大約在二百年前，工業(yè)革命使機(jī)械在人類社會(huì)中無處不在。今天工業(yè)4.0的革命正在進(jìn)行，它的發(fā)展為我們帶來了人工智能。那今天讓我們一起來了解下這個(gè)新物種的起源和它的未來之路。

對于非專業(yè)人士來說，人工智能（AI，Artificial Intelligence）發(fā)展幾十年，幾乎看不到什么顯著變化，雖然偶爾也有比如IBM深藍(lán)電腦戰(zhàn)勝人類棋手、會(huì)說話的機(jī)器人等新聞傳出，但人工智能更多只能解決一些“玩具問題”，或生存在實(shí)驗(yàn)室條件下，離我們的日常生活一直十分遙遠(yuǎn)。

然而，2016年，谷歌的阿爾法狗（AlphaGo）讓世界圍棋冠軍李世石投子認(rèn)輸?shù)哪且豢唐穑斯ぶ悄艹蔀榱丝萍冀纭⒐I(yè)界、投資界乃至公眾間的熱門話題，熱到甚至被寫入了我國“十三五”規(guī)劃綱要。仿佛一夜之間，所有的科技公司都將目光轉(zhuǎn)向了人工智能。

人工智能為何在現(xiàn)在變得如此重要？

其實(shí)，早在1956年，人工智能就被提了出來，但當(dāng)時(shí)主要是指代可體現(xiàn)出智能行為的硬件或軟件。這聽起來更像一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，可以執(zhí)行一些以前需要人類智能的任務(wù)。

隨后，人工智能的研究起起伏伏數(shù)十年，但一直因?yàn)闆]有發(fā)掘出對人類社會(huì)真正有益的功能而趨于平靜。但互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和“深度學(xué)習(xí)”算法的出現(xiàn)改變了這一局面，讓其在很多垂直領(lǐng)域獲得了真正的應(yīng)用，并超越人類的表現(xiàn)。

GE科學(xué)家Achalesh Pandey表示：“一個(gè)重要的原因就是可用的大量數(shù)據(jù)和巨大的計(jì)算能力的出現(xiàn)，而深度學(xué)習(xí)（一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法）的突破更是讓人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生了脫胎換骨的革新。”

近期人工智能大事件

事件1：阿爾法狗大勝世界冠軍李世石

事件2： Uber無人駕駛出租車

事件3：GE收購兩家人工智能企業(yè)

事件4：自動(dòng)唇讀系統(tǒng)遠(yuǎn)超人類專家

事件5：人工智能贏得德州撲克冠軍

我國人工智能現(xiàn)狀

在人工智能技術(shù)領(lǐng)域，我國大體上能夠與世界先進(jìn)國家發(fā)展同步。我國在人工智能領(lǐng)域還有近百家創(chuàng)業(yè)公司，業(yè)務(wù)覆蓋了工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、商業(yè)智能及視覺識(shí)別等技術(shù)領(lǐng)域。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2014年，我國人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模為48.6億元，到2016年底，人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模已經(jīng)增長到了95.6億元。

不容忽視的工業(yè)人工智能領(lǐng)域

你可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外絕大部分科技巨頭都集中在消費(fèi)級(jí)人工智能，但事實(shí)上，人工智能在工業(yè)和制造業(yè)領(lǐng)域也擁有廣泛的運(yùn)用，且面臨著獨(dú)特的挑戰(zhàn)。

而工業(yè)巨頭GE正試圖將機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用到很多眾所周知的各種產(chǎn)品中，覆蓋航空、運(yùn)輸、醫(yī)療和發(fā)電等多個(gè)領(lǐng)域。GE還與朗坤達(dá)成戰(zhàn)略合作協(xié)議，一起發(fā)力能源4.0。

自2015年開始，GE就宣布推出Predix云平臺(tái)。Predix是全球第一個(gè)也是唯一一個(gè)專門面向工業(yè)開發(fā)的云平臺(tái)。Predix通過機(jī)器的互聯(lián)互通，為企業(yè)提供有效的數(shù)據(jù)分析，從而快速、智能和高效地運(yùn)營并加速客戶和合作伙伴的創(chuàng)新進(jìn)程。

當(dāng)時(shí)，GE公司就表示使用機(jī)器學(xué)習(xí)來對收集的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，可以帶來節(jié)能或預(yù)防性維護(hù)。即便Predix云平臺(tái)在2016年2月向GE客戶開放后，GE仍然在建設(shè)人工智能能力，來履行承諾。

GE數(shù)字集團(tuán)首席執(zhí)行官魯威廉表示：“之前使用了機(jī)器學(xué)習(xí)，但我更愿意將其稱之為一種傳統(tǒng)方法。如果你要做一個(gè)工業(yè)人工智能系統(tǒng)，那首先要保證你的系統(tǒng)對所服務(wù)的行業(yè)有足夠深度的了解。”

而這個(gè)深度的定義某種程度上就是指可供人工智能系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)，雖然GE在燃?xì)廨啓C(jī)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)和醫(yī)療設(shè)備等數(shù)據(jù)上已經(jīng)有了大量的積累，但仍斥巨資收購Bit Stew Systems、Wise.io、ServiceMax等公司來進(jìn)一步強(qiáng)化。

魯威廉說：“我們有機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)算法，它將會(huì)知道一個(gè)發(fā)電廠是什么，涵蓋所有的深度，而這是通用人工智能系統(tǒng)永遠(yuǎn)不會(huì)真正理解的。”

GE醫(yī)療就正在與合作伙伴聯(lián)手，共同就人工智能輔助肺結(jié)節(jié)檢出與診斷進(jìn)行研究，并已取得階段性成果。

接下來會(huì)怎樣？

經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)告訴我們，低效能的生產(chǎn)模式必然會(huì)被高效率的淘汰，就如同手工作坊在工業(yè)4.0后被機(jī)器工廠替代，馬車被汽車替代一樣。

而人工智能也是現(xiàn)代技術(shù)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，核心背后是機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的繁榮。這樣說來，人工智能的大規(guī)模應(yīng)用也許只不過是一場順勢而為的技術(shù)變革。