首页>>技术前沿>>网站/软件行业动态61岁的比尔·盖茨在一篇给大学毕业生的寄语中把当今时代称为“一个非常好的时代”，在庆幸自己在20岁时就有机会参与到那场改变世界的数字革命的同时，盖茨直言如果在今天寻找和当年一样能够对世界带来巨大影响的机会，他第一个考虑的就是人工智能。
与比尔·盖茨一样，《失控》一书的作者凯文·凯利同样对人工智能的发展充满期待并做出一系列大胆预言。在他看来，未来10-20年人工智能将对世界带来颠覆性的变化，一切都将变得智能化。专注于信息技术研究和分析的Gartner公司的报告则认为未来10年，人工智能将变得无处不在。
当然，人工智能的发展趋势并非无迹可寻。在我看来，人工智能在接下来的几年中，将呈现出如下四个主要发展趋势。
人工智能实用主义倾向显著，未来将成为一种可购买的智慧服务。
事实上大多数人在谈到人工智能时，首先想到的问题便是：“它究竟能够做什么？”“它到底能够用在什么地方？”“它能够给人类解决哪些问题？”在人工智能技术的应用方面，中国的互联网企业似乎表现地更加实用主义一些。将主要精力投向人工智能领域的百度几乎把人工智能技术应用到了旗下所有产品和服务中，雄心勃勃展开NASA计划的阿里巴巴也致力于将技术推向“普惠”。
人工智能与不同产业的结合正使其实用主义倾向愈发显著，这让人工智能逐步成为一种可以购买的商品。吴恩达博士曾把人工智能比作未来的电能，“电”在今天已经成为一种可以按需购买的商品，任何人都可以花钱将电带到家中。你可以用电来看电视，可以用电来做饭、洗衣服，未来你可以用购买到的人工智能来打造一个智能的家居系统，这是一样的道理。凯文·凯利此前也曾做过类似预判，他说未来我们可能会向亚马逊或是中国的公司购买智能服务。
说到底，人工智能是一个实用主义的东西。越来越多的医疗机构用人工智能诊断疾病，越来越多的汽车制造商开始使用人工智能技术研发无人驾驶汽车，越来越多的普通人开始使用人工智能作出投资、保险等决策。这意味着人工智能已经走出“炫技”阶段，未来将真正进入实用阶段。
人工智能技术进入大规模市场。
“AI赋能包括金融、零售、制造业、电信等领域，可以为银行做各种各样的风控，帮助电商做千人千面个性化的推荐，这都是AI帮助人类做到的事情。此外，AI更多的是赋能人类，帮助人类做更多的事情。”
在医疗健康领域，美国麻省理工学院移动技术研究室创始人里奇·弗莱彻（Richard R. Fletcher）表示，人类的慢性病已经超过了其他疾病，科技可以非常明显的监督健康、通过行为来预测疾病发展，发现异常情况，此外可以通过技术干预改变不健康行为，改善情绪。在收集不同的生命体征、行为反馈后，人工智能可以为你做出预测，未来疾病治疗可能像导航一样，告知你如何走到健康的目的地。
在语音识别领域，科大讯飞的市场占有率达到中国的70%，在全球“聪明企业”排名中，被评为第六。科大讯飞大数据研究院副院长、消费者BG数据平台总经理韦邦灯认为，AIUI开放平台是科大讯飞大胆迈出的第一步，标志中国的语音真正走向世界。AIUI引入了很多交付场景的识别，在早几年的时候，人机交互是傻的状态，机器人问一句说一句。现在的人工智能技术可以很好的解决这个问题。
在自动驾驶和虚拟显示领域，51VR创始人兼CEO李熠表示，在接下来3-5年内，自动驾驶会大量出现在我们的生活中。虚拟驾驶系统跟AI会在非常多的地方结合。首选，VR在自动驾驶领域可以广泛运用于模拟测试，用“目测”的方式构建城市街道环境；其次还可以大量处理极端情况，提升安全系数。
基于深度学习的人工智能的认知能力将达到人类专家顾问级别。
【AI世代编者按】在人类的努力下，人工智能的学习能力正在不断发展，但与人类相比仍有较大差距，这种差距会随着人类技术的不断进步而缩小至一个较小的范围吗？
神经网络在硅谷红得发紫，许多互联网服务都融合了各式各样的人工智能技术。然而，虽然这种技术已经能从你保存在网上的照片里辨认出猫咪，但研究人员深知，神经网络仍然存在很多瑕疵。因此，有人想知道，究竟能否利用这些形态识别系统设计出更先进、更可靠的人工智能模式。
神经网络能够通过分析庞大的数据学会各种任务，Facebook利用这种技术来识别人脸，微软则将其用于翻译服务，谷歌(微博)也把其整合在网络搜索中。它们甚至开始帮助聊天机器人学习对话的艺术。而在无人驾驶汽车和其他自动化机器的发展过程中，这种技术同样扮演了至关重要的角色。
然而，由于必须借助添加了标签的海量技术才能发挥作用，所以神经网络并不适合所有任务。不仅如此，人工智能研究人员对于神经网络制定具体决策的原因也并不十分了解。所以，从很多方面来看，这其实就像是一个个的黑盒子。这种不透明性会引发很多严重问题：如果无人驾驶汽车撞到某人，应该如何判断背后的原因？
“深度学习最近获得了很多关注，这是理所应当的。”卡内基梅隆大学计算机科学教授托马斯·桑德霍尔姆（Tuomas Sandholm）说，他曾经参与开发了Libratus，这套人工智能系统并未使用神经网络，但最近却在扑克比赛中超过了最优秀的人类选手。“但深度学习不会向你保证任何事情。”
事实的确如此，但由于神经网络存在这些明显缺陷，当今世界规模最大的一批科技公司都在拓宽其思考人工智能的方式，这一点从最近的招聘、收购和研发项目中便可看出端倪，甚至有很多创业公司也在向着相同的方向发展。
你可以将此视作贝叶斯统计学的崛起，这一学科的研究人员希望通过科学方法来使用人工智能技术——首先制定一个假设，然后根据数据更新这一假设——而不是像神经网络一样单纯利用数据得出结论。贝叶斯统计学家希望通过各种方式应对不确定性，为现有模型增加新证据，并完成一些神经网络并不擅长的任务。
与神经网络一样，贝叶斯统计方法可以从数据中了解各种信息，但这种机器学习模式的实施过程却有所不同。“我们感兴趣的是自动完成这种科学方法。”人工智能创业公司Gamalon创始人本·维格达（Ben Vigoda）说，该公司希望通过一种名为概率编程的技术拓展这一方向。
这再次提醒我们，神经网络的快速崛起带动了其他许多能够提升机器智能水平的技术发展，包括强化学习和进化计算。除此之外，机器也可以通过很多方式展开“学习”。
人工智能技术将严重冲击劳动密集型产业，改变全球经济生态。
人工智能可能引发的大规模失业是当下最为紧迫的一个问题。阿里巴巴董事会主席马云在今年一场大数据峰会上说：“如果我们继续以前的教学方法，我可以保证，三十年后我们的孩子们将找不到工作。”阿里巴巴在电商领域的对手，京东集团董事局主席刘强东则信誓旦旦地表示：“五年后，给你送货的都将是机器人。”
事实上，机器人抢走人类劳动者饭碗的事情已经在全球上演。硅谷一家新兴的机器人保安公司Knightscope目前已和16个国家签约使用其公司生产的K5监控机器人，其中包括中国。K5将主要用于商场、停车场等公共场所，可以自动巡逻并能够识别人脸和车牌，K5每小时的租金约为7美金。这意味着原本属于人类保安的酬劳现在要被机器人抢走。
未来2-5年人工智能导致的大规模失业将率先从劳动密集型产业开始。如制造业，在主要依赖劳动力的阶段，其商业模式本质上是赚取劳动力的剩余价值。而当技术成本低于雇佣劳动力的成本时，显然劳动力会被无情淘汰，制造企业的商业模式也将随之发生改变。再比如物流行业，目前大多数企业都实现了无人仓库管理和机器人自动分拣货物，接下来无人配送车、无人机也很有可能取代一部分物流配送人员的工作。
就中国目前的情况来看，正处于从劳动密集型产业向技术密集型产业过渡的过程中，难以避免地要受到人工智能技术的冲击，而经济相对落后的东南亚国家和地区因为廉价的劳动力优势仍在，受人工智能技术冲击较小。世界经济论坛2016年的调研数据预测到2020年，机器人与人工智能的崛起，将导致全球15个主要的工业化国家510万个就业岗位的流失，多以低成本、劳动密集型的岗位为主。
这绝非危言耸听。人工智能终将改变世界，而由其导致的大规模失业和全球经济结构的调整，显然也属于“改变”的一部分，你我都将亲眼看到这一切的发生。
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