發表時間：2019-02-23 17:44:54
一場技術革命正席卷全球，就像任何變革性技術一樣，很難打破AI的炒作嫌疑，如果說2017年只是“預熱和炒作”，那么隨著技術差距不斷縮小，2018年中國在AI領域的優勢將真正體現。
目前，一場技術革命正席卷全球，抓住該機遇的國家將主宰21世紀。沒有哪個領域對大眾生活、生計、安全以及繁榮穩定的變革力比得上人工智能(AI)技術。人工智能將改變全球經濟和國際關系的力量平衡，因為首先掌握人工智能技術的國家在制定下一個全球秩序方面將具有關鍵性戰略優勢。
就像任何變革性技術一樣，很難打破人工智能的炒作嫌疑。記者和專家可以重點突出最重要的新興趨勢和行業問題，比如人工智能和人工智能驅動的自動化改變勞動力市場時可能產生的政治影響。畢竟，即使技術變革帶來了就業總人數的凈增長，也會使大批缺乏教育和培訓的勞動者失業。這一現實將使各國政府更難以滿足每個公民的需求。但人工智能的觀點及其含義有可能混淆不同類型人工智能、以及政府對其判斷。日前，全球最大政治風險咨詢公司亞歐集團(Eurasia Group)聯合世界領先的AI研究者兼“創新工場”(Sinovation Ventures)創始人李開復，發表了有關中國人工智能領域的白皮書。
當前的共識是，美國和中國已經開始了雙向的AI主導競賽。在全球決策者和立法者討論美國在全球未來地位的時候，白宮和硅谷之間的氣氛日益緊張，而中國則開始大力發展AI。盡管中國在頂級硬件和人才方面仍然落后于美國，但其互聯網用戶數量超過了美國和歐洲的總和，這一優勢可以使中國在積累大量數據的過程中擁有不可磨滅的領先優勢，而這些數據則是人工智能創新的核心。但是，美中競爭是兩國關系的中心因素，這不僅僅是一場勝者全得博弈。隨著中國不斷縮小在人工智能方面的差距，對這個領域的仔細研究也顯示了該超級大國與新興挑戰者之間更多的異化。
除了這兩個大國之外，許多大小國家的決策者現在都在努力應對人工智能問世帶來的機遇和挑戰。雖然這樣一來可能會導致貿易摩擦加劇，并引起人工智能在短期內會對國家安全造成危害的擔憂;但從長遠來看，人工智能、自動化和相關技術將是未來公民安全和繁榮的關鍵。
中國的人工智能變革：了解北京的結構性優勢
如果2017年中國AI產業只是“預熱和炒作”，那2018年中國在AI領域的優勢才將真正體現。媒體關于中國人工智能崛起的報道大部分集中在中國大型互聯網公司、人工智能的部署、政府對該技術的高度興趣、以及美中“AI戰”的可能性。關于后者的討論往往涉及對人工智能潛在的軍事用途的警告，以及人們對殺手機器人的過分擔憂。
這些分析在許多方面令人失望。它們通常無法區分AI的不同含義，AI如何被使用，以及如何將AI用于為各種應用軟件增添智能功能等。本白皮書試圖解決這種不平衡問題，首先通過對中國AI多種表現形式提出更加細致的觀點，然后概述中國人工智能優勢的主要來源。人工智能不只是另一種產品或服務。這是一項基本的使能技術，可以添加到現有的流程和服務中，使其更加智能、更高效、更準確、更實用。AI并不是一個龐然大物。最佳解釋為四種不同的應用程序：互聯網AI、企業AI、感知AI以及自主AI。評估一個國家或公司在AI的現有能力和未來前景需要對這些不同的AI領域以及其他變量(如數據量、人才質量以及頂尖硬件的可用性)有細致的了解。
通過以上分類，我們可以對中國人工智能的發展做出如下預測：新一代科技人才將加速中國人工智能的發展.目前中國出現了頂尖AI人才赤字，但是一支龐大的年輕科學家隊伍正在積聚。我們預計這種人才短缺將隨著時間的推移而演變成一個優勢。
·AI就緒數據將成為一個關鍵優勢來源：龐大的數據集，以及在AI應用中的更大靈活性，將成為中國的核心AI優勢。這個單一的優勢是其他國家無法逾越的。
·中國將在四個核心AI應用中的三個應用中處于領先地位：中國在互聯網人工智能、感知人工智能以及自主人工智能方面的能力不僅將非常強大，而且將處于世界領先地位。
·企業AI在中國將會滯后：由于缺乏企業軟件和數據倉庫，中國在商業智能方面的實力將發展得更慢。
·中國人工智能將繼續受益于非常有利的監管環境：政府的大力支持將極大加快中國人工智能的發展。
·中國將成為一個全球人工智能大國：北京將成為一個硅谷級別的人工智能創新中心，超越多倫多、蒙特利爾和倫敦。
AI方程中的關鍵因素
AI是大量流程、數據分析、支持技術、應用程序和軟件的總稱，它使現有流程“更智能化”，并獲得高度優化的結果。人工智能可以實現智能游戲(如AlphaGo)，有效的金融應用(如貸款擔保)，超級人類感知(如語音或人臉識別)，甚至是高級決策(如自主車輛)等。為了使AI發揮作用，需要四個重要的先決條件。
·海量數據：到目前為止，最重要的因素是大量標注數據集的可用性(例如，包括申請貸款的人以及他們是否償還或拖欠貸款的信息;抑或是提交了客戶投訴的人，他們是否滿意或不滿意等)。AI使用這些大數據集作為示例來引導算法進行優化。
·計算能力：龐大的數據集需要大量的計算能力。隨著訓練樣本數量從數百萬增加到數十億，以及每個樣本數量的不斷增長(視頻數據大于靜止圖像，靜止圖像大于語音，語音大于搜索或電子商務數據)，訓練樣本的數量也隨之增加。非常大的數據集通常需要并行處理，以及專門的硬件，如圖形處理單元(GPUs)。 聚焦特定領域：當前的人工智能只應用于明確定義的單個領域。它不具備廣義智力或常識(AI在經過訓練確定貸款擔保的任務中可以勝過人類，但是卻不能進行任何其他任務)。
·所需的特殊(人類)專業知識：AI算法還不能算作是“平臺”或“框架”，不能被普通工程師使用。盡管具備公開發表的學術論文甚至開源軟件，但是專家還需要對AI進行“調整”，以便在特定的領域和數據集展開工作。這種狀況可能會持續幾年，直到像Google的第二代深度學習系統TensorFlow這樣的工作變得像手機操作系統廣泛使用的編程包一樣容易使用。
AI發展的四大浪潮
人工智能的發展分為四大步。這四步是同時進行的，但是卻有著不同的起點和速度。
1. 互聯網人工智能 - 互聯網網站和應用是當前用戶標記數據的最大來源：當我們通過電子商務網站點擊購買商品時，我們同時也是在給予人工智能某個標簽進行學習。互聯網巨頭(谷歌、Facebook、亞馬遜、百度、阿里巴巴、騰訊)是這些大型互聯網數據集的最大受益者。這個AI大潮始于2010年左右，當時Google開始在整個公司采用深度學習技術。
a. 中國龐大的數據集和強大的風險資本生態系統，為頑強的企業家提供了資金，意味著中國創業公司即將與美國引領或共同引領全球互聯網AI領域。
b. 阿里巴巴將與亞馬遜一決高下，而騰訊則將與Facebook一決雌雄。百度是中國的Google，但在AI領域卻落后于美國的競爭對手。
2. 企業AI - 擁有大量數據存儲庫的企業可以將AI應用于歷史數據或新數據，以連接業務流程并助于決策。例如IBM Watson(美國)、Layer 6 (加拿大)和4thparadigm - 第四范式(中國)將AI應用于財務數據(用于預測商品和股票、信用卡欺詐以及優化客戶資產分配)。這波浪潮始于2013年，當時許多商業公司都成立了AI公司。
由于中國企業在采用數據倉庫和企業應用程序方面進展緩慢，所以中國需要一段時間才能趕上其企業AI與其他國家的差距。
3. 感知AI - 感知AI涉及通過傳感器和智能設備將現實世界數字化，收集以前可能無法獲得的新數據，并使用它創建新的應用程序。例如，Amazon Echo將我們的音頻環境和語音輸入數字化;中國的Face ++收集了包括人臉在內的大量視頻。人工智能的這個階段將需要部署大量的聯網傳感器，新型多媒體內容，偶爾還需要新的用戶界面(例如語音和手勢)。這波人工智能的浪潮還包括自主商店，可以識別客戶的面部和產品選擇，了解手勢，并能自動處理客戶退房和支付。這波AI開發浪潮始于2015年，當時這些新功能開始普及。
中國將成為這一領域的領導者，因為大量的可用數據被收集，而且中國公民也不太關心公共空間的隱私問題(例如購物中心的攝像頭識別人臉并針對每個用戶提供潛在的報價)。
4. 自主AI - 前三波AI浪潮主要是軟件驅動的，但是自主AI則使用移動和觸覺輸出，實現機器人、無人駕駛等。隨著三級無人駕駛車輛和工廠機器人的普及，這一波浪潮即將開始。
a. 中國有可能引領或者共同引領這一領域。雖然中國在這方面的技術落后美國大約兩年，但是中國企業家們正在努力推動，同時政府也在政策和補貼方面給予了支持，還愿意展開相關實驗。
b. 由于中國是世界上最大的獨立制造業國家，為實現自主化人工智能所需要的增強或全新的機器人生產線將以更快、更具成本效益的方式在中國部署。
中國VS美國
就像美國有三大AI公司一樣，中國也是如此。
谷歌擁有50%的世界排名前100的人工智能科學家，主要致力于Google大腦(一種新的、支持AI的操作系統)，Google云(類似于一種新的電網)和DeepMind(AlphaGo)。百度一直追隨谷歌的腳步，建立了Duer OS(用于語音和基于語言的操作系統)和Apollo(自動駕駛操作系統的雛形)。谷歌擁有中國最多的AI專家。盡管有上述相似之處，谷歌和百度之間的AI人才差距依然很大(谷歌在利潤方面領先任何一家公司)。Facebook的AI研究非常精彩，這是因為社交網絡繼續吸引大量的使用數據。Facebook建立了一個人工智能研究實驗室(FAIR)，專注研究人工智能和機器學習領域的長期問題，以及一個應用機器學習部門(AML)。騰訊與Facebook極其相似，擁有一個中央研究機構，每個產品小組(如微信)都擁有自己的應用AI團隊。
亞馬遜一直是全球AI競賽中的一匹黑馬。雖然其人工智能研究或技術從未被人們所知，但Amazon AWS、Amazon Echo、Amazon Go以及Whole Foods的收購都與AI相關，從而使亞馬遜在應用AI中處于領先地位。Amazon Echo和Alexa API成為語音驅動操作系統的核心。Amazon Go和Whole Foods已經成為世界上最優化的巨型商家線上和線下購物平臺。WS是最受歡迎的云產品，現在隨著第三方AI功能的不斷增強而增強。阿里巴巴也采取了類似的策略，阿里云作為領先的云端系統加入了人工智能。阿里巴巴也開設了自己的實體店，并展示了自己的無人商店，打算線上去切線下。
回顧：谷歌和百度在平臺/操作系統的野心是相似的。亞馬遜和阿里巴巴在云加人工智能、線上線下人工智能的抱負也是類似的。Facebook和騰訊在他們最受歡迎的消費應用程序中使用人工智能的焦點是相似的，迄今為止沒有明顯的平臺野心。
