人工智能是未來的方向，企業(yè)該如何定位自己，避免留下一地尸骨

礪石導(dǎo)言：人工智能的虛火越燒越旺，有狂歡的地方必有人渾水摸魚。很多初創(chuàng)公司普遍開始在自己的商業(yè)計(jì)劃書中加入很多機(jī)器學(xué)習(xí)等的技術(shù)與說辭，并斬釘截鐵地宣稱他們是一家人工智能公司。盡管這些公司做的事情與人工智能毫無關(guān)系，但是在融資上卻可能會(huì)有很大幫助?？梢钥隙ǖ氖?，絕大部分在人工智能風(fēng)口自我包裝、搞到融資的公司，最后一定是不了了之，留下一地尸骨。

劉國華 |?作者

在好萊塢的科技大片中，人工智能總被定義為一種有自我意識的機(jī)器，威脅著未來的人類生存。在《西部世界》、《機(jī)器公敵》、《機(jī)械姬》、《星球大戰(zhàn)》以及《超能查派》等知名科幻電影中，具備人工智能的機(jī)器人或計(jì)算機(jī)總是富有感情、具備意志力和決斷力，能夠以自我意識實(shí)施行動(dòng)。比如，在《超能查派》的人工智能機(jī)器人“查派”就設(shè)定為一個(gè)自我覺醒的機(jī)器人。

在一系列機(jī)器人科技大片刺激中，人們對人工智能的想象與期盼也隨之被激發(fā)出來。而在科技發(fā)展的現(xiàn)實(shí)中，我們也的確看到一些人工被機(jī)器取代的事實(shí)。

2000年時(shí)，高盛集團(tuán)紐約總部的美國現(xiàn)金股票交易柜臺(tái)有600名高薪的交易員。而今天只剩下兩名交易員，因?yàn)樽詣?dòng)交易程序逐漸取代了其他交易員的工作，這就是機(jī)器替代人力的現(xiàn)實(shí)場景。越來越多的公司開始布局無人工場、自動(dòng)化交易。甚至很多人工智能專家開始幻想，有一天機(jī)器本身進(jìn)行自我進(jìn)化，進(jìn)入所謂的“以人工智能開發(fā)人工智能”時(shí)代。

Google的AlphaGo不斷挑戰(zhàn)圍棋高手的成功，“人工智能”這個(gè)詞匯不再是科技人士口里的專有名詞，而是全民在街頭巷尾熱議的話題。很多專家紛紛表示，世界上90%的工作十年后都會(huì)被人工智能所取代，這涉及到翻譯、新聞?dòng)浾?、保安、司機(jī)、交易員等工作。這給人們在空中畫了一個(gè)熱氣騰騰，看似味道鮮美的大餅。

在萬眾垂涎三尺的熱切期盼中，中國人工智能在近兩三年中掀起了一陣陣高潮。根據(jù)投資界的統(tǒng)計(jì)，2017年中國人工智能領(lǐng)域公開的融資案例就已經(jīng)超過150起，其中不乏寒武紀(jì)(A輪1億美元)、曠視科技(C輪4.6億美元)、商湯科技(B輪4.1億美元+阿里15億元投資)這樣動(dòng)輒上億美元的大手筆。來自IT桔子的數(shù)據(jù)則顯示，截止至2017年6月，我國創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)共發(fā)生767項(xiàng)針對人工智能的投資案例，半年產(chǎn)生的融資已經(jīng)超過150億元，累積融資額攀升到635億元，占據(jù)全球融資總額的33.18%。

尤其是從工業(yè)革命開始，經(jīng)濟(jì)增長的根本動(dòng)力一直是技術(shù)創(chuàng)新。蒸汽機(jī)、電力、內(nèi)燃機(jī)等通用技術(shù)的出現(xiàn)，的確催化了許許多多創(chuàng)新和機(jī)遇的浪潮。人工智能技術(shù)，必然也會(huì)總體朝著這個(gè)方向發(fā)展，但人們對AI也產(chǎn)生了許多不切實(shí)際的奢望。

瑞士神經(jīng)學(xué)家Pascal Kaufmann認(rèn)為，Google AlphaGo盡管在挑戰(zhàn)成功人類所尊崇的、最苛刻的戰(zhàn)略游戲圍棋，但他堅(jiān)持認(rèn)為創(chuàng)造AlphaGo奇跡的并不是“真正的人工智能”，而僅僅是機(jī)器在游戲規(guī)則之內(nèi)容制定策略的能力。AlphaGo并不能應(yīng)用到實(shí)際的生活中，甚至在其他的游戲中，只是廢物一個(gè)。

1950年，年僅23歲，后被人稱為“人工智能之父”的馬文·明斯基和他的同學(xué)埃德蒙一起，建造了世界上第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)。一些人把這個(gè)時(shí)間看做是人工智能的一個(gè)起點(diǎn)。

馬文·明斯基

就在同一年，被稱為“計(jì)算機(jī)之父”的阿蘭·圖靈在編寫的《曼切斯特電子計(jì)算機(jī)程序員手冊》一書中，提出了舉世矚目的“圖靈測試”。與此同時(shí)，圖靈還大膽預(yù)言了真正具備智能機(jī)器的可行性。

在圖靈預(yù)測的帶動(dòng)下，當(dāng)時(shí)很多學(xué)者心潮澎湃、激動(dòng)不已，認(rèn)為人工智能的時(shí)代馬上就要來臨了。有個(gè)別的學(xué)者甚至明確預(yù)測：二十年內(nèi)，人工智能會(huì)做到人類能做到的一切。

6年之后的夏天，在達(dá)特茅斯大學(xué)舉行了一次人工智能的頭腦風(fēng)暴會(huì)議。當(dāng)時(shí)全球最顯赫的專家們都聚集在一起，集中討論如何解決智能模擬的問題，并宣稱取得了一系列讓人熱血沸騰的成果。

在達(dá)特茅斯大學(xué)會(huì)議內(nèi)容公布后，政府開始大手筆投資人工智能領(lǐng)域，迎來人工智能第一個(gè)春天。在學(xué)術(shù)界，樂觀的氣氛彌漫滋長，在算法方面出現(xiàn)了很多世界級的發(fā)明，包括當(dāng)前AlphaGo算法核心思想——增強(qiáng)學(xué)習(xí)的雛形(即貝爾曼公式)。

但終究樂觀的情緒不抵現(xiàn)實(shí)的骨感。研究人員經(jīng)過十幾年的探索之后發(fā)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)人工智能是非常困難的，短時(shí)間內(nèi)根本不可能的。于是在上世界60年代末，相關(guān)的基金開始撤資，人工智能迎來第一個(gè)寒冬。

1973年，萊特希爾報(bào)告較為客觀的評估了在當(dāng)時(shí)的客觀情況，并對智能思考的機(jī)器的可能性做出了消極預(yù)測。該報(bào)告使得該領(lǐng)域研究的幻想宣布坍塌，人工智能甚至成為整個(gè)時(shí)間段非常不光彩的事。

盡管在80年代，日本政府在支持人工智能發(fā)展方面熱情高漲，這也迫使美國及英國政府感到了對抓不到前沿趨勢的危機(jī)感，客觀上支持了他們對人工智能的投入。但是這些并沒有激起大面積政府和民間機(jī)構(gòu)的新投資熱情。

到80年代中期，隨著蘋果、IBM、微軟等的崛起，人們發(fā)現(xiàn)之前所謂的初級人工智能還不如這些個(gè)人電腦強(qiáng)大。到1987年，人工智能的產(chǎn)物開始被很少人提及，這就是“第二次人工智能之冬”的開始。而且，當(dāng)時(shí)的美國國防部高級研究計(jì)劃局明確表明立場反對人工智能的探究和投資。

這兩次人工智能的冬天都基于一個(gè)事實(shí)：人工智能的現(xiàn)實(shí)發(fā)展與人們的預(yù)期相差甚遠(yuǎn)，專家給予的樂觀估計(jì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后的現(xiàn)實(shí)，熱情被消磨之后就是冬天。

這種情況直到1997年才發(fā)生逆轉(zhuǎn)。這年，IBM開發(fā)的深藍(lán)打敗世界棋王，這才讓人工智能重新回到人們的視野。之后，在二十多年的發(fā)展中盡管出現(xiàn)了很多人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)突破，但是直到2012年年末才真的被大眾認(rèn)識，人工智能開始迎來又一個(gè)春天。

到2016年3月，Google AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段的李世石進(jìn)行的圍棋人機(jī)大戰(zhàn)，世人皆知。此后，人工智能開始迎來狂歡。

于是，很多初創(chuàng)公司開始在自己的商業(yè)計(jì)劃書中加入很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他形式的技術(shù)，宣稱他們是一家人工智能公司。實(shí)際上，他們做的事情與這些技術(shù)基本上沒有一點(diǎn)關(guān)系。

我前些天遇到一家做兒童書包的公司，他們宣稱就是一家人工智能公司。結(jié)果了解下來，就是在書包里面放了一個(gè)可以定位的傳感器。盡管這些公司做的事情與人工智能毫無關(guān)系，但是在融資上卻可能會(huì)有很大幫助。

阿里巴巴的前CEO衛(wèi)哲說：目前人工智能的泡沫巨大無比，媒體吹捧，市場過熱。市面上很多公司號稱自己是“人工智能”公司，但有九成的人工智能公司都是“偽人工智能”。

ReadMe公司的CEO格雷戈里·科貝格(Gregory Koberger)甚至在Twitter上告訴人們?nèi)绾谓⒁粋€(gè)人工智能創(chuàng)業(yè)公司的兩個(gè)步驟：第一步是雇傭大量廉價(jià)勞動(dòng)力假扮成假扮人類的AI，第二步就是等著AI被發(fā)明出來后，再模仿出來。他甚至認(rèn)為，這種做法已經(jīng)是業(yè)界周知的秘密了，只是大部分看客都還蒙在鼓里。

換句話說，一些創(chuàng)業(yè)公司所謂的人工智能，比如一些機(jī)器語音對話，背后不是“人工智能”，而是真正的“人工”；一些所謂的人工智能翻譯，背后可能是很多人在翻字典。

早在2008年，一家號稱能將語音留言轉(zhuǎn)化為文字的Spinvox的公司，他們真實(shí)的工作就是海外電話中心的人工來完成的。據(jù)彭博社2016年的報(bào)道， X.ai和Clara公司員工每天都要花12小時(shí)假扮AI聊天機(jī)器人。2017年，業(yè)務(wù)支出管理應(yīng)用Expensify承認(rèn)，他們通過人工轉(zhuǎn)寫收據(jù)，而不像對外聲稱的那樣用“智能掃描技術(shù)”。

在這場造假的游戲中，媒體與機(jī)構(gòu)各有所求：媒體求得關(guān)注、吸引眼球，而公司或者機(jī)構(gòu)則可以提升股票的價(jià)格，提升產(chǎn)品的銷量，獲得一輪又一輪的融資。

一旦人工智能的外衣被揭穿，對他們實(shí)際影響也不大，他們早就做好了跑路的準(zhǔn)備，而中小投資者才是真正的買單者?？梢钥隙ǖ氖?，絕大部分在人工智能風(fēng)口自我包裝、搞到融資的公司，最后一定是不了了之。

世界頂級黑客凱文·米特尼克(Kevin David Mitnick)在2017年8月參加中國互聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)袖峰會(huì)時(shí)，殘忍的表示：“我還沒有真正接觸過真正符合人工智能的核心工具和技術(shù)，現(xiàn)在都還沒有真正的人工智能產(chǎn)品，所有的AI都是假的?！?/p>

人工智能的概念滿天飛，除了暗下以“人工”代替“人工智能”的造假，還有大量把數(shù)據(jù)分析當(dāng)做人工智能的公司滿天飛。這些公司一般的演變路徑是：小數(shù)據(jù)分析公司——大數(shù)據(jù)公司——人工智能公司，實(shí)際上他們除了名稱在演變外，實(shí)際上的工作幾乎沒有發(fā)生變化。

很多人錯(cuò)誤地認(rèn)為，一家公司的業(yè)務(wù)只要與數(shù)據(jù)有關(guān)，就可以被稱為人工智能。其實(shí)區(qū)別人工智能公司和一般數(shù)據(jù)分析公司的關(guān)鍵在于：人工智能系統(tǒng)具有迭代性，分析的數(shù)據(jù)越多，系統(tǒng)就會(huì)變得越智能。比如，Google大力研發(fā)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是人工智能，因?yàn)樗梢愿鶕?jù)車輛在路上的行駛里程來不斷完善自己。但如果只是根據(jù)數(shù)據(jù)來分析什么時(shí)候送外賣最好，就不是人工智能。因?yàn)榍罢邥?huì)迭代和自我學(xué)習(xí)，而后者不會(huì)。

一般而言，一個(gè)人工智能項(xiàng)目如果隔三個(gè)月去看，它在算法上的進(jìn)步只是代數(shù)級，而不是幾何級的，那么它更像是普通算法，就是偽人工智能。強(qiáng)的人工智能一定是進(jìn)步神速，因?yàn)樗旧頃?huì)實(shí)現(xiàn)自我進(jìn)化。

但實(shí)際上要實(shí)現(xiàn)這種自我進(jìn)化，目前看起來還顯得相當(dāng)艱難，即使目前拿最火熱的深度學(xué)習(xí)技術(shù)也讓人看不到很明顯的方向。2018年8月，在以“共享全球智慧，引領(lǐng)未來科技”為主題的世界科技創(chuàng)新論壇上，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者Thomas J. Sargent表示：當(dāng)前的人工智能其實(shí)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)，只不過用了一個(gè)很華麗的辭藻，好多的公式都非常老。

被譽(yù)為“硅谷精神布道師”的皮埃羅·斯加魯菲(Piero Scaruffi)是全球人工智能及認(rèn)知科學(xué)專家，他也認(rèn)為：“人工智能最大的問題是沒有常識，人們已經(jīng)花了幾十年去嘗試解決這個(gè)問題，可能我們的方法用錯(cuò)了?，F(xiàn)在所有的重點(diǎn)都在深度學(xué)習(xí)，但深度學(xué)習(xí)不能獲取常識。深度學(xué)習(xí)只是收集許許多多的數(shù)據(jù)，基本上做的是統(tǒng)計(jì)工作。”

當(dāng)然，并不是所有的公司都只是打著人工智能的旗號，做著騙取資本的事情，而是實(shí)實(shí)在在在做一些推動(dòng)人工智能發(fā)展的工作。但是，一些人工智能探索的方向仍然是值得警惕的。

比如，一些人工智能似乎走向了一個(gè)不是那么正確的方向：一味追求和人很像。如果真的很像了，又能怎么樣呢？事實(shí)上，人越覺得輕而易舉的事情，機(jī)器越覺得困難，比如走路，比如平衡感，比如情感。而人覺得越難的事情，機(jī)器覺得越簡單，比如大型數(shù)據(jù)處理能力，記憶等等。所以，人工智能的方向也許應(yīng)該是替代那些人覺得難的部分，而非替代人覺得容易的部分。

人工智能有兩種應(yīng)用形態(tài)：一種是弱人工智能，即只擅長單個(gè)領(lǐng)域，比如只會(huì)下圍棋的AlphaGo；另一種是強(qiáng)人工智能，即各方面都很強(qiáng)?，F(xiàn)階段，弱人工智能比人強(qiáng)，強(qiáng)人工智能比人弱，且非常不成熟。

人工智能的好處，不是說他們比人聰明，而是他們的思維方式和人類不一樣，因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展方向并不是強(qiáng)調(diào)它跟人類如何像，而是補(bǔ)充與增強(qiáng)人類智慧。人的思維方式只是具體的某一種思維方式，而世界上還有許多思維方式。凱文·凱利在此前的《科技想要什么》一書中，就把科技描述成生命的第七種存在方式，就像人類已經(jīng)定義的六種生命形態(tài)，植物、動(dòng)物、原生生物、真菌、原細(xì)菌、真細(xì)菌一樣，科技也是一種具備自主進(jìn)化能力的生命。

另外，人工智能要真正實(shí)現(xiàn)助推人類的發(fā)展，必須還要具有跟人類情感交互的能力，否則就永遠(yuǎn)是一件機(jī)器。人和人之間互動(dòng)之所以有意義，是因?yàn)槿祟惢?dòng)的百分之七八十都是情緒。

人和人之間之所以能夠感受到相互的感情溝通和交流，是因?yàn)槲覀兇竽X有一組叫做鏡像的神經(jīng)元，它的作用就是當(dāng)對方臉上出現(xiàn)或者快樂或者悲傷或者焦慮的各種表情的時(shí)候，你的臉上下意識的就會(huì)呈現(xiàn)出同樣的表情跟他來呼應(yīng)。人工智能盡管獲得了一些發(fā)展，但是在解決情緒方面還有很大的差距。如果情緒問題沒有進(jìn)入人工智能底層，人工智能終究只是一個(gè)機(jī)器配置，無法獲得人類的交互。

因此，人工智能需要情緒鏡像的技術(shù)，用攝像頭來捕捉人類的面部表情，再通過算法來理解人類的情緒，然后以情緒與人類進(jìn)行交互。

人工智能一定是未來的方向，這點(diǎn)毋庸置疑。但是我們短時(shí)間，切記不可期望過高，否則可能又是一地的“尸骨”。

我們不要馬上就期待看到路上不需要人工駕駛的汽車。其實(shí)，我們離那個(gè)時(shí)代還很遠(yuǎn)。坦率地講，當(dāng)前的人工智能領(lǐng)域就像是一杯搖晃很久的啤酒，既有真酒，更多是存在很大的泡沫。人工智能就像早期的互聯(lián)網(wǎng)一樣，成為了圈錢的金字招牌。

曾在IBM研究院和沃森團(tuán)隊(duì)工作了15年的Michelle Zhou把人工智能分為三個(gè)階段：第一個(gè)階段是識別智能，更強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)和更強(qiáng)大的算法，可以從大量文本中識別模式和主題；第二個(gè)階段是認(rèn)知智能機(jī)器超越模式識別，能夠從數(shù)據(jù)中做出推論；第三個(gè)階段是機(jī)器可以像人類一樣思考和行動(dòng)。

目前我們還處在第一階段，所有的人工智能都依賴人類提供數(shù)據(jù)，無論是計(jì)算機(jī)視覺還是語音識別都是如此。

至少到現(xiàn)在為止，很多宣稱是人工智能的東西，也許叫做“機(jī)器自動(dòng)”會(huì)更好。智能時(shí)代還遠(yuǎn)沒有來臨。

即使那一天來臨，我們也要時(shí)刻警惕兩點(diǎn)：一是因?yàn)閭€(gè)別機(jī)構(gòu)或群體對人工智能的掌控，造成的整體社會(huì)權(quán)利的失衡。二是人工智能的暴力傾向。

英國哲學(xué)家羅素曾說：物理學(xué)中的基礎(chǔ)概念是能量，而社會(huì)科學(xué)中的基礎(chǔ)概念是權(quán)力，對社會(huì)動(dòng)力學(xué)規(guī)律的闡釋一定離不開權(quán)力。中世紀(jì)的社會(huì)活動(dòng)家馬基雅維利從當(dāng)時(shí)殘酷的社會(huì)現(xiàn)實(shí)出發(fā)，指出權(quán)力就其本質(zhì)而言，與暴力、欺騙、殘酷和戰(zhàn)略侵犯密不可分，越能掌握這種工具的群體就會(huì)擁有越大的權(quán)力。一旦失去暴力、欺騙、殘酷和戰(zhàn)略侵犯等手段，就失去了權(quán)力存在的基礎(chǔ)。

作為未來基礎(chǔ)工具的人工智能，由于內(nèi)核只可能被極少數(shù)的群體掌握，去影響人們生活的方方面面，因而會(huì)使人類之間已然失衡的權(quán)力變得更加失衡。

另外，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，未來可能一個(gè)普通人也具有了廣泛制造暴力的能力。比如隨著面部識別、無人機(jī)導(dǎo)航等開源技術(shù)的傳播，使一些犯罪分子利用這些技術(shù)實(shí)施犯罪成為了可能。想象一下，如果一架自動(dòng)飛行的無人機(jī)具備了面部識別能力，然后針對目標(biāo)對象精準(zhǔn)發(fā)動(dòng)攻擊，世界將會(huì)如何呢？

盡管人類離人工智能社會(huì)還很遙遠(yuǎn)，但是人工智能的發(fā)展還是帶來了一些恐懼。2018年3月，Google被披露與軍方合作，引起大量員工抗議，受到各路抨擊。作為回應(yīng)，Google CEO桑達(dá)爾 · 皮查伊(Sundar Pichai)在2018年6月宣布了他們使用人工智能的七項(xiàng)原則，以及四條底線。

這七項(xiàng)原則具體內(nèi)容包括：①對社會(huì)有益；②避免制造或加劇社會(huì)偏見；③提前測試以保證安全；④由人類承擔(dān)責(zé)任，即AI技術(shù)將受到適當(dāng)?shù)娜祟愔笇?dǎo)和控制；⑤保證隱私；⑥堅(jiān)持科學(xué)的高標(biāo)準(zhǔn)；⑦從主要用途、技術(shù)獨(dú)特性、規(guī)模等方面來權(quán)衡。

四條底線是：①對于那些將產(chǎn)生或者導(dǎo)致傷害的整體性技術(shù)，我們會(huì)確保其利大于弊，并將做好確保安全的相關(guān)限制；②不會(huì)將AI用于制造武器及其它將會(huì)對人類產(chǎn)生傷害的產(chǎn)品；③不會(huì)將AI用于收集或使用用戶信息，以進(jìn)行違反國際公認(rèn)規(guī)范的監(jiān)視；④不會(huì)將AI用于違反國際法和人權(quán)的技術(shù)開發(fā)。

這不應(yīng)是Google一家公司的原則與底線，而是所有從事開發(fā)人工智能公司的原則與底線。只有這樣，人工智能才是造福人類的工具，而不是毀滅自己的工具。