过（guò）去几（jǐ）年，人（rén）工智能（néng）（AI）的火爆似乎掀起了新一波（bō）的互联网技术浪潮（cháo），无（wú）数（shù）技术人转移阵地、投身其中。但是随之而来的，是各（gè）种有关人（rén）工智能和机（jī）器（qì）学习技术的夸夸其谈（tán）。可（kě）以说，在（zài）计（jì）算机科学领域中，从来没有出现过如此众多且毫不专业的人对某一技术（shù）领域如（rú）此趋之若鹜——即便对于二十世纪（jì）八十年代从事（shì）尖端（duān）硬件的人来（lái）说，这（zhè）也是匪夷所思的事情。

近期，备受瞩（zhǔ）目的畅销书作家、《人类（lèi）简史（shǐ）》和（hé）《未来简史》的作者尤瓦尔？赫拉利就讲述了人工（gōng）智（zhì）能（néng）将对民（mín）主（zhǔ）产（chǎn）生的影响。他的言论中充斥着对当（dāng）前人工（gōng）智（zhì）能技术能力的（de）极大信（xìn）心，他说与Google同宗的（de）DeepMind所开发的国际象（xiàng）棋软件（jiàn）具有“创造性”、“富（fù）有想象力”，甚至拥有“天（tiān）才本能”。

此外（wài），在英国（guó）广播公司BBC的人工智能（néng）纪录（lù）片中（zhōng），吉姆（mǔ）·阿尔哈利利（Jim Al-Khalili）和DeepMind的创始人（rén）丹米（mǐ）斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）讲述（shù）了人工智能系（xì）统如何取得（dé）了“真正的发现（xiàn）”，而且还“真的（de）提出了一个新（xīn）的想法”，然后（hòu）“凭自己的直觉”开发出了策略。

......

各种层出（chū）不穷的言论（lùn）在使用夸张和拟人的手法来（lái）描（miáo）述蠢笨机械化的系统，不（bú）一枚举。现在，则是时（shí）候回头仔（zǎi）细看看基础硬（yìng）件（jiàn）的现实了。

过去30多年（nián），人工智能没有（yǒu）任（rèn）何重（chóng）大进步

人们喜（xǐ）欢通过神（shén）话、比喻和借（jiè）助计算机屏幕等人为形式来讨论有关（guān）计算机技术，比如（rú）“直觉”、“创造力”和神奇的“策略”。AI专家从AI的（de）行为中找出（chū）特定的模式并（bìng）将其（qí）称为（wéi）“战略”，但神经网络并不知道“战略”是什么。如（rú）果真的有“创造力”，那也是（shì）DeepMind研究人（rén）员的创造力，他们设（shè）计、管理和训练了AI。

今天的AI系统是（shì）用大（dà）量（liàng）的自动化试错训（xùn）练出来的，每（měi）个阶段都需要通过一项（xiàng）称为反向（xiàng）传播（bō）的技术来反馈错误并调整系（xì）统，以（yǐ）减少（shǎo）将来（lái）的错误，从而逐步提高（gāo）AI在特定任务（如（rú）国际象棋（qí））上的表现。

目前可以大幅（fú）提（tí）升AI（“机器学（xué）习”和所谓的（de）“深（shēn）度学习”）系（xì）统效率的方法主要以这（zhè）种反向传播技术为基础，而这项技术发明于二十世纪六（liù）十年代，并于二十世（shì）纪八（bā）十年代中期由（yóu）Geoffrey Hinton应用到神经（jīng）网络。

换句话说，在过去（qù）30多年中人工智能（néng）并没有任何重大（dà）的概念进步（bù）——目（mù）前我们在人工智能（néng）研究和媒体上看到的（de）大部分内容（róng）都是通过大（dà）量昂贵的计（jì）算硬件和复（fù）杂（zá）的公关活（huó）动渲染的一个古（gǔ）老的想法。

这并不是说DeepMind的（de）工作没（méi）有（yǒu）价值。协助开发（fā）者生成新策略和想（xiǎng）法的机器（qì）非常有趣，特别是由于（yú）巨（jù）大的复杂性导致人们难以理解该机器的操作。在（zài）世俗文化中，技术的魔力和神秘非常诱人，而且（qiě）在枯燥的工程领域出（chū）现一（yī）些非常（cháng）神秘的东西是非常受欢迎的（de）。

但遗憾的（de）是（shì），DeepMind的（de）机（jī）器里并没（méi）有灵魂。

一位上（shàng）世纪九十年（nián）代的年（nián）轻（qīng）程（chéng）序员打（dǎ）破了（le）传统

所有围（wéi）绕DeepMind机器大做文章的行为都会（huì）让人想起二十（shí）年前，一个（gè）非比寻常（cháng）且意义深厚的“机器学（xué）习”系统给技术界所带（dài）来的那种兴奋感。

1997年11月，苏塞克斯（sī）大学计算神经科学与机器人中心（xīn）的研究员阿德里安·汤普森登（dēng）上了那一期“新科（kē）学（xué）家（jiā）”的封（fēng）面，其（qí）题目是：“原始硅打造的生物（wù）——让达尔（ěr）文（wén）主义迷失在电子试验室（shì），一睹新（xīn）的造（zào）物主（zhǔ）。高效精干（gàn）的机器，无人（rén）能理解（jiě）。 ”而汤普森能（néng）登（dēng）上（shàng）封面（miàn）的原因是他的作品引（yǐn）起了很（hěn）大的轰动。

汤（tāng）普森打破了传统（tǒng），在电子硬件（jiàn）上发展了机器学习系（xì）统——而（ér）不是使用（yòng）传统的（de）软件方法（fǎ）。他选（xuǎn）择这（zhè）样（yàng）做是因为他意识到所有数字计算机软件的功能（néng）都（dōu）会受到计算机二进制开关的限制。相比之（zhī）下，人（rén）类大脑（nǎo）的神（shén）经元得到了（le）很好（hǎo）的进化（huà），可以思（sī）考各种微妙（miào）且（qiě）不可思议的复杂物理和生化（huà）过程（chéng）。汤（tāng）普森假设，通（tōng）过自然（rán）选择（zé）的自（zì）动化过程让计算（suàn）机硬（yìng）件进化，就（jiù）可以模拟出硅介质的（de）所有实际物理属性，而计算机的数字开关正是由这些硅介质构成（chéng），因此可能会产（chǎn）生某种（zhǒng）东西（xī）有效模（mó）拟人类大（dà）脑的组成。

后来的（de）事实（shí）也证明了他是正确的。

汤普森在（zài）他的实验室中对FPGA（一种（zhǒng）数字（zì）硅芯片，其数字开关之间的连（lián）接可以反（fǎn）复重新配置）的（de）配置进行了改进，以便区分两种（zhǒng）不同的音频（pín）音（yīn）调。然后当汤普森在查看（kàn）FPGA芯片（piàn）内部开关之间的连接是如何通过改进过程配置的时候，他注（zhù）意（yì）到（dào）一种（zhǒng）令人印象深刻的（de）高（gāo）效电路设计——仅使用（yòng）了37个元件。

不仅如此，该改（gǎi）进（jìn）电路已经超出了数字工程师（shī）的理（lǐ）解范（fàn）围。37个组件中的一些没有（yǒu）与其他组件电连接，但是一旦从设计中移（yí）除这些组件，整个系统就会停止工作。对于这（zhè）种（zhǒng）奇（qí）怪情况（kuàng），唯一的解释就（jiù）是该系统（tǒng）在它所谓的（de）数字组件之间利用了某种神秘的（de）电磁（cí）连（lián）接。换句话说（shuō），该改进过程为了执行“计算”，已经卷入了系（xì）统组件和材料模拟（nǐ）的（de）真实世（shì）界的特征（zhēng）。

作为一（yī）位二十世纪九十年代的（de）年轻研究员来说，汤普森的工作（zuò）发现确实令（lìng）人惊叹。计算机不仅设法发明了一种全新的电子电（diàn）路，而且（qiě）超越了人类电子工程师的能力，更重要的是（shì）它还指向了开（kāi）发（fā）计算机系统和AI的方法。

所以（yǐ）究竟是什么情况？为什（shí）么汤普（pǔ）森几乎无人（rén）知晓，而后来的哈萨比斯却为Google的（de）母（mǔ）公（gōng）司（sī）Alphabet赢得了满堂彩，而且BBC还为之制作了讴歌（gē）的纪录（lù）片？答（dá）案就在于（yú）时机。

人工智能还“时髦”吗？

早在二十世纪九十（shí）年代，人（rén）工智能就已经十分时髦（máo）了。

现在三十多年过来了，AI不仅承担起了引发“第四次工业革命”的重任，还是行业（yè）重点投资的下（xià）一个（gè）方（fāng）向（xiàng）。虽（suī）然DeepMind的数字AI系统（tǒng）不是很（hěn）擅长针（zhēn）对复杂的真实世界（如天（tiān）气或人脑）进行建模，但它们（men）还是非（fēi）常适合处（chù）理在线二进制世界的（de）链接（jiē）、点击、点赞、共享、播（bō）放列表和像素等（děng）问题。

除了市场（chǎng）契机已至，DeepMind还深谙（ān）吸引观（guān）众的（de）技巧（qiǎo）。DeepMind通过培养技术的神（shén）秘性来推销技术和高级人（rén）员，但它的演示始终只是玩（wán）简单的、有（yǒu）计算规则的游（yóu）戏（xì），因为游戏具有媒体（tǐ）和公众的高度关注以（yǐ）及视觉趣（qù）味性（xìng）的（de）优势。实际（jì）上（shàng），该技术的大多数商业（yè）应用都将是相（xiàng）当平庸的后（hòu）台业务应用程序，例（lì）如优化Google数（shù）据中（zhōng）心（Google保存服务（wù）器的地方）的电源效率。

汤普森和哈萨比斯有一个共同点（除了他俩都是英国（guó）人以外（wài）），他们都拥有必要（yào）的技术（shù）和创造力（lì），从而（ér）能够有效（xiào）地训练和改进他们的系统，但（dàn）是这种对人（rén）类的技术和创造力的（de）依赖性很显然是所有“人工智（zhì）能”或机器学习系统的（de）弱点，它们各（gè）自的技术也非常脆（cuì）弱。

例（lì）如，汤普森的系统不能在与（yǔ）训练环境（jìng）不同的温度条件下工作。同样地，DeepMind擅长的一个视频游（yóu）戏（雅达利的Breakout）中，仅仅是改变挡（dǎng）板的大小就能让AI的成绩一（yī）落千丈。这种脆弱性（xìng）是（shì）由于DeepMind的AI软件不知（zhī）道什么（me）是挡板，甚至不知（zhī）道（dào）什么是视频游戏；它的开关只能处理二（èr）进制数。

不可否认，近（jìn）年来机器学习（xí）系统取得了很（hěn）大的进步，但（dàn）这一进步主要是通过大量投入（rù）传统（tǒng）计算硬件来实现的，而（ér）不是通过（guò）激（jī）进（jìn）创（chuàng）新。在不久的（de）将来，芯片集成技术将触及极限，设计效率（即用更少的硬件进行更（gèng）多处理）将在商业（yè）上（shàng）更加重要，也（yě）许（xǔ）在那一刻（kè）可进化形式的硬件将（jiāng）流行起（qǐ）来。

人（rén）工智（zhì）能会是下一个（gè）技术（shù）浪潮吗（ma）？

技术是一个升级（jí）创新（xīn）的过程，而（ér）不是通过“包装”渲染的“虚假”式繁荣。而回顾每（měi）一次（cì）的技术浪潮，从最初的Web时代（dài），到移动、云计算时代（dài），然后（hòu）是（shì）现在的人工智能（néng）、区块链、物联网浪（làng）潮，也并不是每一步都（dōu）走得正确，也是经过了反（fǎn）复的（de）迭代和推陈出新。

Web和操作系统的年代

自从（cóng）第一个RFC（Request For Comments）于1969年发（fā）布以来，互联网协议就（jiù）有了一个分散的开发过程，并且形成了独特的标准（zhǔn）。虽然定义协议是分散的，但使用这些协议的核（hé）心平台（例如思（sī）科路由器）仍然（rán）是专有的并且是封闭的。而思（sī）科1990年的首次公开募股开启了（le）不可（kě）思议的Web时代。

由（yóu）于主要（yào）的（de）网络供应商都有自己的硬件，所以虽然（rán）局外人可以为协议规范做出贡献（xiàn），但只有网络公（gōng）司（sī）的（de）开发人（rén）员才能将这些协议添加到他（tā）们的（de）平（píng）台（tái）。思科（kē）创建了各种公司，然后经（jīng）历各（gè）种（zhǒng）收购（gòu）或合并，直至互联网泡沫破（pò）灭。

这之后的操作系（xì）统、桌面应用（yòng）程序也都经历了类（lèi）似（sì）的战斗（dòu）。无论（lùn）是20世纪90年代的Netscape和IE，还是今天的Chrome、IE和Firefox，浏览器一直是令人垂涎（xián）的应用程序，因为（wéi）它是网络的前（qián）端。

移动开发（fā）导致消费（fèi）升级，云端混战开启统治时（shí）代

当（dāng）苹果公司推出App Store后，与（yǔ）网页类似但功能更丰富的（de）移动应用程序迎来（lái）了（le）消费者能力升级的新时代。但是对（duì）于开发人员来（lái）说，有些人可能认为移动开发（fā）进入（rù）的门槛太（tài）低，这个对所有人开放（fàng）的领（lǐng）地注定难以（yǐ）形成创新（xīn），才会导致现在的应用商店遍（biàn）布垃圾、充（chōng）斥着（zhe）复（fù）刻和模仿。不过事实证明（míng），仍有一小部（bù）分（fèn）人成功创建了（le）出（chū）色的应用程序，但绝大多数的（de）人（rén）却仍（réng）是无（wú）所作为（wéi）。

而“得（dé）云者得天下（xià）”的云计算时（shí）代，在2006年开启。彼时，谷歌推出了“Google 101计划”，并正式（shì）提出“云”的概念和理论。此后，亚马（mǎ）逊、微软、惠普、雅（yǎ）虎（hǔ）、英特（tè）尔、IBM等公司（sī）纷纷入局，云端（duān）混战（zhàn）。其（qí）中亚马逊在采用（yòng）AWS的云（yún）计算功能（néng）和新时代的定价方（fāng）面做（zuò）得非常出（chū）色，Google和微（wēi）软紧随（suí）其后。

在云计算（suàn）模式下，用户（hù）借（jiè）助云服务提供商的（de）计算资源、存储空间（jiān）和各种应用软件，就可（kě）以把连接“显示器”和“主机”的电线变成网络，把“主（zhǔ）机”变（biàn）成云（yún）服务提供商的服务器集群。也因此，近年来一大批的（de）企（qǐ）业（yè）为了追求低成本和高性能而（ér）借（jiè）助云计算实（shí）现数字化（huà）转型。

区块（kuài）链（liàn）、物联网（wǎng）、人工智能主导（dǎo）下一波技术浪潮

区块链（liàn）、物（wù）联网和（hé）人（rén）工智能则最有（yǒu）望成为下一个技术浪潮。

区块链以其（qí）独特的（de）技术计算方式获得了企业（yè）和用户的热烈（liè）追捧，而2016年（nián）印发的《“十三五”国家信息化规划》中提（tí）出的“加（jiā）强区块链（liàn）等新技术的（de）创（chuàng）新、试验和应用”更是为其加了一把火，在技术圈炒得火热。2017年世界（jiè）经（jīng）济（jì）论坛（tán）发布的白皮书《实现区块（kuài）链的（de）潜力》，则提到了区块链（liàn）技术能够使信息（xī）互联网向价值互联（lián）网的新时代转变，开创更具颠覆（fù）性和变革（gé）性的互（hù）联网（wǎng）时（shí）代。从目前来看，区块链的技术应用虽不（bú）够（gòu）完（wán）善，但发展前景（jǐng）却很（hěn）值得期待。

物联网（IoT）在过去的十年（nián）中经历了（le）几次起伏。就（jiù）进入门槛（kǎn）而言，构建物联（lián）网设（shè）备的大多（duō）数（shù）软件（甚至硬件（jiàn））构建模块（kuài）都是常用（yòng）的，但将商用（yòng）物联网设备推向市场是一项重大任（rèn）务。物联网已从一些标准化中受益，但它也是一个非（fēi）常分（fèn）散的空间（jiān），仅仅因（yīn）为有“标准”并（bìng）不意（yì）味着公司（sī）必须使（shǐ）用它们。因此（cǐ），虽然（rán）未来的（de）物联网（wǎng）发（fā）展将会涉及到生活（huó）的（de）各个领域（yù），但（dàn）是如何将其（qí）潜力发挥极（jí）致（zhì）也是开发者和市场重要的（de）一大命题。

而人工智能领域，正如前文所（suǒ）述，它是（shì）一个有着完备生态和丰富工具的（de）技术，但是（shì）现阶段的人工智能（néng）还不成熟（shú），仍（réng）是基于以往研究的“美化”和（hé）“包装”。不过正如各大科技巨头（tóu）们争（zhēng）相（xiàng）涌入的势（shì）头（tóu）一般，也正像Gartner2017年成熟度曲线（xiàn）所呈现的那样，有了创（chuàng）新和突破，“真（zhēn）正的”人工智能很快就（jiù）会到来。

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Gartner公（gōng）布的（de）2017全（quán）球新兴技术成熟（shú）度曲线

未来已来，但是（shì）会以何种姿势呈现，取（qǔ）决于（yú）技术市场和开发者们。