近兩年，人工智能和深度學習，成為創業顯學。硅谷一些研究室為了招聘工程師，全球撒網，薪水之高，令人咋舌。大到一個國家的規劃，小到一本創業計劃書，無人工智能，寸步難行。

其實，自1956年“人工智能”一詞誕生以來，人工智能研發熱，幾起幾落。究其因，包括科學家在內的眾人，對人工智能抱有偏見和誤判。

這一次，人類能夠摒棄偏見，少一些誤判嗎?

1、AI從何來

消除偏見，從人工智能的詞匯起源開始。

人工智能這個詞由誰創造的?

回答這個問題，繞不開1956年的“人工智能夏季研討會”(Summer Research Projection Artificial Intelligence)。

那個年代，這真是個別出心裁的會議名稱，給這個會議取名的是麥卡錫(John McCarthy)，時任達特茅斯學院數學系助理教授。

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1955年夏天，麥卡錫到IBM一個研究團隊打臨工，該團隊負責人是羅切斯特(Nathaniel Rochester)，IBM第一代通用機701主設計師，對神經網絡素有興趣。兩人一見如故，決定第二年夏天在達特茅斯大學搞一次活動，于是給洛克菲勒基金會寫了個項目建議書，希望得到資助。

麥卡錫申請的預算是1.35萬美元，但洛克菲勒基金會只批了7500美元。麥卡錫預計有六位學界代表出席，最終有10個人參加，其中有一位研究跳棋，一位研究象棋。

原本計劃是兩個月閉門研討，但是，只有所羅門諾夫嚴肅地待了整整一個暑假。

普遍的誤解是“人工智能”這個詞是麥卡錫創造出來的，其實不是。麥卡錫晚年回憶時承認，“人工智能”這個詞最早是從別人那里聽來的，但記不清是誰。

英國數學家菲利普·伍德華(Woodward)給《新科學家》雜志寫信說，他才是人工智能一詞的創造者，麥卡錫是聽他說的，因為伍德華1956年曾去麻省理工大學交流，見過麥卡錫。可是，麥卡錫的建議書1955年開始用“人工智能”了。

由于那個時代多位科研代表先后離世，人工智能一詞究竟由誰創造，已成為公案。

2、AI有多熱

“我這么年輕，當然希望自己一直贏下去，一直驕傲下去，統治棋盤多少多少年??”2016年3月，韓國圍棋選手李世石對陣谷歌人工智能圍棋軟件阿爾法狗(AlphaGo)之前，中國圍棋選手柯潔剛剛在一項公開賽決賽中擊敗了他。

一個月后，阿爾法狗贏了李世石;一年后，阿爾法狗贏了柯潔。

其實，谷歌有很多狗：自動駕駛狗(已行駛超200萬公里)、醫療狗(DeepMind對疾病診斷已初試身手)、翻譯狗(谷歌幾十種語言的自動翻譯)、軍事狗(Boston Dynamic機器人)、金融狗??

用谷歌執行長桑德爾·皮查伊(Sundar Pinchar)的話說，人工智能已經將幾年前無法想象的事物化為可能。

這種對人工智能的無盡熱情和期待，幾乎席卷整個世界。

在美國，谷歌、蘋果與國際商業機器公司(IBM)等公司早已推出各自的人工智能計劃。在開發者大會上，谷歌宣布“人工智能為先”的戰略;在阿斯彭理念大會(Aspen Ideas Conference)，微軟總裁Satya Nadella號召人類與人工智能系統協作，用設計出來的機器增強人類。即便馬斯克再強調人工智能的威脅，無論是特斯拉還是Space X火箭，都離不開人工智能。特別是特斯拉自動駕駛技術，核心就是人工智能。

有了目標和追求，就要有人才。

近幾年，頂尖教授離開學術界，進入科技行業的案例比比皆是。多倫多大學的杰佛里·辛頓(Geoffrey Hinton)加盟谷歌，紐約大學揚·勒丘恩(Yann LeCun)去了臉書，斯坦福大學吳恩達(Andrew Ng)加入了百度，卡內基梅隆大學亞力克斯·斯姆拉(Alex Smola)去了亞馬遜。

那些剛剛拿到畢業證的學生也成為搶手貨。

“人工智能系畢業生價值介于500萬到1000萬美元之間，這是科技公司的底線。”卡內基梅隆大學(CMU)電腦科學學院院長安德魯·摩爾(Andrew Moore)說。

除了“掠奪”人才，大企業還大力“收割”初創項目。

根據CB Insights報告，自從2011年以來，人工智能行業的并購活動增加了7倍，大多數創業公司在首輪融資的前四年內會被收購，已有近140家人工智能初創公司被收購。僅2016年第三季度的收購額就達到了10.5億美元。

為了獲取最佳的人工智能解決方案，谷歌、蘋果、IBM、雅虎、英特爾等科技巨頭，一直在加大收購人工智能初創公司的力度。微軟在人工智能領域投資了大約25年了，專門“投資那些增長快、對社會積極影響很大的人工智能初創公司”。

根據The Information報道，過去兩年時間收購人工智能公司最多的是谷歌，全資買了9家。蘋果買了5家，英特爾和推特分別買了4家。

在中國，據投資中國等多家機構的不完全統計，2016年中國公開披露的AI領域投資超過200起，累計投資金額超過200億元。業內認為，未來兩年內，AI領域的投資金額將保持高速增長，2017年投資總金額可能是2016年的三倍甚至更高。

消費端又是一幅怎樣的景象?

中央電視臺的《開學第一課》欄目，讓意大利的機器人TEO與兩位年輕的鋼琴演奏家同臺“飆”琴技。

那個剛剛被阿爾法狗打敗的柯潔，參加了一檔科學挑戰類節目《機智過人》，向人工智能機器人“少女詩人”小冰“告白”!

3、AI走彎路

以史為鑒，可知興替。

人工智能的這波熱潮，似曾相識。

一個細節是，人工智能，作為一個詞匯被廣泛認可，源于一位哲學家的質疑，那是達特茅斯會議召開十年后。

1965年，加州大學伯克利分校歐陸派哲學家德雷弗斯(Hubert Dreyfus)發表了《煉金術與人工智能》，針對紐厄爾和司馬賀的工作，談了一點意見，引發討論。

幾年后，德雷弗斯以這篇文章為基礎，擴充內容成書———《計算機不能干什么》，人工智能成為靶子。

為什么一個質疑能引起如此大的轟動效應?因為那些年人工智能方向的研究者對形勢產生了誤判。

紐厄爾和司馬賀(Herbert Simon)是當年參加達特茅斯的兩位重量級參與者。

因緣際會，紐厄爾和司馬賀合作搞研究一輩子。1975年，他們共享了圖靈獎，三年后司馬賀再得諾貝爾經濟學獎。

也許是因為學術自信，1957年，司馬賀預言，十年內計算機打敗職業棋手。

1968年麥卡錫與象棋大師列維(David Levy)打賭，十年內下棋程序會戰勝列維。列維為此輸了2000美元。

正是在這樣的“娛樂”氣氛下，德雷弗斯找到了攻擊點。

這是人工智能發展中的一個花絮，從側面見證了人工智能的第一次泡沫的興起和破滅———1956年至1974年，邏輯證明器、感知器、增強學習等只能做很簡單、專門面很窄的任務，當時的計算機，無論是內存，還是處理速度，不足以解決任何實際的人工智能問題。

沉寂了約10年，人工智能于上世紀80年代迎來第二波熱潮，一類名為“專家系統”的人工智能走俏，“知識處理”成為研發焦點。但是，“專家系統”的實用性僅限于某些特定情景，無法普及，第二次泡沫破滅。

司馬賀1957年的預言，直至1997年才實現，1997年，IBM的“深藍”擊敗了卡斯帕羅夫。

四十年，終成夙愿。為此，司馬賀和日本計算機科學家宗像俊則(Munakata)合寫了篇《人工智能的教訓》(AI Lessons)。

伴隨著深藍的勝利，人工智能迎來第三波熱潮，阿爾法狗的勝利，為這波浪潮再添一把火，深度學習和人工智能成為顯學。

騰訊研究院近日推出的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》指出，自1999年美國第一筆人工智能風險投資出現以后，全球AI加速發展，在18年內，投資到人工智能領域風險資金累計1914億元。

初創大師、斯坦福大學兼職教授史蒂夫·布萊克(Steve Blank)表示，未來，一切事物都將擁有人工智能。

這一次，泡沫會破滅嗎?

美國硅谷人工智能研究院院長皮埃羅·斯加魯菲，“在硅谷待了三十多年，專注了一個科技領域，就是人工智能”，親身經歷過人工智能的兩次退潮。

對于目前正在興起的第三次高潮，他保持著相當的警惕，“硅谷有泡沫，中國學習了硅谷，泡沫更大”。

市場里，“會”或“不會”的“答案”都有。其實，這個問題的最大不確定性，還是在于技術能夠給人類的想象多大的發揮空間。

4、AI有何用

1955年，在寫給洛克菲勒基金會的項目申請書上，麥卡錫羅列了計劃研究的七個領域：

• 自動計算機;
• 編程語言;
• 神經網絡;
• 計算規模的理論(theory of size of acalculation);
• 自我改進(機器學習);
• 抽象;
• 隨機性和創見性。

六十多年過去了，人工智能的研究主要專注于六大能力的塑造：

• 感知能力，主要分為視覺和聽覺。目前，公眾較為熟悉的是計算機視覺(CV)和語音識別(voice recognition);
• 語言能力(NLP)，該能力延伸出的范圍也是相當廣。除了語音識別，還有語音轉文字，文字轉語音，文本語義抽取，文本情感分析，文本分類，語法分析等;
• 記憶能力。這個能力看似容易，實際非常困難;
• 推理能力;
• 規劃能力(planning)，對最優決策/路線/動作的求取。比如自動駕駛技術離不開高性能高精度的規劃算法;
• 學習能力。比如機器學習、深度學習。特別是深度學習，是目前市場最為火熱的一個人工智能分支。

不難看出，目前大家推崇的阿爾法狗，只是人工智能的一個細小分支。

正如一位知乎用戶所言，當前被稱為“人工智能”學界的，實際上是相當廣泛的一批人，人工智能的問題相當多樣化，主流學術界一般都不會稱自己是搞“人工智能”的，一般都是搞機器學習、統計學習、神經網絡、邏輯編程等。

從這個角度看，人工智能的商業泡沫，不會也不能阻擋這個學科的發展。

2006年，達特茅斯會議五十年，十位當時的與會者，僅有五位還在世，摩爾、麥卡錫、明斯基、塞弗里奇和所羅門諾夫在達特茅斯再聚首，憶往昔，展未來。

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參會人之一霍維茨(Horvitz)和老婆拿出一筆錢在斯坦福大學捐助了一個“AI100”的活動：在下面一百年里各路豪杰聚會，每五年出個AI進展報告。

5、AI有多危險

你是做什么的?

我們做的是人工智能!

為什么你是在熱錢來了后創辦這家公司?

2016年3月28日，在一場投資洽談會上，硅谷風投Greylock合伙人Josh Elman與創業者交談時，反復強調，人工智能不是“創業噱頭”，要能解決真問題。

芝加哥大學在硅谷舉辦人工智能論壇，投資人這樣談如何評估一家人工智能初創公司：產品第一天上市就能給用戶“價值”，而不是需要其他有的沒的配套才能跟用戶價值;產品有獲利模式，不用損益平衡但要有營業額;最重要的是，每一個新來的用戶帶給公司更多的價值。

其實，面對如今的人工智能風潮，投資人和企業都在用一條商業判斷標準，丈量風險。但是，他們都忽略了倫理風險。

事實上，人類在倫理面前，充滿偏見。

日本制造公司NISSEI ECO企劃書中，有一項內容備受矚目，用人型機器人Pepper主持葬禮。

美國臉書(Facebook)人工智能研究所實驗室，兩個機器人有時竟然用非人類語言，進行談判性對話。研究人員不得不調整模型，不讓其肆意聊天。

前者的商用價值就一定比后者大嗎?

真不一定。沒人能肯定，死者家屬能夠坦然面對機器人的禱告，因為那些聲音里不可能飽含情感和宗教情懷。

對于“未來人工智能(AI)在人類社會中扮演的角色”這一問題，美國硅谷兩大巨頭近日的爭論，是上述問題的一個縮影。

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特斯拉(Tesla)執行長馬斯克(Elon Musk)認為，未來人類會被人工智能主宰，“人工智能的潛在危險不是空穴來風，在未來確實有可能危及人類生存。”他表示，在未來人工智能有可能反倒變成人類的主人，而人類則淪落為次等公民，甚至有可能面臨人工智能的叛變。

臉書執行長扎克柏格(Mark Zuckerberg)則認為，這樣悲觀的態度非常不負責任，“運用人工智能不會導致如馬斯克所預言的情況，而是對人類大有助益，以自動駕駛為例，車禍仍是人類主要死因之一，如果你用人工智能解決這個問題，那將會是重大的進步”。

推特前執行長迪克(Dick Costolo)也加入討論，扎克柏格低估了人工智能的潛在危險。

1950年，阿蘭·圖靈考慮了一個問題：“機器能思維嗎?”

67年過去了，馬斯克開始考慮一個問題：“機器有多危險?”

67年間，人類對人工智能的認識已經足夠多，但是，偏見依然在，因為每一個關于人工智能的思考，都沒有標準答案。