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[导读] 人工智能自上世纪六十年代诞生,经历了半个多世纪的起伏式发展,在近两年的时间里又迎来了“爆发期”。随之而来的是对人工智能的定位、人工智能对于人类发展的作用、人工智能的商业化应用等方面的讨论。但确定

人工智能自上世纪六十年代诞生,经历了半个多世纪的起伏式发展,在近两年的时间里又迎来了“爆发期”。随之而来的是对人工智能的定位、人工智能对于人类发展的作用、人工智能的商业化应用等方面的讨论。但确定无疑的是,人工智能是一条创新且蕴藏巨大能量的发展之路,势必将成为产业变革中强有力且不可替代的助推引擎。

人工智能起源于上世纪的1956年召开的达特茅斯会议,科学家们探讨利用机器模拟人类智能等问题,与此同时首次提出“人工智能”(AI)的术语,AI的名称得以确定。而那时关于人工智能是模拟人类的神经系统、还是模拟人类心智的讨论预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两条路线的斗争。

AI威胁论一度伴随科技发展而争议不断,“替代人类”成为人工智能强势崛起被世人所忌惮的痛点所在。英国著名物理学家霍金生前曾多次提到人工智能可能会毁灭人类。

要回答这个问题,艾渝认为先要弄清楚人工智能与人类的主要区别。人工智能与人类的区别在于智能与智慧,以及是否有自主学习并创造的能力。目前的状态下,人类赋予人工智能某种能力,让它成为一种工具,更多的帮助人们处理重复性、有规律的事情,使得人们能够有更多的时间去思考、去做更富有创造性的,更高层次的事情。

近年来,我国人工智能领域经历了爆发式的增长。无论从企业数量、还是融资规模,都位列全球首要位置。但据亿欧智库发布的《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示,2017年中国AI创业公司累计获得超过500亿人民币融资,但其中商业落地前100强公司累计产生收入却不足100亿人民币。这是否表明人工智能领域的投资过热呢?

在2018年5月牛津大学发布的一份题为《解密中国AI梦》的报告中,通过硬件、数据、算法和商业四个方面分别进行评分,将中国和美国的AI实力做了评估对比。报告的结果是中国综合得分17.1,美国得分32.5。即报告认为中国在人工智能领域实力仅达到美国的一半。那是否就是说,中国的AI发展落后于美国?

针对这个问题,潘天佑表达了他的见解:“我觉得那些比较低端且能够马上见效的东西叫做成功,这方面美国的成功率比我们高。AI有三个发展,分别是模拟人的结构、意识和行为。美国在结构和意识之间做的非常好的,跟现实贴的是非常近的。我们这边尽管数量多,但是我们可能在布局上面以及响应上面有自己的独特优势。但不论谁做出来的东西,都将有利于人类社会的整体发展。”微软亚洲研究院主要聚焦前端的研究、与产业联通、培植未来三大部分,未来将其建立在云上,借助云服务,让人工智能的能力“植入”到更多人和公司,让人工智能技术更普及。

人工智能的发展离不开算力、算法与数据的叠加效应。而就像互联网对实体经济的赋能一样,人工智能将在未来对各行各业进行深度化改造,全面走向智能化部署与决策。因此产业链中的各个层级的数据化、智能化都蕴藏着巨大的投资机会。互联网是首个完全被数据化的产业,在众多的电商平台中,智能化决策系统会根据消费者对于某款产品的偏好自动推荐相关产品。但纵观线下实体店,都很难回答这几个问题:谁来了、来了多少人、停留了多久以及偏好是什么?这样的问题也普遍存在于我们的农业、交通、政务以及智慧城市的管理当中。

“如果一个企业能够用人工智能的相关技术对某一个垂直领域进行深度数据化、网络化、智能化改造,帮助该领域创造出10%的效益优化,那么这将是一个巨大的提升”,艾渝说:“2018年,中国的GDP总量已经超过90万亿人民币,10%的提升将会达到9万亿,这将是一片巨大的蓝海。”

京东物流就是充分利用人工智能赋能传统经济的一个例证。2018年,京东11.11全球好物节累计下单金额超1598亿,每天大概有接近十亿的订单量。而第一份订单从下单状态到送达用户手中仅用时4分钟。截止当日0点前,已经有90%的订单被全部送达至消费者手中,这样的成果在过去是不可想象的,10亿份订单在一天之内被送达到用户手中,准确率更是高达90%。这样的效率提升,是因为背后庞大的人工智能技术的支持:货物数据通过物流传感器输入输出;通过NB-IOT5G的这样的基础设施连接并形成网络;再通过物流平台的AI系统实现智能化处理,对配送情况进行决策、优化,直至送到客户手中。这一点就是科技对于传统物流行业的改造,是人工智能对于效率的提升。

对于人工智能在当下的商业化价值,微软亚洲研究院副院长潘天佑给予了充分肯定,并例举了人工智能提升商业效率的案例。微软亚洲研究院近期跟香港航运公司合作,利用人工智能算法,推算出货轮甲板上的集装箱空置率,并按照如何最小化空置率的目标,帮助航运公司重新规划航线,让整体空置率降低。他指出未来人工智能未必将全部拟人化,而是将人工智能算法赋能于任何单一产品,从而实现降低成本,收益最大化的目的。

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