人工智能发展现状及利弊分析

比尔•盖茨曾说：“我们正处于一个资源短缺的世界，但这些进步将帮助我们解决所有亟待解决的问题。我们需要解决诸如传染病等问题，需要帮助卫生保健工作者做好他们的工作。”

根据网络资料汇编，希望给读者对于人工智能方面有一个全新的认识。近期人工智能很火，仅今年上半年中国就吸引投资约675亿元，远超过半导体，因为人工智能真的会改变我们每个人的生活。

人工智能(缩写AI)时代来临。标志性事件是2016年3月Google公司的智能机器人，叫AlphaGo，“阿尔法狗”下围棋4:1胜过韩国的李世石。表明在逻辑与运算方面，智能机器人可能超过人类。

尽管未来的智能机器人要替代人类的部分工作，它是既远又近，可能是个不争的事实。但是真要实施起来可能从产业的环境改善，包括智能机器人的安全、标准等尚有一段不短的距离。然而无论如何从这个时刻开始，对于人工智能技术人们不得不加以重视与对待它。

智能机器人与人脑有多大差异

假设把人脑看作CPU，它的处理速度约320GHz，人脑的资讯传输频宽约每秒25Tb( 1Tb等于 1,000G )储存容量约2,500Tb，比市售高速绘图DRAM每秒传输32Tb的速度快800倍，也比1Tb的固态盘(SSD)容量大2,500倍。

人脑有300亿个神经元。而Nvidia芯片中的晶体管数量己达到210亿个，面积为815平方毫米，它拥有5120个CUDA（统计计算设备架构）处理核心，双精度浮点运算性能可达每秒7.5万亿次。

人类的大脑从4000年前到如今，它的神经元数量一直没改变。但是芯片里晶体管的数量还可能呈百万倍的增加。

人的智商IQ通常为100，而那些天才，如爱因斯坦，达芬奇等它们的IQ可达200，但是未来30年之后，随着人工智能技术的进步，智能机器人的智商IQ可能达到10,000。如果这天真的来临，意味着人工智能的智商远超过人脑，业界称之为到达“奇点”(Singurarity)。

从人工智能角度看，目前AI的高级认知功能还远弱于人类。然而未来智能机器人，加上智能汽车等的数量有可能超过人类的人口总数。

机器人超越我们的是智商层面，而人的理解、情感、同情心、共鸣性等软实力，是智能机器无法取代的。

如果跟机器比逻辑和运算，人类很快就会败下阵来。在未来，人和机器必然是世上两种性质不同、但能力相当的物种。这两种物种要想并存，就要有差异化。

AI技术推动社会进步，无法避开它

未来万物互连，必将产生大量的数据，它是一项财富。因此数据的计算，分析及运用是总的趋势，所以人类无法推开AI技术，而是必须要亲近它，利用它。

据Cisco统计，在2002年时全球每秒产生l00GB数据，至2007年时己经增加到每秒2,000GB，到2016年时每秒26,600GB，预计2021年时每秒产生105,800GB数据。

过去5年来，在人工智能方面的风投基金及风投交易每年增长约50％，这意味着资金每两年翻一番。风险投资直接影响市场产出——过去5年来，微软、Facebook等大型科技公司的人工智能和机器学习专利数量也以每年约增加50％的速度飙升，这意味着人工智能和机器学习专利也每两年翻一番。

人工智能技术己上升到国家的战略地位

2017年7月份中国政府出台了一项新战略，其目标明确：三年内在人工智能技术发展方面赶超美国，希望到2030年时成为世界领先者。

科技部发布的文件列出了13个“转型”技术项目，计划在未来几个月内投入更多政府资金，到2021年完成项目交接。其中一项是开发运行人工智能神经网络的新型芯片，其软件开发与谷歌等大科技公司在人工智能领域的规划不谋而合。

在硬件方面，该项目的一个标准专门针对Nvidia(英伟达)：科技部表示，在芯片性能和能效方面，希望能够开发出比英伟达M40芯片功效高20倍的芯片，此类芯片被称为神经网络的“加速器”。M40芯片上市已经有两年时间，并不是英伟达最新、功能最强大的芯片，但目前仍然用于各种人工智能项目。

据专家预测，在2030年时人工智能在中国可能产生10万亿元产业，其中金融、汽车、零售及医疗等占主要方面。

英特尔的CEO科再奇近日在《纽约时报》Dealbook大会上谈到，每家公司都应当制定人工智能战略，刻不容缓。随着数字化革命进程的加快，数据越来越多、越来越复杂、越来越多样，企业必须迅速做出关键决策。为了驾驭数字洪流，企业需要人工智能战略，否则就会落后于时代。

企业需要立刻制定并执行自己的人工智能战略，方能制胜未来。

AI技术的现状

据腾讯研究院高级研究员张孝荣认为，在人工智能的赛道上，算法为天、计算能力为地、芯片为核心，中国能否在人工智能上实现弯道超车，首先要看在核心阵地是否有所作为。

目前，在AI芯片领域，主要存在GPU（即视觉处理器）、FPGA（即现场可编程门阵列）、ASIC（即专用集成电路）、类脑芯片四大流派。

其中，在GPU领域，只有Nvidia英伟达、AMD两大玩家。在FPGA领域，有赛灵思、Altera（已被英特尔167亿美元收购）、Lattice、Microsemi 4个玩家。在ASIC领域，美国的英特尔、高通、微软，英国的Graphcore，中国的中科院计算所、地平线机器人等，均有布局。在类脑芯片领域中，美国的IBM、高通，中国的中科院计算所、北京大学、中星微、西井科技等也取得了不俗的成果。

据瑞银的模型预测，机器学习与人工智能等相并半导体产值不含存储器，2021年将由2017年的82亿美元成长至350亿美元，年均增长率造41％。

从计算机发展历程，GPU最初的诞生与视频游戏市场有关，而与CPU区别明显，它用来解决复杂的计算任务，而GPU则更适合对于海量数据进行批量化操作。因此GPU正是人工智能时代的核心，深度学习技术所需要的。

芯片行业在PC时代属于英特尔，移动手机时代属于高通，目前进入人工智能新时代，Nvidia英伟达暂时抢占先机。

至2021年时据预测全球智能手机出货量累计超过85亿台，假设其中有约50%的手机装上AI芯片，或者集成AI功能，对于手机的功能会有极大的提高，是人类的福音。

在AI投资与基础技术领域，中美差距大

由于中国处在一个特殊环境下，只要政府踩哪个“油门”，现阶段地方政府与社会资金都会跟风，此种现象是有利有弊，要掌握一个合适的度尚很难。

据腾讯研究院2017年7月底发布的“中美两囯人工智能产业发展全面解读报告”显示，截止今年6月，美，中两国人工智能企业数量分列全球第一与第二位。在应用领域，中国企业数量为美国的62％，但在基础层和技术层，中国企业的数量均不及美国的一半。尤其在人工智能处理器和芯片相关领域，美国拥有33家，中国仅只有14家。

在人工智能应用领域，中国的融资额是领先的；但是在人工智能基础技术领域，美国的融资额远远超过中国。

在人工智能芯片，软件架构领域，美国显然走在前面，而且领先中国很大一截。美国许多人工智能公司希望推动技术去挑战极限。相比之下国內的人工智能领域的投资追求短期內的现实回报，目的性很强，而缺乏前瞻性的战略眼光。

智能机器人会带来灾难？

由美国波士登公司研发的大狗机器人被称为"当前世界上最先进适应崎岖地形的机器人"，可能未来会有一天，这种机器人会像科幻电影《终结者》中"T-800终结者"能够对人类执行残酷无情的杀戮任务，引起人们的警惕与恐惧。

这种机器狗的体型与大型犬相当，能够在战场上发挥非常重要的作用：在交通不便的地区为士兵运送弹药、食物和其他物品。它不但能够行走和奔跑，而且还可跨越一定高度的障碍物。该机器人的动力来自一部带有液压系统的汽油发动机。

而2017年11月15日谷歌波士顿动力公司又带来了一个更先进的版本-SpotMini机器人，它的动作更加流畅。

较上一代大狗机器人来说，这次的SpotMini机器人更加适用于家庭服务，SpotMini机器人配备了多种传感器，它能实现导航以及移动物件等功能，看起来更像一个机器人宠物了。

实际上人类不必害怕，由于它们的动力系统一种是采用柴油发动机，噪声如割草机一样大，适合有些野外作业中，军事上的应用尚离很远，至少现阶段没有价值。另一种是釆用电缆，适合于家中服务应用。

近期，人工智能和机器人领域进展频频。谷歌旗下总部位于伦敦的人工智能公司Deep Mind近期在机器学习方面取得了重大突破，宣布AlphaGo Zero可以在没有人为干预的情况下自主学习。2017年11月09 日在沙特授予 AI 机器人 索菲亚，Sophia 机器人公民身份之后，日本东京涩谷区也给一个虚拟助手「涩谷未来」（Shibuya Mirai）颁发了特殊居留证。这使得 TA 成为日本第一个，或许也是世界上第一个可以「实地居留」的人工智能机器人。2017年11月8日，波士顿动力机器人学会后空翻的视频刷爆朋友圈。

一时间，各种人工智能取代人类、人工智能威胁论的言论满天飞。

人能创造机器人，但是机器人永远都创造不了人，这个观点要坚持。

由于机器没有自主意识，所谓的威胁是背后的人在做坏事或者是有人在教机器做坏事的逻辑，而不是机器自己在做坏事。任何一个科学技术的发展都是双刃剑，它都可能有反作用。

人工智能只是一个技术，跟其他由人类发明的技术没有什么不同。人类的作用始终不可或缺；道理很简单：只有等人类真正了解了创造力的产生过程，才有可能教会自己以及计算机这种人类特有的那种能力，这是最难的，可能我们永远都搞不清楚。而只要算法继续由人撰写、机器只会按人提供的算法进行运算，那么，即便是此刻最先进的计算机，它在本质上跟十几个世纪以前由人类发明的算盘没什么两样。

比尔•盖茨曾说：“我们正处于一个资源短缺的世界，但这些进步将帮助我们解决所有亟待解决的问题。我们需要解决诸如传染病等问题，需要帮助卫生保健工作者做好他们的工作。”

应该认识到，人工智能AI是利大于弊，它的所谓“威胁论”实际上是个伪命题。