提起人工智能，你可能还记得去年3月的标志性事件，韩国围棋手李世乭和AlphaGo的人机大战，最终李世乭以总比分1:4落败。

 事实上人工智能的应用早已不局限于游戏，在过去的几年时间里，它正在逐步进入各行各业。2016年8月，由IMB公司研制的人工智能程序"沃森"通过学习海量的医学论文，仅耗时10分钟便为一名60岁女性患者诊断出了很难判断的白血病类型，并向东京大学医学研究所提出了适当的治疗方案，为这名女性的康复做出了贡献。据称"沃森"还曾在美国智力竞赛节目中打败了人类冠军；人工智能也正在逐步进入律师事务所，帮助处理法律事务，初级律师所做的工作已经完全可以被程序所替代；甚至，在以创造力自居的音乐界，它也有了自己的一足之地，从1997年以来索尼在巴黎的计算机科学实验室就开始专注前沿音乐技术的研究和发展。去年索尼就用人工智能第一次写了两首流行歌，而且听起来还不错。第一首名为Daddy's Car ，据说带有披头士朗朗上口、阳光轻松的怀旧曲调。第二首则名为Mr Shadow ，混杂了几位美国音乐人的风格。索尼还计划在今年正式发布一张由人工智能所创作的音乐专辑。

 不知不觉间我们早已拥有了人工智能，只是很多时候我们完全看不到它是如何在背后工作的。比如，我们坐从中国到欧洲的国际航班，在十几个小时的飞行中，人类飞行员也许只会在最关键的阶段操作上十几分钟，而其他的所有时间都是由人工智能在驾驶。人工智能也可能在你汽车的刹车系统当中，一个小小的人工智能芯片，会比人更好的知道什么时候停车、刹车。这些变化都已经发生了。

 未来的细节无法预测，但始终存在大的方向。正如一个大峡谷，雨水下落的路径无法预见，但雨的大方向总是向下的。不同的趋势使他们彼此支撑，就像是交织的河床，但最终这些趋势将汇聚为整个人类进程的主导，也许未来20年，这个渐渐驶近主导之声便是人工智能。

 从上世纪末到现今的几次人工智能热潮，已经让各种人工智能技术充斥了我们的生活。当它逐渐成为改变社会的一股中心力量时，人类在该领域的研究兴趣也在从仅仅建立智能系统，转向了更为远大的目标——建立有人类意识的、值得信赖的智能系统。

 而在过去十年里人工智能技术之所以能够获得巨大突破主要依托于三大科技的创新，这三大科技创新的结合使得人工智能领域的研究获得了飞速进展。这三个创新就是：神经网络、GPUs和大数据。

 第一个神经网络能模拟大脑的行为，科学家们对此的研究已经有50年历史，目前一些加拿大的科学家正试图将一些此前独立模拟过程堆叠起来，希望能够做大规模运算。其实十年前开始就有这样的创新，这种创新还有一个更为响亮的名字叫"深度学习"。

 第二大创新是GPU的应用。十年前人工智能是需要依靠超级计算机来进行运转的，因为只有这些计算机可以进行庞大的并行计算。然而，游戏行业的从业者却惊奇地发现，事实上可以利用很小的芯片GPU（图象处理单元）来做人工智能计算，这种另辟蹊径的做法理论上更为高效。这也正是诸如百度、Google目前正在重点投入的方向，也为一些资金有限的创新公司提供了机遇，因为硬件的门槛因为GPU的出现大大降低。

 第三个创新是大数据。有很多的例子可以说明大数据的重要性：比如AlphaGo就是凭借庞大的棋谱数据库并利用深度学习和超强的计算能力击败了世界冠军；Google和百度已经推出的一些可以识别图片的人工智能软件，同样需要大数据来完成对软件的训练。商业公司在运营过程中积累起来的大量数据可能要过百万G的数量级，但也只有像百度、阿里巴巴、FaceBook、Google、微软这样的大公司才拥有大数据的主导权。当这些公司有了庞大数据之后，再加上神经元网络、GPUs，三个因素的叠加应用已经让我们看到了神奇的化学效果。所以，从数据重要性这一点出发，在未来像阿里巴巴这样的公司，最值钱的东西或许不是它的庞大客户、优良的现金流、高效的组织架构等等，而是它所拥有的庞大数据库。

 虽然借助上述三个重要技术人工智能研究的进展喜人，但值得注意的是，也许从单点技术突破到真正落地于产品，我们还有更多的问题需要面对。在2016年年末的时候，FaceBook的小扎同学向公众演示了2016的新作——Jarvis人工智能助手，虽然这个人工智能助手在大部分时候表现还算不错，但在语音交互环节却并不理想。这次并不成功的演示实际上透露出一个深层次问题：这次的人工智能热潮起于三大技术的突破，但真要想创造价值并不能停步于此。关键原因就在于人工智能创造价值的链条比较长，必须打破软硬的边界，补全整个产业链条，技术的价值才能获得完全的释放。几乎我们所有能想到的大机会都是这样：语音交互，它需要打穿声学和识别边界；自动驾驶，它需要打穿计算机视觉、雷达、机械控制的边界等。这部分难度在目前的研究过程中通常是被忽略的。未来在人工智能领域的研究、投资和创业如果对此没有准确的判断，那也许你所准备的耐心可能是远远不足。

 虽然人工智能的很多研究和应用会基于如前文所述的一些通用技术，但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。在交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、公共安全、娱乐等领域，人工智能的研究和应用将拥有不同的影响和挑战。

  1) 交通 ：交通可能会成为首批几个特定应用领域之一，在这些领域，人工智能需要获得大众对其在执行危险任务中的可靠性和安全性的信任。从Google、特斯拉等公司的进展来看，自动化交通或许很快会变得司空见惯，嵌入人工智能系统的交通工具将强有力地影响公众对人工智能的感知。

  2) 家庭服务机器人 ：过去十五年中，已经有各种各样的机器人进入了我们的家庭。虽然种类的增长还比较慢速，但我们也确实可以感受到日益复杂的人工智能正在被不断的部署到已有的这些机器人之中。人工智能的进步常常需要从机械的革新中获取灵感，而这又反过来带动了新的应用需求。未来十五年，在典型的现代化大都市里，机械和人工智能技术的共同进步将有望增加家用机器人的使用和应用的安全性和可靠性。特定用途的机器人将被用于快递、清洁办公室和强化安全。

 3) 医疗 ：对人工智能而言，医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。基于人工智能的应用在接下来的几年能够为千百万人改进健康结果和生活质量，但这是在人工智能技术被医生、护士、病人所信任，政策、条例和商业障碍被移除的情况下。主要的应用包括临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统的管理。人工智能在医疗领域的成功，比如挖掘社交媒体数据推断潜在的健康风险、机器学习预测风险中的病人、机器人支持外科手术，已经为人工智能在医疗领域的应用打开了广阔的前景。未来，它与医学专家、病人交互方法的改进将会是一大挑战。

 4) 教育 ：在过去的十五年间，教育界见证了为数众多的人工智能科技的进步。如线上教育以及大学配套设备等应用已经被教育家和学习者们广泛利用。尽管素质教育还是需要人类教师的活跃参与，但人工智能在所有层面上都带来了强化教育的希望，尤其是大规模定制化教育。如何找到通过人工智能技术来最优化整合人类互动与面对面学习将是一个关键性的挑战，这一难点与医疗行业面对的问题极其相似。在那些难以获得教育的国家，如果民众可以获取在线教育的工具，那么在线资源将会产生重要的积极影响。在线教育资源的发展应该能让支持国际教育项目的基金会可以通过提供工具和相对简单的使用培训，让教育不再成为一种奢侈品。

 5) 公共安全与防护 ：实际上城市在过去的十年已经为公共安全和防护部署了人工智能技术。在未来我们的城市将在更大程度上依赖它们。这些措施包括可以检测到指向一个潜在犯罪的异常现象的监控摄像机、无人机和预测警务应用。与大多数问题一样，好处与风险并存，获得公众信任是至关重要的。虽然会存在一些合理的担心，即与人工智能合作的警务可能会在某些情况下变得霸道或是无处不在，希望人工智能在警务上只有在需要时才被使用。人工智能工具在未来将可以帮助警察管理犯罪现场、搜索和救援，它可以帮助指挥官排列任务的优先次序以及分配资源。

 6) 娱乐 ：随着过去十五年互联网的爆发式增长，很少有人能想象没有它的生活。在微信、Facebook这样的社交网络上，我们获得了与社会互动和娱乐的个性化渠道；在《魔兽世界》的角色扮演中，我们体会到了虚拟世界中的虚拟生活；在亚马逊Kindle这样的专用设备上，我们只需要手指的点点划划，就可以获得所需的书籍。然而，这些由互联网发展带来的变化也在慢慢哺育着下一代的人工智能应用，由用户生成的内容或将成为人工智能在娱乐产业应用的重要信息来源。为了在互联网这样的规模上运行，未来所有的娱乐平台必须人工智能的技术，比如，现在已经开发出的协同过滤算法，它可以基于用户的人口统计学细节和浏览历史向具体的用户推荐对应的电影、歌曲或文章。

 相信在未来凡是在对社会有所价值的领域，人工智能的应用都将获得不竭的动力。

 正如凯文•凯利所说，当下正处在未来20年变化的初期，这或许是历史上人类进行创造创新的最好时代。在今天如果我们需要一个水泵，我们通常会利用电网资源来驱动一个电动马达来达到我们的目的；而在未来，也许我们会像购买电力一样的购买人工智能，在现有电机上附加人工智能变成智能电机，以获得几何级数的效率上升，从而产生新一代的工业革命。未来无限，相信当前我们所理解的人工智能还处于发展的初期，它一定能够产生无穷的能量，并不断的推动时代往前走。虽然人工智能的隆隆之声已经依稀可闻，但在这个最好的时代，我们仍拥有着无数的机会，这里也蕴藏着巨大的智慧和财富，所以今天也许仅仅是Day One。