國(guó)內(nèi)對(duì)于人工智能的討論大多是不成體系的碎片式，很難從中深入了解人工智能的發(fā)展脈絡(luò)和技術(shù)體系，也很難有實(shí)際借鑒意義。德勤DUP發(fā)布的一份報(bào)告中，對(duì)人工智能的歷史、核心技術(shù)和應(yīng)用情況進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，尤其是其中重要的認(rèn)知技術(shù)。這份報(bào)告將有助于我們對(duì)人工智能和認(rèn)知技術(shù)進(jìn)行深入了解，也有助于各行業(yè)的公司考量人工智能應(yīng)用的實(shí)際價(jià)值。

　　一、概述

　　近幾年各界對(duì)人工智能的興趣激增，自2011年以來(lái)，開(kāi)發(fā)與人工智能相關(guān)的產(chǎn)品和技術(shù)并使之商業(yè)化的公司已獲得超過(guò)總計(jì)20億美元的風(fēng)險(xiǎn)投資，而科技巨頭更是投資數(shù)十億美元收購(gòu)那些人工智能初創(chuàng)公司。相關(guān)報(bào)道鋪天蓋地，而巨額投資、計(jì)算機(jī)導(dǎo)致失業(yè)等問(wèn)題也開(kāi)始浮現(xiàn)，計(jì)算機(jī)比人更加聰明并有可能威脅到人類(lèi)生存這類(lèi)論斷更是被媒體四處引用并引發(fā)廣泛關(guān)注。

　　IBM承諾撥出10億美元來(lái)使他們的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)Watson商業(yè)化。

　　谷歌在最近幾年里的投資主要集中在人工智能領(lǐng)域，比如收購(gòu)了8個(gè)機(jī)器人公司和1個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)公司。

　　Facebook聘用了人工智能學(xué)界泰斗Yann LeCun來(lái)創(chuàng)建自己的人工智能實(shí)驗(yàn)室，期望在該領(lǐng)域獲得重大突破。

　　牛津大學(xué)的研究人員發(fā)表了一篇報(bào)告表明，美國(guó)大約47%的工作因?yàn)闄C(jī)器認(rèn)知技術(shù)自動(dòng)化而變得岌岌可危。

　　紐約時(shí)報(bào)暢銷(xiāo)書(shū)《The Second Machine Age》論斷，數(shù)字科技和人工智能帶來(lái)巨大積極改變的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，但是隨之而來(lái)的也有引發(fā)大量失業(yè)等負(fù)面效應(yīng)。

　　硅谷創(chuàng)業(yè)家Elon Musk則通過(guò)不斷投資的方式來(lái)保持對(duì)人工智能的關(guān)注。他甚至認(rèn)為人工智能的危險(xiǎn)性超過(guò)核武器。

　　著名理論物理學(xué)家Stephen Hawking認(rèn)為，如果成功創(chuàng)造出人工智能則意味著人類(lèi)歷史的終結(jié)，“除非我們知道如何規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。”

　　即便有如此多炒作，但人工智能領(lǐng)域卻也不乏顯著的商業(yè)行為，這些活動(dòng)已經(jīng)或者即將對(duì)各個(gè)行業(yè)和組織產(chǎn)生影響。商業(yè)領(lǐng)袖需要透徹理解人工智能的含義以及發(fā)展趨勢(shì)。

　　二、人工智能與認(rèn)知科技

　　揭秘人工智能的首要步驟就是定義專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，勾勒歷史，同時(shí)描述基礎(chǔ)性的核心技術(shù)。

　　1、人工智能的定義

　　人工智能領(lǐng)域苦于存在多種概念和定義，有的太過(guò)有的則不夠。作為該領(lǐng)域創(chuàng)始人之一的Nils Nilsson先生寫(xiě)到：“人工智能缺乏通用的定義。”一本如今已經(jīng)修訂三版的權(quán)威性人工智能教科書(shū)給出了八項(xiàng)定義，但書(shū)中并沒(méi)有透露其作者究竟傾向于哪種定義。對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，一種實(shí)用的定義即為——人工智能是對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何能夠履行那些只有依靠人類(lèi)智慧才能完成的任務(wù)的理論研究。例如，視覺(jué)感知、語(yǔ)音識(shí)別、在不確定條件下做出決策、學(xué)習(xí)、還有語(yǔ)言翻譯等。比起研究人類(lèi)如何進(jìn)行思維活動(dòng)，從人類(lèi)能夠完成的任務(wù)角度對(duì)人工智能進(jìn)行定義，而非人類(lèi)如何思考，在當(dāng)今時(shí)代能夠讓我們繞開(kāi)神經(jīng)機(jī)制層面對(duì)智慧進(jìn)行確切定義從而直接探討它的實(shí)際應(yīng)用。值得一提的是，隨著計(jì)算機(jī)為解決新任務(wù)挑戰(zhàn)而升級(jí)換代并推而廣之，人們對(duì)那些所謂需要依靠人類(lèi)智慧才能解決的任務(wù)的定義門(mén)檻也越來(lái)越高。所以，人工智能的定義隨著時(shí)間而演變，這一現(xiàn)象稱(chēng)之為“人工智能效應(yīng)”，概括起來(lái)就是“人工智能就是要實(shí)現(xiàn)所有目前還無(wú)法不借助人類(lèi)智慧才能實(shí)現(xiàn)的任務(wù)的集合。”

　　2、人工智能的歷史

　　人工智能并不是一個(gè)新名詞。實(shí)際上，這個(gè)領(lǐng)域在20世紀(jì)50年代就已經(jīng)開(kāi)始啟動(dòng)，這段探索的歷史被稱(chēng)為“喧囂與渴望、挫折與失望交替出現(xiàn)的時(shí)代”——最近給出的一個(gè)較為恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)。

　　20世紀(jì)50年代明確了人工智能要模擬人類(lèi)智慧這一大膽目標(biāo)，從此研究人員開(kāi)展了一系列貫穿20世紀(jì)60年代并延續(xù)到70年代的研究項(xiàng)目，這些項(xiàng)目表明，計(jì)算機(jī)能夠完成一系列所本只屬于人類(lèi)能力范疇之內(nèi)的任務(wù)，例如證明定理、求解微積分、通過(guò)規(guī)劃來(lái)響應(yīng)命令、履行物理動(dòng)作，甚至是模擬心理學(xué)家、譜曲這樣的活動(dòng)。

　　但是，過(guò)分簡(jiǎn)單的算法、匱乏的難以應(yīng)對(duì)不確定環(huán)境（這種情形在生活中無(wú)處不在）的理論，以及計(jì)算能力的限制嚴(yán)重阻礙了我們使用人工智能來(lái)解決更加困難和多樣的問(wèn)題。伴隨著對(duì)缺乏繼續(xù)努力的失望，人工智能于20世紀(jì)70年代中期逐漸淡出公眾視野。

　　20世紀(jì)80年代早期，日本發(fā)起了一個(gè)項(xiàng)目，旨在開(kāi)發(fā)一種在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)。西方開(kāi)始擔(dān)心會(huì)在這個(gè)領(lǐng)域輸給日本，這種焦慮促使他們決定重新開(kāi)始對(duì)人工智能的投資。20世紀(jì)80年代已經(jīng)出現(xiàn)了人工智能技術(shù)產(chǎn)品的商業(yè)供應(yīng)商，其中一些已經(jīng)上市，例如Intellicorp、Symbolics、和Teknowledge。

　　20世紀(jì)80年代末，幾乎一半的“財(cái)富500強(qiáng)”都在開(kāi)發(fā)或使用“專(zhuān)家系統(tǒng)”，這是一項(xiàng)通過(guò)對(duì)人類(lèi)專(zhuān)家的問(wèn)題求解能力進(jìn)行建模，來(lái)模擬人類(lèi)專(zhuān)家解決該領(lǐng)域問(wèn)題的人工智能技術(shù)。

　　對(duì)于專(zhuān)家系統(tǒng)潛力的過(guò)高希望徹底掩蓋了它本身的局限性，包括明顯缺乏常識(shí)、難以捕捉專(zhuān)家的隱性知識(shí)、建造和維護(hù)大型系統(tǒng)這項(xiàng)工作的復(fù)雜性和成本，當(dāng)這一點(diǎn)被越來(lái)越多的人所認(rèn)識(shí)到時(shí)，人工智能研究再一次脫離軌道。

　　20世紀(jì)90年代在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)成果始終處于低潮，成果寥寥。反而是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等科技得到了新的關(guān)注，這一方面是因?yàn)檫@些技術(shù)避免了專(zhuān)家系統(tǒng)的若干限制，另一方面是因?yàn)樾滤惴ㄗ屗鼈冞\(yùn)行起來(lái)更加高效。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)受到了大腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)。遺傳算法的機(jī)制是，首先迭代生成備選解決方案，然后剔除最差方案，最后通過(guò)引入隨機(jī)變量來(lái)產(chǎn)生新的解決方案，從而“進(jìn)化”出解決問(wèn)題的最佳方案。