AI繁榮背后：30年停滯 物聯(lián)網(wǎng)是下一個(gè)技術(shù)浪潮嗎？

　　過(guò)去幾年，人工智能(AI)的火爆似乎掀起了新一波的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)浪潮，無(wú)數技術(shù)人轉移陣地、投身其中。但是隨之而來(lái)的，是各種有關(guān)人工智能和機器學(xué)習技術(shù)的夸夸其談?？梢哉f(shuō)，在計算機科學(xué)領(lǐng)域中，從來(lái)沒(méi)有出現過(guò)如此眾多且毫不專(zhuān)業(yè)的人對某一技術(shù)領(lǐng)域如此趨之若鶩——即便對于二十世紀八十年代從事尖端硬件的人來(lái)說(shuō)，這也是匪夷所思的事情。

　　近期，備受矚目的暢銷(xiāo)書(shū)作家、《人類(lèi)簡(jiǎn)史》和《未來(lái)簡(jiǎn)史》的作者尤瓦爾赫拉利就講述了人工智能將對民主產(chǎn)生的影響。他的言論中充斥著(zhù)對當前人工智能技術(shù)能力的極大信心，他說(shuō)與Google同宗的DeepMind所開(kāi)發(fā)的國際象棋軟件具有“創(chuàng )造性”、“富有想象力”，甚至擁有“天才本能”。此外，在英國廣播公司BBC的人工智能紀錄片中，吉姆·阿爾哈利利(Jim Al-Khalili)和DeepMind的創(chuàng )始人丹米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)講述了人工智能系統如何取得了“真正的發(fā)現”，而且還“真的提出了一個(gè)新的想法”，然后“憑自己的直覺(jué)”開(kāi)發(fā)出了策略。

　　各種層出不窮的言論在使用夸張和擬人的手法來(lái)描述蠢笨機械化的系統，不一枚舉?，F在，則是時(shí)候回頭仔細看看基礎硬件的現實(shí)了。

　　過(guò)去30多年，人工智能沒(méi)有任何重大進(jìn)步

　　人們喜歡通過(guò)神話(huà)、比喻和借助計算機屏幕等人為形式來(lái)討論有關(guān)計算機技術(shù)，比如“直覺(jué)”、“創(chuàng )造力”和神奇的“策略”。AI專(zhuān)家從AI的行為中找出特定的模式并將其稱(chēng)為“戰略”，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )并不知道“戰略”是什么。如果真的有“創(chuàng )造力”，那也是DeepMind研究人員的創(chuàng )造力，他們設計、管理和訓練了AI。

　　今天的AI系統是用大量的自動(dòng)化試錯訓練出來(lái)的，每個(gè)階段都需要通過(guò)一項稱(chēng)為反向傳播的技術(shù)來(lái)反饋錯誤并調整系統，以減少將來(lái)的錯誤，從而逐步提高AI在特定任務(wù)(如國際象棋)上的表現。

　　目前可以大幅提升AI(“機器學(xué)習”和所謂的“深度學(xué)習”)系統效率的方法主要以這種反向傳播技術(shù)為基礎，而這項技術(shù)發(fā)明于二十世紀六十年代，并于二十世紀八十年代中期由Geoffrey Hinton應用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

　　換句話(huà)說(shuō)，在過(guò)去30多年中人工智能并沒(méi)有任何重大的概念進(jìn)步——目前我們在人工智能研究和媒體上看到的大部分內容都是通過(guò)大量昂貴的計算硬件和復雜的公關(guān)活動(dòng)渲染的一個(gè)古老的想法。

　　這并不是說(shuō)DeepMind的工作沒(méi)有價(jià)值。協(xié)助開(kāi)發(fā)者生成新策略和想法的機器非常有趣，特別是由于巨大的復雜性導致人們難以理解該機器的操作。在世俗文化中，技術(shù)的魔力和神秘非常誘人，而且在枯燥的工程領(lǐng)域出現一些非常神秘的東西是非常受歡迎的。

　　但遺憾的是，DeepMind的機器里并沒(méi)有靈魂。

　　一位上世紀九十年代的年輕程序員打破了傳統

　　所有圍繞DeepMind機器大做文章的行為都會(huì )讓人想起二十年前，一個(gè)非比尋常且意義深厚的“機器學(xué)習”系統給技術(shù)界所帶來(lái)的那種興奮感。

　　1997年11月，蘇塞克斯大學(xué)計算神經(jīng)科學(xué)與機器人中心的研究員阿德里安·湯普森登上了那一期“新科學(xué)家”的封面，其題目是：“原始硅打造的生物——讓達爾文主義迷失在電子試驗室，一睹新的造物主。高效精干的機器，無(wú)人能理解。 ”而湯普森能登上封面的原因是他的作品引起了很大的轟動(dòng)。

　　湯普森打破了傳統，在電子硬件上發(fā)展了機器學(xué)習系統——而不是使用傳統的軟件方法。他選擇這樣做是因為他意識到所有數字計算機軟件的功能都會(huì )受到計算機二進(jìn)制開(kāi)關(guān)的限制。相比之下，人類(lèi)大腦的神經(jīng)元得到了很好的進(jìn)化，可以思考各種微妙且不可思議的復雜物理和生化過(guò)程。湯普森假設，通過(guò)自然選擇的自動(dòng)化過(guò)程讓計算機硬件進(jìn)化，就可以模擬出硅介質(zhì)的所有實(shí)際物理屬性，而計算機的數字開(kāi)關(guān)正是由這些硅介質(zhì)構成，因此可能會(huì )產(chǎn)生某種東西有效模擬人類(lèi)大腦的組成。

　　后來(lái)的事實(shí)也證明了他是正確的。

　　湯普森在他的實(shí)驗室中對FPGA(一種數字硅芯片，其數字開(kāi)關(guān)之間的連接可以反復重新配置)的配置進(jìn)行了改進(jìn)，以便區分兩種不同的音頻音調。然后當湯普森在查看FPGA芯片內部開(kāi)關(guān)之間的連接是如何通過(guò)改進(jìn)過(guò)程配置的時(shí)候，他注意到一種令人印象深刻的高效電路設計——僅使用了37個(gè)元件。

　　不僅如此，該改進(jìn)電路已經(jīng)超出了數字工程師的理解范圍。37個(gè)組件中的一些沒(méi)有與其他組件電連接，但是一旦從設計中移除這些組件，整個(gè)系統就會(huì )停止工作。對于這種奇怪情況，唯一的解釋就是該系統在它所謂的數字組件之間利用了某種神秘的電磁連接。換句話(huà)說(shuō)，該改進(jìn)過(guò)程為了執行“計算”，已經(jīng)卷入了系統組件和材料模擬的真實(shí)世界的特征。

　　作為一位二十世紀九十年代的年輕研究員來(lái)說(shuō)，湯普森的工作發(fā)現確實(shí)令人驚嘆。計算機不僅設法發(fā)明了一種全新的電子電路，而且超越了人類(lèi)電子工程師的能力，更重要的是它還指向了開(kāi)發(fā)計算機系統和AI的方法。

　　所以究竟是什么情況?為什么湯普森幾乎無(wú)人知曉，而后來(lái)的哈薩比斯卻為Google的母公司Alphabet贏(yíng)得了滿(mǎn)堂彩，而且BBC還為之制作了謳歌的紀錄片?答案就在于時(shí)機。

　　人工智能還“時(shí)髦”嗎?

　　早在二十世紀九十年代，人工智能就已經(jīng)十分時(shí)髦了。

　　現在三十多年過(guò)來(lái)了，AI不僅承擔起了引發(fā)“第四次工業(yè)革命”的重任，還是行業(yè)重點(diǎn)投資的下一個(gè)方向。雖然DeepMind的數字AI系統不是很擅長(cháng)針對復雜的真實(shí)世界(如天氣或人腦)進(jìn)行建模，但它們還是非常適合處理在線(xiàn)二進(jìn)制世界的鏈接、點(diǎn)擊、點(diǎn)贊、共享、播放列表和像素等問(wèn)題。

　　除了市場(chǎng)契機已至，DeepMind還深諳吸引觀(guān)眾的技巧。DeepMind通過(guò)培養技術(shù)的神秘性來(lái)推銷(xiāo)技術(shù)和高級人員，但它的演示始終只是玩簡(jiǎn)單的、有計算規則的游戲，因為游戲具有媒體和公眾的高度關(guān)注以及視覺(jué)趣味性的優(yōu)勢。實(shí)際上，該技術(shù)的大多數商業(yè)應用都將是相當平庸的后臺業(yè)務(wù)應用程序，例如優(yōu)化Google數據中心(Google保存服務(wù)器的地方)的電源效率。

　　湯普森和哈薩比斯有一個(gè)共同點(diǎn)(除了他倆都是英國人以外)，他們都擁有必要的技術(shù)和創(chuàng )造力，從而能夠有效地訓練和改進(jìn)他們的系統，但是這種對人類(lèi)的技術(shù)和創(chuàng )造力的依賴(lài)性很顯然是所有“人工智能”或機器學(xué)習系統的弱點(diǎn)，它們各自的技術(shù)也非常脆弱。

　　例如，湯普森的系統不能在與訓練環(huán)境不同的溫度條件下工作。同樣地，DeepMind擅長(cháng)的一個(gè)視頻游戲(雅達利的Breakout)中，僅僅是改變擋板的大小就能讓AI的成績(jì)一落千丈。這種脆弱性是由于DeepMind的AI軟件不知道什么是擋板，甚至不知道什么是視頻游戲;它的開(kāi)關(guān)只能處理二進(jìn)制數。

　　不可否認，近年來(lái)機器學(xué)習系統取得了很大的進(jìn)步，但這一進(jìn)步主要是通過(guò)大量投入傳統計算硬件來(lái)實(shí)現的，而不是通過(guò)激進(jìn)創(chuàng )新。在不久的將來(lái)，芯片集成技術(shù)將觸及極限，設計效率(即用更少的硬件進(jìn)行更多處理)將在商業(yè)上更加重要，也許在那一刻可進(jìn)化形式的硬件將流行起來(lái)。

　　人工智能會(huì )是下一個(gè)技術(shù)浪潮嗎?

　　技術(shù)是一個(gè)升級創(chuàng )新的過(guò)程，而不是通過(guò)“包裝”渲染的“虛假”式繁榮。而回顧每一次的技術(shù)浪潮，從最初的Web時(shí)代，到移動(dòng)、云計算時(shí)代，然后是現在的人工智能、區塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)浪潮，也并不是每一步都走得正確，也是經(jīng)過(guò)了反復的迭代和推陳出新。

　　Web和操作系統的年代

　　自從第一個(gè)RFC(Request For Comments)于1969年發(fā)布以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議就有了一個(gè)分散的開(kāi)發(fā)過(guò)程，并且形成了獨特的標準。雖然定義協(xié)議是分散的，但使用這些協(xié)議的核心平臺(例如思科路由器)仍然是專(zhuān)有的并且是封閉的。而思科1990年的首次公開(kāi)募股開(kāi)啟了不可思議的Web時(shí)代。

　　由于主要的網(wǎng)絡(luò )供應商都有自己的硬件，所以雖然局外人可以為協(xié)議規范做出貢獻，但只有網(wǎng)絡(luò )公司的開(kāi)發(fā)人員才能將這些協(xié)議添加到他們的平臺。思科創(chuàng )建了各種公司，然后經(jīng)歷各種收購或合并，直至互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅。

　　這之后的操作系統、桌面應用程序也都經(jīng)歷了類(lèi)似的戰斗。無(wú)論是20世紀90年代的Netscape和IE，還是今天的Chrome、IE和Firefox，瀏覽器一直是令人垂涎的應用程序，因為它是網(wǎng)絡(luò )的前端。

　　移動(dòng)開(kāi)發(fā)導致消費升級，云端混戰開(kāi)啟統治時(shí)代

　　當蘋(píng)果公司推出App Store后，與網(wǎng)頁(yè)類(lèi)似但功能更豐富的移動(dòng)應用程序迎來(lái)了消費者能力升級的新時(shí)代。但是對于開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，有些人可能認為移動(dòng)開(kāi)發(fā)進(jìn)入的門(mén)檻太低，這個(gè)對所有人開(kāi)放的領(lǐng)地注定難以形成創(chuàng )新，才會(huì )導致現在的應用商店遍布垃圾、充斥著(zhù)復刻和模仿。不過(guò)事實(shí)證明，仍有一小部分人成功創(chuàng )建了出色的應用程序，但絕大多數的人卻仍是無(wú)所作為。

　　而“得云者得天下”的云計算時(shí)代，在2006年開(kāi)啟。彼時(shí)，谷歌推出了“Google 101計劃”，并正式提出“云”的概念和理論。此后，亞馬遜、微軟、惠普、雅虎、英特爾、IBM等公司紛紛入局，云端混戰。其中亞馬遜在采用AWS的云計算功能和新時(shí)代的定價(jià)方面做得非常出色，Google和微軟緊隨其后。

　　在云計算模式下，用戶(hù)借助云服務(wù)提供商的計算資源、存儲空間和各種應用軟件，就可以把連接“顯示器”和“主機”的電線(xiàn)變成網(wǎng)絡(luò )，把“主機”變成云服務(wù)提供商的服務(wù)器集群。也因此，近年來(lái)一大批的企業(yè)為了追求低成本和高性能而借助云計算實(shí)現數字化轉型。

　　區塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能主導下一波技術(shù)浪潮

　　區塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能則最有望成為下一個(gè)技術(shù)浪潮。

　　區塊鏈以其獨特的技術(shù)計算方式獲得了企業(yè)和用戶(hù)的熱烈追捧，而2016年印發(fā)的《“十三五”國家信息化規劃》中提出的“加強區塊鏈等新技術(shù)的創(chuàng )新、試驗和應用”更是為其加了一把火，在技術(shù)圈炒得火熱。2017年世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的白皮書(shū)《實(shí)現區塊鏈的潛力》，則提到了區塊鏈技術(shù)能夠使信息互聯(lián)網(wǎng)向價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)的新時(shí)代轉變，開(kāi)創(chuàng )更具顛覆性和變革性的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。從目前來(lái)看，區塊鏈的技術(shù)應用雖不夠完善，但發(fā)展前景卻很值得期待。

　　物聯(lián)網(wǎng)(IoT)在過(guò)去的十年中經(jīng)歷了幾次起伏。就進(jìn)入門(mén)檻而言，構建物聯(lián)網(wǎng)設備的大多數軟件(甚至硬件)構建模塊都是常用的，但將商用物聯(lián)網(wǎng)設備推向市場(chǎng)是一項重大任務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)已從一些標準化中受益，但它也是一個(gè)非常分散的空間，僅僅因為有“標準”并不意味著(zhù)公司必須使用它們。因此，雖然未來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展將會(huì )涉及到生活的各個(gè)領(lǐng)域，但是如何將其潛力發(fā)揮極致也是開(kāi)發(fā)者和市場(chǎng)重要的一大命題。

　　而人工智能領(lǐng)域，正如前文所述，它是一個(gè)有著(zhù)完備生態(tài)和豐富工具的技術(shù)，但是現階段的人工智能還不成熟，仍是基于以往研究的“美化”和“包裝”。不過(guò)正如各大科技巨頭們爭相涌入的勢頭一般，也正像Gartner2017年成熟度曲線(xiàn)所呈現的那樣，有了創(chuàng )新和突破，“真正的”人工智能很快就會(huì )到來(lái)。

　　Gartner公布的2017全球新興技術(shù)成熟度曲線(xiàn)

　　未來(lái)已來(lái)，但是會(huì )以何種姿勢呈現，取決于技術(shù)市場(chǎng)和開(kāi)發(fā)者們。