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2019年人工智能可能實現哪些不可能？
發布時間：2019-01-02 分類：趨勢研究
不論人工智能的發展方向如何，其實都是在人類群體的不懈努力之下獲得的成就。在一項在未來擁有長遠運用潛力的新技術面前，我們應當始終保持理性。要意識到所有的創新都是螺旋式上升的。
對于人工智能技術來說，過去的十年中的每一年都有著飛躍的進步。例如ImageNet幫助視覺識別提升到95%，超越了人類的識別度；Deep mind開發的Alpha Go摘取了人類的最后一頂“智力皇冠”，打敗了人類世界圍棋冠軍；特斯拉的無人駕駛車，警察花了4個小時才成功截停。人工智能的研究成果在各個行業開枝散葉，過去的2018年帶有明顯的時代節點特征，是人工智能發展歷史上值得記錄的重要年份。
2018年人工智能在技術和商業上實現了“兩條腿”穩步邁進，充分體現了技術的溢出效應。一方面，深度神經網絡逐漸得到完善，新的算法也不斷實現技術突破。另一方面，這些技術飛躍帶來圖像識別、自然語言識別、自動決策等領域的技術進展，從而有了不斷快速迭代的商業運用，形成了從基礎設施端到應用端完整且初具規模的人工智能產業鏈。例如，基礎設施端包括了人工智能芯片、通用人工智能；應用端包括了法律場景、醫療場景、游戲場景等人類生活的幾乎全部。我們正在進入第二次的“人工智能”發展的爆發期，人工智能正在變得“沒有什么不可能”。實際上，認識到人工智能的邊界與極限，才能勾畫出未來發展的最正確路徑。
2019年，人工智能的發展面臨著國家戰略、行業實踐以及巨頭競爭的三大趨勢。國家層面，中國和美國作為目前人工智能研究、應用領域當之無愧的“超級大國”，將會展開更加激烈的競爭。我們會看到中美圍繞高端人才、深度研究、廣度運用等方面持續不斷地“你爭我奪”。行業層面，人工智能已經深度地滲透到許多行業。甚至可以說，凡有數據在處，便有人工智能。我們將會看到人工智能會更多地與物聯網、大數據、云計算、區塊鏈相結合，形成成熟的行業解決方案。公司層面，科技公司是此輪人工智能爆發的重要推手。我們將會看到大型科技公司的先發優勢和巨頭效用會進一步地引領人工智能行業的發展，前提是，人工智能的運用帶來了足夠可觀的商業價值。
在三大趨勢的帶動之下，人工智能將會在技術、商業以及倫理方面實現我們認為不可能的很多事，也仍然會有許多不可能實現的事。在人工智能技術上，以遷移學習、對抗式生成網絡等等技術將會接過深度學習等相對成熟技術的接力棒，同時也會出現我們目前無法預知的新的研究方法和范式，用于打破部分技術瓶頸；但是在底層理論沒有突破的前提下，人工智能還只能在少數領域突破人類極限，無法實現代替。在商業模式上，2019年，以人工智能為底層或者核心的創新技術系統為是主要方向，解決真實場景下的運用問題，提高行業效率。例如生物醫療、法律服務、智能制造等行業，需要匯集足夠大量的數據，并根據需求進行算法分析。這其中最重要的是，怎樣實現數據獲取與分析的最優化。尤其在數據權屬、交易、獲取、存儲等問題尚待進一步明確的情況下。在倫理道德上，人工智能會在算法歧視、算法黑箱等問題上獲得突破。與人工智能獲得突破一樣，人工智能倫理也是2018年關注度最高、且為人類社會最擔憂的話題之一。人類工程師、法學家、經濟學家等組成的精英群體將會為人工智能厘清適合人類倫理道德的界限。但是，在可以預見的2019年間，人工智能還是不能也不會成為擁有自主意識的獨立主體。
不論人工智能的發展方向如何，其實都是在人類群體的不懈努力之下獲得的成就。在一項在未來擁有長遠運用潛力的新技術面前，我們應當始終保持理性。要意識到所有的創新都是螺旋式上升的。當技術處于低谷時，我們要保持樂觀；當技術處于“狂熱”時，我們要勇于判斷。這才是作為數字科技公司在持續創新過程中應當秉持的正確態度。我們相信，在經歷了2018年的突飛猛進之后，2019年的人工智能將會出現更耀眼奪目的突破。
(本文作者孟昭莉：新浪財經意見領袖專欄作家 )
