智能革命：迎接AI時代的社會、經濟與文化變革

　　全球最新科技發展在歐美要看四人幫 　　──Google、Facebook、Twitter、Apple 　　在華人世界優先關注BAT 　　──百度、阿里巴巴、騰訊 　　智能革命——一場偉大的變革 　　AI是為了幫助人類知道更多，做到更多，體驗更多 　　華人AI領軍企業百度第一本專著，百度創辦人李彥宏親筆撰寫 　　百度「雲驍」自駕車、新一代搜尋引擎、「小魚在家」智慧家居、 　　物聯網、機器人「小度」……百度宣布All-in人工智慧 　　本書為第一本揭開百度大腦神祕面紗的AI專著 　　百度大腦專序‧華文出版史上的創新嘗試 　　人工智慧發展逾60年，近年由於大數據、軟硬體效能大幅提升、深度學習等技術的成熟，已在眾多領域與產業的實際應用和民眾的日常生活接軌。人工智慧將成為全球經濟、產業轉型升級的終極座標，未來不懂人工智慧的企業將被稱為「舊企業」，美中等超級大國也已經陸續將人工智慧的發展，融入國家的各項發展計劃中。 　　本書作者百度創辦人李彥宏等，將人工智慧定義為堪比任何一次技術革命的偉大變革，明確指出：在技術與人類的關係上，智能革命不同於前幾次的技術革命，不是人類去適應機器，而是機器主動學習、適應人類，與人類一起學習、創新這個世界。 　　大數據是智能社會運轉的根本動力和燃料，以百度為代表的搜尋引擎公司，由於對數據資源的獲取和使用類似深度學習的商業模式，並與「大數據─深度學習─提取模式─創造用戶價值」的研發文化配合，天生具備人工智慧的基因。本書從硬體集群、運算能力、大數據資源、AI文化等方面，提出智慧化的基本標準，並且從製造業升級、金融革新、無人駕駛、管理革命、智慧生活等全方面，精彩敘述各國目前正在研究或實際應用的AI發展實例，深入描繪AI對產業發展及人類生活的改變，以及即將到來的智能社會的概況，反思人類可能面臨的種種挑戰。本書對於各行各業應對智慧化轉型與所有關注AI發展的人，都提供很好的指引與借鑑。 　　•製造業升級——從勤勞革命到智能革命，物聯網＋精細化生產迎來新「智造」商機。 　　•產業革命——傳統產業智慧化，機器人現已任職於多種產業，人類工作汰舊換新。 　　•金融革新——「普惠金融」讓起點更公平，數據挖掘＋機器人投顧嘉惠眾生。 　　•無人駕駛——繼谷歌Waymo之後，百度「雲驍」亮相路測，無人領域為兵家必爭之地。 　　•管理革命——不僅高新企業需要，傳統企業更需要人工智慧長來提升應用、引領發展。 　　•智慧生活——機器人「小度」在《最強大腦》中擊敗人類，「小魚在家」在2017年美國消費性電子大展（CES）榮獲大獎，AI早已走入你我生活、緊鄰身邊。 　　企業挑戰：如何落實？ 　　首先，必須找到非常優質與實際的使用者經驗（User Experience, UX），就是能為使用者帶來實際的效益；其次，應用場景必須清楚，不管是智慧助理也好，無人駕駛汽車也好，資訊找人也好，一定要有實際的使用者經驗價值；最後，還要找到商業模式，不然就沒有永續性可言。 　　AI技術目前的發展 　　人工智慧、深度學習領域，每天都有新研究和新文章問世。現在有點像是文藝復興時代，所有的科學都在變。不光是物理學、生物學、材料學……每個科學領域都在拚命往前走，走的速度很快。總體而言，人類目前處於一個突飛猛進的狀態。 　　政府和社會要做好準備 　　現代社會透過法律來維持和調節社會關係，但技術（尤其是人工智慧的發展），使得演算法的地位上升，各種自動化管理工具透過演算法，潛移默化地調節人類的交往、消費、交通、金融等。在未來的社會，律法可能將融合於演算法之內。隨著人工智慧技術的發展，政府治理模式和法治結構，都可能發生重大的改變。 　　AI時代的食衣住行 　　智慧家居系統不僅透過「學習」了解家庭的起居規律，還透過千萬家庭的大數據和深度學習，成為育兒專家、工作助理、專業老人看護等。比方說，它會對嬰兒的睡眠時間提出建議，會根據流感發病現狀提醒預防，也會提醒老人附近有什麼可以跳廣場舞的地方。人性化的智慧家居，不僅讓未來的生活更舒適，還連結了人類與整個世界。

序 AI浪潮全面來襲 百度大腦專序 我來了 推薦序 AI時代的曙光 01　簡史：互聯網風雲背後的AI成長 AI的黎明 百鍊成鋼 人工智慧已經換代 Internet大會師 巨頭群起逐鹿 超強大腦匯聚 科技是為了延伸人類的生命 數據大道 AI既不是神話，也不是笑話 百度在AI的布局 未來已來：焦慮和夢想 02　AI的歷史使命：讓人類知道更多，做到更多，體驗更多 陸氏猜想 下一波浪潮 衡量AI的現實標準 AI+世界 百度與谷歌 企業挑戰：如何落實？ 發展AI需要什麼樣的宏觀環境？ 智能社會的文化和長期管理 AI技術目前的發展 03　在大數據與深度學習中蝶化的人工智慧 在歷史的重複中變化 大數據──萬物皆數 運用大數據創造出熱門商品 突破：機器學習與人工智慧 電腦神經網路生長與深度學習 語音辨識與圖像辨識 搜尋引擎：AI的命運細線 04　中國大腦計劃：從下而上的超級工程 人機世界迫切需要新大腦 第一棒：百度大腦 百度大腦的聽說能力 百度大腦的好視力 中國大腦計劃 創世紀超級工程的開篇 05　智造與文明升級 從勤勞革命到智慧革命 三次技術浪潮衝擊下的第一製造大國 昔日製造大國：人為物役 新工業自動化才能契合人類的多樣性 走向物聯網與精細化生產 政府和社會也要做好準備 06　衝入AI無人區：無人駕駛之路 人類歷史上第一輛無人車 軍事用途孵化了無人車技術 新舊車商紛紛投入自駕領域 無人車的近期發展 無人車的現在與未來 開放心態，讓無人車提供服務 07　AI帶來的普惠金融曙光 行裡來了一位新實習生 信用評級：AI讓起點更公平 機器人投顧：普惠眾生 數據挖掘：智能投資的鑰匙 智慧金融的三層境界 08　每家企業都需要一位人工智慧長 誰來突破產品升級的瓶頸？ 借鑑歷史：回顧電力長的輝煌時代 迎接AI原力 從CTO到CAO 人工智慧長要做什麼？ 新創企業和傳統企業都需要人工智慧長 人工智慧長的修養 09　技術奇點──AI的自我挑戰 如何跨越數據的「馬爾薩斯陷阱」？ 硬體基礎設施創新 神經網路進化哲學 10　遇見AI時代的你 AI時代的食衣住行 別輸在AI教育的起跑線上 工作著是美麗的，在AI時代更是如此 AI再造醫療，譜出生命之歌 11　美麗新世界，嚴肅新問題 數位鴻溝 人類還能做些什麼？ 工具理性之問 機器人的無用之用：了解人類 二十三條軍規 現實的法律問題 數位權力重新分配 新世代，新未來 後記

序 AI浪潮全面來襲 　　全世界都在為即將到來的人工智慧（Artificial Intelligence, AI）革命感到振奮，這種情緒就彷彿二十多年前，我在矽谷親歷互聯網浪潮初起時所感受到的。 　　這也讓我時常回想起更早之前，自己在美國學習人工智慧課程時的場景。在中國國內我學的是資訊管理，到美國後我讀的是計算機科學。對於那些與硬體相關的課程，我不是很有興趣，但是一講到人工智慧，我就特別興奮，覺得這就是計算機科學、甚至是人類的未來。這門課我學得很不錯，但是學完之後自己做了一些研究才發現，人工智慧還沒有什麼應用機會，不能夠解決實際問題。大家對人工智慧滿懷希望，真正到市場上一檢驗，就會立刻碰壁。所以，在那個時候我比較失望，只好把這個興趣默默埋藏了起來。 　　但是，這個夢想一直都在那裡。隨著計算機網絡產業的發展，尤其是搜尋引擎的進步，希望回來了。 　　在搜尋引擎大發展的十多年時間裡，我和一些同路者逐步意識到，人工智慧逐漸開始發揮作用，搜尋引擎一直在推升計算機科學的天花板。幾乎計算機科學的每一個層面，從硬體到軟體的算法、再到數據，都在被持續推進，有一天一定會觸碰到人工智慧這個方向。在搜尋上嘗試就會發現人工智慧是有效的，與過去任何一個領域應用人工智慧的感覺都不一樣。 　　我們馬上就會想，為什麼它在這個場景下是有效的？我們的總結是，大數據、愈來愈強的運算能力、愈來愈低的運算成本，在搜尋領域匯集在一起，鋪就了人工智慧的回歸之路。 　　如果說互聯網改變了資訊基礎設施，那麼行動互聯網則改變了資源配置方式。互聯網如末梢神經般，深入人類生活的各方各面，不僅產生出科學家夢寐以求的大數據，而且催生了雲端運算方法，把千萬台伺服器的運算能力匯總，使得運算能力飛速提高。科學家早已發明的「機器學習」（Machine Learning）方法在互聯網領域大顯身手，從根據用戶興趣自動推薦購物、閱讀訊息，到更準確的網路翻譯、語音辨識，互聯網愈來愈智慧化。人工智慧從互聯網中汲取力量，終於王者歸來，並且正在醞釀一場堪比歷次技術革命的重大變革。 　　面對這樣的變革，許多科技界的領軍人物，都開始探討它可能帶來的潛在風險，同時也不乏專業人士質疑它兌現奇蹟的能力。於是，在輿論領域，我們的耳畔縈繞著兩種聲音：只要人工智慧達到發展高峰，就會聽到「人類將被機器統治」的擔憂；而只要人工智慧陷入發展低谷，又會聽到「這只不過是換了套路的創新泡沫而已。」 　　對於這樣一個快速發展的新技術，一定是仁者見仁，智者見智的。但是，身為技術的追求者與信仰者，我深信不疑的是，我們既不能高估技術的短期作用力，更不能低估它的長期影響力。 　　從縱向發展來說，業界通常把人工智慧分為三個階段：第一階段，弱人工智慧；第二階段，強人工智慧；第三階段，超人工智慧。實際上，目前所有人工智慧技術不管多先進，都屬於弱人工智慧，只能在某一個領域做得跟人差不多，而不能超越人類。人工智慧恐懼論者擔心，當有一天超人工智慧到來，人類會不會被機器所控制？ 　　對此，我可能比大多數人都更保守一些。在我看來，人工智慧永遠不會到那一步，很可能連強人工智慧都到不了。未來，機器可以無限接近人的能力，但是永遠無法超越人的能力。 　　當然，僅僅是無限接近人的能力，就已經可以產生足夠大的顛覆性，因為計算機在某些方面實在比人強太多了。比如它的記憶能力，百度搜尋可以記憶上千億的網頁，每一個字都記得住，而這沒有任何一個人能做得到。再比如它的運算能力，哪怕是寫詩，試著把你的名字輸入手機百度的「為你寫詩」功能中，按下輸入鍵，還沒等你反應過來，詩就出來了。再厲害的七步神童，也很難達到這種速度。但是，在情感、創造性等很多領域，機器是無法超越人類的。 　　更重要的是，在技術與人類的關係上，AI革命與前幾次技術革命又有著本質上的差異。從蒸汽革命、電力革命到資訊技術革命，前三次技術革命，都是人類自己去學習和創新這個世界，但是人工智慧革命，因為有了深度學習（Deep Learning），是人類和機器一起學習和創新這個世界。前三次技術革命時代，是人類要去學習和適應機器，但在人工智慧時代，是機器主動來學習和適應人類。蒸汽時代和電力時代剛剛來臨的時候，很多人是懼怕新機器的，除了工作機會的劇烈改變，還因為人不得不去適應機器、適應生產線。而這一次的人工智慧革命，卻是機器主動來學習和適應人類，「機器學習」的本質之一，就在於從人類大量行為數據中找出規律，根據不同人的不同特點和興趣來提供不同服務。 　　未來，人類與工具、人類與機器之間的溝通，可能完全基於自然語言。你不需要學習如何使用工具，例如怎麼打開視訊會議系統、怎麼去調節空氣淨化器，你只要說話，它就能聽懂。人工智慧的使用方式會讓人生活得更好，而不是像過去的機器那樣，讓人感到難受。人工智慧的應用會大幅提升工作效率，是推動人類進步的因素。 　　全球大企業紛紛投入 　　從六、七年前開始，百度就已經認識到，人工智慧將是照亮另一個新時代的火種，並且在當時幾乎無人看好的情況下，大規模投入這個領域。 　　在國際上，谷歌（Google）從搜尋領域、微軟（Microsoft）從遍布桌面的應用領域、亞馬遜（Amazon）從電商領域，都積累了大數據和運算能力，他們與大學實驗室裡的科學家一起，幾乎同步認識到人工智慧的新浪潮正在湧動，並且紛紛大力投入，建樹頗豐。 　　無論中外，企業界在這場技術革命中的主導作用日益明顯。 　　2016年夏天，我在矽谷待了幾週。有一天，我跟史丹佛大學（Stanford University）幾位學者聚餐，有位教授朋友跟我說：「我們學術界現在已經不大想做深度學習了，因為根本做不過企業界。你們每年投入多少預算在人工智慧研究？我們不敢想像。」他就讓同桌吃飯的人猜，百度人工智慧研究有多少預算。最後我說，我也不知道給了多少預算，因為這是根據需求，需要多少我們就給多少。 　　除了加強投入，企業界的數據豐富程度，也是學術界無法比擬的。像谷歌、百度這樣的公司，正好處在互聯網的中心位置，每天都會產生大量的搜尋數據、定位請求等各方面的數據。 　　愈來愈多的人工智慧科學家，從知名院校的實驗室跳槽去了谷歌、去了百度……就是因為大專院校無法提供研發人工智慧所需要的大數據，也無法承擔計算硬體叢集的巨大成本。 　　我們建設「百度大腦」，希望為更多有志於人工智慧科學發展的人才提供平台和機會。一段時間以來，中國和美國在人才吸引上走了相反的方向：美國愈來愈反移民，中國則是愈來愈開放。雖然我們在人才的吸引力上跟美國相比還是有差距，但是我們的趨勢是好的，希望為全世界的人才提供機會。 　　讓我們高興的是，很多優秀乃至頂尖的人工智慧科學家來到百度，這是很自然的過程。在這個領域，沒有任何強者可以全靠自己從零開始做，一定會需要團隊、需要基礎設施，甚至需要重視開發人工智慧的企業文化。如果這類人才發現你從一開始就不大懂，或者只知道天天在那裡講故事，實際上做不出東西來，那就無法對他產生吸引力。 　　百度作為搜尋引擎公司，從誕生的第一天起，就已帶有人工智慧的天然基因：我們以數據為基礎，透過深度學習來擷取特徵、模式，為客戶創造價值的開發流程和開發文化，與人工智慧系統的開發高度吻合。我本人也更喜歡跟那些技術人員聊天，聊天的時候感覺很興奮，因為彼此會發現有很多共同語言，優秀人才自然而然就會互相吸引在一起。 　　當然，人工智慧革命的興起，還需要政府的力量。2015年3月，在博鰲亞洲論壇（Boao Forum for Asia）期間，我和比爾‧蓋茲（Bill Gates）、伊隆‧馬斯克（Elon Musk）等美國創新企業家，在正式場合與非正式場合數次對談人工智慧話題。我們達成了很多共識，其中之一是認為政府的鼎力支持，對創新產業非常重要。 　　客觀來說，中國整體的人工智慧技術水準與對人才的重視程度，現在還是落後於美國的，但我們在局部上可以領先，中國擁有自己的優勢。例如，在數據方面，中國有14億人口、7億多的網民，從任何單一市場角度來說，都是全球最大的，能夠獲得數據的能力，也是全球最強的。中國還有很強的政府，有能力把很多數據統一起來。就在那年博鰲亞洲論壇前的全國「兩會」上，我提交了「中國大腦計劃」提案，希望從國家層面搭建人工智慧基礎資源和公共服務平台，推動人工智慧發展，搶占新一輪科技革命的制高點，助力中國經濟轉型升級。 　　我們注意到，歐美等發達國家已經紛紛從國家戰略層面加緊布局人工智慧。2016年，除了美國政府先後發布《國家人工智慧研究與發展戰略計劃》（“National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan”）等三份報告，人工智慧另一重鎮英國，也於12月發布關於人工智慧的戰略報告，主張發展人工智慧提升企業競爭力、政府治理能力和綜合國力。由此可見，世界大國政府的人工智慧競爭意識已經日趨濃厚，中國政府在這方面也不遑多讓。 　　2015年3月，李克強總理在政府工作報告中提及「互聯網＋」的概念。四個月後，國務院發布了《國務院關於積極推進「互聯網＋」行動的指導意見》，其中就已經提到人工智慧。2016年5月，國務院再次頒發《「互聯網＋」人工智慧三年行動實施方案》，正式提出人工智慧產業綱領。 　　2017年3月，百度獲得國家發展和改革委員會批准，聯合數家科研機構傾力籌建「深度學習技術及應用國家工程實驗室」。作為中國國內唯一深度學習領域的國家工程實驗室，將著重致力於深度學習技術、計算機視覺感測技術、計算機聽覺技術、生物特徵辨識技術、新型人機交互技術、標準化服務、深度學習知識產權七大方向；站在國家的高度，致力於解決中國人工智慧基礎支撐能力不足等問題，全面提升人工智慧產業的國際競爭力。 　　這可以看作政府面對「中國大腦計劃」的初步回響。做這樣的大平台，宗旨在於提升中國在人工智慧方面的綜合實力，在國際上能夠真正代表中國，要像女排那樣代表中國。 　　在2017年的全國「兩會」上，我再次提交了利用人工智慧和大數據技術，切實解決兒童走失的問題、解決城市道路壅堵的問題，加強人工智慧的產業應用，為中國經濟增添新的成長點三項提案。 　　兩天後，「人工智慧」首次寫入政府工作報告。這充分說明了，在人工智慧這個領域，政府與企業界的共識正在達成，其意義堪比「互聯網」首次出現在政府工作報告中，也無疑將加速人工智慧革命的進程。 　　當然，人工智慧革命的過程會轟轟烈烈，但成果將會是寬廣、平緩的河流。人工智慧領域的權威人士都認為，在不久的未來，智慧流會像今天的電流一樣，平靜地環繞、支持我們，在一切環節提供養分，徹底改變人類經濟、政治、社會、生活的形態。百度CEO陸奇稱智慧時代的核心本質是「knowledge in every system, intelligence in every interaction」，意思就是「知識無處不在，任何互動都是智慧的。」未來世界的人們，將像穿衣吃飯一樣，享用著人工智慧而無所察覺。 　　我在家裡，其實不大跟自己的小女兒講未來的東西，大多數跟她講的都是已經實現的東西。有些東西她不知道，我告訴她，其實百度語音可以這麼用，她就明白了。有些東西不用教，她自己就會，自然而然就會對著智慧硬體說話、享受樂趣，充分體現出小孩天性與新科技的契合。 　　我覺得，這就是人工智慧的美妙之處，從一開始就是透過學習人、了解人、適應人，然後服務人，完全以人為本。為了這一切的發生，今天我們所有的努力，都是值得的。

01 簡史：互聯網風雲背後的AI成長 有句話叫作「你能看見多久的歷史，就能看見多遠的未來。」讓我們首先簡單回顧一下互聯網和人工智慧之間的歷史風雲。 大家對於互聯網的歷史多少已有耳聞，互聯網於1960年代誕生於美國軍方的實驗室，一開始用來在幾所高中和科研機構之間傳遞和共享情報。到了1980年代末期，一群科學家提出全球資訊網（World Wide Web, WWW）概念，並創造了TCP／IP（傳輸控制協議／網際網路協議），賦予計算機聯網通信的統一標準，使互聯網得以向全世界擴展。至此，一條寬闊、深遠的資訊高速公路展現在世人面前。 大約在二十年前，23歲的年輕人馬克‧安德森（Marc Andreessen）發明了網景（Netscape）瀏覽器，就此點燃大眾互聯網的熊熊火焰，打開互聯網商用的大門。那時，微軟開始焦慮自身的軟體業務會不會被互聯網顛覆，昇陽電腦（Sun Microsystems）的年輕人則毅然與僵化的公司切割，決定發明一種可以在各種操作系統上通用的語言，以此打破微軟的壟斷，闖開互聯網創新之門，於是就有了程式設計語言Java的誕生，Java語言大大加速了互聯網產品的開發創造。 當時的中國，在北京、上海，也還找不到幾家網路公司吧。1997年，也就是香港回歸的那一年，互聯網服務供應商瀛海威，剛剛開通了全國網絡存取服務；張小龍剛剛寫出了電子郵件軟體Foxmail程式；「全國信息化工作會議」也在那一年召開……從外面來看全球資訊網世界，一切都是剛甦醒的模樣，但在技術圈，新技術、新思想層出不窮，各種商戰明爭暗鬥正酣。 那時，我還在美國搜索引擎先驅公司Infoseek工作，在第一線感受到互聯網的商戰氣氛，感受到美國人對新科技浪潮的昂揚熱情。當時我想，新技術革命正在發生，中國準備好了嗎？我在1998年寫出了《矽谷商戰》一書，詳細描繪了矽谷天才們的奮鬥與創新過程。在寫完那本書之後，我於1999年回國，在北京一家飯店的房間裡，創辦了百度公司。 回想網景、昇陽、微軟這三家公司在互聯網領域類似三國爭雄般的時代，至今依然激動不已。當時，人們都在猜測誰是最後的贏家。微軟看起來好像是戰勝不了的，它總是能夠消化新技術。網景的發展則是起起伏伏，最後被網路服務公司美國線上（American Online, AOL）收購，而美國線上也在2014年被美國電信巨頭威訊（Verizon）收購。後來，威訊還收購了叱吒風雲多年的雅虎（Yahoo）。 昇陽一度如日中天，2001年在全球擁有5萬名雇員，市值超過2,000億美元。然而，當互聯網泡沫破碎時，昇陽在一年內由峰頂跌入谷底，2009年被美國軟體開發商甲骨文（Oracle）收購。 俱往矣，互聯網的發展大大超出了當時大多數人的預料，新科技公司快速崛起，蘋果、谷歌終於憑藉手機操作系統，完成了對微軟的逆襲。而我在《矽谷商戰》開篇就描摹的創新者、創造網景瀏覽器的安德森，如今已經沒有多少90後知道他的名字。 但是，安德森並沒有離開，他成了矽谷創投界教父，而互聯網技術也依然繼續高歌猛進。昔日人們關注互聯網大咖明爭暗鬥，今日人們感慨行動互聯裝置全面超越個人電腦（PC），卻一直在無意中冷落了一個默默崛起的「幽靈」。這個「幽靈」就是AI，互聯網只是它的身體之一。 百鍊成鋼 2012年，我注意到深度學習（Deep Learning）在學術界和應用方面都有了突破。例如，用深度學習的方法來辨識影像，突然比以前任何演算法都有明顯的提升。此時我馬上意識到，新的時代來臨了，搜尋將被革新。過去，我們習慣用文字來搜尋，現在可以用語音和影像進行搜尋，好比說我看到一株不認識的植物，拍一張照片上傳搜尋，就可以立刻辨識出該植物的名稱為「福祿桐」。過去，用文字搜尋時無法描述這樣的植物，現在不僅是搜尋，連很多過去不可能的事情都變成可能了。 語音辨識（Speech Recognition）、影像辨識（Image Recognition）、自然語言理解（Natural Language Understanding）能力，包括為用戶畫像的能力，這些都是人類最本質的智慧能力。當計算機擁有這些能力時，一場新的革命就會到來。以後，速記員和同步口譯人員可能會被機器代替，電腦可以做得更好。以後，我們也許不需要司機了，車輛自己就可以行駛，更安全、更有效率。在企業裡面，有了智慧客服助手之後，人人都可以成為金牌客服了。 AI對人類的天賦能力，超過以往任何一個時代。工業革命解放了人的體力，過去一些例如搬石頭之類的粗活需要人類自己來做，現在機器可以替人類搬起更巨大的石頭。AI革命到來之後，原本很多需要耗費腦力的事情，機器也可以幫你做。在未來二十到五十年間，我們會不斷地看到各種各樣的變化、收獲各種各樣的驚喜，這是一個很自然的過程。 Internet大會師 以深藍為代表的計算機人工智慧，似乎與互聯網無關。然而，雲端運算和大數據的發展，使得AI和互聯網終於合二為一、元神合體，得出不同於深藍時代的智慧模式。多晶片分散式計算加上人類積累的大數據，再透過超越決策樹的新算法來貫通，體現了人類智慧與機器智慧的結合。 2016年至2017年，谷歌旗下DeepMind所開發的AI圍棋程式「AlphaGo」，橫掃人類圍棋高手圈。AlphaGo下棋的「思路」不同於人類，也不同於深藍；簡而言之，是千萬盤人類圍棋對弈的數據滋養了它。如果要提出更專業的解讀，則可以說是蒙地卡羅樹搜尋（Monte Carlo Tree Search, MCTS）演算法，以及根據深度學習的模式識別（Pattern Recognition）促成了AlphaGo的成就，其中最重要的恰恰是其前輩深藍所不具備的深度學習。 根據各方的研究來看，AlphaGo不是自己想出棋步，而是學習了人類高手的千萬盤棋局，這就是大數據。它記錄了每盤棋局中的每個局面，把上百萬個局面當作輸入進行訓練，透過一個多層神經網路來預測人類高手會走出的下一著。經過巧妙的神經網路設計與訓練，這個多層神經網路建置模擬人類高手的「棋感」，也就是對於當前局面，已知以往下棋歷史中的勝率。 蒙地卡羅樹搜尋演算法體現了機率學的精妙。假設在某個棋局局面下，深度學習網絡提供三個候選落子辦法A、B、C，以這三個點為根節點，分別往下走子，可以想像成三棵樹，每棵樹還有無數分支。蒙地卡羅樹搜尋演算法不去窮盡所有分支，而是派出300萬隻螞蟻，分別從A、B、C點出發，每個點100萬隻，飛速向樹梢爬去，也就是黑白棋交替走子直到決出勝負。基本上，走200步就會分出勝負，最後總有部分螞蟻走到最高點，決出勝負（假設螞蟻走到終點的情況代表黑子勝，沒走到終點的情況代表白子勝。） 假設從A點出發的100萬隻螞蟻，有30萬隻到達終點，從B點出發的有50萬隻到達終點，從C點出發的有40萬隻到達終點，系統就會認為黑子走B點勝率更高，於是就會選擇B點。這就是機率學的取樣演算法，相較於逐項窮舉法而言，大大縮減了計算量。 為什麼派100萬隻螞蟻，而不是10萬隻，或1,000萬隻？這是根據電腦的計算能力，以及針對競爭對手的大致估計來確定的。如果派10萬隻螞蟻就可以得到較高勝率，那麼派10萬隻也可以。在相同時間內派出愈多螞蟻，對計算能力的要求也愈高。 雖然具體的算法和策略，遠比前文描述的複雜，相信聰明的讀者就算不大了解數學理論，基本上也已經明白AlphaGo是如何運作的了。AlphaGo向大眾展現了當前AI 與深度學習技術的發展程度，但實際上做同類研發的機構和人才很多，而且八仙過海、各顯神通。 巨頭群起逐鹿 時間進入到21世紀的第二個10年，AI萬事俱備，百舸爭流的競爭時代開始了。自2015年以來，AI創業潮持續發酵。根據美國風投數據機構CB Insights發布的AI產業數據分析，AI投資金額在2016年第一季就超過了10億美元，第二季發生了121筆融資，而2011年同期只發生21筆。2011年第二季到2016年第二季，AI相關投資金額超過75億美元，其中有60多億美元，都是在2014年後產生的。 《烏鎮指數：全球人工智能發展報告》顯示，2016年前兩季，中國新增了60多家AI創業公司，投資金額達到6億美元。在過去一年中，中國在AI領域進行了202筆投資，總共涉及10億美元，市場規模龐大。 2016年，中科院副院長、中國人工智能學會副理事長譚鐵牛院士說，2015年全球AI市場規模為1,270億美元，2016年預計達到1,650億美元，到2018年將超過2,000億美元。 中、美、英三國是AI的發展重地，美國為互聯網和AI的起源地，擁有得天獨厚的人才優勢，加上技術家底雄厚、科研經費龐大，使其在AI領域領先。除了谷歌、臉書、微軟、亞馬遜（Amazon）、IBM、蘋果等巨頭大舉投入AI領域，還有大大小小近百家致力於AI事業的公司，包括擅長自然語言處理的X.AI公司，三輪融資達3.4億美元。英國則繼續老牌名校的輝煌，在製造業萎縮的背景下，將人才都聚集到AI領域，研發AlphaGo的DeepMind公司就是其中的代表。 亞馬遜推出了智慧語音助手Alexa和智慧音響Echo，與蘋果、谷歌、微軟爭奪語音入口。2016年6月，亞馬遜執行長傑夫‧貝佐斯（Jeff Bezos）在接受美國科技產業評論家華特‧莫斯伯格（Walt Mossberg）採訪時透露，亞馬遜針對AI領域關鍵項目的投資已經持續四年時間：「亞馬遜從事這些項目的團隊超過1,000人，你看見的只是冰山一角。」 2016年9月，微軟宣布在全球執行副總裁沈向洋的領導下，成立新的AI研發事業群。他領導數千名計算機科學家和工程師，將AI整合到公司產品中，包括搜尋引擎「Bing」、智慧語音助理「微軟小娜」（Cortana），以及機器人專案。 當年年末，微軟正式發布可開發聊天機器人的服務，並宣布將為伊隆‧馬斯克（Elon Musk）和創業孵化器Y Combinator執行長山姆‧奧特曼（Sam Altman）共同創辦的Open AI實驗室提供CPU服務。 臉書也擁有自己的AI實驗室，以及類似谷歌大腦的團隊，即應用機器學習事業群。該機構的使命是在各種臉書產品中推廣AI技術，用該公司技術長麥克‧斯克洛普夫（Mike Schroepfer）的話說：「臉書現在大約有五分之一的工程師，都在使用機器學習技術。」 AlphaGo的主人谷歌，當然也不會只滿足於下棋，其AI投入多年來不斷膨脹。2012年，谷歌只有兩項深度學習專案，到2016年底，就突破了1,000項。目前，谷歌從搜尋、安卓（Android）系統、免費網路郵件服務Gmail、翻譯、地圖、影音網站YouTube，甚至到無人車，都有深度學習的影子。 中國擁有龐大的業務應用場景、用戶和數據，以及基數最龐大的人才群體，所以進步很快。除了BAT──百度（Baidu）、阿里巴巴（Alibaba）、騰訊（Tencent）三大互聯網公司，以及華為等巨頭大力開發AI外，還有很多垂直領域的AI公司湧現。2016年，在各個互聯網論壇上，無論是電商、社群媒體或搜尋引擎，各家互聯網企業掌門人都將話題引向AI，彙報著或大或小的成績。 2016年，百度語音辨識準確率達到97％、人臉辨識準確率達到99.7％。百度天算、天像、天工和天智平台作為百度大腦的雲端化，相繼向社會全面開放百度大腦的技術和能力。 百度在AI的布局 問百度要做什麼？不如問為什麼一定要做？！ 每家企業都有自己的策略戰術。2013年，中國行動互聯網創業風潮開始興起，不少企業將巨額資金投入這個巨大的無底洞，體現在戰略上的勇猛，百度則著眼於戰略的長遠和科學。當時，注意到百度全面發展AI的人並不多；今天，AI蜚聲世界，有人感佩於百度戰略的超前和堅定，因為百度提前認識到互聯網訊息產業的本質，一旦下定決心，就堅決走自己的路，不在乎外人的評判。為此，百度多方布局、重點突破，當全世界都開始關注AI的時候，在AI的大格局上，已有百度立下的柱石。 我們沒有讓百度的AI，去參加下圍棋、預測歌手比賽結果等活動，而是專注於發展內功，集中力量把AI轉化為能夠改善人類生活的實用性服務。我們不只把深度學習應用到語音辨識、機器翻譯和街景門牌號碼辨識等少數領域，而是將深度學習成功應用於顯著提升用戶體驗。 2013年，「百度導航」率先宣布永久免費，把中國帶入導航免費時代。現在，我們把「百度地圖」的數據介面開放出來，提供人們開發使用。用戶可以使用百度地圖所提供的定位技術和方案，相比傳統的全球定位系統追蹤器（GPS Tracker）節省了大量成本。快遞公司可以據此規劃最佳送貨路線，遊戲開發者可以開發類似《精靈寶可夢 Go》（Pokémon Go）的定位遊戲。我們開放「百度大腦」，讓更多人可以使用AI的眼睛和耳朵為自己服務；我們開放深度學習開發平台PaddlePaddle，讓更多有志者可以創造屬於自己的AI服務。我們也希望讓非技術人員，學會用數據智慧改善自己的工作、完善自我個性、追求理想。 有很多大學考生，想必已經使用過百度機器人「度秘」，幫助自己選擇志願。在中國，任何事情都有很多人去做。在我讀書的年代，人們把考大學這件事，稱作「千軍萬馬過獨木橋」。和地圖數據類似，度秘機器人透過對千軍萬馬的考試數據進行分析，藉由深度學習技術回應並感知大學考生的渴望、焦慮，盡力提供精準回應。在這裡，AI記錄的，不是物理空間裡的地圖軌跡，而是學子成長的心靈軌跡。 1990年代初期，我遠赴美國學習計算機技術，當時有很多跟我一樣的年輕人，懷抱著用代碼改變世界的願望，候鳥般往來於中美。如果當時有張數據地圖記錄這些跨洋軌跡，想必會是件很有意思的事情。如今，AI科學家再次把火種帶到中國，我相信這次火焰會燃燒得更熱烈，因為中國有足夠的燃料。中國受教育人口數量巨大，電腦和行動裝置普及極快，大量的數據使中國在發展和應用深度學習技術方面，擁有得天獨厚的優勢。有了這樣的優勢，我們可以厲兵秣馬，創造1990年代的矽谷傳奇。 百度要做的事情，不僅是前沿開發，而且要為用戶提供大數據基礎設施，提供深度學習的開發平台，網聚人類的智慧。 未來已來：焦慮和夢想 不久前，亞馬遜的無人超市「Amazon Go」引起血拚族的驚嘆。這種特別的購物體驗背後，卻是收銀員丟了飯碗的陰影。今天，當各種線上客服被機器人客服取代，當速記翻譯被語音辨識取代，甚至當收銀員、駕駛員、工廠工人、文書和律師都被AI取代時，人們該如何迎接這個世界？政府和企業該為勞動者提供怎麼樣的支持？我們又該如何調整經濟、社會生態結構，以適應AI時代？我們希望聆聽一般人的需求，這也是我們AI團隊共同打造本書的初衷。 矽谷有位和馬克‧安德森齊名的風投鬼才彼得‧提爾（Peter Thiel），他是線上金流服務 PayPal創辦人，善於把握科技的重大趨勢、捕捉黑馬。2016年，他因為準確預測川普當選美國總統，再次聲名大噪。提爾在2011年時曾經說過：「我們需要能飛的汽車，結果只得到140個字。」（We wanted flying cars, instead we got 140 characters.）140個字的推特（Twitter）一度熱鬧無比，但提爾清楚看到互聯網喧囂背後缺少了什麼。他批評，人類放慢了進步速度，嬉皮文化代替進步主義，風投熱中投資輕資產企業，其中大部分是行動互聯網公司，如Airbnb、優步等，卻對未來沒有清晰的規劃和信心。 提爾認為，「互聯網+」時代，人類在比特層面進步大，在原子層面進步小。因此，他果決投資火箭、抗癌藥物，以及AI。我同樣認為，行動互聯網創業的喧囂，掩蓋了我們真正所要追求的進步。百度要為自己的方向奮鬥，要為人類的核心能力進步做出貢獻。提爾說，20世紀初期的美國人願意嘗試新事物，敢於規劃幾十年週期的登月計劃加以實現，但現在人類沒有這樣的計劃了，只有風投在到處尋找眼前的增值和即時的痛快。百度願意幻想一個智慧化的世界並且加以實現，要讓AI成為新的操作系統，不僅是電腦、而且是世界的操作系統，同時嚴肅思考和提前應對AI的挑戰，最終讓這個世界從此不同。所以我說，一定要把這件事情辦成！ AI革命是對生產和生活方式的良性革命，也是對我們思維方式的革命。巨大的機遇與挑戰並存。在後面的章節中，我們將具體探討AI革命的方方面面，詳談視覺辨識、語音辨識、自然語言處理等在深度學習基礎上取得的突破性進展，並從製造業升級、無人駕駛、金融革新、管理革命、智慧生活等多角度，描繪即將到來的智慧社會，進一步探討人類應該如何應對AI發展，與讀者一起掌握AI革命的脈搏。