劉興亮｜Word天，移動互聯(lián)網(wǎng)時代已經(jīng)結(jié)束了！

早上起來看到北京霧霾的天氣，口占一副對聯(lián)送給大家。上聯(lián)：不知所云云計算；下聯(lián)：北京大霧物聯(lián)網(wǎng)。橫批：云里霧里。

不管是云計算也好，物聯(lián)網(wǎng)也好，在過去的這幾年，這些詞都是時髦詞。再包括VR、AR、AI等，雖然這兩年突然火了起來，但這都不是新詞，AR、VR十幾二十年前就開始運用在了軍事、航天這些領域。

但是到了這兩年這些詞為什么談論這么多呢？因為一個新的時代來了。

（一）

2009年的時候，我曾經(jīng)把全球IT行業(yè)的發(fā)展簡單做了個劃分，以十年為一個時代。1980年到1990年，這個十年是全球IT行業(yè)真正的第一個十年，關鍵詞是硬件，全球這個時代的霸主是IBM。這個十年跟中國沒有任何關系，如果說我們落后的話，這一個十年是源頭。

第二個十年是從1990年到2000年，這個十年關鍵詞變成了軟件，全球的霸主也變成了微軟。但由于微軟用軟件推動了個人計算機的發(fā)展，中國比如像聯(lián)想這樣的公司抓住了機會，但這個機會是產(chǎn)業(yè)鏈末端的機會。

第三個十年是從2000年到2010年，這個十年關鍵詞變成了互聯(lián)網(wǎng)，全球的霸主變成了Google。這個十年中國抓住了非常大的機會。我們今天所做的中國互聯(lián)網(wǎng)第一陣營，BAT都是在這十年發(fā)展起來的。如果說我們今天中國是一個互聯(lián)網(wǎng)大國的話，應該說地位僅次于美國，原因就在于我們在這個十年發(fā)展尤為迅速。

我當時作出這個判斷之時，還在第三個十年，當時也預測了第四個十年，就是2010年到2020年，關鍵詞變成了移動互聯(lián)網(wǎng)。當時做預測的時候，這個十年還沒有來，沒有給出霸主，也沒有關鍵詞。到現(xiàn)在六年多了，沒有像前三個十年這樣一個霸主地位非常明顯，不管是Google，還是Facebook都有機會。

當時還斗膽預測了下第五個十年，是從2020年到2030年，這個預測是在2009年做的。這個十年當時遠遠沒有來，現(xiàn)在也沒有來，但我當時給出的關鍵詞就是人工智能。

這是我當時做出的一個大概的判斷，認為發(fā)展脈絡是這樣的。

但是到前年的時候，我就發(fā)現(xiàn)發(fā)展永遠超出你的想象，包括在第五個十年在內(nèi)的關鍵詞都是對的，但我覺得時間要提前了，要更早地到來了。于是，從前年開始，我就開始著手寫作《智能爆炸：開啟智人新時代》一書。

（二）

到了移動互聯(lián)網(wǎng)時代之后，為了區(qū)分，互聯(lián)網(wǎng)時代又被稱為PC互聯(lián)網(wǎng)時代。這是現(xiàn)在的叫法，用不了多久，就不會區(qū)分了，PC互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)就會統(tǒng)稱為互聯(lián)網(wǎng)。那么，問題來了，互聯(lián)網(wǎng)時代之后，是什么時代呢？

各路高人有過各種各樣的描述，我的答案是：互聯(lián)網(wǎng)時代之后，是智能時代。

2014年6月7日，在英國雷丁大學組織“圖靈測試2014”活動中，俄羅斯人Vladimir Veselov 開發(fā)的人工智能軟件——Eugene，通過了原版圖靈測試。該軟件是五個參賽電腦程序之一，其模仿一個13歲的小男孩回答了測試者輸入的所有問題，其中33%的回答讓測試者認為：與他們對話的是人，而非機器！

圖靈測試是英國“人工智能之父”阿蘭·圖靈1950年設計的，目的是測試人在與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問，問過一些問題后，如果被測試者超過30%的答復不能使測試人確認出哪個是人、哪個是機器的回答，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。換言之，在阿蘭·圖靈（Alan Turing）提出64 年之后，圖靈測試第一次被通過了。

盡管對這一事件有一些爭議，但毫無疑問，它是人工智能乃至于計算機史上的里程碑事件。從某種意義上說，它喻示著一個新的時代即將來臨。

一個新時代就要開始了。這個時代，就是智能化時代。它是近幾十年來人工智能不斷發(fā)展、即將從量變到質(zhì)變的結(jié)果。有兩個標志性的事件值得回顧：

一是圍棋人機大戰(zhàn)。這是人類與計算機之間的圍棋比賽，2016年3月9日至15日在韓國首爾進行的韓國圍棋九段棋手李世石與人工智能圍棋程序“阿爾法圍棋”（AlphaGo）之間的五番棋比賽。比賽采用中國圍棋規(guī)則，最終結(jié)果是人工智能阿爾法圍棋以總比分4比1戰(zhàn)勝人類代表李世石。

二是“Google Brain”項目中的識貓成果。2011年，當時供職于谷歌的人工智能專家吳恩達啟動了“Google Brain”項目。這個項目利用谷歌的分布式計算框架和大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠在沒有任何先驗知識的情況下，僅僅通過觀看無標注的YouTube視頻，學習到如何識別高級別的概念，如具體的動物——貓。這就是著名的“Google Cat”，它的面世意味著機器具備了像人類一樣的感知能力。目前，這個項目的技術已經(jīng)被應用到了安卓操作系統(tǒng)的語音識別系統(tǒng)上。

到了智能時代，以后的一切設備都將是一個人工智能系統(tǒng)，都會變成機器人！具體而言，即以后可能我們身上的每個鈕扣、每個鞋子都是智能設備，都可以互相連接并接入云端。

智能時代，也可以被稱為“智能一切的時代”。當智能一切時代來臨，我們將被各種智能設備和智能機器人所包圍，且數(shù)量多的驚人。日本著名互聯(lián)網(wǎng)投資人孫正義就曾預言，2020年我們每個人會平均連接1000個設備。進而言之，未來沒有智能設備的日子，你將難以適應，就像現(xiàn)在如果沒有互聯(lián)網(wǎng)、沒有手機，你將無法生活一樣。

（三）

移動互聯(lián)網(wǎng)時代提前結(jié)束，智能時代提前到來，一切的原因都在于這4個方面，分別是：傳感器的普遍使用、云計算使低成本大規(guī)模并行計算成為現(xiàn)實、機器學習尤其是深度學習技術不斷進入、大數(shù)據(jù)的發(fā)展。而上述4個領域已經(jīng)在近年有了突飛猛進的發(fā)展，它們像四核驅(qū)動力一樣，驅(qū)動著智能化時代的快速來臨。

1、傳感器的普遍使用

這些年，傳感器技術與產(chǎn)品的發(fā)展也有了長足的進步。20世紀90年代初，傳感器變得價格低廉且功能強大，這使工程師們開始相信傳感器可應用的空間和途徑幾乎是無限的。來自麻省理工學院的技術倡導者凱文?阿斯頓提出了物聯(lián)網(wǎng)這一概念，無生命物體可以通過全球網(wǎng)狀網(wǎng)絡與人或者其他無生命體進行交流。如今傳感器已經(jīng)遍布世界的各個角落，它們不僅能幫助礦工監(jiān)測礦井內(nèi)是否有毒氣，也能幫助人們了解自己的身體是否有異常變化。

2007年1月，史蒂夫?喬布斯推出蘋果手機，作為首款成功配備觸摸屏的移動設備，它包含微小的傳感器，使用戶可以向水平方向或垂直方向旋轉(zhuǎn)屏幕，搜尋wifi信號或者與藍牙耳機相連。該手機甚至還配有一個加速度傳感器，用于在手機掉落時提供保護。到了現(xiàn)在，每臺智能手機已平均配有7個傳感器。

2、云計算使低成本大規(guī)模并行計算成為現(xiàn)實

馮?諾依曼體系的串行結(jié)構使得計算機無法滿足人工智能對硬件的要求，而近年來云計算的出現(xiàn)至少部分解決了這個問題。從概念上講，可把云計算看成是“存儲云+計算云”的有機結(jié)合，即“云計算=存儲云+計算云”。存儲云的基礎技術是分布存儲，而計算云的基礎技術正是并行計算：將大型計算任務拆分，然后再派發(fā)到云中的各個節(jié)點進行分布式計算，最終再將結(jié)果收集后統(tǒng)一處理。大規(guī)模并行計算能力的提高使得人工智能往前邁進了一大步。

云計算的實質(zhì)是一種基礎架構管理的方法論，是把大量的計算資源組成IT資源池，用于動態(tài)創(chuàng)建高度虛擬化的資源供用戶使用。在云計算環(huán)境下，所有的計算資源都能夠動態(tài)地從硬件基礎架構上增減，以適應工作任務的需求。云計算基礎架構的本質(zhì)是通過整合、共享和動態(tài)的硬件設備供應來實現(xiàn)IT投資的利用率最大化。這就使得使用云計算的單位成本大大降低，非常有利于人工智能的商業(yè)化運營。

3、機器學習尤其是深度學習技術不斷進步

今年非常火爆的“AlphaGo VS 李世石”圍棋大戰(zhàn)前，古力接受采訪時認為李世石一定會贏。他的主要論據(jù)是：幾個月前剛剛戰(zhàn)勝歐洲選手的時候，AlphaGo展現(xiàn)出來的是一個初段選手的水平，不可能幾個月時間，一個初段的選手能打敗九段的選手。但AlphaGo不是人，這個家伙會深度學習，所以就有這樣的可能性，幾個月從初段變成九段了。

機器學習是人工智能的核心和基礎，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域。該領域的頂級專家Alpaydin先生如此定義：“機器學習是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗，以此優(yōu)化計算機程序的性能標準?！?/p>

近幾年，新算法的發(fā)展極大提高了機器學習的能力。這些算法本身很重要，同時也是其他技術的推動者，比如計算機視覺。機器學習算法目前被開源使用，這種情形將促成更大進步，因為在開源環(huán)境下開發(fā)人員可以補足和增強彼此的工作。

在各種機器學習技術中，深度學習的發(fā)展尤其迅猛。深度學習的“技術路線”是模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理，將輸出的信號通過多層處理，將底層特征抽象為高層類別，它的目標是更有效率、更精確地處理信息。深度學習引爆了一場革命，將人工智能帶上了一個新的臺階，將對一大批產(chǎn)品和服務產(chǎn)生深遠影響。

4、大數(shù)據(jù)的發(fā)展

過去機器學習的研究重點一直放在算法的改進上，但最近的研究表明，采用更大容量數(shù)據(jù)集進行訓練帶來的人工智能提升，已超過選用算法帶來的提升。舉兩個實例說明：1. 在語義識別方面，一個普通算法使用1億個單詞的未標注訓練數(shù)據(jù)，會好過最有名的算法使用100萬個單詞；2. 將照片中的馬賽克區(qū)域用與背景相匹配的某些東西來填補，從一組照片中搜索填補物的話，如果只用1萬張照片，則效果很差，如果照片數(shù)量增加到200萬張，同樣的算法會表現(xiàn)出極好的性能。

換言之，大數(shù)據(jù)讓機器不斷學習成為可能，機器開始擬人化。

（四）

“兩年前我來烏鎮(zhèn)的時候還在講，我們怎么樣去適應移動互聯(lián)網(wǎng)時代，今天我要講的是移動互聯(lián)網(wǎng)的時代已經(jīng)結(jié)束了。”

這段話，是在第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上，百度創(chuàng)始人李彥宏說的。他認為：今天的互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)處在一個新的階段，如果現(xiàn)在一個公司還沒有成立、或者說沒有做大的話，靠移動互聯(lián)網(wǎng)的風口已經(jīng)沒有可能再出現(xiàn)“獨角獸”了。因為市場已經(jīng)進入了一個相對平穩(wěn)的發(fā)展階段，互聯(lián)網(wǎng)人口滲透率已經(jīng)超過了50%。

李彥宏認為未來的機會將是人工智能。

（五）

移動互聯(lián)網(wǎng)時代已經(jīng)結(jié)束，智能時代已經(jīng)到來。一切都是那么猝不及防，猝不及防的你可能有點傷感。

技術的障礙永遠不是障礙，技術的發(fā)展永遠超出我們的想象。

過去已去，正在流逝；未來已來，正在流行。

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