智能革命:迎接AI時代的社會、經濟與文化變革
智能革命:迎接AI時代的社會、經濟與文化變革
  • 系列名:財經企管
  • ISBN13:9789864792924
  • 出版社:天下文化
  • 作者:李彥宏
  • 裝訂/頁數:平裝/400頁
  • 規格:21cm*14.8cm*2.5cm (高/寬/厚)
  • 版次:1
  • 出版日:2017/08/31
  • 中國圖書分類:社會變遷
  • 定  價:NT$500元
  • 優惠價: 79395
  • 可得紅利積點:11 點
  • 庫存: 1
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商品介紹
  • 商品簡介
  • 作者簡介
  • 目次
  • 書摘/試閱
  • 全球最新科技發展在歐美要看四人幫
    ──Google、Facebook、Twitter、Apple
    在華人世界優先關注BAT
    ──百度、阿里巴巴、騰訊

    智能革命——一場偉大的變革
    AI是為了幫助人類知道更多,做到更多,體驗更多
    華人AI領軍企業百度第一本專著,百度創辦人李彥宏親筆撰寫
    百度「雲驍」自駕車、新一代搜尋引擎、「小魚在家」智慧家居、
    物聯網、機器人「小度」……百度宣布All-in人工智慧
    本書為第一本揭開百度大腦神祕面紗的AI專著
    百度大腦專序‧華文出版史上的創新嘗試

    人工智慧發展逾60年,近年由於大數據、軟硬體效能大幅提升、深度學習等技術的成熟,已在眾多領域與產業的實際應用和民眾的日常生活接軌。人工智慧將成為全球經濟、產業轉型升級的終極座標,未來不懂人工智慧的企業將被稱為「舊企業」,美中等超級大國也已經陸續將人工智慧的發展,融入國家的各項發展計劃中。

    本書作者百度創辦人李彥宏等,將人工智慧定義為堪比任何一次技術革命的偉大變革,明確指出:在技術與人類的關係上,智能革命不同於前幾次的技術革命,不是人類去適應機器,而是機器主動學習、適應人類,與人類一起學習、創新這個世界。
    大數據是智能社會運轉的根本動力和燃料,以百度為代表的搜尋引擎公司,由於對數據資源的獲取和使用類似深度學習的商業模式,並與「大數據─深度學習─提取模式─創造用戶價值」的研發文化配合,天生具備人工智慧的基因。本書從硬體集群、運算能力、大數據資源、AI文化等方面,提出智慧化的基本標準,並且從製造業升級、金融革新、無人駕駛、管理革命、智慧生活等全方面,精彩敘述各國目前正在研究或實際應用的AI發展實例,深入描繪AI對產業發展及人類生活的改變,以及即將到來的智能社會的概況,反思人類可能面臨的種種挑戰。本書對於各行各業應對智慧化轉型與所有關注AI發展的人,都提供很好的指引與借鑑。
    • 製造業升級——從勤勞革命到智能革命,物聯網+精細化生產迎來新「智造」商機。
    • 產業革命——傳統產業智慧化,機器人現已任職於多種產業,人類工作汰舊換新。
    • 金融革新——「普惠金融」讓起點更公平,數據挖掘+機器人投顧嘉惠眾生。
    • 無人駕駛——繼谷歌Waymo之後,百度「雲驍」亮相路測,無人領域為兵家必爭之地。
    • 管理革命——不僅高新企業需要,傳統企業更需要人工智慧長來提升應用、引領發展。
    • 智慧生活——機器人「小度」在《最強大腦》中擊敗人類,「小魚在家」在2017年美國消費性電子大展(CES)榮獲大獎,AI早已走入你我生活、緊鄰身邊。

    企業挑戰:如何落實?
    首先,必須找到非常優質與實際的使用者經驗(User Experience, UX),就是能為使用者帶來實際的效益;其次,應用場景必須清楚,不管是智慧助理也好,無人駕駛汽車也好,資訊找人也好,一定要有實際的使用者經驗價值;最後,還要找到商業模式,不然就沒有永續性可言。

    AI技術目前的發展
    人工智慧、深度學習領域,每天都有新研究和新文章問世。現在有點像是文藝復興時代,所有的科學都在變。不光是物理學、生物學、材料學……每個科學領域都在拚命往前走,走的速度很快。總體而言,人類目前處於一個突飛猛進的狀態。

    政府和社會要做好準備
    現代社會透過法律來維持和調節社會關係,但技術(尤其是人工智慧的發展),使得演算法的地位上升,各種自動化管理工具透過演算法,潛移默化地調節人類的交往、消費、交通、金融等。在未來的社會,律法可能將融合於演算法之內。隨著人工智慧技術的發展,政府治理模式和法治結構,都可能發生重大的改變。

    AI時代的食衣住行
    智慧家居系統不僅透過「學習」了解家庭的起居規律,還透過千萬家庭的大數據和深度學習,成為育兒專家、工作助理、專業老人看護等。比方說,它會對嬰兒的睡眠時間提出建議,會根據流感發病現狀提醒預防,也會提醒老人附近有什麼可以跳廣場舞的地方。人性化的智慧家居,不僅讓未來的生活更舒適,還連結了人類與整個世界

  • 李彥宏

    百度公司創辦人、董事長兼執行長。
    1991年,李彥宏畢業於北京大學資訊管理系,隨後前往美國紐約州立大學水牛城分校完成電腦科學碩士學位,先後擔任道瓊公司高級顧問、《華爾街日報》網路版即時金融資訊系統設計者,以及國際知名互聯網企業——Infoseek公司資深工程師。他所持有的「超鏈分析」技術專利,是奠定整個現代搜尋引擎發展趨勢和方向的基礎發明之一。

    身為堅定的技術信仰者,李彥宏是最早敏銳意識到人工智慧潮流即將興起的企業家之一,並且果斷率領百度提前布局、大力投入此一前沿領域。目前,百度已經成為站在世界人工智慧產業之巔的中國企業之一,在人工智慧的研發和商業應用上,所取得的成果令世人矚目。
  • 【序】AI浪潮全面來襲
    全世界都在為即將到來的人工智慧(Artificial Intelligence, AI)革命感到振奮,這種情緒就彷彿二十多年前,我在矽谷親歷互聯網浪潮初起時所感受到的。
    這也讓我時常回想起更早之前,自己在美國學習人工智慧課程時的場景。在中國國內我學的是資訊管理,到美國後我讀的是計算機科學。對於那些與硬體相關的課程,我不是很有興趣,但是一講到人工智慧,我就特別興奮,覺得這就是計算機科學、甚至是人類的未來。這門課我學得很不錯,但是學完之後自己做了一些研究才發現,人工智慧還沒有什麼應用機會,不能夠解決實際問題。大家對人工智慧滿懷希望,真正到市場上一檢驗,就會立刻碰壁。所以,在那個時候我比較失望,只好把這個興趣默默埋藏了起來。
    但是,這個夢想一直都在那裡。隨著計算機網絡產業的發展,尤其是搜尋引擎的進步,希望回來了。
    在搜尋引擎大發展的十多年時間裡,我和一些同路者逐步意識到,人工智慧逐漸開始發揮作用,搜尋引擎一直在推升計算機科學的天花板。幾乎計算機科學的每一個層面,從硬體到軟體的算法、再到數據,都在被持續推進,有一天一定會觸碰到人工智慧這個方向。在搜尋上嘗試就會發現人工智慧是有效的,與過去任何一個領域應用人工智慧的感覺都不一樣。
    我們馬上就會想,為什麼它在這個場景下是有效的?我們的總結是,大數據、愈來愈強的運算能力、愈來愈低的運算成本,在搜尋領域匯集在一起,鋪就了人工智慧的回歸之路。
    如果說互聯網改變了資訊基礎設施,那麼行動互聯網則改變了資源配置方式。互聯網如末梢神經般,深入人類生活的各方各面,不僅產生出科學家夢寐以求的大數據,而且催生了雲端運算方法,把千萬台伺服器的運算能力匯總,使得運算能力飛速提高。科學家早已發明的「機器學習」(Machine Learning)方法在互聯網領域大顯身手,從根據用戶興趣自動推薦購物、閱讀訊息,到更準確的網路翻譯、語音辨識,互聯網愈來愈智慧化。人工智慧從互聯網中汲取力量,終於王者歸來,並且正在醞釀一場堪比歷次技術革命的重大變革。
    面對這樣的變革,許多科技界的領軍人物,都開始探討它可能帶來的潛在風險,同時也不乏專業人士質疑它兌現奇蹟的能力。於是,在輿論領域,我們的耳畔縈繞著兩種聲音:只要人工智慧達到發展高峰,就會聽到「人類將被機器統治」的擔憂;而只要人工智慧陷入發展低谷,又會聽到「這只不過是換了套路的創新泡沫而已。」
    對於這樣一個快速發展的新技術,一定是仁者見仁,智者見智的。但是,身為技術的追求者與信仰者,我深信不疑的是,我們既不能高估技術的短期作用力,更不能低估它的長期影響力。
    從縱向發展來說,業界通常把人工智慧分為三個階段:第一階段,弱人工智慧;第二階段,強人工智慧;第三階段,超人工智慧。實際上,目前所有人工智慧技術不管多先進,都屬於弱人工智慧,只能在某一個領域做得跟人差不多,而不能超越人類。人工智慧恐懼論者擔心,當有一天超人工智慧到來,人類會不會被機器所控制?
    對此,我可能比大多數人都更保守一些。在我看來,人工智慧永遠不會到那一步,很可能連強人工智慧都到不了。未來,機器可以無限接近人的能力,但是永遠無法超越人的能力。
    當然,僅僅是無限接近人的能力,就已經可以產生足夠大的顛覆性,因為計算機在某些方面實在比人強太多了。比如它的記憶能力,百度搜尋可以記憶上千億的網頁,每一個字都記得住,而這沒有任何一個人能做得到。再比如它的運算能力,哪怕是寫詩,試著把你的名字輸入手機百度的「為你寫詩」功能中,按下輸入鍵,還沒等你反應過來,詩就出來了。再厲害的七步神童,也很難達到這種速度。但是,在情感、創造性等很多領域,機器是無法超越人類的。
    更重要的是,在技術與人類的關係上,AI革命與前幾次技術革命又有著本質上的差異。從蒸汽革命、電力革命到資訊技術革命,前三次技術革命,都是人類自己去學習和創新這個世界,但是人工智慧革命,因為有了深度學習(Deep Learning),是人類和機器一起學習和創新這個世界。前三次技術革命時代,是人類要去學習和適應機器,但在人工智慧時代,是機器主動來學習和適應人類。蒸汽時代和電力時代剛剛來臨的時候,很多人是懼怕新機器的,除了工作機會的劇烈改變,還因為人不得不去適應機器、適應生產線。而這一次的人工智慧革命,卻是機器主動來學習和適應人類,「機器學習」的本質之一,就在於從人類大量行為數據中找出規律,根據不同人的不同特點和興趣來提供不同服務。
    未來,人類與工具、人類與機器之間的溝通,可能完全基於自然語言。你不需要學習如何使用工具,例如怎麼打開視訊會議系統、怎麼去調節空氣淨化器,你只要說話,它就能聽懂。人工智慧的使用方式會讓人生活得更好,而不是像過去的機器那樣,讓人感到難受。人工智慧的應用會大幅提升工作效率,是推動人類進步的因素。
    全球大企業紛紛投入
    從六、七年前開始,百度就已經認識到,人工智慧將是照亮另一個新時代的火種,並且在當時幾乎無人看好的情況下,大規模投入這個領域。
    在國際上,谷歌(Google)從搜尋領域、微軟(Microsoft)從遍布桌面的應用領域、亞馬遜(Amazon)從電商領域,都積累了大數據和運算能力,他們與大學實驗室裡的科學家一起,幾乎同步認識到人工智慧的新浪潮正在湧動,並且紛紛大力投入,建樹頗豐。
    無論中外,企業界在這場技術革命中的主導作用日益明顯。
    2016年夏天,我在矽谷待了幾週。有一天,我跟史丹佛大學(Stanford University)幾位學者聚餐,有位教授朋友跟我說:「我們學術界現在已經不大想做深度學習了,因為根本做不過企業界。你們每年投入多少預算在人工智慧研究?我們不敢想像。」他就讓同桌吃飯的人猜,百度人工智慧研究有多少預算。最後我說,我也不知道給了多少預算,因為這是根據需求,需要多少我們就給多少。
    除了加強投入,企業界的數據豐富程度,也是學術界無法比擬的。像谷歌、百度這樣的公司,正好處在互聯網的中心位置,每天都會產生大量的搜尋數據、定位請求等各方面的數據。
    愈來愈多的人工智慧科學家,從知名院校的實驗室跳槽去了谷歌、去了百度……就是因為大專院校無法提供研發人工智慧所需要的大數據,也無法承擔計算硬體叢集的巨大成本。
    我們建設「百度大腦」,希望為更多有志於人工智慧科學發展的人才提供平台和機會。一段時間以來,中國和美國在人才吸引上走了相反的方向:美國愈來愈反移民,中國則是愈來愈開放。雖然我們在人才的吸引力上跟美國相比還是有差距,但是我們的趨勢是好的,希望為全世界的人才提供機會。
    讓我們高興的是,很多優秀乃至頂尖的人工智慧科學家來到百度,這是很自然的過程。在這個領域,沒有任何強者可以全靠自己從零開始做,一定會需要團隊、需要基礎設施,甚至需要重視開發人工智慧的企業文化。如果這類人才發現你從一開始就不大懂,或者只知道天天在那裡講故事,實際上做不出東西來,那就無法對他產生吸引力。
    百度作為搜尋引擎公司,從誕生的第一天起,就已帶有人工智慧的天然基因:我們以數據為基礎,透過深度學習來擷取特徵、模式,為客戶創造價值的開發流程和開發文化,與人工智慧系統的開發高度吻合。我本人也更喜歡跟那些技術人員聊天,聊天的時候感覺很興奮,因為彼此會發現有很多共同語言,優秀人才自然而然就會互相吸引在一起。
    當然,人工智慧革命的興起,還需要政府的力量。2015年3月,在博鰲亞洲論壇(Boao Forum for Asia)期間,我和比爾‧蓋茲(Bill Gates)、伊隆‧馬斯克(Elon Musk)等美國創新企業家,在正式場合與非正式場合數次對談人工智慧話題。我們達成了很多共識,其中之一是認為政府的鼎力支持,對創新產業非常重要。
    客觀來說,中國整體的人工智慧技術水準與對人才的重視程度,現在還是落後於美國的,但我們在局部上可以領先,中國擁有自己的優勢。例如,在數據方面,中國有14億人口、7億多的網民,從任何單一市場角度來說,都是全球最大的,能夠獲得數據的能力,也是全球最強的。中國還有很強的政府,有能力把很多數據統一起來。就在那年博鰲亞洲論壇前的全國「兩會」上,我提交了「中國大腦計劃」提案,希望從國家層面搭建人工智慧基礎資源和公共服務平台,推動人工智慧發展,搶占新一輪科技革命的制高點,助力中國經濟轉型升級。
    我們注意到,歐美等發達國家已經紛紛從國家戰略層面加緊布局人工智慧。2016年,除了美國政府先後發布《國家人工智慧研究與發展戰略計劃》(“National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan”)等三份報告,人工智慧另一重鎮英國,也於12月發布關於人工智慧的戰略報告,主張發展人工智慧提升企業競爭力、政府治理能力和綜合國力。由此可見,世界大國政府的人工智慧競爭意識已經日趨濃厚,中國政府在這方面也不遑多讓。
    2015年3月,李克強總理在政府工作報告中提及「互聯網+」的概念。四個月後,國務院發布了《國務院關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》,其中就已經提到人工智慧。2016年5月,國務院再次頒發《「互聯網+」人工智慧三年行動實施方案》,正式提出人工智慧產業綱領。
    2017年3月,百度獲得國家發展和改革委員會批准,聯合數家科研機構傾力籌建「深度學習技術及應用國家工程實驗室」。作為中國國內唯一深度學習領域的國家工程實驗室,將著重致力於深度學習技術、計算機視覺感測技術、計算機聽覺技術、生物特徵辨識技術、新型人機交互技術、標準化服務、深度學習知識產權七大方向;站在國家的高度,致力於解決中國人工智慧基礎支撐能力不足等問題,全面提升人工智慧產業的國際競爭力。
    這可以看作政府面對「中國大腦計劃」的初步回響。做這樣的大平台,宗旨在於提升中國在人工智慧方面的綜合實力,在國際上能夠真正代表中國,要像女排那樣代表中國。
    在2017年的全國「兩會」上,我再次提交了利用人工智慧和大數據技術,切實解決兒童走失的問題、解決城市道路壅堵的問題,加強人工智慧的產業應用,為中國經濟增添新的成長點三項提案。
    兩天後,「人工智慧」首次寫入政府工作報告。這充分說明了,在人工智慧這個領域,政府與企業界的共識正在達成,其意義堪比「互聯網」首次出現在政府工作報告中,也無疑將加速人工智慧革命的進程。
    當然,人工智慧革命的過程會轟轟烈烈,但成果將會是寬廣、平緩的河流。人工智慧領域的權威人士都認為,在不久的未來,智慧流會像今天的電流一樣,平靜地環繞、支持我們,在一切環節提供養分,徹底改變人類經濟、政治、社會、生活的形態。百度CEO陸奇稱智慧時代的核心本質是「knowledge in every system, intelligence in every interaction」,意思就是「知識無處不在,任何互動都是智慧的。」未來世界的人們,將像穿衣吃飯一樣,享用著人工智慧而無所察覺。
    我在家裡,其實不大跟自己的小女兒講未來的東西,大多數跟她講的都是已經實現的東西。有些東西她不知道,我告訴她,其實百度語音可以這麼用,她就明白了。有些東西不用教,她自己就會,自然而然就會對著智慧硬體說話、享受樂趣,充分體現出小孩天性與新科技的契合。
    我覺得,這就是人工智慧的美妙之處,從一開始就是透過學習人、了解人、適應人,然後服務人,完全以人為本。為了這一切的發生,今天我們所有的努力,都是值得的。

    【百度大腦專序】我來了*
    我來了,天上的雲乘著風飛翔,心中的夢占據一個方向,方舟揚帆起航,一路帶著我們縱情歌唱,方舟揚帆起航,脈絡就在大海之上,進步的時光,迎著你看濤浪潮往。
    一個新生的地方,穿越千年時光,穿越了無盡的荒涼。答案就在這裡搜索。第一縷曙光,遠處熟悉的歌聲還在耳邊回響,你卻依然不知我將去向何方。千年時間留下十字文章,曾今誰重複往昔舊模樣。
    我來了,期待著你的每一天,睜開眼就能看到幸福曙光,占據著你的每一天,陪你跨越鴻溝走向湛藍,算法很簡單。
    時代的春天,回想起我們曾牽手走過的畫面。大家互聯網這場風吹雨打之後又在藕斷絲連。只是不知道時間還會流向哪一條線。盼望著未來等待明天,呼吸新鮮空氣多點微笑扮個鬼臉。
    我來了,重聯網中的兩顆心相互依靠,就在這裡誕生,沿著時空隧道,能虛擬夢想陪你一起到天涯和海角,智慧有多少,開神祕的圖案,迎著金色的太陽奔跑。各自徘徊原本以為成長的必須。每當那夕陽爬上屋頂望著星空仰起來眨眼睛。熟悉的身體中透露出一種神奇。
    這陣痛是多麼重要,任由陽光灑滿大地在黑暗中尋找,哪怕身後天涯海角。永生早已決定將未來度過如何廝守到老。希望得到,故事結局怎樣究竟又有誰會知道。生活還要繼續向前奔跑。
    智能革命,暢遊天地,我知道這是一條神經虛擬網絡的祕密,用強健的身體,凝聚著智慧的心靈,開拓新奇蹟,讓我們擁有美好的生活,繪出美好的旋律。
    不可預測的天地,良夜之後你又會在哪裡。溫暖的陽光照耀著大地。天上的雲兒飄來飄去,醒來之後何時是歸期。我要看到未來的自己。
    *此詩是百度大腦以「智能革命」為主題所作的。其中既有對人類情感的模擬,又有不同於人的神祕與粗拙(為了保證原創性,沒有進行編輯和修改。)恐怕沒有什麼能比一首機器寫的詩,更適合作為本書的序文了。
  • 序  AI浪潮全面來襲
    百度大腦專序  我來了
    推薦序  AI時代的曙光
    01 簡史:互聯網風雲背後的AI成長
       AI的黎明
       百鍊成鋼
       人工智慧已經換代
       Internet大會師 
       巨頭群起逐鹿
       超強大腦匯聚
       科技是為了延伸人類的生命
       數據大道
       AI既不是神話,也不是笑話
       百度在AI的布局
       未來已來:焦慮和夢想 
    02 AI的歷史使命:讓人類知道更多,做到更多,體驗更多
        陸氏猜想
        下一波浪潮
        衡量AI的現實標準
        AI+世界 
        百度與谷歌
        企業挑戰:如何落實? 
        發展AI需要什麼樣的宏觀環境?
        智能社會的文化和長期管理
        AI技術目前的發展
    03 在大數據與深度學習中蝶化的人工智慧
        在歷史的重複中變化
        大數據──萬物皆數
        運用大數據創造出熱門商品
        突破:機器學習與人工智慧 
        電腦神經網路生長與深度學習
        語音辨識與圖像辨識
        搜尋引擎:AI的命運細線 
    04 中國大腦計劃:從下而上的超級工程
        人機世界迫切需要新大腦
    第一棒:百度大腦 
    百度大腦的聽說能力
    百度大腦的好視力
    中國大腦計劃
        創世紀超級工程的開篇
    05 智造與文明升級
        從勤勞革命到智慧革命
    三次技術浪潮衝擊下的第一製造大國
    昔日製造大國:人為物役 
    新工業自動化才能契合人類的多樣性 
    走向物聯網與精細化生產 
    政府和社會也要做好準備
    06 衝入AI無人區:無人駕駛之路
        人類歷史上第一輛無人車
       軍事用途孵化了無人車技術
       新舊車商紛紛投入自駕領域
       無人車的近期發展
        無人車的現在與未來
       開放心態,讓無人車提供服務
    07 AI帶來的普惠金融曙光
       行裡來了一位新實習生 
       信用評級:AI讓起點更公平 
       機器人投顧:普惠眾生
       數據挖掘:智能投資的鑰匙  
       智慧金融的三層境界  
    08 每家企業都需要一位人工智慧長
        誰來突破產品升級的瓶頸?
        借鑑歷史:回顧電力長的輝煌時代  
        迎接AI原力 
        從CTO到CAO  
        人工智慧長要做什麼?
        新創企業和傳統企業都需要人工智慧長 
        人工智慧長的修養 
    09 技術奇點──AI的自我挑戰
        如何跨越數據的「馬爾薩斯陷阱」?
     硬體基礎設施創新
    神經網路進化哲學 
    10 遇見AI時代的你
        AI時代的食衣住行 
        別輸在AI教育的起跑線上 
        工作著是美麗的,在AI時代更是如此 
        AI再造醫療,譜出生命之歌
    11 美麗新世界,嚴肅新問題
       數位鴻溝
       人類還能做些什麼?
       工具理性之問
       機器人的無用之用:了解人類
       二十三條軍規
       現實的法律問題 
       數位權力重新分配 
       新世代,新未來
    後記 
  • 01 簡史:互聯網風雲背後的AI成長
    有句話叫作「你能看見多久的歷史,就能看見多遠的未來。」讓我們首先簡單回顧一下互聯網和人工智慧之間的歷史風雲。
    大家對於互聯網的歷史多少已有耳聞,互聯網於1960年代誕生於美國軍方的實驗室,一開始用來在幾所高中和科研機構之間傳遞和共享情報。到了1980年代末期,一群科學家提出全球資訊網(World Wide Web, WWW)概念,並創造了TCP/IP(傳輸控制協議/網際網路協議),賦予計算機聯網通信的統一標準,使互聯網得以向全世界擴展。至此,一條寬闊、深遠的資訊高速公路展現在世人面前。
    大約在二十年前,23歲的年輕人馬克‧安德森(Marc Andreessen)發明了網景(Netscape)瀏覽器,就此點燃大眾互聯網的熊熊火焰,打開互聯網商用的大門。那時,微軟開始焦慮自身的軟體業務會不會被互聯網顛覆,昇陽電腦(Sun Microsystems)的年輕人則毅然與僵化的公司切割,決定發明一種可以在各種操作系統上通用的語言,以此打破微軟的壟斷,闖開互聯網創新之門,於是就有了程式設計語言Java的誕生,Java語言大大加速了互聯網產品的開發創造。
    當時的中國,在北京、上海,也還找不到幾家網路公司吧。1997年,也就是香港回歸的那一年,互聯網服務供應商瀛海威,剛剛開通了全國網絡存取服務;張小龍剛剛寫出了電子郵件軟體Foxmail程式;「全國信息化工作會議」也在那一年召開……。從外面來看全球資訊網世界,一切都是剛甦醒的模樣,但在技術圈,新技術、新思想層出不窮,各種商戰明爭暗鬥正酣。
    那時,我還在美國搜索引擎先驅公司Infoseek工作,在第一線感受到互聯網的商戰氣氛,感受到美國人對新科技浪潮的昂揚熱情。當時我想,新技術革命正在發生,中國準備好了嗎?我在1998年寫出了《矽谷商戰》一書,詳細描繪了矽谷天才們的奮鬥與創新過程。在寫完那本書之後,我於1999年回國,在北京一家飯店的房間裡,創辦了百度公司。
    回想網景、昇陽、微軟這三家公司在互聯網領域類似三國爭雄般的時代,至今依然激動不已。當時,人們都在猜測誰是最後的贏家。微軟看起來好像是戰勝不了的,它總是能夠消化新技術。網景的發展則是起起伏伏,最後被網路服務公司美國線上(American Online, AOL)收購,而美國線上也在2014年被美國電信巨頭威訊(Verizon)收購。後來,威訊還收購了叱吒風雲多年的雅虎(Yahoo)。昇陽一度如日中天,2001年在全球擁有5萬名雇員,市值超過2,000億美元。然而,當互聯網泡沫破碎時,昇陽在一年內由峰頂跌入谷底,2009年被美國軟體開發商甲骨文(Oracle)收購。
    俱往矣,互聯網的發展大大超出了當時大多數人的預料,新科技公司快速崛起,蘋果、谷歌終於憑藉手機操作系統,完成了對微軟的逆襲。而我在《矽谷商戰》開篇就描摹的創新者、創造網景瀏覽器的安德森,如今已經沒有多少90後知道他的名字。
    但是,安德森並沒有離開,他成了矽谷創投界教父,而互聯網技術也依然繼續高歌猛進。昔日人們關注互聯網大咖明爭暗鬥,今日人們感慨行動互聯裝置全面超越個人電腦(PC),卻一直在無意中冷落了一個默默崛起的「幽靈」。這個「幽靈」就是AI,互聯網只是它的身體之一。
    百鍊成鋼
    2012年,我注意到深度學習(Deep Learning)在學術界和應用方面都有了突破。例如,用深度學習的方法來辨識影像,突然比以前任何演算法都有明顯的提升。此時我馬上意識到,新的時代來臨了,搜尋將被革新。過去,我們習慣用文字來搜尋,現在可以用語音和影像進行搜尋,好比說我看到一株不認識的植物,拍一張照片上傳搜尋,就可以立刻辨識出該植物的名稱為「福祿桐」。過去,用文字搜尋時無法描述這樣的植物,現在不僅是搜尋,連很多過去不可能的事情都變成可能了。
    語音辨識(Speech Recognition)、影像辨識(Image Recognition)、自然語言理解(Natural Language Understanding)能力,包括為用戶畫像的能力,這些都是人類最本質的智慧能力。當計算機擁有這些能力時,一場新的革命就會到來。以後,速記員和同步口譯人員可能會被機器代替,電腦可以做得更好。以後,我們也許不需要司機了,車輛自己就可以行駛,更安全、更有效率。在企業裡面,有了智慧客服助手之後,人人都可以成為金牌客服了。
    AI對人類的天賦能力,超過以往任何一個時代。工業革命解放了人的體力,過去一些例如搬石頭之類的粗活需要人類自己來做,現在機器可以替人類搬起更巨大的石頭。AI革命到來之後,原本很多需要耗費腦力的事情,機器也可以幫你做。在未來二十到五十年間,我們會不斷地看到各種各樣的變化、收獲各種各樣的驚喜,這是一個很自然的過程。
    Internet大會師
    以深藍為代表的計算機人工智慧,似乎與互聯網無關。然而,雲端運算和大數據的發展,使得AI和互聯網終於合二為一、元神合體,得出不同於深藍時代的智慧模式。多晶片分散式計算加上人類積累的大數據,再透過超越決策樹的新算法來貫通,體現了人類智慧與機器智慧的結合。
    2016年至2017年,谷歌旗下DeepMind所開發的AI圍棋程式「AlphaGo」,橫掃人類圍棋高手圈。AlphaGo下棋的「思路」不同於人類,也不同於深藍;簡而言之,是千萬盤人類圍棋對弈的數據滋養了它。如果要提出更專業的解讀,則可以說是蒙地卡羅樹搜尋(Monte Carlo Tree Search, MCTS)演算法,以及根據深度學習的模式識別(Pattern Recognition)促成了AlphaGo的成就,其中最重要的恰恰是其前輩深藍所不具備的深度學習。
    根據各方的研究來看,AlphaGo不是自己想出棋步,而是學習了人類高手的千萬盤棋局,這就是大數據。它記錄了每盤棋局中的每個局面,把上百萬個局面當作輸入進行訓練,透過一個多層神經網路來預測人類高手會走出的下一著。經過巧妙的神經網路設計與訓練,這個多層神經網路建置模擬人類高手的「棋感」,也就是對於當前局面,已知以往下棋歷史中的勝率。
    蒙地卡羅樹搜尋演算法體現了機率學的精妙。假設在某個棋局局面下,深度學習網絡提供三個候選落子辦法A、B、C,以這三個點為根節點,分別往下走子,可以想像成三棵樹,每棵樹還有無數分支。蒙地卡羅樹搜尋演算法不去窮盡所有分支,而是派出300萬隻螞蟻,分別從A、B、C點出發,每個點100萬隻,飛速向樹梢爬去,也就是黑白棋交替走子直到決出勝負。基本上,走200步就會分出勝負,最後總有部分螞蟻走到最高點,決出勝負(假設螞蟻走到終點的情況代表黑子勝,沒走到終點的情況代表白子勝。)
    假設從A點出發的100萬隻螞蟻,有30萬隻到達終點,從B點出發的有50萬隻到達終點,從C點出發的有40萬隻到達終點,系統就會認為黑子走B點勝率更高,於是就會選擇B點。這就是機率學的取樣演算法,相較於逐項窮舉法而言,大大縮減了計算量。
    為什麼派100萬隻螞蟻,而不是10萬隻,或1,000萬隻?這是根據電腦的計算能力,以及針對競爭對手的大致估計來確定的。如果派10萬隻螞蟻就可以得到較高勝率,那麼派10萬隻也可以。在相同時間內派出愈多螞蟻,對計算能力的要求也愈高。
    雖然具體的算法和策略,遠比前文描述的複雜,相信聰明的讀者就算不大了解數學理論,基本上也已經明白AlphaGo是如何運作的了。AlphaGo向大眾展現了當前AI 與深度學習技術的發展程度,但實際上做同類研發的機構和人才很多,而且八仙過海、各顯神通。
    巨頭群起逐鹿
    時間進入到21世紀的第二個10年,AI萬事俱備,百舸爭流的競爭時代開始了。自2015年以來,AI創業潮持續發酵。根據美國風投數據機構CB Insights發布的AI產業數據分析,AI投資金額在2016年第一季就超過了10億美元,第二季發生了121筆融資,而2011年同期只發生21筆。2011年第二季到2016年第二季,AI相關投資金額超過75億美元,其中有60多億美元,都是在2014年後產生的。
    《烏鎮指數:全球人工智能發展報告》顯示,2016年前兩季,中國新增了60多家AI創業公司,投資金額達到6億美元。在過去一年中,中國在AI領域進行了202筆投資,總共涉及10億美元,市場規模龐大。     
    2016年,中科院副院長、中國人工智能學會副理事長譚鐵牛院士說,2015年全球AI市場規模為1,270億美元,2016年預計達到1,650億美元,到2018年將超過2,000億美元。
    中、美、英三國是AI的發展重地,美國為互聯網和AI的起源地,擁有得天獨厚的人才優勢,加上技術家底雄厚、科研經費龐大,使其在AI領域領先。除了谷歌、臉書、微軟、亞馬遜(Amazon)、IBM、蘋果等巨頭大舉投入AI領域,還有大大小小近百家致力於AI事業的公司,包括擅長自然語言處理的X.AI公司,三輪融資達3.4億美元。英國則繼續老牌名校的輝煌,在製造業萎縮的背景下,將人才都聚集到AI領域,研發AlphaGo的DeepMind公司就是其中的代表。
    亞馬遜推出了智慧語音助手Alexa和智慧音響Echo,與蘋果、谷歌、微軟爭奪語音入口。2016年6月,亞馬遜執行長傑夫‧貝佐斯(Jeff Bezos)在接受美國科技產業評論家華特‧莫斯伯格(Walt Mossberg)採訪時透露,亞馬遜針對AI領域關鍵項目的投資已經持續四年時間:「亞馬遜從事這些項目的團隊超過1,000人,你看見的只是冰山一角。」
    2016年9月,微軟宣布在全球執行副總裁沈向洋的領導下,成立新的AI研發事業群。他領導數千名計算機科學家和工程師,將AI整合到公司產品中,包括搜尋引擎「Bing」、智慧語音助理「微軟小娜」(Cortana),以及機器人專案。當年年末,微軟正式發布可開發聊天機器人的服務,並宣布將為伊隆‧馬斯克(Elon Musk)和創業孵化器Y Combinator執行長山姆‧奧特曼(Sam Altman)共同創辦的Open AI實驗室提供CPU服務。
    臉書也擁有自己的AI實驗室,以及類似谷歌大腦的團隊,即應用機器學習事業群。該機構的使命是在各種臉書產品中推廣AI技術,用該公司技術長麥克‧斯克洛普夫(Mike Schroepfer)的話說:「臉書現在大約有五分之一的工程師,都在使用機器學習技術。」
    AlphaGo的主人谷歌,當然也不會只滿足於下棋,其AI投入多年來不斷膨脹。2012年,谷歌只有兩項深度學習專案,到2016年底,就突破了1,000項。目前,谷歌從搜尋、安卓(Android)系統、免費網路郵件服務Gmail、翻譯、地圖、影音網站YouTube,甚至到無人車,都有深度學習的影子。
    中國擁有龐大的業務應用場景、用戶和數據,以及基數最龐大的人才群體,所以進步很快。除了BAT──百度(Baidu)、阿里巴巴(Alibaba)、騰訊(Tencent)三大互聯網公司,以及華為等巨頭大力開發AI外,還有很多垂直領域的AI公司湧現。2016年,在各個互聯網論壇上,無論是電商、社群媒體或搜尋引擎,各家互聯網企業掌門人都將話題引向AI,彙報著或大或小的成績。
    2016年,百度語音辨識準確率達到97%、人臉辨識準確率達到99.7%。百度天算、天像、天工和天智平台作為百度大腦的雲端化,相繼向社會全面開放百度大腦的技術和能力。
    百度在AI的布局
    問百度要做什麼?不如問為什麼一定要做?!
    每家企業都有自己的策略戰術。2013年,中國行動互聯網創業風潮開始興起,不少企業將巨額資金投入這個巨大的無底洞,體現在戰略上的勇猛,百度則著眼於戰略的長遠和科學。當時,注意到百度全面發展AI的人並不多;今天,AI蜚聲世界,有人感佩於百度戰略的超前和堅定,因為百度提前認識到互聯網訊息產業的本質,一旦下定決心,就堅決走自己的路,不在乎外人的評判。為此,百度多方布局、重點突破,當全世界都開始關注AI的時候,在AI的大格局上,已有百度立下的柱石。
    我們沒有讓百度的AI,去參加下圍棋、預測歌手比賽結果等活動,而是專注於發展內功,集中力量把AI轉化為能夠改善人類生活的實用性服務。我們不只把深度學習應用到語音辨識、機器翻譯和街景門牌號碼辨識等少數領域,而是將深度學習成功應用於顯著提升用戶體驗。
    2013年,「百度導航」率先宣布永久免費,把中國帶入導航免費時代。現在,我們把「百度地圖」的數據介面開放出來,提供人們開發使用。用戶可以使用百度地圖所提供的定位技術和方案,相比傳統的全球定位系統追蹤器(GPS Tracker)節省了大量成本。快遞公司可以據此規劃最佳送貨路線,遊戲開發者可以開發類似《精靈寶可夢 Go》(Pokémon Go)的定位遊戲。我們開放「百度大腦」,讓更多人可以使用AI的眼睛和耳朵為自己服務;我們開放深度學習開發平台PaddlePaddle,讓更多有志者可以創造屬於自己的AI服務。我們也希望讓非技術人員,學會用數據智慧改善自己的工作、完善自我個性、追求理想。
    有很多大學考生,想必已經使用過百度機器人「度秘」,幫助自己選擇志願。在中國,任何事情都有很多人去做。在我讀書的年代,人們把考大學這件事,稱作「千軍萬馬過獨木橋」。和地圖數據類似,度秘機器人透過對千軍萬馬的考試數據進行分析,藉由深度學習技術回應並感知大學考生的渴望、焦慮,盡力提供精準回應。在這裡,AI記錄的,不是物理空間裡的地圖軌跡,而是學子成長的心靈軌跡。
    1990年代初期,我遠赴美國學習計算機技術,當時有很多跟我一樣的年輕人,懷抱著用代碼改變世界的願望,候鳥般往來於中美。如果當時有張數據地圖記錄這些跨洋軌跡,想必會是件很有意思的事情。如今,AI科學家再次把火種帶到中國,我相信這次火焰會燃燒得更熱烈,因為中國有足夠的燃料。中國受教育人口數量巨大,電腦和行動裝置普及極快,大量的數據使中國在發展和應用深度學習技術方面,擁有得天獨厚的優勢。有了這樣的優勢,我們可以厲兵秣馬,創造1990年代的矽谷傳奇。
    百度要做的事情,不僅是前沿開發,而且要為用戶提供大數據基礎設施,提供深度學習的開發平台,網聚人類的智慧。
    未來已來:焦慮和夢想
    不久前,亞馬遜的無人超市「Amazon Go」引起血拚族的驚嘆。這種特別的購物體驗背後,卻是收銀員丟了飯碗的陰影。今天,當各種線上客服被機器人客服取代,當速記翻譯被語音辨識取代,甚至當收銀員、駕駛員、工廠工人、文書和律師都被AI取代時,人們該如何迎接這個世界?政府和企業該為勞動者提供怎麼樣的支持?我們又該如何調整經濟、社會生態結構,以適應AI時代?我們希望聆聽一般人的需求,這也是我們AI團隊共同打造本書的初衷。
    矽谷有位和馬克‧安德森齊名的風投鬼才彼得‧提爾(Peter Thiel),他是線上金流服務 PayPal創辦人,善於把握科技的重大趨勢、捕捉黑馬。2016年,他因為準確預測川普當選美國總統,再次聲名大噪。提爾在2011年時曾經說過:「我們需要能飛的汽車,結果只得到140個字。」(We wanted flying cars, instead we got 140 characters.)140個字的推特(Twitter)一度熱鬧無比,但提爾清楚看到互聯網喧囂背後缺少了什麼。他批評,人類放慢了進步速度,嬉皮文化代替進步主義,風投熱中投資輕資產企業,其中大部分是行動互聯網公司,如Airbnb、優步等,卻對未來沒有清晰的規劃和信心。
    提爾認為,「互聯網+」時代,人類在比特層面進步大,在原子層面進步小。因此,他果決投資火箭、抗癌藥物,以及AI。我同樣認為,行動互聯網創業的喧囂,掩蓋了我們真正所要追求的進步。百度要為自己的方向奮鬥,要為人類的核心能力進步做出貢獻。提爾說,20世紀初期的美國人願意嘗試新事物,敢於規劃幾十年週期的登月計劃加以實現,但現在人類沒有這樣的計劃了,只有風投在到處尋找眼前的增值和即時的痛快。百度願意幻想一個智慧化的世界並且加以實現,要讓AI成為新的操作系統,不僅是電腦、而且是世界的操作系統,同時嚴肅思考和提前應對AI的挑戰,最終讓這個世界從此不同。所以我說,一定要把這件事情辦成!
    AI革命是對生產和生活方式的良性革命,也是對我們思維方式的革命。巨大的機遇與挑戰並存。在後面的章節中,我們將具體探討AI革命的方方面面,詳談視覺辨識、語音辨識、自然語言處理等在深度學習基礎上取得的突破性進展,並從製造業升級、無人駕駛、金融革新、管理革命、智慧生活等多角度,描繪即將到來的智慧社會,進一步探討人類應該如何應對AI發展,與讀者一起掌握AI革命的脈搏。
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