过去几年，人工智（zhì）能（AI）的火爆似乎掀起了新一波的互（hù）联网技术浪潮（cháo），无（wú）数（shù）技术人（rén）转移阵地、投身其中（zhōng）。但（dàn）是随（suí）之而来的（de），是各种有（yǒu）关人工智能和机器学习技术的夸夸其谈（tán）。可以说，在计算机科学领域中，从来（lái）没有出现过如此（cǐ）众多且毫不（bú）专业的人对（duì）某一技术领域如（rú）此趋（qū）之若鹜（wù）——即（jí）便对（duì）于二十世纪八十年代从事尖端硬件的人（rén）来说，这（zhè）也是匪（fěi）夷所思的（de）事情。

近期，备受瞩目（mù）的畅销书作（zuò）家、《人类简史》和《未来简史》的作（zuò）者尤瓦尔（ěr）？赫拉（lā）利就讲述了人工（gōng）智能（néng）将对民主产生的影响。他的言论中（zhōng）充（chōng）斥着对当前人工智能技（jì）术能力的极大信心（xīn），他说与Google同宗的（de）DeepMind所开发的国际象棋（qí）软件（jiàn）具有“创造（zào）性”、“富有（yǒu）想（xiǎng）象力”，甚至拥有“天才本能（néng）”。

此（cǐ）外，在英国广播公司BBC的人（rén）工智能纪录片中，吉姆·阿尔（ěr）哈利利（lì）（Jim Al-Khalili）和DeepMind的创始（shǐ）人（rén）丹（dān）米斯·哈萨（sà）比斯（Demis Hassabis）讲（jiǎng）述了（le）人工智能系统如何（hé）取得（dé）了“真正的发现”，而且还“真的提（tí）出了（le）一个（gè）新（xīn）的想法”，然后“凭自己的直（zhí）觉（jiào）”开发出了（le）策略。

......

各（gè）种层出不穷的言论在使（shǐ）用夸张和拟人（rén）的手法来描述蠢笨（bèn）机械化的系统，不一（yī）枚举。现在，则（zé）是时候回头仔细看看基础硬件的现实了。

过（guò）去（qù）30多年，人工智能没有（yǒu）任何（hé）重大进步（bù）

人们喜欢通过神话、比喻（yù）和（hé）借助计算机屏幕等人为形（xíng）式来讨论有关计（jì）算机技术，比如“直觉”、“创造（zào）力”和神奇的“策略（luè）”。AI专（zhuān）家从AI的行为中找（zhǎo）出特定的模（mó）式并将其（qí）称（chēng）为“战略”，但神经网络并不知道“战略（luè）”是什么。如果（guǒ）真的有“创造力”，那也是DeepMind研究人员的创造力，他们设计、管理和训练了AI。

今天的（de）AI系统是用大量的自动（dòng）化试（shì）错训练出来（lái）的，每个阶段（duàn）都需要通过一项称为反向传播的技术来（lái）反（fǎn）馈错误并调整系统，以减少将来的错误，从而（ér）逐步提高AI在特定任务（如国际（jì）象棋）上的表现。

目前可以大幅提升（shēng）AI（“机（jī）器（qì）学习（xí）”和所谓（wèi）的“深度学习”）系（xì）统效（xiào）率的（de）方法主要以这（zhè）种反（fǎn）向传播技术为基础，而这项（xiàng）技术发明于二十世纪六十（shí）年代，并于二十世纪八（bā）十年代中期由Geoffrey Hinton应用到神经（jīng）网络。

换句话说，在过去30多年中人（rén）工智能并（bìng）没有任何重大的（de）概念进步——目前我们在（zài）人工智能（néng）研究和媒体上（shàng）看到的大部分内容都是通（tōng）过大量昂贵的计算硬件和复杂（zá）的（de）公关（guān）活动渲染的一个古老的想法（fǎ）。

这并（bìng）不是说DeepMind的工（gōng）作没有价值。协（xié）助开发（fā）者生成新策略和想法的机（jī）器非常（cháng）有趣，特别是由于巨大（dà）的复杂性导致人（rén）们难以理解该机器的操作。在世俗文（wén）化中，技（jì）术的魔力和神秘非常诱人，而（ér）且在（zài）枯燥（zào）的工程领域出（chū）现一些非（fēi）常神秘的东西是非常受（shòu）欢（huān）迎的（de）。

但（dàn）遗憾的是，DeepMind的机（jī）器里并没有灵（líng）魂。

一位上（shàng）世纪九十年代的年轻程序员打破了传统

所有（yǒu）围绕DeepMind机器大做文（wén）章的行为都会让人想起（qǐ）二十（shí）年前，一个（gè）非比寻常且意义深（shēn）厚的“机器学习”系统（tǒng）给技术界（jiè）所带来的那种兴奋感。

1997年11月，苏塞克斯大学计算神经科学与机器人中心（xīn）的（de）研究员阿德里安（ān）·汤普森登上了那一期“新科（kē）学（xué）家”的封面，其题目是（shì）：“原始（shǐ）硅打（dǎ）造的（de）生物——让达尔文主（zhǔ）义迷失在电子试验（yàn）室（shì），一睹新的（de）造物主。高效（xiào）精（jīng）干的机（jī）器（qì），无（wú）人能理解。 ”而（ér）汤普森能登上封（fēng）面（miàn）的原因是他的（de）作品引起（qǐ）了很（hěn）大（dà）的轰动。

汤普森打破了传统，在电子硬件上发（fā）展了机器学（xué）习系（xì）统——而不（bú）是使用（yòng）传统的软（ruǎn）件方法（fǎ）。他选择这样做是因为（wéi）他意识到所（suǒ）有（yǒu）数字计算机（jī）软件的功（gōng）能都（dōu）会（huì）受到计（jì）算机（jī）二进（jìn）制开关的限制。相比之下，人（rén）类大脑的神经（jīng）元得到了（le）很（hěn）好（hǎo）的进化，可以思（sī）考（kǎo）各种微妙且不可思议的（de）复杂物理（lǐ）和（hé）生化过程。汤普（pǔ）森（sēn）假设，通（tōng）过（guò）自（zì）然选择的自动（dòng）化过程让计算（suàn）机硬件进（jìn）化，就（jiù）可以模拟出硅介质的所有实际物理属性，而（ér）计算机的数字开（kāi）关正是由这些（xiē）硅介质构成，因此可能（néng）会产（chǎn）生某（mǒu）种（zhǒng）东西有效模拟人类大（dà）脑的组成。

后来（lái）的事（shì）实也证明了他（tā）是正确的。

汤普森在他的实验室中对（duì）FPGA（一（yī）种数字硅（guī）芯片，其数字开关之间的连接可以反复重新配置（zhì））的（de）配置进行了改进，以便区分两种不同的（de）音频音调。然后当汤普森在查看FPGA芯（xīn）片内部开关（guān）之间的连接是如何通（tōng）过改（gǎi）进过程配置的时候，他（tā）注意到一种令人印象（xiàng）深刻的（de）高效电路设（shè）计——仅使用了37个（gè）元（yuán）件（jiàn）。

不仅如此，该改（gǎi）进电（diàn）路已经超出（chū）了数（shù）字工（gōng）程师的理解范围。37个组件中的一些没有与其他组件电连接，但是一旦从设计中移除这些组件，整个系统就会停止工作。对于这（zhè）种奇怪情（qíng）况，唯一的解释（shì）就是该系统在它所谓的数字组件之间利用了某（mǒu）种神（shén）秘（mì）的（de）电磁连接。换句（jù）话说，该改进（jìn）过程为了（le）执行“计算”，已经卷入了系（xì）统（tǒng）组件和材料模拟的（de）真实世界的特征。

作为一位二十世纪九十年代的年轻研（yán）究（jiū）员来（lái）说，汤（tāng）普森的工作发（fā）现确实令人惊（jīng）叹。计算机不仅设法（fǎ）发（fā）明了（le）一种全新的电（diàn）子（zǐ）电（diàn）路，而且超越了人类电子工程师的能力，更重要的是它还指向了开（kāi）发计算机系（xì）统和AI的方法。

所以究竟是什么情况（kuàng）？为什么汤普森几乎无人（rén）知晓，而后来的哈萨比斯却为Google的母公司Alphabet赢得（dé）了满堂彩，而且BBC还为之制作了讴歌的纪录片？答案就在于时机（jī）。

人工智能还“时髦”吗？

早在（zài）二十世纪九十年代，人工智能就已（yǐ）经十分（fèn）时髦了（le）。

现在三十多年过来了，AI不仅承担起了引发“第（dì）四次工业革（gé）命”的重任，还是行业重点投资的（de）下（xià）一（yī）个方（fāng）向（xiàng）。虽然DeepMind的数字（zì）AI系统不是很（hěn）擅长针对复杂的（de）真（zhēn）实世界（如天气或（huò）人（rén）脑）进行建模，但（dàn）它们还是非常适（shì）合（hé）处理（lǐ）在线二进制世界的链接、点击、点赞、共享、播（bō）放（fàng）列（liè）表和像素等问题。

除了市场契（qì）机已（yǐ）至，DeepMind还深谙吸引观众的技巧。DeepMind通过（guò）培（péi）养（yǎng）技术的神（shén）秘性（xìng）来（lái）推销技术和高级人员（yuán），但（dàn）它的演（yǎn）示始终只是玩简单（dān）的、有计算规则（zé）的游戏（xì），因为游戏具有（yǒu）媒（méi）体和公（gōng）众的高（gāo）度关（guān）注以及视（shì）觉（jiào）趣味性的（de）优势。实（shí）际上（shàng），该技术的（de）大（dà）多数商业应用都将是（shì）相（xiàng）当平庸的后台业务应用程序，例如优化Google数据中心（Google保存服（fú）务（wù）器的地（dì）方）的电（diàn）源效率。

汤普森和哈（hā）萨（sà）比斯有一个共同点（除了（le）他俩都是英国人以外（wài）），他们都拥有必要的技术和（hé）创造力，从而能够有（yǒu）效地训（xùn）练和改进他们（men）的系统，但是这种对人类（lèi）的技（jì）术（shù）和创（chuàng）造力的依赖（lài）性很显然是所有“人工智能”或机器（qì）学习系（xì）统的弱点，它们各自的技术也非常（cháng）脆弱。

例如，汤（tāng）普森的系统不能在与训练环境不同的（de）温（wēn）度（dù）条件下工（gōng）作。同样地，DeepMind擅长的一个视频游戏（雅达利的（de）Breakout）中，仅仅是改变挡板的（de）大小就（jiù）能让AI的成（chéng）绩一（yī）落千丈。这种脆弱性是由于DeepMind的AI软（ruǎn）件不知道（dào）什（shí）么是挡板，甚至（zhì）不（bú）知道什么（me）是视（shì）频游（yóu）戏；它（tā）的开关只能处理二（èr）进制数。

不（bú）可（kě）否认，近年来（lái）机器学习系统取得了（le）很大的进步，但这一进（jìn）步主（zhǔ）要（yào）是通过大量投入（rù）传统计算硬（yìng）件来实（shí）现的，而不（bú）是通过激进创新。在（zài）不久的将来，芯（xīn）片（piàn）集成技术将触及（jí）极限，设计效率（即用（yòng）更少的硬件进行更多处理）将在商业上更加（jiā）重要，也许在那一刻（kè）可进化形式的（de）硬件将（jiāng）流行起（qǐ）来。

人工（gōng）智能会是下一个技术浪（làng）潮吗（ma）？

技术是一个（gè）升（shēng）级创新的过（guò）程（chéng），而不是通过“包装”渲（xuàn）染的“虚假”式繁（fán）荣。而回顾每一次的（de）技术浪（làng）潮，从（cóng）最初（chū）的Web时代，到移动（dòng）、云计算（suàn）时代，然后是（shì）现在的（de）人工智能、区块链、物联网浪潮，也并不是每一步都走（zǒu）得正确，也是经过了反复的迭代和推陈出（chū）新。

Web和操作系（xì）统的年代

自从第一个RFC（Request For Comments）于1969年发布以来，互联网协议就有了一个（gè）分散的开（kāi）发过程（chéng），并且形成了（le）独特的标（biāo）准。虽（suī）然定义协（xié）议是分散的，但使用这（zhè）些协议的核（hé）心平台（例如（rú）思（sī）科路由器）仍然（rán）是专有的并且是封闭（bì）的。而思科（kē）1990年的首次公开募（mù）股开启了不可思议的Web时代。

由于主要的网（wǎng）络（luò）供应（yīng）商（shāng）都有自己的（de）硬件，所以虽然局外（wài）人（rén）可以为协议规范做出（chū）贡献，但只（zhī）有网络公司（sī）的（de）开发（fā）人员才（cái）能将这些协议（yì）添加（jiā）到他们的平台。思科（kē）创（chuàng）建了各（gè）种公司，然后经历各种（zhǒng）收购（gòu）或合（hé）并，直至互联网（wǎng）泡沫破灭（miè）。

这之后的操（cāo）作系（xì）统、桌面应用（yòng）程序也都经历了类似的（de）战斗。无论是20世纪90年代的Netscape和（hé）IE，还（hái）是今（jīn）天的（de）Chrome、IE和Firefox，浏（liú）览器一直是令人垂涎的应用程（chéng）序，因（yīn）为它是网络的前端（duān）。

移（yí）动开发导致消费（fèi）升级，云端（duān）混战开启统治时代

当（dāng）苹果（guǒ）公司（sī）推（tuī）出App Store后（hòu），与网页类似但功能更丰富（fù）的移动（dòng）应用程序迎来了（le）消费（fèi）者（zhě）能力升（shēng）级的新时代。但（dàn）是对于（yú）开发人（rén）员来说（shuō），有（yǒu）些人可能认为移动开（kāi）发进（jìn）入的门槛（kǎn）太低，这个对所有人开放（fàng）的领地注定难以形成（chéng）创新，才会导致现在的应用商店（diàn）遍布垃圾、充斥着复刻和模仿。不（bú）过事实证（zhèng）明，仍（réng）有一小部（bù）分（fèn）人成功（gōng）创建了出色的应用程序，但绝（jué）大（dà）多数的（de）人却仍是无所（suǒ）作（zuò）为。

而“得云（yún）者得天下”的（de）云计算时代，在2006年开启。彼时，谷歌推出（chū）了“Google 101计划”，并正式提出（chū）“云（yún）”的（de）概念和理论。此后，亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特（tè）尔、IBM等公司（sī）纷纷入（rù）局，云端（duān）混战。其中（zhōng）亚马逊在（zài）采用AWS的云计算功能和新时代（dài）的定价方面做得非常出色，Google和微软紧随其后。

在云计算模式下，用户借助云服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件，就可以把（bǎ）连接“显示器”和“主机”的电线变成网络，把“主机（jī）”变成云服务提供（gòng）商的服务器（qì）集群（qún）。也因（yīn）此，近年来一大批的企业为了追求低成本和（hé）高（gāo）性能而（ér）借助云计（jì）算实现（xiàn）数（shù）字（zì）化转型。

区块链（liàn）、物联网、人工智能主导下一波技术浪（làng）潮

区块（kuài）链、物（wù）联网和人工智能则最有望成为下一个技术浪（làng）潮。

区块（kuài）链以其独特的技术计算方式获得了企业和用户的（de）热烈追捧，而（ér）2016年印发的《“十三五”国（guó）家信息化规划》中（zhōng）提（tí）出的“加强区（qū）块链等（děng）新（xīn）技术的创新、试验和应用（yòng）”更是为其加了一把火（huǒ），在（zài）技术（shù）圈炒得（dé）火热（rè）。2017年世界（jiè）经济论坛发布的白皮书《实现区块（kuài）链的潜力》，则提（tí）到（dào）了区块链技术（shù）能够使信息互联网向价值互联网（wǎng）的新时代（dài）转变，开（kāi）创更具（jù）颠覆性和变（biàn）革性的互联网时代。从目（mù）前来看，区（qū）块（kuài）链的技术应用虽不够完善，但发展前景却很值（zhí）得期待。

物联网（wǎng）（IoT）在过（guò）去的十年中（zhōng）经历了几次起伏。就进入门槛而言（yán），构建（jiàn）物联网（wǎng）设备的大多数软件（甚至硬件）构建模块都（dōu）是常用的，但将商用物（wù）联网设备推向市场是一（yī）项重（chóng）大任务。物联网已从（cóng）一些标准化中受益（yì），但它也是一（yī）个（gè）非常分（fèn）散的空间，仅仅因为有“标（biāo）准”并不意味着公司必须使用（yòng）它们。因此，虽然未来的物（wù）联网发展将会涉及到生活的各（gè）个（gè）领域，但是（shì）如何（hé）将其潜（qián）力（lì）发挥极致也是（shì）开发者（zhě）和（hé）市（shì）场重要的（de）一大命题。

而人工智能领域，正如前（qián）文所述，它是一个有（yǒu）着完备生态和（hé）丰富工具的技术，但（dàn）是现（xiàn）阶段的人工智能还不成（chéng）熟，仍是基（jī）于以往（wǎng）研究的“美化”和“包装”。不过正如各大科技（jì）巨头们争（zhēng）相涌入的势头一般，也正像Gartner2017年成熟（shú）度曲线所呈现的那（nà）样，有了创新和突破，“真正的”人（rén）工智能很快就会（huì）到来。

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Gartner公（gōng）布的（de）2017全球新兴技术成熟（shú）度（dù）曲线

未来已来，但是（shì）会以何种（zhǒng）姿势呈现，取决（jué）于技术市场和开（kāi）发（fā）者们。