2016年3月，google人工智能AlphaGo以4:1的比分战胜韩国选手李世石。

2017年1月，AlphaGo化身Master碾压整个围棋界，以60连胜的成绩完成了围棋领域对人类的横扫。

很多专家将2017年定义为人工智能元年，一些弱人工智能已经走入我们的生活，只是很多人还没有觉察而已。我们也看到了，大量的影视作品和文章，提醒我们要警惕人工智能，甚至有些人认为发展人工智能就是在毁灭人类。人工智能到底是什么？AlphaGo在围棋领域战胜人类到底意味着什么？硅基的新物种人工智能和碳基的生物有什么区别？带着这些问题阅读了《必然》和《未来简史》，仔细观看了《混沌研习社课程》3月人工智能专题课程，《吴晓波频道》和TED中人工智能相关节目，阅读了一些人工智能发展相关文章。通过学习，获得了一些全新的视角，分享给大家，希望对您有所帮助。

未来已来，只是尚未流行

一、人工智能定义

老规矩，先来看看人工智能的定义是什么。

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图 了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器 ，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能产生有三个基础，摩尔定律、 数学模型 、 大数据。

吴军博士在混沌研习社上分享其对超级智能的理解，分享中他提到了人工智能产生的三个基础：摩尔定律、大数据、数学模型。我们分别来看看这三大基础是都是什么。

摩尔定律 是由英特尔创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出来的。其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。强大的运算速度是人工智能的基础。

人工智能的数据模型--深度学习 ，所谓深度学习就是通过深度神经网络算法，模拟人脑机制进行学习、判断和决策。深度学习会让计算机具备一定的模式识别能力。举个例子，向人工智能输入大量狗的照片，人工智能自动进行识别狗的特征，然后再通过不断追加图片，不断加强其判断的准确性。人工智能应用在医学领域，其识别黑色素瘤的准确率已经达到91%，远超人类医生的识别准确率。但是深度学习也有其自身问题，其模式识别过程不可以描述，深度学习是一个黑箱，投入数据，它给你结果，但是为什么是这个结果，没人能够告诉你。

我们今天提到 大数据 很容易理解为用户的行为数据，如淘宝中用户的选购记录，运营商的用户通讯记录，QQ和微信中用户沟通数据及朋友圈印象管理数据，facebook中的社交记录，google和百度中的用户搜索数据。未来的大数据将不单单来源这些平台的用户行为数据，很可能是万物联网后的全量数据。

摩尔定律为人工智能提供运算能力，大数据为人工智能提供学习资料，深度学习利用大数据实现无限进化。

二、人工智能关键事件

1994年Chinook Checkers，机器国际跳棋上超越了人类；

1997年Deep Blue深蓝战胜国际象棋世界冠军；

2008年卡内基梅隆大学和通用的无人驾驶汽车CMU Boss研发成功；

2012年Amazon的仓储机器人Kiva，减少工人在仓库中走动的频次；

2014年计算机被当13岁男孩 首次通过图灵测试

2014年没有刹车、没有方向盘，只有一个启动Button的Google Car；

2016年AlphaGo4:1战胜李世石；

2017年神秘Master60盘连胜，狂扫棋坛高手。

三、为什么Alphago战胜李世石引起世界关注

2016年3月份，似乎全世界都在关注Alphago对战李世石的比赛，起初不太理解。我会在ipad中玩五子棋，象棋之类的棋牌游戏，PVE的时候经常输给软件机器人。9段高手李世石不就是在和一个游戏机器人下围棋吗，有那么值得关注吗？而且对战的可是google的机器人啊，google有多少服务器，通过分布式并行运算，暴力破解围棋规则也是肯定能赢的吧！随后，阅读了一些相关文章才知道，围棋极其复杂，暴力破解几乎不可能， 一局围棋150回合，其中可能出现的10的170次方种可能性，比宇宙元子总数还多 。而且围棋中的规律复杂微妙，号称千古无同局。而且Alphago是单机的，没有联网，没有利用google的分布式并行运算。那么Alphago的运算能力如何呢？我们来看一下Alphago的前辈IBM深蓝，深蓝是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个大脑(微处理器)，每秒钟可以计算2亿步，计算能力11.38 GFLOPS，而现在，一台笔记本的计算能力已经超过了深蓝，搜狗CEO王小川表示，AlphaGo计算能力是当年IBM计算机深蓝的3万倍。因为有摩尔定律，也许有一天，我们手机也能达到Alphago的运算能力呢，值得期待，可能时间不会太长。

四、4个视角看人工智能发展

有些时候，我们看问题可能受到自身经验的局限。在阅读和学习过程中，发现四个视角非常有意思，是自己以前没有考虑过的，分享给大家。

视角1： 鸟飞派 VS 空气动力学派

吴军博士在混沌研习社提到了鸟飞派的概念非常有意思。

我们来看看飞机的发展史，人类最初希望飞到空中，现实生活中我们可以找到的学习目标就是鸟类，最初人类一直在模仿小鸟的飞翔方式，通过震动翅膀获取上升动力，但飞机的发明却不是因为模仿小鸟的翅膀震动，而是发现了空气动力学原理，于是我们能让飞行速度实现超音速，进而完全超越鸟类。

我们再来看看汽车的发展史。最初人们希望从A地到B地只能靠自己的双腿，后来发现可以使用其他生物替代人类的双腿，而且速度可能更快，例如骑马，随着石油能源和电能的使用，发动机的发明，现在人们从A地到B地平均速度可达80KM/h，未来的无人驾驶技术将会再一次重新定义出行，人们再也不用像以前那样，将注意力耗损在从A地到B地这个过程中。未来的出行方式将会是用户上车后，输入目的地，然后开始办公或娱乐就好。

我们可以发现， 最初的发明往往将现实世界中的事物作为模仿原型，当掌握了其运行原理后，衍生出的产品性能将极大超越最初的模仿原型，而且外形与最初的模仿原型差异极大 。我们再来看看人工智能机器人，现在很多人工智能都在模仿人，似乎是有两只腿，两只手臂，一双眼睛，一张嘴才是机器人，其实机器人完全没必要这样，移动可以用履带或轮子，有10几只眼睛，一个屏幕，一个托盘，一个机械手臂，下图是无人车眼中的世界。

视角2：“站台”上看加速发展的人工智能

人工智能并不是模仿人类大脑的信息存储和信息传递模式，人工智能的进化速度与运算速度和算法优化直接相关，其发展速度类似与指数级发展或加速发展。将我们人类的智力水平比作一个站台，我们人类站在站台上，看着人工智能的火车缓慢驶来，最初可能特别特别慢，用了200年时间让人工智能有了爬行类动物的智能水平，用了100年让人工智能有了哺乳类动物的智能水平，用了50年的时间让人工智能有了黑猩猩的智能水平，用了20年的时间有了3岁小孩的水平。

像这样，这列人工智能的火车持续加速向站台逼近，其智能水平与人类智能差不多的时间可能只有一瞬间，而当人们还没有所察觉时，它已经进化为我们完全无法理解的全新物种。我们人类智商分布满足正态分布，多数人在80到120之间，即使偶尔出现的IQ180的天才我们虽然无法超越但是还可以理解，如果人工智能的智商水平相当于10000呢？它想告诉我们为什么，我们却可能完全听不懂，因为我们的智能水平可能已经天差地别。

视角3：无法理解其给出的答案

AphaGo对战李世石时发生了一些有趣的场景，AphaGo落子后，人类的专家们这时就会发表评价，机器人就是不行，下了一手臭棋，但是随着棋局的演化，几十步之前的“臭棋”又成了神来之笔的好棋。在AphaGo对战李世石时，专家判断AphaGo处于劣势，但是AphaGo只是在做数学游戏，从后台可以看出，AphaGo的算法显示其一直处于获胜可能更大的一方。大家理解这其中的差距了吗？人类百年的围棋文化被全面超越了，因为只有整体性超越，才会出现这种情况，对方下了一手好棋我们竟然看不出来，看不懂其中深意。

大家都应该听说过安吉丽娜朱莉因为基因检测结果做了乳腺切除手术，《未来简史》中预测了数据人文主义在未来将大行其道，我们的体验自我感觉良好，但是通过人工智能的运算分析，告诉我们一个结果，比如某人患有乳腺癌的几率高达90%，那么你会选择切除乳腺吗？体验自我告诉我们没有任何问题，感觉良好，但是人工智能却告诉我们分析结果显示您最好立刻，马上进行乳腺切除手术，你会如何选择，未来的医疗可能越来越朝着这个方向发展。就像罗胖曾经在年会上提到的父爱算法，人工智能说一句听我的，就这么干，你是听呢？还是不听呢？因为它给出的理由你听不懂，但是90%概率它是对的，我想人类最终会接收这种不理解的答案。

视角4：明天“我”会进化成另一个“我”

AphaGo这类人工智能的恐怖之处在于其无时无刻不在进化，人类需要休息，需要社交，需要思考，需要沉淀，而且碳基生物的进化需要数万年，而且是通过两性繁殖，促进基因突变，优胜劣汰，这种进化速度与硅基的人工智能的进化速度相比如同云泥，而人工智能的提升在其运算层面通过计算完成，今天的AphaGo和昨天的AphaGo完全不同，今天的AphaGo可能输了，但是人类回去休息后，它默默的一晚上和自己下了300万盘棋，第二天人类棋手面对的已经是一个全新的AphaGo。

五、下期预告--人工智能与人的关系

人工智能在职场上是否能完全替代人类，真的会如同凯文凯利在《必然》中描述的那样，人类职业被人工智能循环替代吗？哪些职业正在被人工智能替代？赫拉利在《未来简史》中预测了未来会出现一个全新的阶级--无用阶级，当人工智能全面替代人类劳动，我们又将何去何从？《奇葩说》曾经辩论了人是否会爱上机器人，当人工智能完全通过图灵测试，我们如何分辨彼此的边界？哪些人工智能已经融入我们的生活当中？下期将会着重分析人工智能和人的关系，从人工智能如何在生产，交通，医疗等领域改变我们的生活角度展开论述。

作者 言之有术

关键字：产品经理, 业界动态, 人工智能

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