一、人工智能的生長和蝶變
有句話叫，你能看見多久的歷史，就能看見多遠的未來。
1.互聯網風雲背後的人工智能成長
互聯網提供了以前科學家夢寐以求卻難以得到的海量數據。互聯網誕生的初衷是為了信息溝通方便，結果帶來了信息爆炸，信息爆炸又促進了人工智能技術的發展。
20世紀90年代的人工智能代表非“深藍”莫屬，連續戰勝人類國際象棋高手。以圍棋為代表的東方智慧，面對人工智能似乎可以穩若泰山，但一個新時代正在來臨。
“深藍”代表的計算機智能似乎與互聯網無關，然而云計算和大數據的發展，使得人工智能和互聯網終於合二為一，獲得了一種不同於“深藍”時代的智慧模式。
2016-2017年，AlphaGo（阿爾法圍棋）橫掃人類圍棋高手圈。AlphaGo的下棋“思路”不同於人類，也不同於“深藍”。簡而言之，是千萬盤人類圍棋對弈的數據滋養了它。
人類的行為一旦被互聯網以數據的形式記錄下來，就成為滋養人工智能在各行各業齊頭並進,進而幫助人類自己的無窮無盡的燃料。
今天，除了谷歌、微軟和BAT這樣的大公司，互聯網和大數據技術的“去中心化”發展趨向使得小企業、有才華的技術人員甚至廣大用戶都成為具有決定格局態勢的力量。
計算機和互聯網都是人工智能的身體，每個數據都是人類活動和人性的記錄，人工智能因此終於像“靈魂”一樣湧現而出。人工智能是從幾十年來計算機網絡技術和數據處理技術的進步以及人類的數據生活之中水到渠成的。
人工智能的發展也將帶來不確定性。巨大的機遇與挑戰並存。
2.人工智能的歷史使命
我們正在見證的是一個計算機和數字化崛起的時代，這是人類歷史大潮中持久的、必經的一個過程。
人工智能是將大潮推向下一個高點的動力。它將開闢一個新時代，給我們的社會帶來持久的、長遠的革命性影響。這樣的影響涉及產業、技術等經濟、社會各個層面。這一次人工智能革命將讓我們人類整體用完全不同的方式往前走，書寫嶄新的歷史。
當越來越多的人感知到了人工智能的浪潮，創業者投身於這個浪潮時，都難免會有浪潮將起階段的困惑。
我們開始深入思考，人工智能企業的標準是什麼？哪些是真正的人工智能公司，哪些不是？
最近幾年深度學習的突破主要在感知層面，特別是視覺和語音識別，還有自然語言的理解。但這只是起步，接下來要做的是認知上的。
和前幾年討論“互聯網+”一樣，人們現在開始討論“人工智能+”，“+”商業、工業、醫療、教育等。
如果從“知道更多，做到更多，體驗更多”的角度來看，人工智能對世界的改變是根本性的，也就是說，這是一個“人工智能+世界”的問題。
做人工智能事業要跨越的第一個障礙就是如何落地。首先必須要找到非常好的、實際的用戶體驗，場景必須清楚，最後還要找到商業模式，不然就沒有可持續性。
3.在大數據與深度學習中蝶化的人工智能
歷史總是螺旋式前進的。遠在人工智能誕生之前，人類在漫長的歲月中也踐行著對於數據的發掘、計算和利用。
數據已經深深“浸入”我們的生活。計算機、智能手機、各種家居用品，貼身收集著我們的一言一行，通過計算建模越來越瞭解我們，使得看新聞、運動健身、吃飯、聽歌、出行等這些最簡單的日常活動都成為一次次隆重的數據盛典。
自工業革命，數據經歷過一次又一次的爆發，近年來才出現“大數據”的概念。
現代生產和生活中產生的數據都無比巨大複雜，如果要從中求得蘊含的函數就需要非常“高能”。人類的腦力已經無法勝任，但是可以把這項工作交給計算機。
搜索引擎對於一般用戶來說只是一種工具，可以幫助他們找到需要的信息；對於提供內容的網站來說，搜索引擎是一種媒介，幫助它們將自己的內容傳遞給有需要的用戶。
在這個過程中，首先搜索引擎要“傾聽”用戶的需求，即小小搜索框裡敲下的那幾個關鍵詞；其次，搜索引擎要“檢索”數量龐大的內容，從中挑選出最符合要求的那些結果提供給用戶。
二、中國大腦計劃：自下而上的超級工程
計算機中的程序可以飛速迭代，但藉此衍生出的人工智能並沒有飛速發展。由於基於規則的編程和迭代太依賴人類，結果反而被人類制約了。如果讓計算機自己編程呢？
畢竟深度學習就是建立在非線性編程原理的基礎上，讓程序自己改造自己。
我們往往難以理解深度學習神經網絡解決問題的邏輯，正如人類並不瞭解自己腦中的那些意念、思想究竟是如何從腦細胞裡產生的一樣。
2014年，百度第一次披露“百度大腦”，這個抽象的概念僅僅在媒體上留下一個影子。經過兩年的沉澱，才有了2016年烏鎮世界互聯網大會上百度“第一次向外界系統介紹百度大腦”。此時，外界得知它已經和超過3萬家企業展開合作。
如今，深度學習神經網絡也在自我運作，自我調試中創造新的“大腦”。這顆巨大的人工智能之腦將成為人類文明新的背景，它正是人類偉大活動的體現。並支持人類文明邁向更高階段。
三、中國製造與文明升級
人工智能是新的光，討論它對總體社會的影響，只靠與互聯網經濟相關恐怕還不夠。
這是一場漫長的社會進化過程的最前沿的變革，不僅經濟、科技總體面貌將會改變，國家社會治理層面乃至文化、個人層面也將因為人工智能浸潤而發生變革，由此，經濟基礎與上層建築的共同變化將使文明樣態發生改變。
就在三百多年前，世界上絕大多數人口都在田裡耕作。沒有人能想象得到，很快人們將湧入城市和工廠。
陽光三疊的長週期也正在中國發生，區別在於時間大為壓縮。時間壓縮更突出的表現是，在美國按時間展開的進程，在中國是同時發生並按空間展開。
第三次浪潮吸納了大量就業，但和第二次浪潮的邊界是模糊的。互聯網產業本身就同時包括本屬三個浪潮的世界。
人們的恐懼和希望都來自現實，反映了貫穿三次浪潮的人與技術的糾結關係。
四、衝入AI無人區：無人駕駛之路
人工智能只有同人類命運緊密相連，直面複雜形勢，才能體現出技術的革命性意義。昆德拉說“負擔越重，我們的生命越貼近大地，它就越真切實在。”
無人車是緊貼大地的頂級人工智能工程，“艱難”和“顛覆”是它無法逃避的兩個命題。它比人工智能誕生更早，卻要翻過更多觀念和技術的大山才能走到今天。
儘管無人車還遠沒有達到大批商用的階段，但作為新事物，已經面臨來自各方的懷疑，這是技術之外的另一道關卡。無人車上的互聯網設備會侵犯個人隱私嗎？數據被黑客竊取會產生不良後果嗎？無人車出了事故如何認定責任？
五、每個企業都需要一位首席人工智能官
數據、算法與個人生活、社會治理、經濟結構交相輝映的新文明呼之欲出。
文明的進步不是靠紙上談兵得來的，而是依靠千千萬萬創業者和勞動者的努力，以及有為者的均衡治理，自然演化出來的。這個過程充滿了艱辛與不確定性。
隨著互聯網全面滲透，CTO這個角色誕生了。他不同於以往的總工程師等，是特別應對互聯網信息化浪潮的角色。從CTO到CIO、CDO，再到CAO，是一個循環上升的艱苦提升過程，某種意義上，也反映了企業自我更新、自我進化的艱難過程。
六、人工智能的自我挑戰
今天的人工智能與數據的關係也類似飛梭與珍妮機的關係。
過去，人類構思出機器學習的方式，卻苦於沒有足夠多的數據來驗證和訓練。互聯網大爆發終於使數據不是問題，但如何處理爆發式增長的數據又開始考驗硬件能力和計算能力。
數據與計算機的增加，要求整個信息基礎設施都做出相應的變革。
智能革命，是堪比工業革命的第四次技術革命。人工智能作為新的工具，究竟會創造一個怎樣的新世界？
中國人曾經於無聲處興起了一場浩蕩的“勤勞革命”，惠及億萬國民甚至是世界。面對智能革命，勤勞的人類能否再一次做好積極準備？
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