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美國時(shí)間8月29日，埃隆.馬斯克召開了Neuralink發(fā)布會。

人工智能吸引了人們興趣和高度關(guān)注，開發(fā)者為各種新創(chuàng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用的開發(fā)投注了大量資源，業(yè)界在部署越來越復(fù)雜的算法，以支持各項(xiàng)人類活動(dòng)，不僅包括預(yù)測任務(wù)，還有可對社會、企業(yè)及個(gè)人造成影響的實(shí)際決策。無論是在機(jī)器人不斷調(diào)整自身以適應(yīng)與人類一起工作的制造業(yè)，還是在智能冰箱根據(jù)房主的喜好訂購食物的家居環(huán)境中，人工智能都在不斷地闖入以前只能依賴于人類技能、判斷或決策的專屬領(lǐng)地。

我們計(jì)劃用三篇文章與大家簡要探討人工智能領(lǐng)域在用的主要系統(tǒng)、技術(shù)和算法，并將從行業(yè)角度出發(fā)，討論智能家居、智能制造、智能交通和自動(dòng)駕駛汽車及能源領(lǐng)域等4個(gè)主要應(yīng)用領(lǐng)域。這些領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的部署提供了廣泛的機(jī)會。同時(shí)，從行業(yè)推動(dòng)者和管理者的角度，了解政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)迫切需要制定的新政，來處理伴隨人工智能而生的一些可預(yù)見的關(guān)鍵社會倫理問題。

參考來源?/? ?IEC:《Artificial intelligence across industries》白皮書編譯?/??Olivia

在系列文章開篇時(shí)，先與大家一起回顧馬斯克的Neuralink發(fā)布會。美國時(shí)間8月29日，埃隆.馬斯克站在一臺頗有蘋果產(chǎn)品風(fēng)的神經(jīng)“縫紉機(jī)”旁，開始了Neuralink發(fā)布會。這開啟了未來全球創(chuàng)新的又一個(gè)風(fēng)口，Neuralink是臺手術(shù)機(jī)器人，能將寬度4μm-6μm的柔軟電極絲編制在腦神經(jīng)內(nèi)，給你的“腦子”充充電。

Neuralink編織的電極如此微小，寬度僅相當(dāng)于人頭發(fā)絲的1/10，還如此柔軟，以至于能隨著果凍般的大腦擺動(dòng)，而不損傷神經(jīng)。每分鐘，會有6股電極絲（每股32根電極）織入腦內(nèi)，一個(gè)電極陣列則包含96股絲（3072根電極），將人們能植入腦的電極數(shù)提高了一個(gè)量級。這些電極的末端，連接著可植入顱骨的LINK0.9芯片，將電極傳來的信號數(shù)字化。這個(gè)芯片可續(xù)航24小時(shí)，竟然還可無線充電。按照馬斯克的說法，Neuralink有希望幫助殘疾者恢復(fù)行動(dòng)能力。

這是未來創(chuàng)新技術(shù)的另一分支：腦機(jī)接口，即通過四個(gè)步驟：信號采集、信號解碼、再編碼、反饋給大腦，將人體功能進(jìn)行數(shù)字化、機(jī)器化的呈現(xiàn)；而另一個(gè)創(chuàng)新方向的人工智能，則是給機(jī)器賦予類似人類的學(xué)習(xí)推理判斷能力。

AI從何處來，到何處去？

人工智能是當(dāng)下熱度最高的技術(shù)之一，自第一臺計(jì)算機(jī)問世以來，數(shù)學(xué)模型就被越來越多地用來支持越來越重大的決策過程。無論是部署在人力資源領(lǐng)域幫助甄別候選人，還是用在銀行部門中選擇發(fā)放貸款的對象，機(jī)器一直在不斷地闖入迄今為止只專屬于人類判斷和裁決的領(lǐng)地。隨著眾多行業(yè)的數(shù)字化催生出大量可用數(shù)據(jù)，人工智能因其可以解決越來越多的問題而倍受矚目。

人工智能是奇跡還是海市蜃樓？機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)變得越來越強(qiáng)大，越來越復(fù)雜，尤其是在所謂的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)于20 世紀(jì)中期，但直到2010年，機(jī)器學(xué)習(xí)在算法和算力的巨大進(jìn)步才為人工智能的爆發(fā)打開了通路。

隨著計(jì)算能力的穩(wěn)步增長，非常大型的（“ 深度”）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始賦予機(jī)器不可能使用傳統(tǒng)編程技術(shù)實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜創(chuàng)新功能，從而帶來了計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理（NLP）等技術(shù)的顛覆性質(zhì)變，其規(guī)模化部署和在傳統(tǒng)行業(yè)中的應(yīng)用，如制造業(yè)、醫(yī)療保健或金融業(yè)，也演繹和發(fā)展出更多的應(yīng)用場景和商業(yè)模式。

盡管擁有不可預(yù)估的未來發(fā)展前景，今天的人工智能仍聚焦于具體任務(wù)，例如定義極其規(guī)范的模式識別應(yīng)用。雖然也出現(xiàn)了一些為機(jī)器賦予類人類技能（如情景感知或移情）的研究，但距離真實(shí)實(shí)現(xiàn)仍遙不可及。今天的人工智能已經(jīng)深刻地影響著社會、企業(yè)和個(gè)人，與所有重大技術(shù)變革一樣，新的倫理和社會挑戰(zhàn)也伴隨著人工智能的發(fā)展而出現(xiàn)。為了確保人工智能真正惠及全人類，技術(shù)促成者和推動(dòng)者需要設(shè)立技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和符合性評估系統(tǒng)，并在塑造人工智能的未來方向發(fā)揮關(guān)鍵作用。

人工智能從寒冬到磐涅重生。人工智能的起源可以追溯到20世紀(jì)50年代，被劃分為三個(gè)歷史階段。

在第一階段（1950年代到1980年代），人工智能從可編程數(shù)字計(jì)算機(jī)的抽象數(shù)學(xué)推理發(fā)展而來。著名的圖靈測試將其概念化，以決定一個(gè)程序是否可以被認(rèn)為是智能的；“人工智能”一詞由John McCarthy 在 1955年提出，他被認(rèn)為是人工智能之父之一；之后的重要進(jìn)展是弗蘭克·羅森布拉特在1958年發(fā)明的“感知器算法”；1967年，Cover和Hart開發(fā)出“最近鄰算法”，機(jī)器學(xué)習(xí)才開始在實(shí)際應(yīng)用中使用。

在第二階段（1980年代至1990年代后期），數(shù)學(xué)建模取得了重大突破，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始在越來越多的應(yīng)用中得到廣泛部署。AI的一些核心技術(shù)和算法得到了發(fā)展和進(jìn)一步完善：1981年基于解釋的學(xué)習(xí)(EBL)、1986年的反向傳播算法、1995年的支持向量機(jī)(SVM)原理等。其中，最廣為人知的一個(gè)里程碑是IBM于1996年開發(fā)的深藍(lán)國際象棋程序，它成功地?fù)魯×水?dāng)時(shí)國際象棋世界冠軍。這是計(jì)算機(jī)程序第一次在世界冠軍級別上擊敗人類玩家，但知識獲取和推理能力的限制以及部署人工智能系統(tǒng)的超高成本，引致了“人工智能的冬天”。

21世紀(jì)初開始的第三個(gè)發(fā)展階段，人工智能才開始初露崢嶸。2006年，Hinton、Osindero和Teh在一篇論文中引入了第一個(gè)強(qiáng)大的快速學(xué)習(xí)深度概念網(wǎng)絡(luò)，用于對一組圖像中的數(shù)字進(jìn)行識別和分類。這一貢獻(xiàn)被視為當(dāng)今人工智能研究最有影響力的研究成果之一。此后，IBM Watson（2010年）和AlphaGo（2016年）等進(jìn)展得到了公眾的廣泛關(guān)注。隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、理論算法的持續(xù)創(chuàng)新和算力的不斷提高，人工智能隨后在許多應(yīng)用領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。人工智能技術(shù)在語音與圖像識別、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的并行發(fā)展中涅槃重生。

據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)的支出預(yù)計(jì)在2021年將超過570億美元，零售、銀行、組裝制造、醫(yī)療保健和過程自動(dòng)化，這五個(gè)行業(yè)將是人工智能技術(shù)的最大消費(fèi)者。此外，延伸至與機(jī)器智能相關(guān)的服務(wù)行業(yè)，包括方案管理、教育培訓(xùn)、硬件安裝、系統(tǒng)集成和咨詢等，AI 的市場規(guī)模實(shí)際上要大得多。

人工智能的表現(xiàn)應(yīng)包括四種基本能力：感知、理解、行動(dòng)和學(xué)習(xí)。迄今為止，“理解”之于機(jī)器的意義和人類并不相同。通常，通過訓(xùn)練一個(gè)模型，使之“學(xué)習(xí)”到如何比更傳統(tǒng)的方法更好地執(zhí)行任務(wù)，但人工智能系統(tǒng)還不能宣稱自己可以“理解” 周圍的世界。

從業(yè)者們經(jīng)常把人工智能劃分為強(qiáng)人工智能和弱人工智能。強(qiáng)AI（又稱通用人工智能）是指能夠完全模仿人類智能的機(jī)器，能夠解決任何需要高級認(rèn)知能力的領(lǐng)域內(nèi)的問題，這種AI現(xiàn)在還沒有開發(fā)出來，只存在于各種科幻書籍或電影中。相比之下，弱AI（也稱為窄AI）只在特定的應(yīng)用場景中幫助人類解決特定的問題。

與人工智能聯(lián)系緊密的，還有機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)采用的方法是，機(jī)器根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集建立起自身的知識，其算法的性能與現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)高度相關(guān)，如預(yù)測性維護(hù)應(yīng)用中的溫度傳感器或振動(dòng)傳感器的輸出。機(jī)器學(xué)習(xí)中有一個(gè)被稱為表征學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，可通過從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)特征檢測或分類所需的表征并自動(dòng)推理標(biāo)識數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是表征學(xué)習(xí)的一個(gè)子類別，可根據(jù)接收到的輸入轉(zhuǎn)換特征并詳細(xì)說明其關(guān)系。

對人工智能的需求

影響社會、經(jīng)濟(jì)、商業(yè)、文化和個(gè)人生活的全球大趨勢，呈現(xiàn)出數(shù)字化、智能化的特點(diǎn)，與人工智能的共同作用將對未來的工作產(chǎn)生重大影響，如數(shù)字化、智能化的生產(chǎn)設(shè)備將影響許多低技能的工作，技術(shù)能力的提升已經(jīng)在改變供應(yīng)鏈、重塑勞動(dòng)力和重新定義工作，而這種變化不是線性的，而是復(fù)雜并加速進(jìn)行的。人工智能將賦能和改進(jìn)各種應(yīng)用，以應(yīng)對諸如如環(huán)境問題，人口結(jié)構(gòu)變化、自然資源枯竭等挑戰(zhàn)。

人工智能可以幫助無數(shù)的生產(chǎn)制造商優(yōu)化生產(chǎn)過程，提高產(chǎn)能；人工智能通過更智能地管理需求和供應(yīng)來實(shí)現(xiàn)高水平的城市化管理，在需求側(cè)，通過數(shù)據(jù)中心管理能源消耗，在供應(yīng)側(cè)，分布式智能電網(wǎng)可預(yù)測并管理供求波動(dòng)。人工智能有望在應(yīng)對氣候變化方面發(fā)揮主導(dǎo)作用，如在能源的生產(chǎn)中優(yōu)化協(xié)調(diào)資源的消耗和使用；實(shí)施對資源使用更負(fù)責(zé)任的智能出行方案；在農(nóng)業(yè)中，根據(jù)每種植物的具體需求、土壤狀況和當(dāng)前天氣條件來確定最佳需水量；為受干旱和缺水影響的地區(qū)和國家制定供水策略；幫助改善對天氣情況和自然災(zāi)害的預(yù)測。

全球人口老齡化趨勢將改變勞動(dòng)力人口結(jié)構(gòu)，自動(dòng)化和生產(chǎn)力的巨大增長將幫助各國緩解人口變化帶來的壓力，也能夠幫助貧困國家做出改變，如確定哪些地方最需要資源，預(yù)測疾病爆發(fā)等。

人工智能與先進(jìn)制造能力的集成可以輕松連接供應(yīng)商、合作伙伴和客戶，使得接近大批量生產(chǎn)的效率和成本滿足客戶的個(gè)性化需求的大規(guī)模定制成為可能。人工智能的應(yīng)用還可以更準(zhǔn)確地評估工程和質(zhì)量問題，減少過剩的庫存，降低物流延誤，提高對客戶需求的反應(yīng)能力，并做出更優(yōu)化的業(yè)務(wù)決策。

人工智能的促成者和推動(dòng)者

雖然硬件、算法和數(shù)據(jù)可用性的提升一直是人工智能的主要促成要素，但它的發(fā)展還有賴于公眾認(rèn)知水平的提高、資本力量的助推和政府對人工智能創(chuàng)新的支持。

是什么使人工智能的進(jìn)展在近幾年變得如此迅速？?三個(gè)關(guān)鍵的促成因素，幫助人工智能走出凜冬，迎來春天：

不斷提升的計(jì)算能力。大多數(shù)AI算法需要大量的計(jì)算能力，特別是在訓(xùn)練階段。更大的計(jì)算能力意味著可以更快地對算法進(jìn)行測試和訓(xùn)練，并且可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的算法。因此，集成電路、半導(dǎo)體制造、服務(wù)器等硬件技術(shù)的進(jìn)步大大促進(jìn)了人工智能的應(yīng)用。算力的提升，不僅要求晶體管數(shù)量大幅增加，芯片硬件架構(gòu)也需要改進(jìn)，為AI應(yīng)用提供了更好的性能，多種處理器也應(yīng)運(yùn)而生，中央處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)和專用集成電路(ASIC)。

數(shù)據(jù)可用性。人工智能應(yīng)用根據(jù)提供的數(shù)據(jù)通過算法提取相應(yīng)的輸出信息。因此，數(shù)據(jù)的可用性對人工智能應(yīng)用效果至關(guān)重要?；ヂ?lián)網(wǎng)是數(shù)據(jù)可用性提升的最重要進(jìn)展之一，大量的技術(shù)社區(qū)可以互相合作以創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并提供世界各地的研究人員訪問和使用。

算法的改進(jìn)。人工智能的大部分新進(jìn)展是在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得的。對現(xiàn)有技術(shù)的大量改進(jìn)和若干新技術(shù)的開發(fā)成就了許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)，如修正線性單元（ReLu）激活函數(shù)是對算法進(jìn)行微小的改動(dòng)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更快、更高效地處理信息。

人工智能除了可感知的經(jīng)濟(jì)價(jià)值外，又有哪些技術(shù)和社會推動(dòng)因素加快其在各種 應(yīng)用中的部署？

云計(jì)算和邊緣計(jì)算。云計(jì)算是一種靈活且可伸縮的基礎(chǔ)設(shè)施，提供對共享資源池和更高級別服務(wù)的訪問，可按需供應(yīng)，降低管理難度，利用云基礎(chǔ)設(shè)施提供的增強(qiáng)型資源，可提升計(jì)算效率從而滿足特定的應(yīng)用需求。

邊緣計(jì)算是部署于網(wǎng)絡(luò)邊緣的分布式開放平臺，靠近應(yīng)用場景或數(shù)據(jù)源，集成了聯(lián)網(wǎng)、存儲和應(yīng)用實(shí)時(shí)處理的功能。它通過就近的移動(dòng)設(shè)備或傳感器工作采集并處理數(shù)據(jù)，是集中式云節(jié)點(diǎn)的重要補(bǔ)充，滿足了對敏捷連接、實(shí)時(shí)服務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全性和隱私保護(hù)等行業(yè)數(shù)字化的關(guān)鍵要求。

物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)是物物相連的網(wǎng)絡(luò)，讓物與物之間能夠相互通信和交互。物聯(lián)網(wǎng)提供了一整套基礎(chǔ)設(shè)施，分布在不同位置的傳感器可收集物理設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，然后通過執(zhí)行器/控制器對設(shè)備進(jìn)行配置和控制，微控制器在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生大規(guī)模的部署。物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和人工智能技術(shù)的結(jié)合激發(fā)出許多先進(jìn)應(yīng)用，如智能制造、智能家居和智能交通等。

大數(shù)據(jù)。全球連通性和網(wǎng)絡(luò)的空前增長每天會生成大量數(shù)據(jù)，可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和架構(gòu)來存儲、管理和分析這些非常大的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)通常被定義為“一個(gè)描述大量高速、復(fù)雜和可變數(shù)據(jù)的術(shù)語，這些數(shù)據(jù)需要先進(jìn)的技巧和技術(shù)來實(shí)現(xiàn)信息的捕獲、存儲、分發(fā)、管理和分析” 。目前，已經(jīng)提出了處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)和體系結(jié)構(gòu)。

大數(shù)據(jù)可以用4V來表達(dá)，即海量性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）和準(zhǔn)確性（Veracity）。海量性指生成的數(shù)據(jù)量一直在爆炸性增長；多樣性指數(shù)據(jù)源的多樣性導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的異構(gòu)性；高速性指數(shù)據(jù)生成的速度在很多情況下是實(shí)時(shí)的；準(zhǔn)確性指數(shù)據(jù)質(zhì)量好壞決定人工智能推理判斷的正確性。

人工智能的另一個(gè)推動(dòng)因素是消費(fèi)者和整個(gè)社會越來越愿意接受新技術(shù)、共享數(shù)據(jù)和信息，并加入?yún)f(xié)作社區(qū)改進(jìn)人工智能應(yīng)用。