作為未來信息時代主要的發(fā)展方向，人工智能的感知、認知、行動三方面缺一不可，但在5G時代，最重要的則是認知。5G時代到來了，但人工智能中最核心的認知能力，卻是5G無法憑借自身實現(xiàn)的，也是其最需要的。

在諸多的5G宣傳資料中，大量的人工智能元素和場景被加入進去，這讓我們對5G所能創(chuàng)造的美好未來充滿憧憬。但這里有一個簡單的邏輯問題需要了解。

有些功能和場景不是5G所獨有的，如之前提到的AR/VR。如果在4G中沒有找到合適的目標人群、健康的商業(yè)模式，那么5G能給這些功能和場景賦予新生嗎？

早在1950年，還是大四學生的馬文·明斯基（Marvin Minsky）與他的同學鄧恩·埃德蒙（Dunne Edmund）共同建造了第一臺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機。同年，“計算機之父”阿蘭·圖靈提出了通過圖靈測試判別機器是否具備智能的設(shè)想。自1956年達特茅斯會議首次提出人工智能概念后，人工智能技術(shù)正式成為一門學科。

如圖4–6所示，數(shù)十年來，人工智能的發(fā)展歷程可謂是高潮迭起和低谷沉迷的交織。數(shù)次高潮時期包括20世紀60年代、80年代前中期、90年代至今，其間依托計算機性能的高速發(fā)展，完成了數(shù)學證明、邏輯推理、數(shù)據(jù)領(lǐng)域等世所矚目的突破。而低谷往往是由于運算力和領(lǐng)域應(yīng)用難以滿足人們過高的期望所致，經(jīng)過一段時間的反思和沉淀，就會又形成一輪技術(shù)的爆發(fā)。

圖4–6 人工智能的發(fā)展

如今，人們對人工智能賦予了極大的關(guān)注與極高的期待。人工智能曾有過輝煌的成績，如幫助諸多產(chǎn)業(yè)提高業(yè)務(wù)流程效率的專家系統(tǒng)、戰(zhàn)勝國際象棋大師卡斯帕羅夫的深藍、戰(zhàn)勝李世石和柯潔的AlphaGo等。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)的興起，人工智能技術(shù)仍有很大的發(fā)展空間。

我國在促進人工智能技術(shù)發(fā)展方面，也有諸多舉措。近年來，我國已在北京、上海、杭州、南京、蘇州等多個地區(qū)成立人工智能技術(shù)園區(qū)，積極鼓勵人工智能商業(yè)創(chuàng)新企業(yè)，開放多種應(yīng)用試點，研究和出臺相關(guān)政策，召開峰會會議，發(fā)布研究報告、白皮書等，逐漸打造生態(tài)體系。

從人工智能的基礎(chǔ)學科角度看，數(shù)十年來的進展比較有限，其取得的成績很大程度上歸功于計算能力的日益強大。2016年以來，AlphaGo帶動的新一輪人工智能浪潮其實是由算法與算力帶動的。2016年3月，第一代AlphaGo以4∶1的比分在比賽中戰(zhàn)勝了李世石；2016年末，AlphaGo以“大師”（Master）的賬號在網(wǎng)絡(luò)上以60∶0橫掃中日韓數(shù)十位世界圍棋頂尖高手，舉世震驚。2017年5月，排名世界第一的圍棋冠軍柯潔為人類榮譽而戰(zhàn)，不出意外地以0∶3負于AlphaGo。2017年10月18日，谷歌公司研發(fā)出AlphaGo的DeepMind（谷歌的人工智能實驗室）團隊公布了最強版AlphaGo Zero，僅經(jīng)過3天的訓練便以100∶0擊敗了AlphaGo Lee（擊敗李世石的AlphaGo版本），經(jīng)過40天的訓練后擊敗了AlphaGo Master。在AlphaGo擊敗李世石的時候，因為它是用深度學習算法學習了數(shù)百萬人類圍棋專家的棋譜，用強化學習的監(jiān)督學習進行了自我訓練，所以，當時有專家指出，如果用水平極低的棋譜去訓練，或許有不同的結(jié)果。但AlphaGo Zero是從空白狀態(tài)學起，在無任何人類數(shù)據(jù)輸入的條件下，只需理解圍棋規(guī)則，便能夠迅速自學圍棋。這使我們相信，一個圍棋新物種誕生了！

可計算的智能依賴于強大的計算能力并完美落地，展示出來的結(jié)果使得人們相信硅基智能將超越碳基智能。硅基智能可以采用很難用嚴謹理論解釋的算法，將意想不到的結(jié)果展示在人們面前，使得人們贊嘆并沉迷，而忽略了對過程，也就是對思考和智能本身的重視。那么，智能的本質(zhì)又是什么呢？

在《韋氏大字典》中，智能被定義為“學習和解決問題的能力”（The capacity to learn and solve problems）。這種能力可以被碳基生物所具備，也可以被硅基機器所具備。它的本質(zhì)是洞察事物本質(zhì)（感知），透徹理解問題（認知），得到完美方案（行動）。感知、認知、行動這三種行為都是主動的，而且所面對的事物往往是新事物，問題也是新問題。而這些都不是今天被普遍談?wù)摰娜斯ぶ悄?。今天普遍談?wù)摰娜斯ぶ悄苁且环N生產(chǎn)工具，可以幫助我們提高勞動效率，但無法幫助我們深入理解事物本質(zhì)。

馬克思認為，勞動和土地，是財富的兩個原始形成要素。恩格斯認為，其實，勞動和自然界在一起才是一切財富的源泉，自然界為勞動提供材料，勞動把材料轉(zhuǎn)變?yōu)樨敻?。人工智能如果被看作一種勞動工具，讓人們的勞動更加高效，那實在是暴殄天物了。將自然材料轉(zhuǎn)變?yōu)樨敻坏膭趧硬粌H僅依靠工具本身，還依靠人的思想。

智能也是這樣，其創(chuàng)造出來的算法、系統(tǒng)可以讓我們更加高效地完成一些工作，但背后的規(guī)律與機理才是智能的本質(zhì)所在。

我每遇到一個翻譯軟件，總要嘗試的一句話就是中文的“胸有成竹”，看這個翻譯軟件能否將其準確地翻譯成英文。很遺憾，到今天為止，還沒有一款翻譯軟件成功，更不要說翻譯最新的俚語和網(wǎng)絡(luò)語言了。對語義的理解一直是翻譯軟件所面對的難題，因為這才是真正的智能。

萬物皆計算是計算機時代的基本規(guī)則，而人工智能正是對此規(guī)則的典型詮釋。當前人工智能的蓬勃發(fā)展一方面得益于計算能力的日漸強大，另一方面得益于現(xiàn)實事物與規(guī)則在計算中的抽象化。而強大的計算能力，使之前很多理性基礎(chǔ)上的感性思考判斷變成了完全的遍歷計算或基于特定算法的優(yōu)化計算，其效果遠遠優(yōu)于人類計算。這使得我們沉迷于當下基于強大計算能力所實現(xiàn)的人工智能，而忽略了更重要的對智能本源的探索。畢竟，計算本身不會產(chǎn)生智能，通過大量遍歷運算雖然也能得到最優(yōu)結(jié)果，但其實質(zhì)上并非智能。新一代信息革命作為工業(yè)革命、電氣革命之后最重要的產(chǎn)業(yè)革命，人工智能必將成為其最重要的科學依托。

作為未來信息時代主要的發(fā)展方向，人工智能的感知、認知、行動三方面缺一不可，但在5G時代，最重要的則是認知。5G時代到來了，但人工智能中最核心的認知能力，卻是5G無法憑借自身實現(xiàn)的，也是其最需要的。

近年來，我國智能手機及應(yīng)用已逐漸普及，人們已習慣了電信網(wǎng)絡(luò)及其終端帶來的日漸豐富的業(yè)務(wù)體驗，因而在電信系統(tǒng)中積極引入人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用將推動產(chǎn)業(yè)鏈革新。目前，人工智能與安防、金融、交通、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域融合逐漸加深，應(yīng)用場景逐漸趨于廣泛。深度學習、語音識別、人臉識別等技術(shù)往往基于云端服務(wù)器進行數(shù)據(jù)訓練與推理。隨著5G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，云端與手機終端的時延逐漸縮短，數(shù)據(jù)速率增大，將使得用戶體驗隨之極大提升。同時，手機性能的提升，可使一部分運算需求較小的應(yīng)用通過手機終端完成，進一步靈活化應(yīng)用場景，還可以保護數(shù)據(jù)隱私。此外，智能手機自身也可采用人工智能技術(shù)，即系統(tǒng)結(jié)構(gòu)人工智能化，業(yè)務(wù)應(yīng)用人工智能化，來實現(xiàn)一定程度上的突破，雖暫未達成相應(yīng)的規(guī)范和界定，但通用芯片已能夠奠定必要的算力基礎(chǔ)，未來有望通過軟硬件協(xié)同達成技術(shù)突破。

今天，所有可以范式化的問題大部分被歸于賦值計算或者窮舉問題，萬物皆計算使得我們可以掩蓋對規(guī)律認知的缺失，所以落地的智能都是可計算的智能。我們?nèi)缃襁€在苦苦探索什么是智能，智能是否可計算，硅基機器是否會有碳基智能等等，這些本原問題的探索，才是人工智能的本質(zhì)，而我們今天見到的更多的是其應(yīng)用。

作為基礎(chǔ)信息設(shè)施的5G，將會帶來海量的大數(shù)據(jù)和高速的信息傳輸，這些數(shù)據(jù)和信息為智能處理帶來了更多的素材，也提供了更多的機會。其實，5G系統(tǒng)本身也需要智能化，而CT的IT化使得這成為可能。如果5G本身智能化能夠成功，我們就可以期待未來的6G將是一個更加偉大的時代。

責任編輯：ct