移動數據滋養了人工智能，其所預示的商業機遇，正與霍金所謂“人工智能可能終結人類”的警告一起，撲面而來。
進入移動互聯時代後，24小時不間斷在線的人類，正以其頻繁的社交、消費、創作和出行等行爲，生產着海量數據。這些數據，成爲滋養“人工智能”的最重要“養料”，並在商業利益的推動下，將“人工智能”這一誕生於上世紀50年代的概念推至發展的“快車道”。
源自移動大數據的深度“滋養”
“可以說，移動互聯帶來的數據，真正滋潤了人工智能的發展。”人工智能專家、英特爾中國研究院院長吳甘沙這樣告訴《瞭望》新聞週刊。
例證不勝枚舉。今年1月15日來自谷歌的最新消息是：其推出的全自動無人駕駛汽車，可望在5年內量產，目前正有約100輛無人駕駛汽車在道路上測試。
谷歌以其多年對搜索引擎的經營，擁有海量數據和人工智能團隊，其傾力打造的無人駕駛汽車，可通過先進的人工智能系統，對周邊行人、車輛、交通標誌，乃至“打出左轉手勢的騎行者”等“數百個目標”同時監測，並迅速做出分析和有效反應。
來自谷歌高管的說法是，推出全自動無人駕駛汽車的最大障礙，更多來自公衆的認可。
與此同時網民會發現，自己曾無意間搜索瀏覽的某款商品信息會不時出現在你之後瀏覽的一些網頁邊側;一個號稱有13歲智商的俄羅斯電腦軟件，在與真人同時接受測試時，竟以超過30%的回答騙過有經驗的出題人，首次通過旨在考察“人工智能”的圖靈測試。
這一新聞，與百度語音識別系統可在嘈雜環境下實現近81%的辨識準確率等一起，被吳甘沙表述爲：人工智能正見證“曲棍球杆效應”最精彩的時刻—經過漫長的平穩期，猛然上翹進入疾速發展的軌道。
人工智能所蘊含的巨大商業利益和機遇，正與霍金從其孱弱的身體、強健的大腦中發出的“人工智能發展意味着人類的終結”警告一起，在21世紀的第二個十年，撲面而來。
“大數據是人工智能得以迅猛發展的重要基礎，粗略地說，人工智能的實質就是基於大數據的機器學習算法。”清華大學計算機科學與技術系教授、中國中文信息學會副理事長孫茂松告訴《瞭望》新聞週刊。
而移動互聯隨時在線，使我們無時無刻不在爲人工智能“貢獻數據”—喬治敦大學教授李塔魯在考察了推特(Twitter)上產生的數據量後作出推算，過去50年，《紐約時報》總共產生了30億個單詞的信息量，現在僅一天，推特上就產生80億個單詞的信息量，這意味着，如今一天產生的數據總量，相當於《紐約時報》100多年產生的數據總量。
商業追求帶來強大推力
來自德勤的一份報告顯示，因爲源源不斷的移動數據支持，谷歌2014年將語音識別的精準度從2012年的84%提升到98%，自2010年到2014年，其圖像分類識別的精準度提高了4倍。
人工智能正爲IT企業帶來無限“錢景”。
吳甘沙告訴記者，“人工智能讓IT企業賺錢太容易了，與傳統產業相比，他們唯一的成本就是運營數據。”
首先，可以有效地提供私人訂製服務。
吳甘沙表示，互聯網公司、IT企業最重要的特質，就是以用戶爲中心配置產品和服務，而要爲億萬用戶提供類似VIP式的個性化精準服務，能準確描述用戶需求是重要前提，這也是基於大數據的人工智能價值所在。否則若想做到精準的訂製服務，就意味着必須爲每個用戶配一個客戶經理，兩者的成本不可同日而語。
在原微軟亞太研發集團技術戰略總監、現奢侈品電商寺庫網CTO向江旭看來，人工智能在互聯網的應用有三個方面：人的感知;提供商品和服務以及如何將人、商品、服務進行有效的匹配。
試想，網民在購物時，可以通過手機終端收到自己所瀏覽產品的個性化促銷信息;同時被社交網絡信息提醒你潛在的生意夥伴或約會伴侶就在樓上;並且基於你以往購物、社交的經驗，私人智能管家甚至會替你下單後只等你確認—而且這樣的服務，並沒有今天“半成品式智能”的騷擾，而只有貼心，會不會覺得人生很爽?
其次，人工智能是人類“智慧生活”的前提。
人類生活的“智能化”，是基於人工智能的萬物互聯。
“在未來，"智能"不僅是單一的智能服務，還是一個完整的、具有綜合功能的系統，比如智能家居、智能建築以及智能城市等。”弗若斯特沙利文公司合夥人、趨勢預測專家薩旺特·辛格在他的新書《大未來：移動互聯時代的十大趨勢》中這樣寫道。
此即人們常說的“智慧生活”，百度總裁張亞勤稱之爲“互聯網物理化”：其第一個層面即萬物互聯，人和人相連，人和機器相連，有電的地方都有計算，有計算的地方都有智能，有智能的地方都可以相連;第二個層面是用互聯網擁抱傳統產業，出現產業互聯網或者行業互聯網，商業模式、產品開發、營銷與推廣都將改變;第三個層面爲智能的工作和生活。
在汽車領域，寶馬已經能夠實現汽車間的中央信息共享，而汽車與家的交流系統也正在建立。另外，高通的兒童追蹤器、智能手錶，谷歌無人駕駛汽車、網絡氣球，百度、騰訊佈局O2O、小米致力於智能家電，都是互聯網物理化的嘗試。
需要提醒的是，儘管人工智能已駛入快車道，但發展瓶頸猶存。
“不管是谷歌還是百度，其目前的圖像識別仍是粗線條的，機器在學習過程中對識別成千上萬個可視概念還顯得非常"力不從心"，無法做到精準。”孫茂松告訴《瞭望》新聞週刊記者。本文來源：瞭望觀察網
所以，進入快車道的人工智能，在受訪專家看來，其技術上還有很長一段路要走，即便是對移動互聯網產生的非結構化數據分析得力的深度學習，目前也沒有很好的理論基礎來支撐，具有“不可解釋性”。
前行面臨“三大隱憂”
“短期而言，人工智能可能導致數以百萬計的人失業;長期而言，可能出現一些科幻電影中的情況，人工智能的智力水平超過人類，開始"叛亂"。按人工智能的發展進度，不久的將來，機器可能超越受制於生物進化速度的人類，最終擺脫人類的控制。”近日，以霍金爲首的科學家、企業家及發明家發表的聯名公開信中這樣寫道。
代表人類最強大腦之一的霍金居然會對快速發展的人工智能如此恐慌，怎麼看?
《瞭望》新聞週刊採訪受訪專家後，將科學家對人工智能的隱憂歸納有三：
首先是人類“被取代”之憂。
從“人工智能”概念被提出至今，人類對於機器取代人的恐慌從未斷絕，只不過以前的擔心來自從事機械勞動的簡單勞動者，現在則擴大到編輯記者。
比如我們日常看到的一些網絡新聞首頁，很多時候是網絡依據某種算法自動抓取排列的，而這個工作，以前由富有經驗的編輯完成。
《華爾街日報(博客,微博)》最新盤點了機器人比人類幹得好的十大工作中，藥劑師、記者、律師與倉庫管理員、酒保、士兵和農民一起，同被列入。
就此吳甘沙對機器取代人進行了分階段闡述：第一階段是那些重複性較強、強度較大，不需創造力的工作被取代;進入第二階段，那些超越了簡單勞動，但不需原創能力只需組合式創新的工作，會因人工智能的深化而被取代，如IBM沃森機器人可以設計食譜，由機器編曲的“巴赫風格音樂”可以以假亂真等。
“但是，就目前而言，純粹原創式創新，機器還是不行。”吳甘沙表示。
其次是信用之憂。
在未來，信用或者說信任，將成爲很重要的資本。“不只是人與人之間，人與服務提供商之間，人與機器之間，信任都是進行決策的重要標準”，吳甘沙表示，“商業決策太過於相信來自機器的數據，導致人性化判斷的缺失，將由此造成人的權利被生硬剝奪的情況”。
比如銀行根據機械數據不分青紅皁白地剝奪一個人的信用機會，比如保險工作依據智能模型預測某人的健康概率，生硬剝奪部分人羣的參保權等。更可怕的是，可能發生類似電影《少數派報告》《美國隊長》中的情景，依據人工智能模型判斷某人的犯罪機率……
當人的信用值由數據和算法決定時，就出現了機器與人的邊界等倫理類深層問題。
最後是隱私倫理之憂。
在吳甘沙看來，大數據存在的法律邊界、隱私問題，人工智能必然存在。數據一流通，就涉及到數據擁有權、隱私權、許可權、審覈權、分紅權在內的法律邊界問題。除此之外，當人已經分不太清楚自己跟機器的界線時，一定有很多倫理問題出現。
首先是人與技術的邊界模糊，導致羣體性孤獨。互聯網時代，人類社交日益被Email、微信、微博、Facebook、Twitter等取代，看似越來越廣的網絡社交，卻讓人類陷入了前所未有的孤獨。
其次是對人工智能的依賴導致人類思維和能力的退化。搜索引擎的發明，一方面使人類超越了記憶侷限，另一方面，也在強化着人類在知識積累和判斷上的障礙;GPS便利了人們出行，與此同時，也出現沒有導航就不認路的“傻瓜式司機”。
更讓霍金等科學家擔心的，則是未來可能出現的人類“生存危機”。簡單的如機器人護士可能因網絡故障而拒絕給病人服藥;機器駕駛員可能因計算紊亂造成車毀人亡;更長遠的擔心，則是具遠超人類記憶能力的機器人，在獲得海量數據和複雜算法或賦予的分析判斷能力後，會不會成爲“其心必異”的“非我族類”?
“人工智能帶來了先進生產力和更好的生活體驗，我們不能忽視這些便利，僅去談論其可能帶來的困境。”吳甘沙在提出上述隱憂的同時表示：“我一直相信，人類的智慧發展到一定程度，會有新的解決方案，而目前人必須解決的問題是，在一個更自動化的世界裏，如何保持我們的生物進化能力，怎樣保證我們的智力再進一步地往前發展。”
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