人工智能時(shí)代的看法精選(九篇)

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第1篇：人工智能時(shí)代的看法范文

英國(guó)科學(xué)協(xié)會(huì)展開的一項(xiàng)調(diào)查顯示，在2000名被調(diào)查者中，三分之一的人相信人工智能將在下世紀(jì)給人類帶來(lái)嚴(yán)重威脅，超過(guò)60%的受調(diào)查者認(rèn)為機(jī)器人將在未來(lái)10年搶奪人類的工作。四分之一的受調(diào)查者則預(yù)計(jì)，在20年內(nèi)機(jī)器人將成為人們?nèi)粘Ｉ钪械囊徊糠?。就好似任何一種新生事物的出現(xiàn)都會(huì)有支持派、反對(duì)派和觀望派一樣，目前人們對(duì)于人工智能的看法也分出了“支持”“不支持”和“看不明白”幾大陣營(yíng)。

許多科學(xué)家擔(dān)憂：

人工智能是人類生存的最大威脅

事實(shí)上，許多科學(xué)家對(duì)人工智能表示擔(dān)憂。著名物理學(xué)家霍金曾與多位科技界名人發(fā)表聯(lián)署公開信，表示人工智能對(duì)于人類的威脅更甚于核武器。他認(rèn)為：“對(duì)完全人工智能的發(fā)展可能會(huì)招致人類歷史的終結(jié)?！彼娣Q人類正面臨來(lái)自智能技術(shù)的威脅，隨著技術(shù)體自身開始學(xué)會(huì)自我思考，并學(xué)會(huì)適應(yīng)環(huán)境，我們?nèi)祟悓⒚鎸?duì)不確定的未來(lái)。他表示：“成功制造出一臺(tái)人工智能機(jī)器人將是人類歷史上的里程碑。但不幸的是，它也可能會(huì)成為我們歷史上最后的一個(gè)里程碑，除非我們能學(xué)會(huì)如何去規(guī)避這種風(fēng)險(xiǎn)。短期來(lái)看，人工智能產(chǎn)生何種影響取決于誰(shuí)在控制它；而長(zhǎng)期來(lái)看，這種影響將取決于我們還能否控制它。”

霍金并不是唯一一個(gè)對(duì)人工智能表示擔(dān)憂的人。特斯拉汽車的首席執(zhí)行官馬斯克的看法更加引人注目，他用個(gè)人推特賬號(hào)警示，稱人工智能是人類遇到的最嚴(yán)重的“生存風(fēng)險(xiǎn)”。既然人類可以進(jìn)化出文明，人工智能為什么不可以建立自己的文明？既然機(jī)器有了自己的意識(shí)和思維，那它是否會(huì)擁有自主意識(shí)，就如同“奴隸”意識(shí)到自己是“人類”。在人類不長(zhǎng)的歷史中，確實(shí)存在過(guò)長(zhǎng)達(dá)千年的“奴隸社會(huì)”時(shí)代，那時(shí)候的“奴隸”根本沒(méi)有人的權(quán)利，只能被稱為“會(huì)說(shuō)話”的工具。英國(guó)數(shù)學(xué)家歐文?約翰?古德把超智能機(jī)器的發(fā)展形容為“人類需要做的最后一項(xiàng)發(fā)明”，因?yàn)樵诔悄軝C(jī)器出現(xiàn)后，人類會(huì)把創(chuàng)新與技術(shù)研發(fā)的工作讓給超智能機(jī)器這位更為智慧的繼任者。

機(jī)器人會(huì)傷害人嗎？

1950年，阿西莫夫提出了著名的《機(jī)器人學(xué)三大法則》：

第一法則：機(jī)器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害；

第二法則：除非違背第一法則，機(jī)器人必須服從人類的命令；

第三法則：在不違背第一及第二法則下，機(jī)器人必須保護(hù)自己。

在阿西莫夫創(chuàng)作一系列機(jī)器人短篇科幻小說(shuō)并提出“機(jī)器人學(xué)三大法則”時(shí)，世界上還沒(méi)有機(jī)器人。而隨著人類社會(huì)的發(fā)展，人工智能與人類的關(guān)系發(fā)展也將產(chǎn)生階段性的變化，我們可以先暫且簡(jiǎn)單分為如下階段：

第一階段：機(jī)器人還沒(méi)有自我認(rèn)知，只是服從人類編寫的程序。

第二階段：機(jī)器人知道自己是機(jī)器人，并可以自我學(xué)習(xí)，但還未超越人類。

第三階段：機(jī)器人可以自主升級(jí)迭代，全面超越人類。

無(wú)論在哪一個(gè)階段，阿西莫夫的“機(jī)器人學(xué)三大法則”都充滿了“種族歧視”。

規(guī)定機(jī)器人不可傷害人類，難道人類就可以隨意傷害機(jī)器人嗎？機(jī)器人在阿西莫夫的科幻小說(shuō)中，因?yàn)槿蠓▌t的制約，被描述成為人類的忠仆與朋友。但如果真按這套法則去執(zhí)行，估計(jì)到了第三階段，機(jī)器人就會(huì)完全被人類教壞。當(dāng)機(jī)器人自主升級(jí)迭代時(shí)，他們大概也會(huì)思考人類有無(wú)存在的必要性。

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人類能夠控制機(jī)器人的善惡?jiǎn)幔?/p>

顯然，在目前的科技及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，我們已經(jīng)看到了部分類似人工智能的應(yīng)用形式，可以模仿人類的大腦來(lái)思考，達(dá)到某種目的。但真正像科幻電影中具備自主思考能力、學(xué)習(xí)能力甚至是情感的人工智能什么時(shí)候會(huì)出現(xiàn)，暫時(shí)還很難說(shuō)。但可以肯定的是，人類是一種擅于不斷挑戰(zhàn)極限的生物，從整個(gè)人類的發(fā)展史來(lái)看，我們已經(jīng)創(chuàng)造了太多奇跡，如果有一天人工智能真的出現(xiàn)，也不足為奇。首先，它們正變得越來(lái)越聰明和強(qiáng)大；其次，目前很難通過(guò)編程或設(shè)計(jì)來(lái)保證它們的無(wú)害性。那么，人們真的無(wú)法設(shè)計(jì)出一個(gè)友善的人工智能程序嗎？科學(xué)家表示這是極為復(fù)雜和不確定的，因?yàn)槿斯ぶ悄軙?huì)模仿人類思考方式，人性本身便是復(fù)雜的，可善可惡，我們無(wú)法來(lái)制定一個(gè)不變的標(biāo)準(zhǔn)。

人工智能將使人類喪失斗志？

還有一些科學(xué)家認(rèn)為，人工智能最大的威脅不是毀滅人類，而是將取代人類。李開復(fù)認(rèn)為：大部分人類工作可被機(jī)器取代。他表示，雖然機(jī)器在邏輯分析推算方面的能力會(huì)遠(yuǎn)超人類，但是依然是屬于人類操控的工具。“阿爾法圍棋”這類的“人工智能”機(jī)器真正可能帶來(lái)的危機(jī)，不是奴役人類，而是讓人類喪失斗志，無(wú)所事事?！鞍柗▏濉笔且粋€(gè)能深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人，經(jīng)過(guò)專家的調(diào)節(jié)，它能在任何可以純憑邏輯分析推算的問(wèn)題上，把人類遠(yuǎn)遠(yuǎn)地拋在后面?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人工智能將帶來(lái)什么改變呢？我們將看到無(wú)數(shù)的商機(jī)和產(chǎn)品，能夠解決問(wèn)題、拯救生命、產(chǎn)生巨大的商業(yè)和用戶價(jià)值。這些技術(shù)可能輔助專家，也可能取代專家。很多非專家的工作者將面臨失業(yè)。未來(lái)十年，大部分今天的人類工作可被機(jī)器取代。人類最應(yīng)該擔(dān)心的是：一旦當(dāng)機(jī)器供養(yǎng)著人類，人類達(dá)到了馬斯洛需求的基本需求，人類真的還會(huì)有動(dòng)力去追求更宏偉的目標(biāo)？還是醉生夢(mèng)死、無(wú)所事事？人工智能讓人類越來(lái)越缺乏思考，而其自身則有可能越來(lái)越聰明，從而威脅到人類的生存。

樂(lè)觀派科學(xué)家認(rèn)為：人工智能將為人類服務(wù)

在支持者看來(lái)，人工智能的發(fā)展并不會(huì)給人類帶來(lái)威脅，而之所以會(huì)引發(fā)恐慌則是因?yàn)槿藗儗?duì)于人工智能的工作原理并不了解。從科技發(fā)展史上看，并沒(méi)有因?yàn)槠嚭洼喆某霈F(xiàn)而使田徑、游泳這些體育項(xiàng)目消失。他們堅(jiān)信，人工智能的未來(lái)是要給人類帶來(lái)更加高效、便利的生活。就在“人機(jī)圍棋大戰(zhàn)”的前一天，谷歌董事長(zhǎng)施密特在會(huì)上表示，這場(chǎng)比賽李世石無(wú)論輸贏都代表著人類的勝利，因?yàn)槭侨祟惖呐Σ抛屓斯ぶ悄苋〉昧诉@樣的突破。谷歌不只是想做一個(gè)棋類程序，而是希望打造一個(gè)通用的智能計(jì)算系統(tǒng)，用于災(zāi)害預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)控制、醫(yī)療健康和機(jī)器人等復(fù)雜領(lǐng)域。英國(guó)著名人工智能科學(xué)家、智能機(jī)器人Cleverbot的發(fā)明者羅洛?卡朋特表示，他相信人類在相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)將保持對(duì)人工智能技術(shù)的掌控，而且未來(lái)將實(shí)現(xiàn)利用人工智能技術(shù)解決眾多世界性難題。

前人工智能發(fā)展尚處在早期階段

當(dāng)然，我們現(xiàn)在談?wù)摗叭藱C(jī)大融合”可能還為時(shí)尚早，人工智能的發(fā)展目前仍處于早期階段。既然現(xiàn)在機(jī)器的計(jì)算能力已經(jīng)完勝人類，學(xué)習(xí)模式也在逼近，為什么還說(shuō)人工智能處在發(fā)展早期？主要原因或者說(shuō)難點(diǎn)有三：

第一，機(jī)器在信息輸入端還望塵莫及。人類的感官對(duì)世界的感知是目前機(jī)器最為缺失的。比如人有視覺(jué)、聽覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)，這些人類大腦的“輸入設(shè)備”是經(jīng)過(guò)幾億年的進(jìn)化而來(lái)，極其精良。以最容易數(shù)字化的視覺(jué)為例，目前為止還沒(méi)有電子設(shè)備在生活場(chǎng)景中可以趕上人類的眼睛對(duì)信息的快速捕捉。更別說(shuō)人類還有同情心和好奇心，同情心是對(duì)他人情感的感知和共鳴，好奇心是對(duì)陌生信息的獲取、處理、存儲(chǔ)的動(dòng)力。機(jī)器對(duì)這些信息的捕捉能力還有待發(fā)展。

第二，機(jī)器在輸出端同樣捉襟見肘。機(jī)器人要如何趕上人類的身體構(gòu)造呢？“阿爾法圍棋”仍然需要一個(gè)替身去代它和李世石下棋，而不能自己去瀟灑地持子。人類一個(gè)看似簡(jiǎn)單的動(dòng)作，機(jī)器模仿起來(lái)都很困難，更別說(shuō)去滿足機(jī)器人保姆之類的工作需求。

第三，人類大腦的復(fù)雜性恐難企及。人類的大腦神經(jīng)元是一種生物化學(xué)構(gòu)造的樹狀結(jié)構(gòu)，對(duì)信息的存儲(chǔ)、檢索、緩存和分析的效率極高。計(jì)算機(jī)要想全面趕上，可能在硬件結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)上還需要一些突破。

新知識(shí)的產(chǎn)生往往需要站在前人的肩膀上。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，人類信息和知識(shí)獲取的成本在不斷降低，這極大地促進(jìn)了新知識(shí)的產(chǎn)生，繼而整個(gè)人類科學(xué)的發(fā)展應(yīng)該是在不斷加速的，你看，原本想也不敢想的自動(dòng)駕駛現(xiàn)在也近在眼前。隨著技術(shù)的不斷突破，未來(lái)十年一定會(huì)是人工智能的黃金十年。

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機(jī)器人下棋為何會(huì)戰(zhàn)勝人類？

有些人描述“阿爾法圍棋”是“和人一樣的方式思考，但是比人快無(wú)數(shù)倍”。這么說(shuō)并不精確?！鞍柗▏濉贝_實(shí)比人快無(wú)數(shù)倍，但是“阿爾法圍棋”的思考只能說(shuō)是“被人的大腦啟發(fā)”，而并非和人類一樣思考。機(jī)器運(yùn)算速度會(huì)越來(lái)越快，學(xué)習(xí)能力會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越多。谷歌的“阿爾法圍棋”之所以能戰(zhàn)勝職業(yè)棋手，借助的是模仿人類大腦的神經(jīng)回路、被稱為“深度學(xué)習(xí)”的最尖端人工智能技術(shù)。谷歌采用這項(xiàng)技術(shù)，在2015年推出了一邊玩電子游戲一邊找出新戰(zhàn)術(shù)的人工智能“DQN”，創(chuàng)造了超過(guò)人類的高分，展現(xiàn)了人工智能在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的實(shí)力。以“阿爾法圍棋”為例，首先輸入?yún)f(xié)助開發(fā)的職業(yè)棋手的3000萬(wàn)種圍棋下法讓其學(xué)習(xí)，達(dá)到能夠以57%的概率預(yù)測(cè)與其對(duì)陣的人類行動(dòng)的水平。在此基礎(chǔ)上，人工智能將自己的對(duì)戰(zhàn)重溫?cái)?shù)百萬(wàn)次，在不斷積累勝負(fù)經(jīng)驗(yàn)的過(guò)程中，掌握取勝方式。它在觀察圍棋棋子的整體布局的基礎(chǔ)上選擇最佳下法，這一方式接近于帶著直覺(jué)和第六感做出判斷的人類大腦的功能。

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哪些工作會(huì)被人工智能代替？

隨著人工智能的發(fā)展，機(jī)器確實(shí)可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)代替人類做越來(lái)越多的工作。根據(jù)一項(xiàng)報(bào)告，到2025年，約有25%的工作將被人工智能或是機(jī)器人所取代。具體而言，內(nèi)外科醫(yī)生、編舞、教師、作家、律師、人力資源經(jīng)理、科學(xué)家、工程師和記者屬于比較安全的、不容易被替代的職業(yè)；司機(jī)、技工、建筑工人、裁縫、快遞員、抄表員、收銀員、保安和洗碗工則屬于比較危險(xiǎn)的、有可能被替代的職業(yè)。

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第2篇：人工智能時(shí)代的看法范文

我首先從 AlphaGo說(shuō)起。

AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)發(fā)生之前，應(yīng)該說(shuō)大部分人，尤其是行家對(duì)機(jī)器都是不看好的，即便大數(shù)據(jù)已經(jīng)熱了好幾年。在這種前提下， AlphaGo 卻仍然給我們帶來(lái)了震驚。以前我們沒(méi)有想過(guò)會(huì)有這樣的事發(fā)生。

AlphagoGo應(yīng)用的局限性

業(yè)外的人都說(shuō)圍棋太復(fù)雜了，可以走的策略比宇宙里的原子還要多。這種說(shuō)法其實(shí)是不對(duì)的。這樣的問(wèn)題在我們學(xué)術(shù)界尤其是統(tǒng)計(jì)物理和量子物理已經(jīng)處理過(guò)很多次了，處理這種問(wèn)題我們使用蒙特卡羅樹的方法。而且，在國(guó)際象棋領(lǐng)域，早在1997 年，機(jī)器（IBM深藍(lán)）就戰(zhàn)勝了人。

那對(duì)于AlphaGo，行家怎么說(shuō)？他們說(shuō)看了之前AlphaGo和歐洲冠軍的打法，覺(jué)得它的水平離圍棋九段的人的水平還差很遠(yuǎn)。但其實(shí)，這里面最重要的一點(diǎn)是，AlphaGo是一個(gè)會(huì)學(xué)習(xí)的機(jī)器，幾個(gè)月的學(xué)習(xí)就讓它的水平提高了很多。這是AlphaGo給我們帶來(lái)的一個(gè)震驚――它是會(huì)學(xué)習(xí)的機(jī)器，前提是大數(shù)據(jù)，跟我們統(tǒng)計(jì)物理使用的蒙特卡羅不一樣，它是用大數(shù)據(jù)解決問(wèn)題，并采用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的辦法。

要強(qiáng)調(diào)的是，AlphaGo的基本原理是馬爾科夫決策過(guò)程，它可以應(yīng)用于一般的智能決策系統(tǒng)，但背后的數(shù)學(xué)模型都是馬爾科夫決策過(guò)程，包括醫(yī)療、健康和政府決策、軍事決策等。機(jī)器人在很多不同領(lǐng)域的數(shù)學(xué)模型都可以適用。

當(dāng)然，這并不是說(shuō)AlphaGo已經(jīng)把所有問(wèn)題都解決了。只是圍棋與其他應(yīng)用不同的是，它是一對(duì)一的博弈系統(tǒng)，角色是對(duì)稱的。而剛剛提到的金融、醫(yī)療健康、決策問(wèn)題則是多方的博弈，且是不對(duì)稱的。

所以，盡管AlphaGo背后的數(shù)學(xué)模型是通用的，但是并不是說(shuō)AlphaGo已經(jīng)把所有問(wèn)題都解決了，要解決其他的問(wèn)題，我們還需要進(jìn)一步的努力，還需要解決在角色不對(duì)稱的前提下怎么把AlphaGo推廣得更好。

智能時(shí)代意味著什么

但是這里需要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是， AlphaGo作為標(biāo)志，使得人工智能進(jìn)入了新的時(shí)代 。人工智能這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)有了幾十年的歷史，到20世紀(jì)80年代人工智能在走下坡路，很多人工智能企業(yè)都開始做跟人工智能沒(méi)有關(guān)系的業(yè)務(wù)了。但是以AlphaGo作為標(biāo)志，我們看到人工智能進(jìn)入新的時(shí)代。這里面主要的原因是它的核心技術(shù)有一個(gè)重大改進(jìn)，就是以大數(shù)據(jù)為學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，這使得人工智能進(jìn)入新的時(shí)代。

這樣一個(gè)新的時(shí)代，智能化的時(shí)代意味著什么？

人類已經(jīng)完成了非常大的改變，就是工業(yè)化的時(shí)代，這是因?yàn)槲覀內(nèi)祟愒斐隽藭?huì)勞動(dòng)的機(jī)器，即機(jī)械化。機(jī)械化對(duì)我們產(chǎn)生了什么影響？

第一，它把我們?nèi)祟悘姆浅７敝氐捏w力勞動(dòng)中解放了出來(lái)； 第二，機(jī)器勞動(dòng)的效率比人類的勞動(dòng)效率提高了很多倍； 第三，我們的生產(chǎn)進(jìn)入了專業(yè)化的模式，就是說(shuō)我們生產(chǎn)出來(lái)的東西都是標(biāo)準(zhǔn)化、大規(guī)模地去做，由此給國(guó)際社會(huì)產(chǎn)生了很大的影響，包括國(guó)際貿(mào)易、商業(yè)化，甚至我們現(xiàn)在的社會(huì)制度，都跟工業(yè)化、機(jī)械化有直接的影響和關(guān)聯(lián)。

現(xiàn)在我們面臨著的就是下一個(gè)突破，也就是智能化的時(shí)代。中間可能會(huì)插入一個(gè)信息化，我們正在完成的所謂信息化時(shí)代，但是我認(rèn)為信息化只是一個(gè)過(guò)渡，真正要面臨的是智能化時(shí)代這樣一個(gè)新的轉(zhuǎn)變。

智能化時(shí)代就是以會(huì)學(xué)習(xí)的機(jī)器作為代表，我們?nèi)祟愒斐隽藭?huì)學(xué)習(xí)的機(jī)器，你試想人跟機(jī)器，跟其他的有什么不一樣？就是因?yàn)槿藭?huì)學(xué)習(xí)，通過(guò)學(xué)習(xí)我們積累了很多經(jīng)驗(yàn)，我們可以處理機(jī)器不能處理的問(wèn)題，我們有直觀感覺(jué)。直覺(jué)是從經(jīng)驗(yàn)來(lái)的。為什么在座領(lǐng)導(dǎo)可以做領(lǐng)導(dǎo)其他人不可以做領(lǐng)導(dǎo)？就是因?yàn)槲覀冊(cè)谧I(lǐng)導(dǎo)有很好的經(jīng)驗(yàn)，可以做很好的決策，是通過(guò)工作經(jīng)歷和學(xué)習(xí)經(jīng)歷學(xué)習(xí)過(guò)來(lái)的。

現(xiàn)在我們?cè)斐隽藭?huì)學(xué)習(xí)的機(jī)器，這個(gè)會(huì)學(xué)習(xí)的機(jī)器比我們?nèi)祟悓W(xué)習(xí)的效率要高很多倍。這點(diǎn)，通過(guò)AlphaGo，我們已經(jīng)看到了，它通過(guò)自己下棋積累經(jīng)驗(yàn)的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類。這會(huì)給我們這個(gè)社會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響？

首先，我們可以想像的是，機(jī)器可以幫我們?nèi)祟愖鰶Q策 ，把我們從一些我們不大喜歡的、比較繁重的體力和腦力勞動(dòng)里解放出來(lái)，使我們?nèi)祟惪梢宰龈挥袆?chuàng)造性的勞動(dòng)。

其次，跟工業(yè)化相對(duì)是個(gè)性化。工業(yè)化時(shí)代產(chǎn)品是標(biāo)準(zhǔn)化的，下一步可能有智能化個(gè)性化的產(chǎn)品 ，我們喜歡什么就造什么。

從社會(huì)管理的角度，我還是想談一點(diǎn)我自己的看法。現(xiàn)在很多人都在講智慧城市，智慧城市是什么？它絕不僅僅是搞一些物聯(lián)網(wǎng)的傳感器，而是有更深刻的背景。

我們現(xiàn)在的社會(huì)管理是專業(yè)化的模式，比如說(shuō)四川省下面有很多的部門，像環(huán)保部門、農(nóng)業(yè)部門和水利部門，不同的部門都是由專業(yè)人員在管他們專業(yè)范圍內(nèi)的事，他們?cè)谧约簩I(yè)范圍內(nèi)做得非常好，是專業(yè)化的管理模式。

但以環(huán)境為例，環(huán)境涉及到不僅是環(huán)保部門，還有工業(yè)部門的污染，還有交通、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利等的污染，是一體化的事。讓我們來(lái)想想人是怎么做決策的？人通過(guò)眼睛、鼻子、手采集信息，采集完了以后傳輸送到大腦，由大腦作決策，再通過(guò)手、腳執(zhí)行，這是人類決策的模式。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能時(shí)代的決策模式，應(yīng)該跟人的決策模式類似。決策是中心化、平臺(tái)化的，而部門起到的作用是信息采集和執(zhí)行的作用。這樣的決策模式可以更系統(tǒng)化，可以把不同的重要的因素都給考慮進(jìn)去。就像我們說(shuō)的數(shù)據(jù)孤島，它將來(lái)可能就是數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)平臺(tái)下的執(zhí)行模式一定是中心化的。

我們?cè)撛鯓雍饬可鐣?huì)的發(fā)展程度？現(xiàn)在我們采用的是專業(yè)化的模式，比如GDP、各種各樣的指標(biāo)。但實(shí)際上，我們關(guān)心的并不只是GDP，而是個(gè)人的滿意程度和社會(huì)發(fā)展的和諧程度。這些在過(guò)去是很難來(lái)實(shí)現(xiàn)和描述的，但在未來(lái)，我們可能將社會(huì)進(jìn)步的標(biāo)準(zhǔn)逐步地變成個(gè)人價(jià)值、個(gè)人滿意的幸福感和社會(huì)的和諧程度。

發(fā)展與挑戰(zhàn)

要做到這一點(diǎn)還面臨很多挑戰(zhàn)。首先，我國(guó)人才缺乏 ，人才是一個(gè)重要的問(wèn)題，這方面我不多言。

還有一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題，我們各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu)還有一點(diǎn)落后。跟大數(shù)據(jù)和人工智能、智能化比較相關(guān)的有哪些領(lǐng)域？首先像人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算方法、統(tǒng)計(jì)，這些在我國(guó)都有，而且做的人還很多，但是我們的知識(shí)結(jié)構(gòu)和概念、理念還比較落后，還沒(méi)有達(dá)到應(yīng)有水平。比如說(shuō)人工智能，我們多少人是做新模式人工智能的，有多少人是在做舊模式的人工智能？比如說(shuō)計(jì)算方法，我們有多少人在做新的算法，多少人在做過(guò)去的傳統(tǒng)算法？知識(shí)結(jié)構(gòu)尤其是概念的落后，在我國(guó)是非常普遍的。 還有一個(gè)困難是基本概念的混淆 ，我們?cè)谕苿?dòng)一項(xiàng)新措施的時(shí)候常?？吹剑热绨言朴?jì)算和大數(shù)據(jù)混合在一起，這對(duì)我們推動(dòng)大數(shù)據(jù)和人工智能以及智能時(shí)展是非常不利的。

另外就是體制機(jī)制的制約。產(chǎn)學(xué)研在我國(guó)已經(jīng)提了很長(zhǎng)時(shí)間，各個(gè)學(xué)校都有產(chǎn)學(xué)研的部門，但是不是做到位了，是不是可以滿足智能化時(shí)代新的需求，尤其是大數(shù)據(jù)提出的新需求，還需要掂量。

第3篇：人工智能時(shí)代的看法范文

人工智能現(xiàn)在主要的缺陷或者不足還是在機(jī)器學(xué)習(xí)方面。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是學(xué)習(xí)的一個(gè)方法，這個(gè)方法確實(shí)可以解決很多問(wèn)題，但是它的問(wèn)題是你不知道它是怎么解決問(wèn)題的，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人的表達(dá)里面有很多東西是沒(méi)有辦法定性、解釋的，這是比較難的一個(gè)問(wèn)題。如果把這個(gè)問(wèn)題解決掉，人工智能可能又會(huì)來(lái)一波大的浪潮。不管怎么樣，怎么樣做好知識(shí)處理，能夠做到知其所以然，這是現(xiàn)在面臨的一個(gè)比較大的問(wèn)題。

這方面有人在做研究，圍繞這個(gè)領(lǐng)域，做機(jī)器學(xué)習(xí)的人都在探索怎么把這個(gè)理論實(shí)用化，因?yàn)樗麄兊睦碚撎碚摚瑳](méi)辦法直接用，所以很多人都在探索這個(gè)問(wèn)題。

人工智能的劃分

現(xiàn)在的人工智能和未來(lái)的人工智能到底從階段上怎么來(lái)劃分？或者說(shuō)我們現(xiàn)在做了多少事，未來(lái)還有多少事需要做？

不要認(rèn)為我們解決了人工智能的所有問(wèn)題，我們解決的問(wèn)題還是很小一部分。是哪一部分呢？我們把這個(gè)分成四部分，包括可推理，可統(tǒng)計(jì)；可推理，不可統(tǒng)計(jì)； 不可推理，可統(tǒng)計(jì)；不可推理，不可統(tǒng)計(jì)。

第一部分是可統(tǒng)計(jì)，可推理的。這一部分工業(yè)界已經(jīng)可以用了，拿去做機(jī)器人、去做各種各樣的知識(shí)決策系統(tǒng)都是可以的。

第二部分是不可統(tǒng)計(jì)，可推理的。什么東西是這樣的？要么數(shù)據(jù)不完備，要么數(shù)據(jù)里面特征的描述還沒(méi)有找到更好的辦法，可能里面是很稀疏的東西，表達(dá)根本沒(méi)有辦法統(tǒng)計(jì)出來(lái)，在里面是游離狀態(tài)，但是是可推理的，可以寫出正確的規(guī)則。這些靠大數(shù)據(jù)解決不了問(wèn)題，但是只能靠傳統(tǒng)的邏輯來(lái)做。這方面又相當(dāng)脆弱，許多東西需要進(jìn)一步去驗(yàn)證。

第三部分是可統(tǒng)計(jì)，不可推理的。這個(gè)意思就是我有大數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)都能把規(guī)律統(tǒng)計(jì)出來(lái)，但是用語(yǔ)言表述出它的因果關(guān)系不行，有點(diǎn)復(fù)雜。當(dāng)然隨著時(shí)間的推移，可能也變成可推理。至今這里有相當(dāng)一部分用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可以解決，但是用推理的辦法還很難解決。這方面曙光有一些，但是也需要更多的沉淀。

第四部分是不可推理，不可統(tǒng)計(jì)的。未來(lái)機(jī)器人在這方面很難有作為。為什么？連我們自己都說(shuō)不清楚。比如說(shuō)人類有很多頓悟，這些頓悟通過(guò)統(tǒng)計(jì)能證明它產(chǎn)生？不可能統(tǒng)計(jì)出來(lái)。通過(guò)理論證明這個(gè)東西產(chǎn)生嗎？不可能。也不知道什么人在什么環(huán)境下突然想明白一件事，這個(gè)機(jī)器做不了，沒(méi)有模型和數(shù)據(jù)，所以這些東西是未來(lái)機(jī)器人不可能涉足，不可能勝過(guò)人的。我講到這里，大家都很容易理解，將來(lái)機(jī)器人會(huì)在哪些領(lǐng)域可以，在哪些領(lǐng)域不可以替代人類。

人工智能時(shí)代真的要到了嗎？答案可以是肯定的。比如你僅僅是期望計(jì)算機(jī)能夠做的事比人做得更好，很多事情是可重復(fù)、可統(tǒng)計(jì)、可推理的，把這些事交給計(jì)算機(jī)去做，它一定做得比人強(qiáng)。

例如下圍棋，盡管比較難，但是它是經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)積累的過(guò)程。也就是說(shuō)，慢慢的，機(jī)器一定會(huì)勝過(guò)人。之前我在香港和一個(gè)教授還在討論，以后還有沒(méi)有人下圍棋呢？為什么這樣想呢？他說(shuō)人和人下很有樂(lè)趣，和計(jì)算機(jī)下盤盤輸，為什么還要下？我說(shuō)為什么要和計(jì)算機(jī)下？還是要和人下，這樣你還是冠軍。

人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的五個(gè)影響

這是我們對(duì)AI的看法?，F(xiàn)在大家可能知道，2016年10月13日，美國(guó)白宮兩個(gè)和人工智能有關(guān)的報(bào)告。2016年12月20日，美國(guó)白宮又了一個(gè)報(bào)告，叫做《人工智能自動(dòng)化與經(jīng)濟(jì)》。這篇報(bào)告中說(shuō)，人工智能總體來(lái)說(shuō)，不管你是否接受，不管你是否看好，這件事就要發(fā)生了。我們現(xiàn)在要做的是，如果這件事發(fā)生了，我們?cè)趺慈?yīng)對(duì)它。

我認(rèn)為這個(gè)報(bào)告出得非常及時(shí)，列出了人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)五個(gè)方面的影響。例如對(duì)總的生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響是積極的，對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響會(huì)發(fā)生變化，對(duì)不同層次的人變化不一樣，影響分布是不均衡的，所以不同層次、部門、領(lǐng)域、區(qū)域的都會(huì)不一樣。人工智能會(huì)導(dǎo)致一些工作職位的消失，也會(huì)產(chǎn)生一些新的類型的工作。勞動(dòng)力市場(chǎng)將會(huì)被攪亂，一些工人短期會(huì)失業(yè)，失業(yè)的時(shí)間肯定更長(zhǎng)，這就看政策到底怎么調(diào)整。

按照美國(guó)的判斷，對(duì)每個(gè)小時(shí)40美元以上的工作影響不大，只有4%，對(duì)每小時(shí)20～40美元之間的影響是31%，但是對(duì)于低于20美元的勞動(dòng)力影響非常大，達(dá)到83%。所以政府要有所應(yīng)對(duì)。應(yīng)對(duì)的策略包括鼓勵(lì)投資開發(fā)，也包括對(duì)新的工作類型進(jìn)行培訓(xùn)、對(duì)轉(zhuǎn)型期間的工人提供幫助，讓他們能夠通過(guò)再學(xué)習(xí)得到就業(yè)。

下一波浪潮一定是AI

回到今天我們的主題，人工智能帶來(lái)的機(jī)遇對(duì)全社會(huì)，當(dāng)然也包括對(duì)于自動(dòng)化領(lǐng)域，特別是機(jī)器人領(lǐng)域，機(jī)遇是非常多的。如果我們說(shuō)過(guò)去這幾十年比較大的浪潮，第一波是PC浪潮，給信息領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性的影響。緊接著是互聯(lián)網(wǎng)浪潮，成就了一大批互聯(lián)網(wǎng)公司，例如谷歌、百度。之后馬上出了一波新的浪潮，叫移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，比如說(shuō)今天的蘋果就是這波浪潮起來(lái)的公司。下一波是什么？一定是在AI，這一技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，將使得蘋果、百度、華為這樣的公司得到更大的發(fā)展。

是否用AI做機(jī)器人？當(dāng)然可能，也有可能是做別的，所以說(shuō)浪潮就在這里。

我們現(xiàn)在做機(jī)器人，絕大部分的行為是設(shè)計(jì)出來(lái)的，我們把它叫做Designed Robot，要前進(jìn)、拐彎都是按規(guī)律設(shè)計(jì)出來(lái)的。這沒(méi)有錯(cuò)誤，但是不是AI。什么是AI機(jī)器人？或者叫學(xué)習(xí)機(jī)器人呢？就是機(jī)器人做好以后，他不知道要干什么。你訓(xùn)練他干什么他就干什么。就像小孩一樣，小孩出生了，你說(shuō)他將來(lái)是數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、技術(shù)工人、農(nóng)民？他什么都不是，但什么都可能是，就看你教他什么。

我們以后的機(jī)器人也應(yīng)該是做出來(lái)的時(shí)候什么都不是，你教他做什么他就是什么，你教他開車，他就會(huì)開車，你教他上流水線操作，他就會(huì)流水線操作。這一天一定會(huì)到來(lái)，就看誰(shuí)在上面花的工夫更大，或者準(zhǔn)備更充分。

AI帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

我們?cè)趺礃幽茏屜到y(tǒng)和人具有同樣的知識(shí)能力和水平呢？現(xiàn)在大部分是軟件知識(shí)，有一個(gè)系統(tǒng)，你會(huì)給它大數(shù)據(jù)的集合，它進(jìn)行不斷的訓(xùn)練，不斷的和人聊天、對(duì)話。這些機(jī)器人開始的規(guī)則比較簡(jiǎn)單，當(dāng)大數(shù)據(jù)進(jìn)去之后，不斷的會(huì)話調(diào)整反饋，就能慢慢抓住聊天對(duì)象的注意力，讓你跟著它轉(zhuǎn)。這可能是現(xiàn)在的一些情況。

真正到了AI階段，就不是軟件知識(shí)，而應(yīng)該是開放知識(shí)?，F(xiàn)在人類之所以一直在進(jìn)步，是因?yàn)橹R(shí)本身是_放的，我們得到了一些知識(shí)，然后把它教給學(xué)生，寫成書給社會(huì)，社會(huì)得到這些知識(shí)之后就會(huì)不停的進(jìn)步。在這個(gè)基礎(chǔ)上，別人再去加新的知識(shí)。所以一定是開放的，如果不開放，這個(gè)社會(huì)就不能進(jìn)步。這個(gè)道理一樣落到機(jī)器人和AI方面。

人工智能對(duì)于教育和就業(yè)的機(jī)遇比較多，因?yàn)楝F(xiàn)在整個(gè)社會(huì)需要非常多的學(xué)習(xí)人工智能的博士，現(xiàn)在在美國(guó)，博士能夠拿到上百萬(wàn)的年薪，當(dāng)然在國(guó)內(nèi)也一樣。有時(shí)候我們開玩笑，老老實(shí)實(shí)教了一輩子書，剛畢業(yè)的學(xué)生就比我們的薪水高。需求太大就水漲船高，所以需要教育提供更多的人才。

第4篇：人工智能時(shí)代的看法范文

“機(jī)器人”是傳感器和執(zhí)行器結(jié)合在一起的特例，而在更多數(shù)的情況下，傳感器是散落在環(huán)境中的，比如路燈上或者智能手機(jī)里，而執(zhí)行端則在遠(yuǎn)處的一個(gè)集群服務(wù)器中，隨著傳感器越來(lái)越小，它們會(huì)從我們的視野中“消失”?？ㄆ仗m舉了一個(gè)很形象的例子，“有一天當(dāng)你走在一片原始荒原時(shí)，你可能并不會(huì)注意到你眼前有一個(gè)巨大的網(wǎng)絡(luò)，大量組織和協(xié)作的設(shè)備正在維護(hù)這個(gè)環(huán)境，同時(shí)也在照看你，就像在參觀迪士尼樂(lè)園時(shí)那樣?！?/p>

最初，計(jì)算機(jī)一直被視為“只能按照編好的程序工作”，然而，以AlphaGo為代表的深度學(xué)習(xí)算法所展示出來(lái)的人工智能，已經(jīng)足以改變?nèi)藗兊目捶?，即智能軟件在特定?wèn)題上的智能已經(jīng)遠(yuǎn)超人類最為杰出的選手，而智能軟件其實(shí)早已在量化投資、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)廣告等領(lǐng)域處理著每秒數(shù)以億兆計(jì)的數(shù)據(jù)洪流，并從其中賺取巨額收益。

卡普蘭指出，由于智能軟件有著極快的信息處理速度、更高的準(zhǔn)確度，以及更低的成本，比如量化投資軟件可以做到每秒十萬(wàn)次交易，它們可以不知疲倦地24×7小時(shí)工作。實(shí)際上，智能軟件所能獲取的數(shù)據(jù)也遠(yuǎn)多于人類，比如互聯(lián)網(wǎng)廣告可以從數(shù)以千計(jì)的信息中交叉判斷用戶特征；電子商務(wù)中的大數(shù)據(jù)分析可以知道所有賣家和買家的信息……這些都意味著人類是沒(méi)法和智能軟件抗衡的。

雖處于劣勢(shì)，但卡普蘭認(rèn)為人類和智能機(jī)器之間并不會(huì)像《終結(jié)者》中那樣發(fā)生戰(zhàn)爭(zhēng)，機(jī)器并不會(huì)拿起武器來(lái)挑戰(zhàn)人類的統(tǒng)治。它們會(huì)很緩慢而隱秘地接管控制權(quán)。因?yàn)槿祟悤?huì)對(duì)它們逐漸地加深信任，“讓它們運(yùn)送我們，為我們介紹合適的對(duì)象，定制每日新聞，保護(hù)我們的財(cái)產(chǎn)，監(jiān)控我們的環(huán)境，種植和烹飪食物，甚至教育孩子……”，在此情形下，人類會(huì)逐漸失去大局觀，無(wú)法再介入控制了。

卡普蘭對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)并不美好，人類很可能會(huì)被機(jī)器所圈養(yǎng)，“地球可能會(huì)變成一座沒(méi)有圍墻的動(dòng)物園，我們的機(jī)械看管者為了維護(hù)正常的運(yùn)轉(zhuǎn)偶爾會(huì)推動(dòng)我們一下，而我們會(huì)為了自身的幸福高舉雙手歡迎這樣的幫助?！碑?dāng)然，他并未止步于此，他看得更為深遠(yuǎn)。他希望能夠引起大眾對(duì)人工智能所可能帶來(lái)的社會(huì)倫理和法律、失業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、貧富差距等問(wèn)題的重視，并思考這些問(wèn)題。

今年5月，特斯拉的一名車主由于開啟了自動(dòng)駕駛功能，而在一起車禍中喪生。特斯拉官方聲稱“自動(dòng)駕駛”功能被誤解了，實(shí)際上他們提供的是“智能輔助駕駛”功能，即只有用戶雙手握在方向盤上，才可開啟“智能輔助駕駛”功能。另外，特斯拉已經(jīng)有了數(shù)十萬(wàn)小時(shí)的無(wú)事故率，因此不是特斯拉的責(zé)任。

在傳統(tǒng)的汽車駕駛中，發(fā)生駕駛責(zé)任的事故肯定是駕駛員的責(zé)任，但對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車而言，事故的責(zé)任方應(yīng)該是誰(shuí)？車主，汽車生產(chǎn)商，還是自動(dòng)駕駛技術(shù)提供方，亦或是可以自動(dòng)駕駛的汽車自身？卡普蘭提出，如果智能機(jī)器已經(jīng)具有可以意識(shí)到自己權(quán)利的時(shí)候，就應(yīng)當(dāng)承擔(dān)法律責(zé)任。那么，應(yīng)該如何對(duì)機(jī)器采取處罰呢？按照“消除其達(dá)成目的的能力”的原則，針對(duì)智能機(jī)器，則可以消除它們的“記憶”。像AlphaGo這樣的智能軟件，它們需要花許多時(shí)間深度學(xué)習(xí)，如果消除它們的記憶，那么它們就需要從頭來(lái)過(guò)。

如果說(shuō)法律問(wèn)題還不太棘手，那么智能機(jī)器所可能帶來(lái)的倫理問(wèn)題就復(fù)雜得多了：

―能否讓自己的機(jī)器人代自己排隊(duì)？

―如果你心臟病發(fā)作，而你的自動(dòng)駕駛汽車拒絕加速更別說(shuō)超速把你送到醫(yī)院，你該怎么辦？

―如果自動(dòng)駕駛汽車與一輛載有很多孩子的汽車在一座只能通過(guò)一輛汽車的橋上相遇，智能汽車是救你還是救孩子們？

從古希臘到現(xiàn)在，道德一直是西方哲學(xué)家思考的重要問(wèn)題。數(shù)千年的爭(zhēng)辯仍然未有定論。這大概就是因?yàn)樵谔幚聿煌睦﹃P(guān)系時(shí)，會(huì)有不同的視角。對(duì)于人類文明而言，博愛、奉獻(xiàn)成為絕大多數(shù)人們所認(rèn)可的優(yōu)秀品質(zhì)，然而，你個(gè)人是否會(huì)購(gòu)買一個(gè)會(huì)犧牲你而拯救更多人的智能汽車？

討論到人工智能對(duì)人類的影響，無(wú)法回避失業(yè)問(wèn)題。據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，美國(guó)注冊(cè)在案的 720個(gè)職業(yè)將會(huì)有47%被人工智能取代。這其中不僅是藍(lán)領(lǐng)，還包括律師、醫(yī)生這類金領(lǐng)。未來(lái)，有接近半數(shù)的人會(huì)失業(yè)。很多人認(rèn)為這是杞人憂天，因?yàn)槿祟惪梢詣?chuàng)造出新的和更多的職業(yè)。的確，相比工業(yè)革命之前，現(xiàn)在許多職業(yè)都是新事物，比如軟件工程師、形象顧問(wèn)等，因此，很多人認(rèn)為失業(yè)不是大問(wèn)題。

然而，與許多人不同，卡普蘭認(rèn)為這次和工業(yè)革命時(shí)期不同。這是因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)性的問(wèn)題，即勞動(dòng)細(xì)分市場(chǎng)的變化速度會(huì)比人們學(xué)習(xí)新技能的速度快得多。在工業(yè)革命開始到現(xiàn)在，已經(jīng)有200多年的時(shí)間了，在這樣的時(shí)間中，人類實(shí)際上是通過(guò)代際更替來(lái)解決職業(yè)變更的。比如，我們的祖輩和父輩可能還是以農(nóng)業(yè)或者工業(yè)為生，而我們可能已經(jīng)以服務(wù)業(yè)為生。從70%的人口從事農(nóng)業(yè)到只需要2%的人從事農(nóng)業(yè)就能滿足美國(guó)所有人口的需求，這個(gè)時(shí)間是100多年。而人工智能時(shí)代，職業(yè)的更替要快許多，可能就是5到10年，甚至更短。一個(gè)失業(yè)的駕駛員是很難在短時(shí)間內(nèi)學(xué)會(huì)軟件編程的工作技能的；而用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)和增長(zhǎng)黑客這樣的崗位在十年前是不存在的。

如何解決失業(yè)問(wèn)題？卡普蘭提出需要改變傳統(tǒng)的教育方式，不再由學(xué)校指定授課的內(nèi)容，而是由對(duì)工作有需求的企業(yè)，它們所需求的崗位和技能，由學(xué)校來(lái)培養(yǎng)，如果你學(xué)會(huì)了這門技能并被企業(yè)錄用，那么就可以從工資中扣除你的教育貸款?？ㄆ仗m認(rèn)為需要推出一個(gè)類似房貸一樣的新的金融工具：職業(yè)培訓(xùn)抵押貸款，以未來(lái)可償付的工資收入來(lái)解決再就業(yè)的問(wèn)題。

不過(guò)，說(shuō)實(shí)話，這對(duì)失業(yè)的人來(lái)說(shuō)是很大挑戰(zhàn)，人們可能會(huì)疲于應(yīng)對(duì)職業(yè)危機(jī)，生活陷入無(wú)助。這又不得不提到貧富差距擴(kuò)大化的問(wèn)題。卡普蘭認(rèn)為，人工智能所帶來(lái)的高效率，會(huì)導(dǎo)致財(cái)富過(guò)度向金字塔頂端聚攏。根據(jù)數(shù)據(jù)分析，1970年代，美國(guó)收入前5%的家庭獲得的平均收益比后20%的家庭高10倍，而40年后的今天，這個(gè)數(shù)字已擴(kuò)大到了20倍?！案徽哂?，窮者愈窮”已成為事實(shí)。

第5篇：人工智能時(shí)代的看法范文

李開復(fù)帶隊(duì)奔赴硅谷，

了解美國(guó)的科技前沿。

日前，

他在中國(guó)“硅谷”中關(guān)村的一次演說(shuō)中，

分享了他的見聞。

先講一些比較吸引眼球的東西吧。我覺(jué)得在硅谷的每個(gè)會(huì)議上都有一些有趣的討論。比如跟安卓之父安迪?魯賓的討論就非常有意思，他做的公司叫環(huán)球游樂(lè)場(chǎng)，其實(shí)《華爾街日?qǐng)?bào)》上已經(jīng)報(bào)道了很多。見到他的那天，我們正好也看到了谷歌旗下軍用大型機(jī)器人公司波士頓動(dòng)力的那只機(jī)器狗。 踹不倒的機(jī)器狗的前世今生

這只機(jī)器狗很好操作，我也玩了一下。說(shuō)起來(lái)還挺有緣分的，因?yàn)椴ㄊ款D動(dòng)力的創(chuàng)始人馬克?萊布特，之前是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的教授，我是學(xué)生的時(shí)候，他的辦公室就在我隔壁。那個(gè)時(shí)候他在做的項(xiàng)目是一個(gè)會(huì)單腳跳，然后跳一分鐘都不會(huì)摔倒的機(jī)器人。不過(guò)那個(gè)時(shí)候，如果你拿著棍子輕輕一碰，它就會(huì)倒了。而且當(dāng)時(shí)還有一捆很粗很長(zhǎng)的線，連接在電腦上，這就是最早的情形。

前幾天刷屏的那個(gè)怎么踹都不會(huì)倒的機(jī)器狗和機(jī)器人，已經(jīng)迭代進(jìn)步了很多。馬克?萊布特后來(lái)創(chuàng)立波士頓動(dòng)力，并且獲得了美國(guó)國(guó)防部的研究經(jīng)費(fèi)，專門做機(jī)器人研究。從一只腳做到四只腳，再做回兩只腳，每一步推進(jìn)都很不容易，可能已經(jīng)花了美國(guó)國(guó)防部上億美元的經(jīng)費(fèi)了。然后，谷歌看上了，就把波士頓動(dòng)力買進(jìn)來(lái)了，買進(jìn)來(lái)以后谷歌就沒(méi)有讓它再拿國(guó)防部的錢。 機(jī)器人的創(chuàng)業(yè)平臺(tái)的誕生

安迪?魯賓后來(lái)離開了GoogleX，創(chuàng)立了一個(gè)叫環(huán)球游樂(lè)場(chǎng)的公司。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，他的公司就是希望做一個(gè)機(jī)器人版的安卓平臺(tái)。如果我們以手機(jī)來(lái)參照的話，大概在十年前，你要開一個(gè)手機(jī)公司可能要花一兩億美金做研發(fā)，才能把手機(jī)做出來(lái)，但是現(xiàn)在你可能花一百萬(wàn)美金就能做出來(lái)了。因?yàn)橛懈鞣N代工，有標(biāo)準(zhǔn)模塊，軟件用安卓，還有其他。如果不要什么特色，就是要搞一個(gè)手機(jī)出來(lái)。硬件的成本已經(jīng)被降低了一百倍，普及了。所以現(xiàn)在樂(lè)視為代表的互聯(lián)網(wǎng)手機(jī)廠商全都跑出來(lái)了。當(dāng)然，小米創(chuàng)業(yè)的時(shí)候做手機(jī)還是挺貴的，不過(guò)在此之后就越來(lái)越便宜。

同樣的，安迪?魯賓認(rèn)為，機(jī)器人普及也必然發(fā)生，他希望做的事情可以降低機(jī)器人創(chuàng)業(yè)模塊的門檻。比如安卓提供了智能手機(jī)的模塊，讓開發(fā)手機(jī)的，從硬件到軟件都容易，成本低，讓更多人進(jìn)來(lái)，讓更多人圍繞手機(jī)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)，要不然創(chuàng)業(yè)門檻太高了。

安迪?魯賓認(rèn)為機(jī)器人的研發(fā)進(jìn)度和十年的前智能手機(jī)差不多，所以做一個(gè)機(jī)器人平臺(tái)，讓更多的人來(lái)做機(jī)器人創(chuàng)業(yè)，這會(huì)是一個(gè)改變世界的事情，也是他從孩童時(shí)代的一個(gè)夢(mèng)想。要做工業(yè)機(jī)器人，或者是掃地的機(jī)器人，都是可以的。從機(jī)器人模塊的角度來(lái)看，機(jī)器人基本就是一大堆傳感器，組合起來(lái)，然后有學(xué)習(xí)訓(xùn)練和控制，讓它能夠動(dòng)――動(dòng)手、動(dòng)腳、動(dòng)爪子。軟件里加入輸入和識(shí)別之類的系統(tǒng)。

這就是安迪?魯賓跟我們分享的他的夢(mèng)想。他的模式跟創(chuàng)新工場(chǎng)初期非常相似，由一個(gè)孵化器來(lái)深度參與一些項(xiàng)目，然后把有價(jià)值的模塊標(biāo)準(zhǔn)化，把好的項(xiàng)目拆分出去，作為獨(dú)立的公司發(fā)展。 深度學(xué)習(xí)人工智能博士生的高薪人生

另一個(gè)很有趣的現(xiàn)象，是做深度學(xué)習(xí)的人工智能博士生，現(xiàn)在一畢業(yè)就能拿到200到300萬(wàn)美金的年收入，這是有史以來(lái)沒(méi)有發(fā)生過(guò)的。當(dāng)然我覺(jué)得硅谷的公司都在追捧這個(gè)方向，而且基本是四大名校：斯坦福、麻省理工、卡內(nèi)基梅隆、伯克利。以前這些學(xué)校的博士生在硅谷都可以拿到高薪，但是從來(lái)沒(méi)有到250萬(wàn)美元/年的薪資水平。

這為什么會(huì)發(fā)生呢？第一，是因?yàn)檎嬲疃葘W(xué)習(xí)的人現(xiàn)在還不是很多，所以供需不平衡。第二，是因?yàn)楹苤?。谷歌拿到這樣的人，可以馬上用他賺一百倍的錢。因?yàn)橹灰堰@樣的一個(gè)人用在某個(gè)領(lǐng)域，比如說(shuō)，假設(shè)谷歌要做最聰明的二級(jí)市場(chǎng)財(cái)務(wù)投資，一年就能賺出一百倍來(lái)，所以這事毫無(wú)疑問(wèn)是劃算的。第三，是因?yàn)樯婕案?jìng)爭(zhēng)。谷歌會(huì)很不希望這樣的人落入他的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手懷中。因?yàn)楣雀杩梢砸虼擞蓄I(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)，但如果這個(gè)人去了臉譜、微軟，馬上就會(huì)給后兩家機(jī)會(huì)。所以是人才的戰(zhàn)爭(zhēng)。對(duì)于這一批一年可能少于50個(gè)的博士畢業(yè)生，這三大公司：谷歌、臉譜和微軟，都在用不合理的價(jià)錢去挖。

這給了我兩個(gè)啟示。一方面是遺憾自己生得太早了，我學(xué)的就是這個(gè)領(lǐng)域，但是那時(shí)候沒(méi)有公司這樣來(lái)挖我們。另一方面是類似的人才戰(zhàn)爭(zhēng)，可能也會(huì)在中國(guó)發(fā)生。

中國(guó)的大學(xué)恐怕沒(méi)有50個(gè)這樣的博士，但是我們這邊有幾所“大學(xué)”，這幾所“大學(xué)”的名字叫做騰訊、百度和阿里巴巴。這幾家公司之間互挖，可能會(huì)成為很有趣的事。

因?yàn)槲易约菏亲鲞@方面的，所以我覺(jué)得深度學(xué)習(xí)雖然很厲害，但是沒(méi)那么了不起。你讓一個(gè)聰明的人學(xué)兩年，他也可以有這個(gè)價(jià)值。這也就是說(shuō)，我們是不是應(yīng)該來(lái)幫助培訓(xùn)一千個(gè)中國(guó)的深度學(xué)習(xí)專家，這些都是很有趣的討論。

我也問(wèn)了他們，這樣拼命的競(jìng)爭(zhēng)，再過(guò)兩三年，中國(guó)學(xué)這些東西也不難，中國(guó)數(shù)據(jù)也比你們多，你們這套公開了，中國(guó)在這個(gè)領(lǐng)域的人才可能會(huì)比美國(guó)多。

因?yàn)樵谥袊?guó)，百度、騰訊、新浪微博等等的數(shù)據(jù)量也非常大，如果在中國(guó)也有250萬(wàn)美金的年薪誘惑，中國(guó)人會(huì)更瘋狂地沖向這個(gè)領(lǐng)域。所以我相信這個(gè)領(lǐng)域最后應(yīng)該也是一個(gè)中美領(lǐng)跑的狀態(tài)，雖然現(xiàn)在中國(guó)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于美國(guó)，畢竟美國(guó)有斯坦福、伯克利出來(lái)的人，而且不斷流動(dòng)。但對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō)，這批人可能就在百度、騰訊和阿里?，F(xiàn)在百度、騰訊和阿里自己掌控得住這些人，但是長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)他們也不可能永遠(yuǎn)掌控。而且小米、奇虎360也都會(huì)有這樣的人，所以這會(huì)是一個(gè)很有趣的業(yè)界競(jìng)爭(zhēng)的狀態(tài)。

與此相關(guān)的，領(lǐng)英的霍夫曼提到馬斯克和彼得-蒂爾他們成立了一個(gè)開源平臺(tái)。主要是為了防止谷歌、臉譜和微軟這樣的大公司形成壟斷。他們有那么多計(jì)算機(jī)，那么多錢，又把最優(yōu)秀的人全挖進(jìn)去了，所以就要搞一個(gè)開放式的開源平臺(tái)，來(lái)確保這個(gè)東西能夠被更多的人快速學(xué)習(xí)掌握。所以這是一個(gè)很有趣的事情，硅谷考慮得很超前。 虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)將改變?nèi)松?/p>

整體來(lái)說(shuō)，關(guān)于虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，感受主要有這么幾點(diǎn)。

先拿虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）來(lái)說(shuō)，對(duì)于這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展，有一批人是非常樂(lè)觀的，另外一批人則認(rèn)為我們還早了一個(gè)周期，就是說(shuō)現(xiàn)在還在摸索狀態(tài)，因?yàn)閮?nèi)容不夠多、體驗(yàn)不夠好、太貴，可能真的還在一個(gè)玩家的時(shí)代。

就創(chuàng)新工場(chǎng)來(lái)說(shuō)，我們也綜合了一些意見。我們的看法是，虛擬現(xiàn)實(shí)長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講對(duì)社會(huì)的影響應(yīng)該是特別巨大的，而且隨著摩爾定律等作用，它應(yīng)該會(huì)越做越炫，越做越不頭昏，越做越?jīng)]有線，越做越輕，越做越小。最終變成一個(gè)物體，也許不是眼鏡，但會(huì)讓你不知不覺(jué)把它融入生活里去，這一天是絕對(duì)會(huì)到來(lái)的，會(huì)是一個(gè)巨大的產(chǎn)業(yè)，會(huì)改變所有的事情。

但是具體方面，我們可能會(huì)稍微保守一點(diǎn)。我們可能對(duì)這種五到十年的未來(lái)，抱有很樂(lè)觀的期待。但是對(duì)于到底能不能在一兩年之內(nèi)，打破玩家的領(lǐng)域，達(dá)到普及的狀態(tài)，我們還是抱觀看和懷疑的態(tài)度。

當(dāng)然我覺(jué)得從投資的角度，現(xiàn)在看到好公司就得投了，因?yàn)槟悴荒苓M(jìn)入生產(chǎn)周期才投，只是說(shuō)要顛覆什么的話，還需要一點(diǎn)時(shí)間。

我個(gè)人對(duì)于虛擬現(xiàn)實(shí)的看法是，它的第一個(gè)突破一定是在娛樂(lè)方面。因?yàn)槲覀冎v了那么多3D的東西，只有在娛樂(lè)內(nèi)容相關(guān)的領(lǐng)域得到了驗(yàn)證，看電影更爽、玩游戲更爽、然后越做越逼真，大概是這樣一個(gè)狀態(tài)。然后是電影業(yè)和游戲業(yè)的延伸，但需要說(shuō)明的是，這是一個(gè)巨大的延伸。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，可以有不同領(lǐng)域的應(yīng)用。可以用在教育方面、輔助方面、服務(wù)方面。增強(qiáng)價(jià)值的應(yīng)用是能夠直接被證明價(jià)值的，而不只是讓娛樂(lè)感更爽更強(qiáng)，可以在一些領(lǐng)域挖掘出一些垂直性的應(yīng)用，這是大家的一個(gè)達(dá)成的認(rèn)知。 谷歌的野心與科學(xué)家的心聲

此外還去了谷歌見了他們的CEO皮猜，斯坦福人工智能教授李菲菲，以及領(lǐng)英的創(chuàng)始人霍夫曼。與他們談?wù)摰闹黝}都是人工智能相關(guān)的，可以把我的總結(jié)分享一下。

去年谷歌調(diào)整出一個(gè)母公司Alphabet，其實(shí)我們也知道他們?yōu)槭裁催@么做，但這次去了就更加深刻地了解了?；旧希雀柘胍鲆粋€(gè)“機(jī)器大腦”出來(lái)，這個(gè)“大腦”是下列幾件事情的結(jié)合體。

第一，要有特別大的數(shù)據(jù)量，這個(gè)數(shù)據(jù)量最好不是公開的，是私有的，而且是可以不斷地更新、增加的。因?yàn)闆](méi)有這個(gè)東西，就沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。第二，要有特別大的機(jī)器平臺(tái)，能夠在上面運(yùn)作、學(xué)習(xí)、迭代，讓你的“大腦”越來(lái)越聰明，而且用這個(gè)數(shù)據(jù)越做越好。第三，需要一批特別棒的深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)的專家，他們知道怎么去弄海量的服務(wù)器和海量的數(shù)據(jù)，從里面把數(shù)據(jù)變成一種認(rèn)知和知識(shí)，以及能做的事情。

一旦有這三件東西之后，可以應(yīng)用到其他領(lǐng)域。用在搜索上，這個(gè)“大腦”能把世界全部索引了，你搜什么都能告訴你，還可以做一個(gè)最好的排序。用在生活領(lǐng)域，就是一個(gè)在線谷歌，可以告訴你今天要去什么地方吃飯，最好選擇怎樣的出行方式，路上可以買花，提醒你老婆生日快到了，實(shí)際上是把這些東西都結(jié)合起來(lái)了。用在廣告領(lǐng)域，就是怎樣投放一個(gè)廣告能讓你賺更多錢。

而且之前我們這些IT人總是想著如何用IT讓生活更美好，往往忽略了這套數(shù)據(jù)為什么不能用在基因排序？為什么不可以用在生物科技、制藥、健康領(lǐng)域？或者是你可以想象的所有領(lǐng)域，因?yàn)橐坏┯辛司薮蟮臄?shù)據(jù)，價(jià)值就大了。

于是你可以看到，谷歌從美國(guó)基因泰克公司挖了CEO，來(lái)做Alphabet的醫(yī)藥公司的CEO，谷歌的野心是非常清晰的。他用搜索和廣告來(lái)塑造了一個(gè)巨大的“大腦”，這個(gè)“大腦”讓聰明的工程師來(lái)調(diào)整，用巨大的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)，用巨大的計(jì)算量來(lái)不斷地迭代。然后把這三者配到一起，找一個(gè)領(lǐng)域，比如說(shuō)要學(xué)癌癥的治療，假如能夠有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，包含某個(gè)國(guó)家所有人的基因、癌癥病例，讓數(shù)據(jù)滾起來(lái)，跟醫(yī)院結(jié)合起來(lái)，有回饋的途徑，知道是否有效，不斷去追蹤，實(shí)時(shí)迭代，可能就會(huì)掌握癌癥治療的方法。

所以谷歌的方向，就是不斷地找新領(lǐng)域，找該領(lǐng)域內(nèi)的領(lǐng)軍人物，擁有相關(guān)大數(shù)據(jù)，再配幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)專家，給他們一大堆機(jī)器用來(lái)計(jì)算，就能產(chǎn)生價(jià)值了。這在任何領(lǐng)域都會(huì)攻無(wú)不克。幫年輕人找對(duì)象、吃什么、推演所有的事情，甚至軍事，都沒(méi)有問(wèn)題。

歸結(jié)起來(lái)，Alphabet的野心就是成為一個(gè)無(wú)所不為，用“大腦”來(lái)驅(qū)動(dòng)并顛覆傳統(tǒng)行業(yè)的一個(gè)公司。他們一定有很多內(nèi)部的方法來(lái)分析，接下來(lái)介入哪個(gè)領(lǐng)域，是醫(yī)學(xué)、建筑、房地產(chǎn)、金融還是二級(jí)市場(chǎng)之類的。

舉個(gè)例子，Alphabet做一個(gè)銀行相關(guān)的應(yīng)用，來(lái)分析人的信用和風(fēng)險(xiǎn)能力。假如一個(gè)人找銀行借一千萬(wàn)，如果只看內(nèi)部資料，銀行可能只知道你在這里存了五百萬(wàn)、在新浪科技上班等信息，但如果有另外一個(gè)爬蟲，能把你的其他數(shù)據(jù)都爬來(lái)，比如你還在美國(guó)高盛藏了兩千萬(wàn)、在開曼群島買了一棟房子，咚咚咚，“大腦”就會(huì)告訴你可以借錢給他。

所以Alphabet這么一來(lái)，可能就會(huì)成為世界上最偉大、同時(shí)也是最可怕的公司。當(dāng)然我覺(jué)得有這個(gè)野心的公司其實(shí)很多，但是Alphabet應(yīng)該是最有基礎(chǔ)把它做好的公司。

第6篇：人工智能時(shí)代的看法范文

此番320億美元現(xiàn)金的天價(jià)收購(gòu)案外加孫正義對(duì)ARM架構(gòu)芯片未來(lái)市場(chǎng)如此大膽的預(yù)測(cè)，不禁引來(lái)了外界猜測(cè)聲一片。伴隨著猜測(cè)聲的還有質(zhì)疑聲，其最明顯的表現(xiàn)就在軟銀的股票價(jià)格上。根據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》的報(bào)道，由于投資者對(duì)這樁溢價(jià)了43%的收購(gòu)并不看好，7月18日東京股市午盤收盤時(shí)，軟銀股價(jià)大跌10.7%，跌至5365日元（約合50.7美元）。并且，該股在盤中還曾短暫觸及到了4月初以來(lái)的最低水平價(jià)位――5329日元。

與此同時(shí)，還有一點(diǎn)是需要我們關(guān)注的，在軟銀宣布收購(gòu)ARM之前，軟銀曾在近期大規(guī)模的拋售阿里巴巴的股份，同時(shí)還拋售了最近風(fēng)頭正勁的Supercell公司的股份。無(wú)論是阿里巴巴還是Supercell，都可謂是優(yōu)質(zhì)公司，外界起初并不能看明白孫正義拋售兩家公司大量股份的目的，但隨著收購(gòu)ARM的消息被拋出，這一疑問(wèn)也得到了合理的解答。

引爆媒體

對(duì)于此次收購(gòu)，外國(guó)媒體和專家紛紛發(fā)表評(píng)論。路透社評(píng)論道：“ARM為iPhone提供技術(shù)支持，是移動(dòng)處理領(lǐng)域的重要參與者，其處理器和圖形技術(shù)被三星、華為、蘋果等公司應(yīng)用在自己設(shè)計(jì)的微芯片中。軟銀收購(gòu)ARM是迄今為止歐洲科技界最大的收購(gòu)案之一，也是軟銀收購(gòu)的最大手筆。2013年，軟銀曾斥資220億美元獲得無(wú)線運(yùn)營(yíng)商Sprint的控股權(quán)，但這筆交易令軟銀背上沉重的債務(wù)負(fù)擔(dān)。軟銀創(chuàng)始人孫正義宣布將要把軟銀打造成互聯(lián)網(wǎng)投資發(fā)動(dòng)機(jī)”。英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道稱：“軟銀收購(gòu)ARM可能是來(lái)自亞洲對(duì)英國(guó)的最大筆投資。這筆投資將保證未來(lái)5年中，ARM在英國(guó)創(chuàng)造的就業(yè)數(shù)量翻一番，將這家英國(guó)公司變成全球現(xiàn)象。英國(guó)脫歐公投后僅3周，軟銀即收購(gòu)ARM已經(jīng)證明，英國(guó)并未對(duì)國(guó)際投資者失去吸引力”。BGC Partners亞洲股票銷售經(jīng)理Amir Anvarzadeh指出：“我們認(rèn)為軟銀收購(gòu)無(wú)線運(yùn)營(yíng)商Sprint的決策是個(gè)敗筆，而孫正義可能想要通過(guò)收購(gòu)科技領(lǐng)域的知名企業(yè)恢復(fù)榮譽(yù)”。市場(chǎng)分析機(jī)構(gòu)Moor Insights & Strategy CEO、首席分析師Patrick Moorhead稱：“ARM與客戶始終保持長(zhǎng)期合同關(guān)系，我認(rèn)為這種關(guān)系不會(huì)很快改變。但是所有賭注正押在下一代架構(gòu)上。從長(zhǎng)期來(lái)看，軟銀可以調(diào)整任何產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，投資ARM將推動(dòng)其企業(yè)產(chǎn)品向前發(fā)展。這最終將對(duì)移動(dòng)科技巨頭產(chǎn)生巨大影響，包括蘋果、通用以及三星等”。研究機(jī)構(gòu)Digitimes Research報(bào)告稱，孫正義對(duì)軟銀收購(gòu)ARM交易過(guò)于樂(lè)觀，其實(shí)收購(gòu)ARM對(duì)軟銀并無(wú)太大幫助。Digitimes Research認(rèn)為，孫正義高估了收購(gòu)ARM的益處，低估了物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)垂直和水平整合的難度。

既然投資界對(duì)于軟銀此番如此大手筆的收購(gòu)案的發(fā)展前景看法不一，那作為“老江湖”的孫正義為什么愿意花費(fèi)如此巨資完成對(duì)于ARM的收購(gòu)？

ARM發(fā)展回顧

提起芯片廠商，相信很多人都會(huì)想起英特爾、三星、高通等這些家喻戶曉的公司，ARM給普通消費(fèi)者的印象總是既熟悉又陌生。那么，我們就先來(lái)回顧一下ARM公司發(fā)展過(guò)程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)：

1978年，ARM前身Acorn RISC Machine于英國(guó)劍橋成立。

1985年，當(dāng)時(shí)的IT巨頭Olivetti收購(gòu)Acorn 49.3%的股份，并且將ARM處理器更多用于研究開發(fā)，這讓Acorn在商業(yè)用途上的發(fā)展受阻，所以Acorn選擇獨(dú)立。同年，Acorn Computer Group 開發(fā)出全球第一款商業(yè) RISC 處理器。

1990年， Acorn、 蘋果和VLSI科技公司共同出資創(chuàng)建了ARM。隨著合作的正式啟動(dòng)，Acorn RISC Machine也正式更名為Advanced RISC Machine。三方合作的目標(biāo)是創(chuàng)立一個(gè)世界通用的全新微處理器標(biāo)準(zhǔn)。

1993年，ARM了全新的ARM7處理器核心。其中的代表作名為ARM7-TDMI，其搭載了Thumb指令集，是ARM通用32位微處理器家族的成員之一。其代碼密度提升了35%，內(nèi)存占用也與16位處理器相當(dāng)。伴隨著ARM7的卓越表現(xiàn)，同年Cirrus Logic公司和德州儀器公司也相繼宣布加入ARM陣營(yíng)，兩家公司被ARM授予了技術(shù)許可證。德州儀器公司憑借著ARM7架構(gòu)，打造出了一款手機(jī)芯片，這款芯片也助力諾基亞8110在后來(lái)的手機(jī)市場(chǎng)上大放異彩。

1997年，ARM了具有里程碑意義的里產(chǎn)品 ――ARM9，這標(biāo)志著ARM正式進(jìn)入微處理器領(lǐng)域。

1998年，ARM宣布正式在倫敦和納斯達(dá)克證券交易所上市，發(fā)行價(jià)為每股5.75英鎊，當(dāng)時(shí)市值達(dá)到了大約2.64億英鎊。

2001年，ARM在32位嵌入式RISC微處理器市場(chǎng)的份額已增至76.8%。

2002年，ARM架構(gòu)的芯片出貨量突破了具有里程碑意義的10億片。

2004年，Cortex系列處理器誕生。Cortex系列的誕生對(duì)于ARM具有重大的意義，因?yàn)閺拇嗽摴静辉儆脭?shù)字為處理器命名。取而代之的是分別為A、R和M三類產(chǎn)品，旨在為各種不同的市場(chǎng)提供服務(wù)。

2 0 0 9年A R M了Cortex-M0，這款32位處理器體積小巧，功耗超低。此款產(chǎn)品一經(jīng)問(wèn)世，便吸引了眾多產(chǎn)商前來(lái)購(gòu)買授權(quán)。

2010年，蘋果表示有意以80億美元的價(jià)格收購(gòu)ARM，但遭到拒絕。ARM公司CEO Warren East稱“ARM作為獨(dú)立公司更具價(jià)值”。

2011年，ARM推出了旗下首款64位架構(gòu)ARMv8，此外，該公司還推出了big.LITTLE技術(shù)，制造商可利用該技術(shù)將高性能核心與節(jié)能核心結(jié)合起來(lái)，并用軟件控制核心間的無(wú)縫切換，以達(dá)到省電的目的。

2015年，ARM基于ARMv8架構(gòu)推出了一種面向企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的新平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)。同一年，ARM還開始在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域發(fā)力。

縱觀ARM發(fā)展壯大的近二十年，其中不乏跌宕起伏的劇情，但總體來(lái)說(shuō)，ARM的伴隨著移動(dòng)電子消費(fèi)品市場(chǎng)的快速崛起而發(fā)展迅速。從移動(dòng)智能終端起步到現(xiàn)在，ARM一直處于這個(gè)芯片市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)地位。截止2015年，包括高通、三星、聯(lián)發(fā)科等在內(nèi)的全球1384多家移動(dòng)芯片制造商都采用了ARM的架構(gòu)，全球有超過(guò)85%的智能手機(jī)和平板電腦的芯片都采用的是ARM架構(gòu)的處理器，超過(guò)70%的智能電視也在使用ARM的處理器。從這些華麗的數(shù)據(jù)上來(lái)看，ARM無(wú)疑是芯片領(lǐng)域巨無(wú)霸級(jí)別的寡頭企業(yè)，但為什么外界對(duì)于軟銀想要收購(gòu)ARM的計(jì)劃并不是持有一致樂(lè)觀的態(tài)度？

ARM的商業(yè)模式

首先來(lái)看同樣是芯片廠商的英特爾，其會(huì)在打造完成自身的架構(gòu)后，根據(jù)不同的市場(chǎng)定位設(shè)計(jì)一系列的芯片，最后設(shè)計(jì)會(huì)由自家的工廠負(fù)責(zé)生產(chǎn)。英特爾可以說(shuō)集成了芯片生產(chǎn)中的所有流程。雖然這樣做的工作量相當(dāng)大，但同時(shí)也能從產(chǎn)品中獲得很高的回報(bào)。近些年隨著PC機(jī)市場(chǎng)的低迷，英特爾的業(yè)績(jī)也有所下滑，但其在2015年?duì)I收還是達(dá)到了516.9億美元。與英特爾的商業(yè)模式完全不同，ARM不對(duì)市場(chǎng)輸出任何的芯片，而是向其他的供芯片制造商提供設(shè)計(jì)IP，比如指令集架構(gòu)、微處理器、圖形處理器等，同時(shí)也會(huì)對(duì)外進(jìn)行使用許可的授權(quán)。ARM的客戶買下他們所需IP的許可，然后采用這些設(shè)計(jì)來(lái)生產(chǎn)自己的芯片。從營(yíng)收和估值上看，ARM和英特爾對(duì)比懸殊，事實(shí)上，作為以技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)授權(quán)為主的ARM一直站在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈的上游。這樣說(shuō)來(lái)，ARM的風(fēng)頭似乎并不輸給英特爾，但由于ARM所采用的商業(yè)模式主要以授權(quán)為主，而ARM對(duì)其授權(quán)所收取的價(jià)格可謂是非常低廉，這就導(dǎo)致了ARM雖然占據(jù)了絕大多數(shù)的移動(dòng)設(shè)備芯片市場(chǎng)，其營(yíng)收卻相比英特爾有著天壤之別。ARM在2015年的全年?duì)I收只有14.89億美元，差不多是英特爾營(yíng)收的3%。這次軟銀收購(gòu)ARM的320億美元報(bào)價(jià)有著43%的溢價(jià)，如果ARM繼續(xù)保持這種經(jīng)營(yíng)模式，投資者很難看出軟銀今后從ARM身上賺取大量回報(bào)的可能性。也正是因?yàn)檫@樣的原因，外界對(duì)于孫正義此次堅(jiān)決收購(gòu)ARM的態(tài)度感到驚訝。

但隨著近些年移動(dòng)終端產(chǎn)品的市場(chǎng)銷量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，移動(dòng)終端芯片市場(chǎng)也呈現(xiàn)出了龐大的需求量。英特爾也看到了市場(chǎng)的未來(lái)所在，一直想憑借在PC機(jī)及服務(wù)器芯片市場(chǎng)上的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，將芯片架構(gòu)引入移動(dòng)終端，因此這幾年動(dòng)作頻頻，卻因?yàn)槠涑叩墓亩@得困難重重，而ARM向來(lái)只設(shè)計(jì)低功耗處理器，在移動(dòng)終端領(lǐng)域的芯片競(jìng)爭(zhēng)中，英特爾顯得有些力不從心。

軟銀的未來(lái)版圖

今年早些時(shí)候，當(dāng)孫正義談及軟銀未來(lái)的發(fā)展時(shí)，他表示：“我想建立一家可以持續(xù)增長(zhǎng)至少300年的公司，為了實(shí)現(xiàn)持續(xù)的增長(zhǎng)，我們需要找到所有的潛在障礙并找到解決的辦法?！爆F(xiàn)在，隨著軟銀收購(gòu)ARM的議案浮出水面，孫正義口中的解決方法似乎也有了答案。業(yè)界普遍認(rèn)為，軟銀收購(gòu)ARM意在押寶物聯(lián)網(wǎng)和人工智能領(lǐng)域。孫正義在解釋這筆巨額收購(gòu)案時(shí)表示：“軟銀正在積極尋找物聯(lián)網(wǎng)的機(jī)遇，希望抓住該市場(chǎng)的重大商機(jī)，ARM會(huì)成為軟銀絕佳的戰(zhàn)略資產(chǎn)補(bǔ)充和未來(lái)增長(zhǎng)戰(zhàn)略的核心，這是軟銀所進(jìn)行最為重要的投資之一”。根據(jù)ARM的財(cái)報(bào)顯示，在2015年第四季度，ARM共授權(quán)了51個(gè)芯片許可，主要應(yīng)用方向?yàn)橐苿?dòng)計(jì)算、智能汽車、安全系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)。根據(jù)IDC報(bào)告，到2020年，全球的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模將從2012年的4.8萬(wàn)億美元增長(zhǎng)到8.9萬(wàn)億美元，屆時(shí)將有300億設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)。更有預(yù)測(cè)稱，到2025年物聯(lián)網(wǎng)連接將達(dá)到1000億個(gè)。海量的物聯(lián)網(wǎng)連接需求低成本、低功耗的芯片和模組。而這是ARM架構(gòu)的強(qiáng)項(xiàng)。在智能手機(jī)和平板電腦領(lǐng)域，低成本、低功耗和生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，讓ARM成為全球手機(jī)芯片背后的霸主。軟銀希望ARM這樣的優(yōu)勢(shì)能夠在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域得到延續(xù)。

除了物聯(lián)網(wǎng)，軟銀另一個(gè)著力發(fā)展的領(lǐng)域是人工智能領(lǐng)域。軟銀曾在去年公開發(fā)售過(guò)一款名為“Pepper”的機(jī)器人。根據(jù)軟銀介紹，Pepper可以讀懂人的情緒，還能對(duì)情緒信號(hào)作出反應(yīng)，比如笑或者皺眉。Pepper在額頭和嘴巴都裝有RGB相機(jī)，左眼配有距離感應(yīng)器，它通過(guò)相機(jī)分析人類表情，用麥克風(fēng)記錄人的聲音，從而判斷人的喜怒哀樂(lè)。對(duì)于人工智能的未來(lái)發(fā)展，孫正義曾經(jīng)說(shuō)過(guò)：“技術(shù)奇點(diǎn)已經(jīng)開始出現(xiàn)，人工智能開始超過(guò)人類。即使人工智能超過(guò)人類，我們也不應(yīng)該將它視為威脅。相反，誰(shuí)如果可以從人工智能中獲得最大好處，誰(shuí)就有機(jī)會(huì)成為新時(shí)代的英雄”。就在軟銀宣布準(zhǔn)備收購(gòu)ARM后，其又對(duì)外公布了一項(xiàng)與本田汽車合作計(jì)劃。軟銀著手準(zhǔn)備創(chuàng)造出可以閱讀駕駛員情緒并可以和駕駛員交流的車。在這項(xiàng)合作中，軟銀將向本田提供技術(shù)，系統(tǒng)研制成功后將預(yù)裝于本田汽車內(nèi)，通過(guò)云技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)與駕駛員進(jìn)行互動(dòng)。孫正義稱：“想象一下，如果機(jī)器人擁有了超級(jí)智能，它們可以服務(wù)于人類，與人交流。未來(lái)某一天，一輛車也可以變成超級(jí)計(jì)算機(jī)或機(jī)器人，本田將是第一個(gè)應(yīng)用該技術(shù)的公司?！?/p>

第7篇：人工智能時(shí)代的看法范文

如果你想要搜索一款P圖的軟件，而且希望能有搞笑的P圖效果，怎么辦？

你只需要說(shuō)出需求，“如何P一張搞笑的圖”，搜索的結(jié)果不再是簡(jiǎn)單的應(yīng)用的羅列，這些應(yīng)用到底能P出什么效果，也會(huì)直觀地展示給你；此外，還有文章內(nèi)容告訴你怎么P圖，這些文章也許來(lái)自知乎，也許是某個(gè)網(wǎng)友的知識(shí)分享，也可能來(lái)自旅游達(dá)人旅游的分享。

如此的應(yīng)用搜索是不是更貼心、更好用、更懂你？

這正是四季度將正式的騰訊應(yīng)用寶7.0版希望做到的。應(yīng)用寶新版本將全面升級(jí) “應(yīng)用+”，從通過(guò)內(nèi)容和服務(wù)吸引用戶下載的體驗(yàn)式分發(fā)，全面升級(jí)為內(nèi)容和服務(wù)直接觸達(dá)用戶的直達(dá)式分發(fā)，從而將應(yīng)用寶打造成為用戶需求解決平臺(tái)。

其實(shí)在“應(yīng)用內(nèi)容和服務(wù)直達(dá)用戶”這條路上，騰訊遠(yuǎn)不是踐行的第一人。

更早時(shí)候，豌豆莢在內(nèi)容聚合和應(yīng)用內(nèi)搜索領(lǐng)域曾一度走在前面，兩年多前了“應(yīng)用內(nèi)搜索技術(shù)協(xié)議”，并宣稱是“世界上第一家把‘應(yīng)用內(nèi)搜索’這項(xiàng)技術(shù)產(chǎn)品化的公司”；再比如百度早先的移動(dòng)內(nèi)容搜索產(chǎn)品“輕應(yīng)用”，到后來(lái)的“直達(dá)號(hào)”等等。

這些互聯(lián)網(wǎng)大大小小公司的嘗試，都是希望能夠解決“應(yīng)用和服務(wù)直接對(duì)接”這個(gè)問(wèn)題，讓用戶跳脫出“應(yīng)用下載、安裝激活、服務(wù)得以滿足”的復(fù)雜路徑，能夠路徑更短、更簡(jiǎn)單快速易操作、更智能、更有效、個(gè)性化地享受“發(fā)現(xiàn)（內(nèi)容）”到“消費(fèi)（內(nèi)容）”的完整閉環(huán)服務(wù)。

“破墻”是實(shí)現(xiàn)這種應(yīng)用服務(wù)場(chǎng)景化的第一步，打破一個(gè)個(gè)APP所形成的信息孤島。在這個(gè)方向上來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司更有資源更有優(yōu)勢(shì)更有實(shí)力打通和串聯(lián)起這一個(gè)個(gè)的APP信息孤島。

今年7月初，阿里巴巴對(duì)外公布了對(duì)豌豆莢的收購(gòu)；今年第四季度即將亮相的騰訊應(yīng)用寶7.0版本，騰訊進(jìn)行AI基礎(chǔ)理論研究及工程實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用寶將成為騰訊人工智能先行嘗試的首批產(chǎn)品。

應(yīng)用服務(wù)場(chǎng)景化從“概念階段”到“成熟階段”，還需要做哪些工作？可以想見的是：還需要更多的時(shí)間把產(chǎn)品的模型做得更好；在開發(fā)者的接入上，引進(jìn)更多開發(fā)者加入；需要一個(gè)更強(qiáng)大的方法讓用戶過(guò)渡到這種“場(chǎng)景化”的應(yīng)用分發(fā)體驗(yàn)中去。

“分發(fā)應(yīng)用”到“分發(fā)服務(wù)”

“新機(jī)紅利”正在消退，智能手機(jī)新用戶的紅利基本上消失，整體進(jìn)入換機(jī)的市場(chǎng)，這是APP開發(fā)者們和應(yīng)用分發(fā)市場(chǎng)都必須面對(duì)的現(xiàn)實(shí)。

誠(chéng)如騰訊移動(dòng)應(yīng)用平臺(tái)總經(jīng)理周濤所分享的：APP開發(fā)者和應(yīng)用分發(fā)市場(chǎng)幾乎沒(méi)有新用戶可以洗了；2016年新出貨的智能手機(jī)里，88%的都是換手機(jī)，只有12%是從來(lái)沒(méi)有用過(guò)智能手機(jī)的小白用戶，過(guò)去還是嘗鮮的“小白”用戶現(xiàn)在都已經(jīng)變成了智能手機(jī)的“老司機(jī)”，他們知道什么應(yīng)用對(duì)自己有用，什么對(duì)自己沒(méi)用，當(dāng)他們沒(méi)有需求場(chǎng)景的時(shí)候很少會(huì)去下載應(yīng)用。

這意味著什么？APP們的用戶可能流失在當(dāng)他換上新手機(jī)的時(shí)候，應(yīng)用們又要付出一次拉新的成本。如何把應(yīng)用商店從一個(gè)單純的應(yīng)用下載市場(chǎng)升級(jí)為用戶需求解決的平臺(tái)，這是騰訊應(yīng)用寶7.0版本希望著手去解決的，用騰訊副總裁林松濤的話說(shuō)，用戶不是到平臺(tái)上找應(yīng)用，而是來(lái)發(fā)現(xiàn)需求解決需求的，應(yīng)用分發(fā)平臺(tái)將變成用戶需求解決平臺(tái)。

正是在這樣的背景下，應(yīng)用寶2015年正式推出“應(yīng)用+”戰(zhàn)略，旨在幫助開發(fā)者用內(nèi)容和服務(wù)更加精準(zhǔn)地觸達(dá)用戶。而在今年，應(yīng)用寶將全面升級(jí)“應(yīng)用+”戰(zhàn)略，并引入基于人工智能的機(jī)器人分發(fā)全新模式，讓開發(fā)者內(nèi)容和服務(wù)的觸達(dá)方式更符合用戶使用習(xí)慣。根據(jù)騰訊官方的數(shù)據(jù)，應(yīng)用寶日分發(fā)量突破2億，APP接入數(shù)量達(dá)350萬(wàn)，應(yīng)用寶已穩(wěn)穩(wěn)占據(jù)應(yīng)用分發(fā)行業(yè)第一。

周濤介紹，將于今年第四季度正式的應(yīng)用寶7.0版，希望打造稱為“用戶需求解決平臺(tái)”?！拔覀儗⒃趹?yīng)用寶內(nèi)引入人工智能技術(shù)，打造機(jī)器人分發(fā)新模式，我們認(rèn)為這才是最符合用戶使用習(xí)慣的分發(fā)模式。”周濤表示更好的用戶交互體驗(yàn)是應(yīng)用寶推出機(jī)器人分發(fā)的初衷，機(jī)器人分發(fā)的目標(biāo)是進(jìn)一步降低用戶獲取內(nèi)容和服務(wù)的門檻，使用戶交互過(guò)程更加智能和人性化。

比如，當(dāng)用戶在搜索框輸入“把照片變成油畫風(fēng)格”后，應(yīng)用寶會(huì)根據(jù)語(yǔ)義分析用戶搜索背后的真實(shí)需求，最終把Prisma這款A(yù)PP推薦給用戶。當(dāng)用戶漫無(wú)目地逛應(yīng)用商店時(shí)，應(yīng)用寶將圍繞用戶需求進(jìn)行個(gè)性化推薦，努力猜到用戶需要的內(nèi)容和服務(wù)；當(dāng)瀏覽詳情頁(yè)時(shí)，應(yīng)用寶將提供由開發(fā)者自主運(yùn)營(yíng)定制的個(gè)性化主頁(yè)，憑借內(nèi)容去吸引用戶光顧。

周濤介紹，在應(yīng)用寶7.0版中，用戶無(wú)需下載APP，便可以直接向機(jī)器人下發(fā)指令獲取服務(wù)。用戶越來(lái)越多的需求都可以通過(guò)機(jī)器人分發(fā)一站式解決，全新的機(jī)器人分發(fā)模式將在“應(yīng)用+”基礎(chǔ)上徹底變革用戶的交互方式，進(jìn)一步拉近用戶與開發(fā)者內(nèi)容和服務(wù)之間的距離。

在今年9月下旬召開的2016騰訊全球合作伙伴大會(huì)上，騰訊副總裁林松濤正式宣布成立騰訊AI lab，進(jìn)行AI基礎(chǔ)理論研究及工程實(shí)現(xiàn)，而應(yīng)用寶將成為騰訊人工智能先行嘗試的首批產(chǎn)品。值得一提的是，AI開放平臺(tái)將幫助開發(fā)者共享騰訊智能，包括騰訊社交體系積累的數(shù)十億用戶畫像大數(shù)據(jù)、騰訊賬號(hào)體系等獨(dú)有能力、原生識(shí)別能力、人臉識(shí)別技術(shù)、哼唱識(shí)別技術(shù)等核心技術(shù)能力。

AI應(yīng)用分發(fā)，看上去很神秘，其實(shí)應(yīng)用分發(fā)的AI初級(jí)階段，就是PC時(shí)代的應(yīng)用市場(chǎng)把合適的應(yīng)用軟件推薦給可能需要它的用戶?，F(xiàn)在，應(yīng)用分發(fā)市場(chǎng)“匹配推薦”的功能沒(méi)有變化、只是需要面對(duì)更多新問(wèn)題，比如應(yīng)用場(chǎng)景化，智能手機(jī)的新機(jī)紅利期正在消失、更多的智能硬件的涌現(xiàn)、更多更豐富更便捷的人機(jī)交互方式的出現(xiàn)等等。

取代應(yīng)用？

據(jù)騰訊官方的消息，應(yīng)用寶7.0版將提供一站式體驗(yàn)打車、訂餐、美圖等機(jī)器人智能服務(wù)。

按照周濤的理解，機(jī)器人將成為一種新的應(yīng)用的模式。對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，用戶不再需要下載應(yīng)用，只需要對(duì)話，通過(guò)自然語(yǔ)言的交互顯示，取代復(fù)雜的操作和學(xué)習(xí)；對(duì)于開發(fā)者來(lái)說(shuō)，不再需要前端、后端的開發(fā)和設(shè)計(jì)才能完成一個(gè)應(yīng)用，借由機(jī)器人基于AI和云端的能力。

看上去如此強(qiáng)大的應(yīng)用分發(fā)機(jī)器人，讓APP更加智能的“魔術(shù)師”，開發(fā)者會(huì)不會(huì)有所顧慮？比如，有了這個(gè)機(jī)器人是不是就不需要APP了？機(jī)器人和APP到底有什么關(guān)系？

周濤介紹，現(xiàn)在應(yīng)用分發(fā)機(jī)器人和APP是共存的關(guān)系，機(jī)器人只是一種新的APP開發(fā)模式，一種新的用戶交互的體驗(yàn)，它不能取代APP。尤其是在現(xiàn)在AI技術(shù)的基礎(chǔ)上，它甚至可能只能做好一些單一的服務(wù)，也有可能是開發(fā)者把一個(gè)復(fù)雜的APP里常用的功能獨(dú)立分裝成一個(gè)機(jī)器人，成為APP的試用版。在他看來(lái)，“機(jī)器人將成為所有開發(fā)者可以選擇的一種開發(fā)平臺(tái)和模式”。

對(duì)于開發(fā)者來(lái)說(shuō)，新的一種開發(fā)平臺(tái)和模式，隨之而來(lái)的是開發(fā)成本、數(shù)據(jù)的安全、為自己的APP能夠帶來(lái)的流量貢獻(xiàn)能力等等關(guān)鍵問(wèn)題。

當(dāng)年豌豆莢在“應(yīng)用內(nèi)搜索技術(shù)協(xié)議”時(shí)特別強(qiáng)調(diào)，他們遵循“不重新發(fā)明輪子”的原則，在技術(shù)上以降低開發(fā)者接入成本、提升經(jīng)濟(jì)性。當(dāng)時(shí)這個(gè)“不重新發(fā)明輪子”，所指就是國(guó)內(nèi)搜索巨頭百度在移動(dòng)內(nèi)容搜索產(chǎn)品“輕應(yīng)用”上的技術(shù)邏輯，“輕應(yīng)用”幫助移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)商將自己的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成 HTML5 的“網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用”，然后再用百度的搜索引擎去檢索，以此將應(yīng)用內(nèi)的內(nèi)容與網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容進(jìn)行一一映射。

騰訊的應(yīng)用分發(fā)機(jī)器人將如何與APP共存共榮，這個(gè)問(wèn)題還需要時(shí)間觀察。

豌豆莢當(dāng)年在打通各個(gè)APP信息孤島時(shí)，還面臨一個(gè)窘境，“頭部”應(yīng)用向豌豆莢開放內(nèi)容的意愿不強(qiáng)?，F(xiàn)在來(lái)看，BAT尤其是騰訊，對(duì)于開發(fā)者而言具有天然的優(yōu)勢(shì)――流量。

騰訊“應(yīng)用+”的重要方向，就是把應(yīng)用的內(nèi)容輸送到應(yīng)用寶。如周濤所介紹的，在應(yīng)用寶踐行“應(yīng)用+”近一年時(shí)間之后，“應(yīng)用+”的體驗(yàn)式分發(fā)在今年進(jìn)一步規(guī)?；皯?yīng)用+”使合作伙伴分發(fā)轉(zhuǎn)化效率大幅提升35%；已有8000家開發(fā)者加入“應(yīng)用+”，應(yīng)用寶內(nèi)容庫(kù)突破3千萬(wàn)條。同時(shí)，應(yīng)用寶大數(shù)據(jù)能力推動(dòng)算法效率提升23%，騰訊覆蓋7億用戶畫像和20000應(yīng)用知識(shí)庫(kù)構(gòu)成應(yīng)用寶大數(shù)據(jù)能力的兩大支柱。

應(yīng)用分發(fā)的機(jī)器人能否解決特別垂直的APP，或者初創(chuàng)開發(fā)者，獲取流量難的問(wèn)題呢？周濤的看法是，過(guò)去APP的推廣模式依賴信息流，是信息流、預(yù)覽、點(diǎn)擊的路徑，未來(lái)的機(jī)器人應(yīng)用開放平臺(tái)上，APP的推廣模式會(huì)發(fā)生很大的變化，會(huì)不會(huì)產(chǎn)生新的推薦機(jī)制，是值得探討的話題。

第8篇：人工智能時(shí)代的看法范文

“全球互聯(lián)網(wǎng)用戶已超30億，不過(guò)新用戶的增長(zhǎng)速度在減緩。過(guò)去8年中，全球GDP增長(zhǎng)有6年低于20年來(lái)的平均水平。發(fā)展中國(guó)家比預(yù)期更難趕超發(fā)達(dá)國(guó)家，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)接入依然困難，或者使用不起。“印度是互聯(lián)網(wǎng)使用率增長(zhǎng)最快的國(guó)家，增幅達(dá)40%，超過(guò)去年的33%。印度已經(jīng)于2015年超過(guò)美國(guó)，成為互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量?jī)H次于中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)第二大國(guó)。

“在線廣告依然不是很有效。盡管繼續(xù)保持增長(zhǎng)，但廣告攔截技術(shù)也在進(jìn)化，這促使更多創(chuàng)新的廣告格式出現(xiàn)。對(duì)于傳統(tǒng)媒體來(lái)說(shuō)，廣告支出依然龐大。

“在通信領(lǐng)域，視頻和照片分享業(yè)務(wù)都在增長(zhǎng)，創(chuàng)作者、消費(fèi)者以及廣告主都參與其中。消息應(yīng)用正從簡(jiǎn)單、昂貴的對(duì)話向復(fù)雜、方便過(guò)渡，創(chuàng)造出人機(jī)互動(dòng)的新范例?！?/p>

Speeches at a Glance

如果宇航員沒(méi)有在零重力環(huán)境中翻跟頭，就不算是首次對(duì)外太空的直播。

―6月1日上午，F(xiàn)acebook CEO馬克?扎克伯格通過(guò)Facebook Live連線國(guó)際空間站的宇航員，直播了與他們的互動(dòng)交流。

Google、蘋果、微軟和亞馬遜之間的AI競(jìng)賽并不像美劇《權(quán)力的游戲》里那樣激烈，而是接近于對(duì)NBA總冠軍的爭(zhēng)奪。我們做了大量的研究工作，我認(rèn)為我們是處于領(lǐng)先地位的。

―Google CEO皮查伊日前在Code大會(huì)上表示，在人工智能方面，Google領(lǐng)先于蘋果、微軟、亞馬遜。

我們可以獨(dú)自對(duì)抗這個(gè)世界的日子已經(jīng)過(guò)去了，我們需要成為一個(gè)更大的國(guó)家集團(tuán)的一部分。這既是為了我們的安全，也是為了我們的貿(mào)易著想。我們離開歐盟的可能性已經(jīng)導(dǎo)致英鎊的暴跌，因?yàn)槭袌?chǎng)認(rèn)為脫歐會(huì)損害我們的經(jīng)濟(jì)。

―5月31日，物理學(xué)家史蒂芬?霍金在《早安英國(guó)》節(jié)目中表達(dá)了對(duì)英國(guó)計(jì)劃退出歐盟的看法。同時(shí)，他還說(shuō)，2016年美國(guó)總統(tǒng)候選人特朗普的走紅比黑洞理論更難理解。

我們正面臨進(jìn)入后抗生素時(shí)代的危險(xiǎn)。

―語(yǔ)出自美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心主任托馬斯?弗里登。美國(guó)近日發(fā)現(xiàn)了首例無(wú)敵細(xì)菌病例，對(duì)現(xiàn)階段全部抗生素都有耐藥性。

第9篇：人工智能時(shí)代的看法范文

在談問(wèn)題前我們有必要看一下信息化在世界的發(fā)展趨勢(shì)，就在今年五月，谷歌公司的市值達(dá)到了4980億美元，再次成為全球市值最大的企業(yè)，我們就把眼光投向谷歌。2016谷歌I/O開發(fā)者上，Sundar Pichai如圖1所示，以“人工智能”（AI）和“深度學(xué)習(xí)”開場(chǎng)；以“我們生活在一個(gè)特殊的計(jì)算機(jī)時(shí)代”結(jié)束?？傮w意思是AI是2016 I/O的核心。

Sundar Pichai是現(xiàn)在谷歌的首席執(zhí)行官。他提到的事情――“人工智能”和“深度學(xué)習(xí)”。作為一名教育學(xué)研究者，我發(fā)現(xiàn)這個(gè)“深度學(xué)習(xí)”有兩種理解：從計(jì)算機(jī)學(xué)科來(lái)講，就是機(jī)器人來(lái)做一些事情，跟人越像越好，這是一個(gè)角度；從教育內(nèi)部談到我們教育孩子的時(shí)候，孩子要把知識(shí)學(xué)到真正掌握并能應(yīng)用的地步。我們這里談的是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域這個(gè)詞，大家可以區(qū)分一下。Pichai最后說(shuō)我們生活在一個(gè)特殊的計(jì)算機(jī)時(shí)代。

任何事情都是有發(fā)生的背景的。實(shí)際上就在今年，谷歌所做的另外兩件事同樣值得我們關(guān)注：

（1）3月谷歌的AlphaGo以4：1戰(zhàn)勝韓國(guó)圍棋手李世石?！吧钏{(lán)”在國(guó)際象棋上戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫的時(shí)代，我們認(rèn)為下圍棋戰(zhàn)勝人是計(jì)算機(jī)做不到的，因?yàn)閲宓乃惴ㄌ珡?fù)雜。但是到現(xiàn)在不到20年時(shí)間，AlphaGo就戰(zhàn)勝了李世石，計(jì)算機(jī)的能力發(fā)展是非常迅速的。

（2）谷歌主管搜索業(yè)務(wù)（幾乎占到了谷歌全部公司盈利的70%）的副總裁換將?？梢哉f(shuō)谷歌引領(lǐng)著全球正在走向AI時(shí)代。谷歌搜索業(yè)務(wù)高級(jí)副總裁Amit Singhal（致力于移動(dòng)搜索）于2016年2月26日離職退休，接任他的是谷歌AI工程部負(fù)責(zé)人John Giannandrea。

AI的概念已提出了將近大半個(gè)世紀(jì)，但什么因素使得最近幾年AI突飛猛進(jìn)？這個(gè)因素就是大數(shù)據(jù)。大家再來(lái)看一個(gè)幾天前剛發(fā)生的事情，2016年5月19日，在第八屆中國(guó)云計(jì)算大會(huì)上，香港科技大學(xué)的楊強(qiáng)教授如圖2所示就提到：“強(qiáng)人工智能和超級(jí)人工智能，一定需要大數(shù)據(jù)”。為什么人工智能忽然就厲害起來(lái)？楊強(qiáng)的分析：“基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，數(shù)據(jù)科學(xué)得到了非常快速的發(fā)展，以至于很大程度上改變了計(jì)算機(jī)學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的情況?！边@是我個(gè)人也比較認(rèn)同的。

二、大數(shù)據(jù)在高等教育領(lǐng)域如何應(yīng)用？

我們使用大數(shù)據(jù)就是為了實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的分析，我們要進(jìn)行靠譜的預(yù)測(cè)就一定需要大數(shù)據(jù)?？梢哉f(shuō)下一階段我們高校的信息化建設(shè)也應(yīng)該是“一切為了數(shù)據(jù)”，讓數(shù)據(jù)成就我們的一切。但就在那場(chǎng)演講中，按照楊教授的觀點(diǎn)，目前來(lái)看對(duì)大數(shù)據(jù)的使用，他認(rèn)為比較弱的領(lǐng)域有兩個(gè)：一個(gè)是生物領(lǐng)域；另一個(gè)就是教育領(lǐng)域。

根據(jù)今天主題，我們可以談?wù)労笳?，特別是高等教育的信息化問(wèn)題。

三、Minerva大學(xué)為例

那我們來(lái)看看大數(shù)據(jù)在國(guó)外的高等教育領(lǐng)域如何應(yīng)用。去年11月份在北京召開了全國(guó)第二次教育信息化工作會(huì)議，劉延?xùn)|同志主持召開過(guò)兩次這樣的會(huì)議，她提到了“全球浸潤(rùn)式大學(xué)”。這是哪一所大學(xué)？這所大學(xué)就是建校不滿五年的密涅瓦大學(xué)（Minerva）。這個(gè)大學(xué)成立才兩三年，時(shí)間很短，現(xiàn)在正處在一個(gè)剛剛起步的階段。

1.Minerva大學(xué)特點(diǎn)

（1）浸潤(rùn)式的全球化體驗(yàn) （Global Immersion）；

（2）現(xiàn)代化的課程 （Modern Curriculum）；

（3）終身的成就支持 （Future Success）；

（4）真正無(wú)地域限制、歧視的招生（Admission）。

該校提供的是一個(gè)浸潤(rùn)式的全球化的體驗(yàn)環(huán)境。該校學(xué)習(xí)時(shí)間一共四年，八個(gè)學(xué)期，其中兩個(gè)學(xué)期在舊金山。學(xué)校沒(méi)有傳統(tǒng)意義上固定的校園。學(xué)校大部分的課程都是線上的，課程全部被重新安排。我不認(rèn)為我們所有的學(xué)科都可以像目前Minerva這樣的大學(xué)來(lái)學(xué)習(xí)，但確實(shí)也有一些專業(yè)是可以按照Minerva的方式來(lái)辦。

我們搜集到了Minerva大學(xué)上課的真實(shí)場(chǎng)景圖片，這就是他們課堂的真實(shí)境況，如圖3所示是他們上課的一個(gè)截圖，上面這里一個(gè)個(gè)小格子是來(lái)自全球各地的Minerva的學(xué)生，這是Minerva大學(xué)第一屆的學(xué)生。據(jù)一位中國(guó)籍的Minerva大學(xué)學(xué)生說(shuō)，他們“課堂上”鏡頭前的每一個(gè)行為都被記錄，每一份作業(yè)都被記錄，每一次發(fā)言都被記錄，學(xué)校有專門的數(shù)據(jù)分析師和學(xué)情分析師對(duì)他們的行為進(jìn)行分析，他們的學(xué)習(xí)真正做到了科學(xué)高效。上課過(guò)程中討論一些問(wèn)題的時(shí)候，持不同顏色觀點(diǎn)的孩子，會(huì)在這個(gè)圓環(huán)上被標(biāo)注出來(lái)，討論問(wèn)題時(shí)候的立場(chǎng)分布就會(huì)顯示出來(lái)。所有學(xué)生都是在各自的場(chǎng)所，只要保證網(wǎng)絡(luò)通暢，課程就可以進(jìn)行。這兩個(gè)孩子正在發(fā)言，所以他們的視頻會(huì)比較大，其他人都在小窗里。據(jù)說(shuō)他們還有一個(gè)觀測(cè)的技術(shù)，如果你的腦袋太長(zhǎng)時(shí)間移出這個(gè)鏡頭，會(huì)被認(rèn)為你在開小差。這個(gè)時(shí)候正好在討論一個(gè)問(wèn)題，立場(chǎng)有分歧，這兩個(gè)人在說(shuō)，其他人在聽，這是一個(gè)例子。

凡是接觸過(guò)信息化的都知道，雖然在這里我們看到的只是一個(gè)教學(xué)平臺(tái)，但是背后的支撐網(wǎng)絡(luò)是龐大的，尤其是當(dāng)學(xué)生處于世界不同國(guó)家、不同城市時(shí)這樣的支撐難度就更大。從這點(diǎn)來(lái)說(shuō)，其信息化工作是超過(guò)一般的大學(xué)的。Minerva大學(xué)教學(xué)的流程對(duì)我們傳統(tǒng)的大學(xué)來(lái)說(shuō)，我個(gè)人感覺(jué)至少是一個(gè)挑戰(zhàn)，對(duì)中國(guó)大學(xué)教學(xué)的挑戰(zhàn)尤其大。至少目前為止，全世界其他大學(xué)還沒(méi)做到這么開課。

2.從信息化的角度來(lái)看，Minerva大學(xué)的特點(diǎn)：

（1）以“數(shù)據(jù)技術(shù)”為核心，形成“互聯(lián)網(wǎng)+校園”新數(shù)據(jù)形態(tài)；

（2）以“云網(wǎng)端”為核心，形成“互聯(lián)網(wǎng)+校園”新技術(shù)形態(tài)；

（3）以“實(shí)時(shí)協(xié)同分工網(wǎng)絡(luò)”為核心，形成“互聯(lián)網(wǎng)+校園”新組織。

Minerva大學(xué)，讓我們看到了“互聯(lián)網(wǎng)+高等教育”。這是用互聯(lián)網(wǎng)再造的教學(xué)流程的教育，我們討論教育信息化、大學(xué)信息化，可能還是更多的用信息化手段來(lái)優(yōu)化我們的傳統(tǒng)的教學(xué)模式。這是互聯(lián)網(wǎng)+高等教育非常前瞻的一個(gè)模式，當(dāng)然我們還需要對(duì)它有一個(gè)觀察的過(guò)程。

3.“互聯(lián)網(wǎng)+教育”與“教育+互聯(lián)網(wǎng)”的區(qū)別

我們最近一直在談“互聯(lián)網(wǎng)+教育”，但“互聯(lián)網(wǎng)+教育”和“教育+互聯(lián)網(wǎng)”的區(qū)別在哪里？我的看法是：“教育+互聯(lián)網(wǎng)”是以工作（業(yè)務(wù)）為核心；“互聯(lián)網(wǎng)+教育”是以數(shù)據(jù)為核心。需要指出的是在我看來(lái)，“教育+互聯(lián)網(wǎng)”是達(dá)成“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的一個(gè)階段，從信息化建設(shè)的一般規(guī)律來(lái)看必定需要走過(guò)“+互聯(lián)網(wǎng)”才能走到“互聯(lián)網(wǎng)+”。但恕我直言，目前中國(guó)高校大多還處于“+互聯(lián)網(wǎng)”，離“互聯(lián)網(wǎng)+”還遠(yuǎn)得很。

四、高校信息化治理

1.工作流?數(shù)據(jù)流如圖4所示

就目前來(lái)看，高校的工作流和數(shù)據(jù)流之間有一種互動(dòng)。這種互動(dòng)隨著信息化的建設(shè)越來(lái)越強(qiáng)大。我們一直提出：數(shù)據(jù)不僅僅包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)我們的工作而言動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)往往價(jià)值更大。我們一直提倡數(shù)據(jù)的“伴隨式”收集，數(shù)據(jù)產(chǎn)生在工作中，理想狀態(tài)下，通過(guò)工作流積累數(shù)據(jù)流，通過(guò)數(shù)據(jù)流優(yōu)化工作流。工作流越順暢，連接得越多，獲得的數(shù)據(jù)才能更多，指導(dǎo)優(yōu)化工作流的效益才能更大。數(shù)據(jù)流越強(qiáng)大、越優(yōu)化，可能工作就越順暢，工作流的效能發(fā)揮就越好，這本身是一個(gè)相輔相成的過(guò)程。

2.信息化情況

大家可以看到，高校信息化治理的情況，有信息化統(tǒng)籌部門，除了信息辦還有各種各樣的處室、院系，這本身就是一個(gè)互相溝通的治理協(xié)調(diào)。如圖5當(dāng)下高校信息化治理架構(gòu)所示，為什么叫治理？什么叫做治理？最本質(zhì)的問(wèn)題就是誰(shuí)也說(shuō)了不算，必須商量著辦。信息化隨著國(guó)家財(cái)力的增加，不管地方高校還是國(guó)家重點(diǎn)高校，實(shí)際上一般投入到一定量以后，它整個(gè)水平還是比較會(huì)趨同，大部分條件都能達(dá)到，就是有個(gè)前后的問(wèn)題。但是信息化治理是非常難的一件事情。大家看到如圖6所示，我們的角色是這樣的：學(xué)生、老師、管理者都面臨著一堆的管理系統(tǒng)，這是比較糟糕的。使用者在信息化系統(tǒng)中轉(zhuǎn)了幾圈轉(zhuǎn)不回來(lái)，解決不了問(wèn)題，就會(huì)抱怨、投訴等。很多學(xué)校處于這樣的階段。

3.信息化存在問(wèn)題

（1）業(yè)務(wù)流程復(fù)雜，臃腫。

跨部門的流程更為繁復(fù)。且流程內(nèi)容簡(jiǎn)單模糊，一旦遇到摸棱兩可之處，灰色區(qū)域之間，用戶往往周旋于各部門而終不得其果。部分職能部門開始建設(shè)自己的線上流程系統(tǒng)。如設(shè)備采購(gòu)，財(cái)務(wù)審批，科研審批等。但各個(gè)線上流程之間往往缺乏集成與互通。對(duì)于用戶而言，其業(yè)務(wù)流程并未得到簡(jiǎn)化，反而可能變得更加復(fù)雜。

（2）建維難度高。

將業(yè)務(wù)流程作為一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)來(lái)建設(shè)，就必須要進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)，要寫代碼。建設(shè)難度較高，業(yè)務(wù)部門通常無(wú)法獨(dú)立完成，必須委托第三方公司來(lái)進(jìn)行。在此模式下，將來(lái)流程一旦發(fā)生變更，勢(shì)必要對(duì)系統(tǒng)代碼進(jìn)行更改。維護(hù)成本高昂且響應(yīng)速度緩慢。

（3）各自為政。

數(shù)據(jù)無(wú)法形成合力，工作流，業(yè)務(wù)流也往往是斷裂的。

（4）數(shù)據(jù)緊耦合。

由于缺乏對(duì)部門業(yè)務(wù)的執(zhí)行數(shù)據(jù)整合。數(shù)據(jù)緊緊的落在業(yè)務(wù)部門內(nèi)部，無(wú)法與外界共享。

4.信息化治理方式

大家可以看如圖7所示，決策支持在上面。然后我們看到數(shù)據(jù)中心，從決策者、應(yīng)用者我們面臨的就是工作流。這是我們希望達(dá)到的狀態(tài)。通過(guò)工作流的建設(shè)，理順流程，連接各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)。以用戶為中心，提高業(yè)務(wù)效率。通過(guò)運(yùn)行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為決策提供支持，并對(duì)工作流進(jìn)行優(yōu)化，形成閉環(huán)。我們學(xué)校在設(shè)計(jì)新的網(wǎng)站的時(shí)候，就設(shè)計(jì)了所謂的角色安排。你是在校學(xué)生還是在校老師等等，你的角色不同我給你看的頁(yè)面就不一樣，你只考慮你的角色，不需要惦記后臺(tái)是哪些部門。

要達(dá)到這種狀態(tài)，最好的辦法是所有的系統(tǒng)由信息化統(tǒng)籌部門統(tǒng)一開發(fā)，但這明顯不符合現(xiàn)階段高校信息化建設(shè)的實(shí)際。而且信息化統(tǒng)籌部門全面介入所有業(yè)務(wù)部門的工作也不現(xiàn)實(shí)。比較理想的方式是使業(yè)務(wù)部門能夠與信息化統(tǒng)籌部門直接對(duì)接，使業(yè)務(wù)部門減少對(duì)技術(shù)人員和企業(yè)的依賴程度，就能夠?qū)α鞒踢M(jìn)行制作/修改（模塊化的組建，簡(jiǎn)單的鼠標(biāo)拖拽），提高對(duì)業(yè)務(wù)需求的響應(yīng)速度。而要達(dá)成這種局面就需要通過(guò)工作流工具。通過(guò)工作流平臺(tái)的開放，實(shí)際上也對(duì)業(yè)務(wù)部門的流程系統(tǒng)開發(fā)提出標(biāo)準(zhǔn)。而在大家都符合標(biāo)準(zhǔn)后，流程自然能夠進(jìn)行有效地串聯(lián)和整合。我覺(jué)得這種改造是今后一階段信息化建設(shè)的趨勢(shì)。

我校有一個(gè)信息化的統(tǒng)籌部門能夠來(lái)協(xié)調(diào)企業(yè)、業(yè)務(wù)部門，這是我們希望能做到的?，F(xiàn)在來(lái)看，我們希望能夠通過(guò)工作流，信息化部門負(fù)責(zé)統(tǒng)籌所有的業(yè)務(wù)部門，業(yè)務(wù)部門都在工作流中扮演不同的角色如圖8所示。

大家知道，現(xiàn)在有很多工作流工具，如圖9所示。我們的同志都在對(duì)這些工具進(jìn)行各種各樣的測(cè)試。我們比較強(qiáng)調(diào)用微信上的一些企業(yè)號(hào)的功能來(lái)做學(xué)校的一些改革。我們認(rèn)為，“十三五”期間我校所有的主流業(yè)務(wù)都必須能夠在手機(jī)端上有應(yīng)用功能。手機(jī)是離不開的東西，所以必須考慮手機(jī)端，手機(jī)的服務(wù)提供好，你得到的響應(yīng)度會(huì)更好，這也是一個(gè)很重要的考慮因素。華東師范大學(xué)正在利用工作流工具全面提升學(xué)校信息化建設(shè)。