放多種應(yīng)用試點(diǎn)，研究和出臺(tái)相關(guān)政策，召開峰會(huì)會(huì)議，發(fā)布研究報(bào)告、白皮書等，逐漸打造生態(tài)體系。

從人工智能的基礎(chǔ)學(xué)科角度看，數(shù)十年來的進(jìn)展比較有限，其取得的成績(jī)很大程度上歸功于計(jì)算能力的日益強(qiáng)大。2016年以來，AlphaGo帶動(dòng)的新一輪人工智能浪潮其實(shí)是由算法與算力帶動(dòng)的。2016年3月，第一代AlphaGo以4∶1的比分在比賽中戰(zhàn)勝了李世石；2016年末，AlphaGo以“大師”（Master）的賬號(hào)在網(wǎng)絡(luò)上以60∶0橫掃中日韓數(shù)十位世界圍棋頂尖高手，舉世震驚。2017年5月，排名世界第一的圍棋冠軍柯潔為人類榮譽(yù)而戰(zhàn)，不出意外地以0∶3負(fù)于AlphaGo。2017年10月18日，谷歌公司研發(fā)出AlphaGo的DeepMind（谷歌的人工智能實(shí)驗(yàn)室）團(tuán)隊(duì)公布了最強(qiáng)版AlphaGo Zero，僅經(jīng)過3天的訓(xùn)練便以100∶0擊敗了AlphaGo Lee（擊敗李世石的AlphaGo版本），經(jīng)過40天的訓(xùn)練后擊敗了AlphaGo Master。在AlphaGo擊敗李世石的時(shí)候，因?yàn)樗怯?u>深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)了數(shù)百萬人類圍棋專家的棋譜，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行了自我訓(xùn)練，所以，當(dāng)時(shí)有專家指出，如果用水平極低的棋譜去訓(xùn)練，或許有不同的結(jié)果。但AlphaGo Zero是從空白狀態(tài)學(xué)起，在無任何人類數(shù)據(jù)輸入的條件下，只需理解圍棋規(guī)則，便能夠迅速自學(xué)圍棋。這使我們相信，一個(gè)圍棋新物種誕生了！

可計(jì)算的智能依賴于強(qiáng)大的計(jì)算能力并完美落地，展示出來的結(jié)果使得人們相信硅基智能將超越碳基智能。硅基智能可以采用很難用嚴(yán)謹(jǐn)理論解釋的算法，將意想不到的結(jié)果展示在人們面前，使得人們贊嘆并沉迷，而忽略了對(duì)過程，也就是對(duì)思考和智能本身的重視。那么，智能的本質(zhì)又是什么呢？

在《韋氏大字典》中，智能被定義為“學(xué)習(xí)和解決問題的能力”（The capacity to learn and solve problems）。這種能力可以被碳基生物所具備，也可以被硅基機(jī)器所具備。它的本質(zhì)是洞察事物本質(zhì)（感知），透徹理解問題（認(rèn)知），得到完美方案（行動(dòng)）。感知、認(rèn)知、行動(dòng)這三種行為都是主動(dòng)的，而且所面對(duì)的事物往往是新事物，問題也是新問題。而這些都不是今天被普遍談?wù)摰娜斯ぶ悄堋＝裉炱毡檎務(wù)摰娜斯ぶ悄苁且环N生產(chǎn)工具，可以幫助我們提高勞動(dòng)效率，但無法幫助我們深入理解事物本質(zhì)。

馬克思認(rèn)為，勞動(dòng)和土地，是財(cái)富的兩個(gè)原始形成要素。恩格斯認(rèn)為，其實(shí)，勞動(dòng)和自然界在一起才是一切財(cái)富的源泉，自然界為勞動(dòng)提供材料，勞動(dòng)把材料轉(zhuǎn)變?yōu)樨?cái)富。人工智能如果被看作一種勞動(dòng)工具，讓人們的勞動(dòng)更加高效，那實(shí)在是暴殄天物了。將自然材料轉(zhuǎn)變?yōu)樨?cái)富的勞動(dòng)不僅僅依靠工具本身，還依靠人的思想。

智能也是這樣，其創(chuàng)造出來的算法、系統(tǒng)可以讓我們更加高效地完成一些工作，但背后的規(guī)律與機(jī)理才是智能的本質(zhì)所在。

我每遇到一個(gè)翻譯軟件，總要嘗試的一句話就是中文的“胸有成竹”，看這個(gè)翻譯軟件能否將其準(zhǔn)確地翻譯成英文。很遺憾，到今天為止，還沒有一款翻譯軟件成功，更不要說翻譯最新的俚語和網(wǎng)絡(luò)語言了。對(duì)語義的理解一直是翻譯軟件所面對(duì)的難題，因?yàn)檫@才是真正的智能。

萬物皆計(jì)算是計(jì)算機(jī)時(shí)代的基本規(guī)則，而人工智能正是對(duì)此規(guī)則的典型詮釋。當(dāng)前人工智能的蓬勃發(fā)展一方面得益于計(jì)算能力的日漸強(qiáng)大，另一方面得益于現(xiàn)實(shí)事物與規(guī)則在計(jì)算中的抽象化。而強(qiáng)大的計(jì)算能力，使之前很多理性基礎(chǔ)上的感性思考判斷變成了完全的遍歷計(jì)算或基于特定算法的優(yōu)化計(jì)算，其效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于人類計(jì)算。這使得我們沉迷于當(dāng)下基于強(qiáng)大計(jì)算能力所實(shí)現(xiàn)的人工智能，而忽略了更重要的對(duì)智能本源的探索。畢竟，計(jì)算本身不會(huì)產(chǎn)生智能，通過大量遍歷運(yùn)算雖然也能得到最優(yōu)結(jié)果，但其實(shí)質(zhì)上并非智能。新一代信息革命作為工業(yè)革命、電氣革命之后最重要的產(chǎn)業(yè)革命，人工智能必將成為其最重要的科學(xué)依托。

作為未來信息時(shí)代主要的發(fā)展方向，人工智能的感知、認(rèn)知、行動(dòng)三方面缺一不可，但在5G時(shí)代，最重要的則是認(rèn)知。5G時(shí)代到來了，但人工智能中最核心的認(rèn)知能力，卻是5G無法憑借自身實(shí)現(xiàn)的，也是其最需要的。

近年來，我國(guó)智能手機(jī)及應(yīng)用已逐漸普及，人們已習(xí)慣了電信網(wǎng)絡(luò)及其終端帶來的日漸豐富的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，因而在電信系統(tǒng)中積極引入人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用將推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈革新。目前，人工智能與安防、金融、交通、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域融合逐漸加深，應(yīng)用場(chǎng)景逐漸趨于廣泛。深度學(xué)習(xí)、語音識(shí)別、人臉識(shí)別等技術(shù)往往基于云端服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練與推理。隨著5G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，云端與手機(jī)終端的時(shí)延逐漸縮短，數(shù)據(jù)速率增大，將使得用戶體驗(yàn)隨之極大提升。同時(shí)，手機(jī)性能的提升，可使一部分運(yùn)算需求較小的應(yīng)用通過手機(jī)終端完成，進(jìn)一步靈活化應(yīng)用場(chǎng)景，還可以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。此外，智能手機(jī)自身也可采用人工智能技術(shù)，即系統(tǒng)結(jié)構(gòu)人工智能化，業(yè)務(wù)應(yīng)用人工智能化，來實(shí)現(xiàn)一定程度上的突破，雖暫未達(dá)成相應(yīng)的規(guī)范和界定，但通用芯片已能夠奠定必要的算力基礎(chǔ)，未來有望通過軟硬件協(xié)同達(dá)成技術(shù)突破。

今天，所有可以范式化的問題大部分被歸于賦值計(jì)算或者窮舉問題，萬物皆計(jì)算使得我們可以掩蓋對(duì)規(guī)律認(rèn)知的缺失，所以落地的智能都是可計(jì)算的智能。我們?nèi)缃襁€在苦苦探索什么是智能，智能是否可計(jì)算，硅基機(jī)器是否會(huì)有碳基智能等等，這些本原問題的探索，才是人工智能的本質(zhì)，而我們今天見到的更多的是其應(yīng)用。

作為基礎(chǔ)信息設(shè)施的5G，將會(huì)帶來海量的大數(shù)據(jù)和高速的信息傳輸，這些數(shù)據(jù)和信息為智能處理帶來了更多的素材，也提供了更多的機(jī)會(huì)。其實(shí)，5G系統(tǒng)本身也需要智能化，而CT的IT化使得這成為可能。如果5G本身智能化能夠成功，我們就可以期待未來的6G將是一個(gè)更加偉大的時(shí)代。