2018年的春晚，王菲和那英再度聚首合唱了一首《歲月》，讓觀眾又想起20年前，王菲和那英合唱那首廣為傳唱的《相約1998》。同樣是將近20年的歷史，1997年，IBM（深藍(lán)）戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍Garry Kasparov，代表了基于規(guī)則的人工智能的首次勝利，2016年，谷歌的AlphaGo機(jī)器人在圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世石，至今維持不敗戰(zhàn)績。如果要問未來20年，影響我們生活的最大技術(shù)驅(qū)動力是什么？答案就是人工智能（Artificial Intelligence）。

人工智能是指使用機(jī)器代替人類實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識別、分析、決策等功能，對人類思維和推理過程的模擬、延伸和擴(kuò)展，是一門綜合了機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等前沿交叉學(xué)科技術(shù)。人工智能的過程就是機(jī)器模仿人類利用知識完成了一定行為的過程。按照是否能真正實(shí)現(xiàn)推理、思考和解決問題這一標(biāo)準(zhǔn)，人工智能分為“弱人工智能”和“強(qiáng)人工智能”，目前市場上的人工智能研發(fā)和應(yīng)用主要集中于“弱人工智能”領(lǐng)域，即是實(shí)現(xiàn)特定功能的專用人工智能，如語音識別、圖像處理、機(jī)器翻譯等。

與傳統(tǒng)的人工控制或遙控機(jī)器人相比，人工智能系統(tǒng)同樣需要數(shù)據(jù)和計(jì)算，同樣需要與人產(chǎn)生互動協(xié)作，但人工智能系統(tǒng)更高級之處，在于具有一定的自適應(yīng)特性和學(xué)習(xí)能力，能夠隨環(huán)境、數(shù)據(jù)或任務(wù)的變化而自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù)或更新優(yōu)化模型，能夠向“云、端、人、物”進(jìn)行數(shù)字化連接并擴(kuò)展、實(shí)現(xiàn)演化迭代，應(yīng)對不斷變化的現(xiàn)實(shí)環(huán)境，從“一器一用”向“一器百用”過渡，這就是“智能”的體現(xiàn)。

以上是對人工智能的整體介紹，下面我們以“拆文解字”的方式，再來剖析一下人工智能的各個方面：

1. 人工智能的“人”：可以理解為機(jī)器所替代的各種人類活動場景，由此派生出了各種結(jié)合人工智能應(yīng)用場景，包括“AI+醫(yī)療”、“AI+金融”、“AI+物流”、“AI+制造”等各種領(lǐng)域。

在“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域，人工智能技術(shù)在醫(yī)療影像輔助診斷、輔助診療、疾病預(yù)測、藥物開發(fā)方面，能夠有效提高醫(yī)護(hù)人員的工作效率，降低漏診率和誤診率。比如在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，我國影像數(shù)據(jù)的年增長率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量年增長率為4.1%，放射科醫(yī)師有超過一半以上工作時間在 8小時以上，20%每日工作時間甚至超過 10小時，一個病人的肺部CT影像，看完需要15~30分鐘，而通過人工智能技術(shù)的輔助，影像醫(yī)生的工作效率可以提高3倍多。

在“AI+金融”領(lǐng)域，人工智能技術(shù)在智能獲客、身份識別、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、智能投顧等方面都取得了一定的進(jìn)展。以大數(shù)據(jù)風(fēng)控為例，傳統(tǒng)銀行的風(fēng)控打分還維持在在20~200個左右的模型變量，而基于深度學(xué)習(xí)的模型可以處理的特征變量多達(dá)7萬個，通過人工智能的算法，模型還可以發(fā)現(xiàn)一些傳統(tǒng)模型無法預(yù)警到的風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象，比如，在美國市場的小額現(xiàn)金貸發(fā)放中，機(jī)器學(xué)習(xí)會發(fā)現(xiàn)貸款申請人在網(wǎng)上填表喜歡全部用大寫字母的人違約率更高，或者在申請人月收入沒有驗(yàn)證的情況下，申請人填寫月收入超過7500美元以上的人違約率反而會提高，預(yù)示著一種可能存在欺詐的統(tǒng)計(jì)現(xiàn)象。

2. 人工智能的“工”：可以理解為“工效”指標(biāo)，即KPI，這是衡量機(jī)器輔助或替代人類活動后工效指標(biāo)。

通過人工智能能夠非常明顯提高工效的活動，除了上面提到的醫(yī)學(xué)影像輔助診斷之外，客服行業(yè)也是一個非常好的案例，通過歷史上積累的客服對話記錄，人工智能技術(shù)能夠在意圖識別、命名實(shí)體識別、自動問答、用戶畫像等方面進(jìn)行賦能，可以提高20%～30%的工時效率，通過人機(jī)充分協(xié)作，機(jī)器人不僅可以獨(dú)立解決客戶問題，還能輔助人工發(fā)揮重要作用，90%以上的問題將可以由機(jī)器人自主解決。

不僅僅在服務(wù)領(lǐng)域有“工效”問題，在智能硬件出也能體現(xiàn)中“使用效果”的提升，比如在2018年1月9日美國拉斯維加斯舉辦的國際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會（CES）上，一家Forward-X的公司就推出了一款可以跟隨主人滑行的智能行李箱。這款行李箱采用面部識別技術(shù)、傳感器與自動駕駛技術(shù)，可以避開障礙物，用攝像機(jī)和激光雷達(dá)進(jìn)行定位，實(shí)時鎖定并跟隨主人。而且用戶通過獨(dú)特的手勢控制功能就可以控制它。此外，智能行李箱還配備了一個警報(bào)腕帶，如果有人試圖偷走它就可以報(bào)警。有了智能旅行箱，出門旅行的雙手是解放，帶來了很好的“工效”提升。

3. 人工智能的“智”：是指人工智能的關(guān)鍵算法，即“機(jī)器學(xué)習(xí)”。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有知識結(jié)構(gòu)并實(shí)現(xiàn)迭代，這是人工智能技術(shù)的核心。

基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是從觀測數(shù)據(jù)（訓(xùn)練集）出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，相關(guān)算法包括邏輯回歸、支持向量機(jī)方法、三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、貝葉斯方法以及決策樹方法等，按照學(xué)習(xí)模式劃分，可分為以下3類

除了上述傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)之外，深度學(xué)習(xí)，又被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（指數(shù)層超過3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），是一個從2006年開始出現(xiàn)的新興領(lǐng)域，其實(shí)質(zhì)是給出了一個將特征表示和學(xué)習(xí)合二為一的方式，其特點(diǎn)是放棄了可解釋性，只追求學(xué)習(xí)的有效性，目前兩類典型的模型是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

值得一提的是，近期機(jī)器學(xué)習(xí)本身也正在走向機(jī)器學(xué)習(xí)的階段，這得益于谷歌在2017年推出的AutoML（Auto Machine Learning），即讓AutoML系統(tǒng)自主編寫機(jī)器學(xué)習(xí)代碼，一種能夠讓AI生成AI的人工智能。從人工智能應(yīng)用的角度看，谷歌AutoML平臺將是一個非常方便的工具。如果單個企業(yè)定制人工智能方案，就要去定義算法，收集數(shù)據(jù)，通常要數(shù)個月或者數(shù)年才能完成。而谷歌AutoML平臺可以自動生成模型，產(chǎn)品周期被大大縮短，企業(yè)的花費(fèi)也會降低。

4. 人工智能的“能”：是指實(shí)現(xiàn)人工智能的運(yùn)算能力，GPU的出現(xiàn)讓并行計(jì)算成為可能，對數(shù)據(jù)處理規(guī)模、數(shù)據(jù)運(yùn)算速度都帶來了指數(shù)級的增長。

作為計(jì)算能力的物質(zhì)基礎(chǔ)，智能芯片被分別部署在云端和設(shè)備端，人工智能的訓(xùn)練和推理通常在云端芯片實(shí)現(xiàn)，而設(shè)備端芯片用來處理實(shí)時性要求很高的設(shè)備，比如自動駕駛的車載攝像設(shè)備。智能芯片主要是通用類的芯片，包括CPU、GPU、NPU、FPGA。