比爾?蓋茨曾說：“我們正處于一個資源短缺的世界，但這些進步將幫助我們解決所有亟待解決的問題。我們需要解決諸如傳染病等問題，需要幫助衛生保健工作者做好他們的工作?！?/p>

根據網絡資料匯編，希望給讀者對于人工智能方面有一個全新的認識。近期人工智能很火，僅今年上半年中國就吸引投資約675億元，遠超過半導體，因為人工智能真的會改變我們每個人的生活。

人工智能(縮寫AI)時代來臨。標志性事件是2016年3月Google公司的智能機器人，叫AlphaGo，“阿爾法狗”下圍棋4:1勝過韓國的李世石。表明在邏輯與運算方面，智能機器人可能超過人類。

盡管未來的智能機器人要替代人類的部分工作，它是既遠又近，可能是個不爭的事實。但是真要實施起來可能從產業的環境改善，包括智能機器人的安全、標準等尚有一段不短的距離。然而無論如何從這個時刻開始，對于人工智能技術人們不得不加以重視與對待它。

智能機器人與人腦有多大差異

假設把人腦看作CPU，它的處理速度約320GHz，人腦的資訊傳輸頻寬約每秒25Tb( 1Tb等于 1,000G )儲存容量約2,500Tb，比市售高速繪圖DRAM每秒傳輸32Tb的速度快800倍，也比1Tb的固態盤(SSD)容量大2,500倍。

人腦有300億個神經元。而Nvidia芯片中的晶體管數量己達到210億個，面積為815平方毫米，它擁有5120個CUDA（統計計算設備架構）處理核心，雙精度浮點運算性能可達每秒7.5萬億次。

人類的大腦從4000年前到如今，它的神經元數量一直沒改變。但是芯片里晶體管的數量還可能呈百萬倍的增加。

人的智商IQ通常為100，而那些天才，如愛因斯坦，達芬奇等它們的IQ可達200，但是未來30年之后，隨著人工智能技術的進步，智能機器人的智商IQ可能達到10,000。如果這天真的來臨，意味著人工智能的智商遠超過人腦，業界稱之為到達“奇點”(Singurarity)。

從人工智能角度看，目前AI的高級認知功能還遠弱于人類。然而未來智能機器人，加上智能汽車等的數量有可能超過人類的人口總數。

機器人超越我們的是智商層面，而人的理解、情感、同情心、共鳴性等軟實力，是智能機器無法取代的。

如果跟機器比邏輯和運算，人類很快就會敗下陣來。在未來，人和機器必然是世上兩種性質不同、但能力相當的物種。這兩種物種要想并存，就要有差異化。

AI技術推動社會進步，無法避開它

未來萬物互連，必將產生大量的數據，它是一項財富。因此數據的計算，分析及運用是總的趨勢，所以人類無法推開AI技術，而是必須要親近它，利用它。

據Cisco統計，在2002年時全球每秒產生l00GB數據，至2007年時己經增加到每秒2,000GB，到2016年時每秒26,600GB，預計2021年時每秒產生105,800GB數據。

過去5年來，在人工智能方面的風投基金及風投交易每年增長約50％，這意味著資金每兩年翻一番。風險投資直接影響市場產出——過去5年來，微軟、Facebook等大型科技公司的人工智能和機器學習專利數量也以每年約增加50％的速度飆升，這意味著人工智能和機器學習專利也每兩年翻一番。

人工智能技術己上升到國家的戰略地位

2017年7月份中國政府出臺了一項新戰略，其目標明確：三年內在人工智能技術發展方面趕超美國，希望到2030年時成為世界領先者。

科技部發布的文件列出了13個“轉型”技術項目，計劃在未來幾個月內投入更多政府資金，到2021年完成項目交接。其中一項是開發運行人工智能神經網絡的新型芯片，其軟件開發與谷歌等大科技公司在人工智能領域的規劃不謀而合。

在硬件方面，該項目的一個標準專門針對Nvidia(英偉達)：科技部表示，在芯片性能和能效方面，希望能夠開發出比英偉達M40芯片功效高20倍的芯片，此類芯片被稱為神經網絡的“加速器”。M40芯片上市已經有兩年時間，并不是英偉達最新、功能最強大的芯片，但目前仍然用于各種人工智能項目。

據專家預測，在2030年時人工智能在中國可能產生10萬億元產業，其中金融、汽車、零售及醫療等占主要方面。

英特爾的CEO科再奇近日在《紐約時報》Dealbook大會上談到，每家公司都應當制定人工智能戰略，刻不容緩。隨著數字化革命進程的加快，數據越來越多、越來越復雜、越來越多樣，企業必須迅速做出關鍵決策。為了駕馭數字洪流，企業需要人工智能戰略，否則就會落后于時代。

企業需要立刻制定并執行自己的人工智能戰略，方能制勝未來。

AI技術的現狀

據騰訊研究院高級研究員張孝榮認為，在人工智能的賽道上，算法為天、計算能力為地、芯片為核心，中國能否在人工智能上實現彎道超車，首先要看在核心陣地是否有所作為。

目前，在AI芯片領域，主要存在GPU（即視覺處理器）、FPGA（即現場可編程門陣列）、ASIC（即專用集成電路）、類腦芯片四大流派。

其中，在GPU領域，只有Nvidia英偉達、AMD兩大玩家。在FPGA領域，有賽靈思、Altera（已被英特爾167億美元收購）、Lattice、Microsemi 4個玩家。在ASIC領域，美國的英特爾、高通、微軟，英國的Graphcore，中國的中科院計算所、地平線機器人等，均有布局。在類腦芯片領域中，美國的IBM、高通，中國的中科院計算所、北京大學、中星微、西井科技等也取得了不俗的成果。

據瑞銀的模型預測，機器學習與人工智能等相并半導體產值不含存儲器，2021年將由2017年的82億美元成長至350億美元，年均增長率造41％。

從計算機發展歷程，GPU最初的誕生與視頻游戲市場有關，而與CPU區別明顯，它用來解決復雜的計算任務，而GPU則更適合對于海量數據進行批量化操作。因此GPU正是人工智能時代的核心，深度學習技術所需要的。

芯片行業在PC時代屬于英特爾，移動手機時代屬于高通，目前進入人工智能新時代，Nvidia英偉達暫時搶占先機。

至2021年時據預測全球智能手機出貨量累計超過85億臺，假設其中有約50%的手機裝上AI芯片，或者集成AI功能，對于手機的功能會有極大的提高，是人類的福音。

在AI投資與基礎技術領域，中美差距大

由于中國處在一個特殊環境下，只要政府踩哪個“油門”，現階段地方政府與社會資金都會跟風，此種現象是有利有弊，要掌握一個合適的度尚很難。

據騰訊研究院2017年7月底發布的“中美兩囯人工智能產業發展全面解讀報告”顯示，截止今年6月，美，中兩國人工智能企業數量分列全球第一與第二位。在應用領域，中國企業數量為美國的62％，但在基礎層和技術層，中國企業的數量均不及美國的一半。尤其在人工智能處理器和芯片相關領域，美國擁有33家，中國僅只有14家。

在人工智能應用領域，中國的融資額是領先的；但是在人工智能基礎技術領域，美國的融資額遠遠超過中國。

在人工智能芯片，軟件架構領域，美國顯然走在前面，而且領先中國很大一截。美國許多人工智能公司希望推動技術去挑戰極限。相比之下國內的人工智能領域的投資追求短期內的現實回報，目的性很強，而缺乏前瞻性的戰略眼光。

智能機器人會帶來災難？

由美國波士登公司研發的大狗機器人被稱為"當前世界上最先進適應崎嶇地形的機器人"，可能未來會有一天，這種機器人會像科幻電影《終結者》中"T-800終結者"能夠對人類執行殘酷無情的殺戮任務，引起人們的警惕與恐懼。

這種機器狗的體型與大型犬相當，能夠在戰場上發揮非常重要的作用：在交通不便的地區為士兵運送彈藥、食物和其他物品。它不但能夠行走和奔跑，而且還可跨越一定高度的障礙物。該機器人的動力來自一部帶有液壓系統的汽油發動機。

而2017年11月15日谷歌波士頓動力公司又帶來了一個更先進的版本-SpotMini機器人，它的動作更加流暢。

較上一代大狗機器人來說，這次的SpotMini機器人更加適用于家庭服務，SpotMini機器人配備了多種傳感器，它能實現導航以及移動物件等功能，看起來更像一個機器人寵物了。

實際上人類不必害怕，由于它們的動力系統一種是采用柴油發動機，噪聲如割草機一樣大，適合有些野外作業中，軍事上的應用尚離很遠，至少現階段沒有價值。另一種是釆用電纜，適合于家中服務應用。

近期，人工智能和機器人領域進展頻頻。谷歌旗下總部位于倫敦的人工智能公司Deep Mind近期在機器學習方面取得了重大突破，宣布AlphaGo Zero可以在沒有人為干預的情況下自主學習。2017年11月09 日在沙特授予 AI 機器人 索菲亞，Sophia 機器人公民身份之后，日本東京澀谷區也給一個虛擬助手「澀谷未來」（Shibuya Mirai）頒發了特殊居留證。這使得 TA 成為日本第一個，或許也是世界上第一個可以「實地居留」的人工智能機器人。2017年11月8日，波士頓動力機器人學會后空翻的視頻刷爆朋友圈。

一時間，各種人工智能取代人類、人工智能威脅論的言論滿天飛。

人能創造機器人，但是機器人永遠都創造不了人，這個觀點要堅持。

由于機器沒有自主意識，所謂的威脅是背后的人在做壞事或者是有人在教機器做壞事的邏輯，而不是機器自己在做壞事。任何一個科學技術的發展都是雙刃劍，它都可能有反作用。

人工智能只是一個技術，跟其他由人類發明的技術沒有什么不同。人類的作用始終不可或缺；道理很簡單：只有等人類真正了解了創造力的產生過程，才有可能教會自己以及計算機這種人類特有的那種能力，這是最難的，可能我們永遠都搞不清楚。而只要算法繼續由人撰寫、機器只會按人提供的算法進行運算，那么，即便是此刻最先進的計算機，它在本質上跟十幾個世紀以前由人類發明的算盤沒什么兩樣。

比爾?蓋茨曾說：“我們正處于一個資源短缺的世界，但這些進步將幫助我們解決所有亟待解決的問題。我們需要解決諸如傳染病等問題，需要幫助衛生保健工作者做好他們的工作。”

應該認識到，人工智能AI是利大于弊，它的所謂“威脅論”實際上是個偽命題。