“人机大战2.0版”，第三局第125手，替AlphaGo执子的黄士杰博士落下一枚黑子，棋盘对面年轻的“世界围棋第一人”柯洁在巨大压力下离开了座位，观战记者随后听到十几米外传来压抑但清晰的哭声。
和0∶3的比分相比，这个充满戏剧化的场景似乎更是对人工智能强大能力的某种写照，AlphaGo超越了千百年来人类以智慧和经验主义对围棋的认识。而在几年前，程序员们还因为人工智能能够在一堆图片里认出猫来就欢欣鼓舞。
人工智能正在飞速成长，《全球人工智能发展报告2017》显示，2012年后成立的人工智能企业，在数量上超过了之前20年所有人工智能企业数量的两倍。目前，美国人工智能企业已超过3000家，中国则超过了1500家。在资本市场，人工智能获得的风险投资也从2012年的5.89亿美元猛增至2016年的50多亿美元。市场研究机构麦肯锡预计，到2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。
“60多年前，计算机科学的奠基人图灵在‘计算机与智能’一文的结尾写下这样的话：我们只能看清前方很近的距离，但我们能看到那里有太多的事需要去完成。这句话也适合用来描述今天的人工智能。”IBM大中华区首席技术官沈晓卫颇为感慨。
当人工智能敲响了门，我们将迎来怎样的世界？
“三管齐下”跑步前进
“幸福人生的逼迫，这就是人类生活的意义。”这句几乎可以从乐观主义维度形容人工智能影响的诗句，并非出自人类之手，而来自于微软的人工智能应用“小冰”，由它创作的一本名叫《阳光失了玻璃窗》的诗集，登上了书店诗歌新作的排行榜。
从AlphaGo到微软“小冰”，人工智能为何能变得更聪明？科学家们将其拆解为“强芯片+大数据+优算法”，人工智能快速成长，正来自于这“三管齐下”的跑步前进。
芯片像是人工智能的身体。Alphabet执行董事长施密特坦言，20年前他之所以放弃人工智能研究，觉得AI没什么前途，重要原因就是，“和那时比，现在机器计算能力增强了，才能支持现在的算法，让人工智能的智商得以提升”。
科技巨头们纷纷投入重金，特别设计专门用于人工智能的芯片。AlphaGo依靠的正是在云上运行的4个用于神经网络计算的TPU芯片。第二代TPU芯片每秒能提供180万亿次浮点运算，有64G的超高带宽存储器。强大的计算力也带来了计算成本的下降，AlphaGo开发团队表示，随着TPU的应用，它节约的成本可以打造另外15个数据中心。沈晓卫表示，IBM开发出了类脑芯片，用54亿个晶体管模拟100万个神经元。采取异步电路的设计，芯片能耗仅为70毫瓦。有消息显示，苹果也正在研发一款被称为“苹果神经引擎”的人工智能芯片，用来改进苹果设备在处理人脸识别、语音识别等人工智能任务时的表现。
算法则像是人工智能的大脑。AlphaGo技术负责人大卫·席尔瓦表示，新版AlphaGo能让去年与李世石对战的版本三子（这相当于职业九段与业余5段之间的水平差异），但能耗和计算力的耗费仅相当于旧版的十分之一。这样的“多快好省”正来自于基础算法，包括用来选点的策略网络和用来判断胜率的价值网络的大幅度优化。更重要的是，增强学习在新版的AlphaGo的算法权重中更高，这就意味着相比学习人类顶尖职业棋手的棋谱，AlphaGo更多依靠自我对弈来学习，通过自我对弈，它甚至形成了类似于人类棋手在形势判断上的“直觉”，学会了以类似于人类棋手“复盘”的形式检讨此前的棋招得失。
有了强壮的身体和聪明的大脑，人工智能还需要“吃好喝好”，用丰富的数据资源形成“智慧”。北京邮电大学计算机围棋研究所所长刘知青坦言，通过人类的几十万张棋谱和自我对弈产生的新棋谱，丰富的数据成为AlphaGo实力提升的关键。而对于普通人来讲，移动互联网的快速普及和与诸多生活场景的打通，也在不断产生着海量数据。如今，全球每月活跃的安卓设备超过20亿部，苹果则生产了超过10亿部手机，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示，目前谷歌已有多个产品和服务的用户数量突破10亿，它们是Google地图、YouTube（视频服务）、Chrome（浏览器）、Gmail（电子邮件）、搜索和Google Play（在线应用程序商店）。“通过采集海量用户数据，进行机器的深度学习，我们可以更科学更智能地解决问题。”猎豹移动CEO傅盛同样表示，旗下的Live.me作为美国最大的第三方直播平台，每天产生上千万张标准人脸。“这些数据让猎豹移动开发出了新的人脸识别技术，在儿童识别等领域大量使用。”
从“效率”到“效能”遍地开花
去年8月，IBM的人工智能应用Watson分析了数千个基因突变，最终确诊一位60岁的日本女性患有一种罕见的白血病。Watson的整个诊断过程不到10分钟，如果换做人类医生，这一诊断需要耗时数周才能做到。通过公司的人脸识别技术，旷视科技副总裁谢忆楠在比对了180万张照片后，帮助公安部门成功找到了犯罪嫌疑人。如果以人力，这个工作几乎无法完成。通过对海量数据的识别和分析，人工智能可以获得极高的效率。
人工智能除了将人类能做的事做得更好，还在改变人们对世界的认识，体现出巨大的效能。拿AlphaGo来说，无论是让“棋圣”聂卫平脱帽致敬的五路肩冲，开始被职业棋手们广泛借鉴的“点三三”和“二间高跳”，还是体现出的对厚势和中腹的重视，都让围棋理论发生着变化。职业棋手古力表示：“过去被禁锢的想法很多，通过学习AlphaGo，现在棋的自由度变得太大了。”
在搜狗CEO王小川看来，人工智能应用在效能上的提升尤其珍贵。“在金融领域，现在已经在用AI进行征信，对于是否放贷，机器在几秒钟之内就能做出决策。由于人工智能的出现，征信的维度也发生了变化：手机是否经常没电、通话记录是单方的还是双方的，这些都能够成为衡量一个人还贷能力的评判依据。在教育行业，未来机器能够通过对人的分析实现因材施教，进行有针对性的命题，提高教育的效率。”王小川说。
纵观未来，人工智能还将进一步改变人与机器交互的方式。“从五笔到拼音再到语音，从键盘到鼠标再到触屏，人与机器的交互的方式越来越‘人性化’，未来人工智能还会使得人和机器的地位发生变化：以前是人适应机器，现在变为机器来适应人。”皮查伊同样表示：“接下来的交互变化，会从触摸到语音和图像识别，更关键的是，识别之后的语言理解以及理解之后能提供的智能服务。”在今年的开发者大会上，谷歌发布了智能语音助理，它不仅是搜索方式的创新，更是人工智能形态的落地，能够理解自然语言，并执行翻译、叫外卖等指令。比如在了解你的行程后，它会根据实时交通状况，主动提醒你是否要提前出门。比如当你问一道菜是什么样子的时候，它会搜索出图片推送到你的手机上，接入第三方服务后，还可以直接语音点餐，完全不需要任何文字输入。
随着一款款功能“破冰”和应用落地，随着人工智能在认知和决策层面能力的不断提升，最终，人工智能产品将形成一套集成解决方案。来自麦肯锡的研究报告显示，当人工智能与其他互补性技术结合时，可生成多种集成解决方案，如自动驾驶、机器人手术，以及能够对刺激做出响应的家用机器人等。
热情之外“冷思考”
“AlphaGo之父”哈萨比斯表示：“我提醒诸位，必须正确地使用人工智能。”在回答经济日报·中国经济网记者何为“正确”时，哈萨比斯表示，他的两个原则是：人工智能必须用来造福全人类，而不能用于非法用途；同时，人工智能技术不能仅为少数公司和少数人所使用，必须共享。
新技术总带来新的担忧和挑战。一份由第三方机构发布的《人工智能影响力报告》显示，目前用户最为关注的3个与人工智能有关的话题分别是：自己的工作是否会被取代，AI发展带来的危害，以及AI发展带来的法律、道德问题，几乎都有负面倾向。这些担忧并非“空穴来风”，人工智能在技术上快速成长，但真正与人类社会良性互动，还要解决诸如规范、监管、安全、伦理等诸多问题。
首当其冲的是“正确”的算法。腾讯研究院研究员曹建峰表示，如果算法本身有问题，一些推荐算法决策可能是无伤大雅的。但如果将算法应用在犯罪评估、信用贷款、雇佣评估等关切人身利益的场合，因为它是规模化运作的，并不是仅仅针对某一个人，可能影响具有类似情况的一群人或者种族的利益，所以规模性是很大的。“比如，美国一些法院使用的一个犯罪风险评估算法COMPAS被证明对黑人造成了系统性歧视。”
算法产生的“歧视”来自于训练算法的数据本身是否正确、完整。同时，如果只考虑大多数情况，则很难兼顾少数人群的利益。一旦想要全面、大量的数据，人工智能又不得不面对隐私问题。“数据已经成了AI时代的新石油，但AI对数据包括敏感数据的大规模收集、使用，可能威胁隐私。此外，考虑到各种服务之间大量交易数据，数据流动不断频繁，数据成为新的流通物，可能削弱个人对自身数据的控制和管理。在人工智能发展过程中如何保护个人隐私，仍是需要解决的问题。”曹建峰表示。
此外，还有人工智能本身的安全问题。互联网安全厂商360副总裁颜水成表示，如果移动机器人进入家庭，“由此可能产生的不安全行为肯定需要警惕，在特定情况下，机器人仍可能会发生难以把控的情况。”另一方面，全智能体的信息安全问题依然可能存在，“黑客可以通过网络或某种连接控制这个智能体，进而对人身财产、安全造成伤害”。
人工智能正在为我们带来一个新的时代。这个时代的标志不仅是一个算法的改进、一种服务的出现，抑或一场比赛的胜利，而是人工智能作为新的引擎推动行业创新，改变我们的生活。当人工智能开始重新定义我们生活的世界时，人们不得不开始考虑，人与人工智能如何才能始终坐在棋盘的同一边。
