[科技界] 人工智能：在颠覆中应用 还是在应用中颠覆？

人工智能是一个热点，但不是一个概念。既不是想象中的不可预测，也不是远离现实。应用条件有局限性，但很多先行者都在讨论它的真实应用场景和工业应用。人工智能不会像互联网那样单独酝酿，风一吹就天翻地覆。它带来的变化注定要与传统产业深度融合，这在2016年已经得到了很好的展示。文章将描述2016年人工智能+行业的整体应用现状和应用前景，并选取有代表性的行业进行说明。

2015年冬天，人工智能(AI)大有来头。2016年春天，李世石和alphago的人机大战，将人工智能推到了一个备受瞩目，其他热点无法企及的位置。现在改名的大师连续赢了60场，这是人工智能最熟悉的应用场景。

最初设想人工智能是希望机器通过学习掌握人类的知识，从而代替人类完成一部分工作，显然不仅仅是下棋。因为人类是一个具有感知、思考、创造、决策、反馈和操作能力的系统，人工智能需要一步一步来实现。它最终能否成为一个类似于人类能力的系统，还有待科学家不断创造和打破。

人工智能还处于模拟智能阶段，机器无法通过学习模仿人类来理解语义，做出决策，充分发挥创造力。无论应用的人工智能是行为主义(以机器人(300024，buy)为代表)、联结主义(以神经网络和深度学习的应用为代表)还是象征主义(以专家系统为代表)，衡量标准都是机器的表示、推理和学习能力。目前占据上峰(主流)的联结主义仍然难以解决演绎推理和认知学习的高阶要求。在这种情况下，异化脑(多层、大规模神经网络系统)的计算基础是数据、深度学习算法和计算能力。

在认知智能的算法突破之前，人工智能+任何行业的应用都需要感知、沟通联系、加工控制的过程。在这个过程中，传感和处理控制都需要硬件载体。因此，2016年人工智能整体应用的重点之一是基础平台的建设，包括协议、专有芯片、底层计算资源和数据资源的建设，以及数据消费(场景和交互模式)和处理方式的拓展。以谷歌、facebook、微软、高通、百度、阿里为代表的国内外科技巨头的布局都在上述相关领域。

图1:人工智能+行业应用的三大基础

可以推断，人工智能的发展在数据积累、技术突破、基础设施建设、应用探索等方面都不是一个短周期的过程，想象中的颠覆性变化需要逐步实现。人工智能也是人类通过合理应用工具和技术等先进手段追求利润最大化和效率的探索之一，其发展必须由政府、科研机构和企业共同推动。人工智能和传统领域的结合会越来越紧密。不一定是人工智能+，而是传统领域+人工智能，因此很难评估人工智能市场的规模，除了提供人工智能解决方案的企业之外，更难明确界定人工智能企业的范围。