人工智能自上世紀六十年代誕生,經歷了半個多世紀的起伏式發展,在近兩年的時間里又迎來了“爆發期”。隨之而來的是對人工智能的定位、人工智能對于人類發展的作用、人工智能的商業化應用等方面的討論。但確定無疑的是,人工智能是一條創新且蘊藏巨大能量的發展之路,勢必將成為產業變革中強有力且不可替代的助推引擎。

人工智能起源于上世紀的1956年召開的達特茅斯會議,科學家們探討利用機器模擬人類智能等問題,與此同時首次提出“人工智能”(AI)的術語,AI的名稱得以確定。而那時關于人工智能是模擬人類的神經系統、還是模擬人類心智的討論預示了人工智能隨后幾十年關于“結構與功能”兩條路線的斗爭。

AI威脅論一度伴隨科技發展而爭議不斷,“替代人類”成為人工智能強勢崛起被世人所忌憚的痛點所在。英國著名物理學家霍金生前曾多次提到人工智能可能會毀滅人類。

要回答這個問題,艾渝認為先要弄清楚人工智能與人類的主要區別。人工智能與人類的區別在于智能與智慧,以及是否有自主學習并創造的能力。目前的狀態下,人類賦予人工智能某種能力,讓它成為一種工具,更多的幫助人們處理重復性、有規律的事情,使得人們能夠有更多的時間去思考、去做更富有創造性的,更高層次的事情。

近年來,我國人工智能領域經歷了爆發式的增長。無論從企業數量、還是融資規模,都位列全球首要位置。但據億歐智庫發布的《2018中國人工智能商業落地研究報告》顯示,2017年中國AI創業公司累計獲得超過500億人民幣融資,但其中商業落地前100強公司累計產生收入卻不足100億人民幣。這是否表明人工智能領域的投資過熱呢?

在2018年5月牛津大學發布的一份題為《解密中國AI夢》的報告中,通過硬件、數據、算法和商業四個方面分別進行評分,將中國和美國的AI實力做了評估對比。報告的結果是中國綜合得分17.1,美國得分32.5。即報告認為中國在人工智能領域實力僅達到美國的一半。那是否就是說,中國的AI發展落后于美國?

針對這個問題,潘天佑表達了他的見解:“我覺得那些比較低端且能夠馬上見效的東西叫做成功,這方面美國的成功率比我們高。AI有三個發展,分別是模擬人的結構、意識和行為。美國在結構和意識之間做的非常好的,跟現實貼的是非常近的。我們這邊盡管數量多,但是我們可能在布局上面以及響應上面有自己的獨特優勢。但不論誰做出來的東西,都將有利于人類社會的整體發展。”微軟亞洲研究院主要聚焦前端的研究、與產業聯通、培植未來三大部分,未來將其建立在云上,借助云服務,讓人工智能的能力“植入”到更多人和公司,讓人工智能技術更普及。

人工智能的發展離不開算力、算法與數據的疊加效應。而就像互聯網對實體經濟的賦能一樣,人工智能將在未來對各行各業進行深度化改造,全面走向智能化部署與決策。因此產業鏈中的各個層級的數據化、智能化都蘊藏著巨大的投資機會。互聯網是首個完全被數據化的產業,在眾多的電商平臺中,智能化決策系統會根據消費者對于某款產品的偏好自動推薦相關產品。但縱觀線下實體店,都很難回答這幾個問題:誰來了、來了多少人、停留了多久以及偏好是什么?這樣的問題也普遍存在于我們的農業、交通、政務以及智慧城市的管理當中。

“如果一個企業能夠用人工智能的相關技術對某一個垂直領域進行深度數據化、網絡化、智能化改造,幫助該領域創造出10%的效益優化,那么這將是一個巨大的提升”,艾渝說:“2018年,中國的GDP總量已經超過90萬億人民幣,10%的提升將會達到9萬億,這將是一片巨大的藍海。”

京東物流就是充分利用人工智能賦能傳統經濟的一個例證。2018年,京東11.11全球好物節累計下單金額超1598億,每天大概有接近十億的訂單量。而第一份訂單從下單狀態到送達用戶手中僅用時4分鐘。截止當日0點前,已經有90%的訂單被全部送達至消費者手中,這樣的成果在過去是不可想象的,10億份訂單在一天之內被送達到用戶手中,準確率更是高達90%。這樣的效率提升,是因為背后龐大的人工智能技術的支持:貨物數據通過物流傳感器輸入輸出;通過NB-IOT和5G的這樣的基礎設施連接并形成網絡;再通過物流平臺的AI系統實現智能化處理,對配送情況進行決策、優化,直至送到客戶手中。這一點就是科技對于傳統物流行業的改造,是人工智能對于效率的提升。

對于人工智能在當下的商業化價值,微軟亞洲研究院副院長潘天佑給予了充分肯定,并例舉了人工智能提升商業效率的案例。微軟亞洲研究院近期跟香港航運公司合作,利用人工智能算法,推算出貨輪甲板上的集裝箱空置率,并按照如何最小化空置率的目標,幫助航運公司重新規劃航線,讓整體空置率降低。他指出未來人工智能未必將全部擬人化,而是將人工智能算法賦能于任何單一產品,從而實現降低成本,收益最大化的目的。