深圳晚報記者 張文政
預測坐實了！
阿里巴巴內部聊天群裡，創始人兼董事局主席馬雲興奮不已。
剛剛過去的近4小時裡，阿里雲人工智慧程序小Ai依次對《我是歌手4》總決賽七進六、六進三、歌王歸屬的結果作出預測，都被證實準確！
這已是一個月內，第二次出現馬雲和人工智慧聯繫在一起的「大場面」了。就在半個月前，馬雲在北京釣魚臺國賓館與Facebook創始人馬克·扎克伯格會面，一起聊了人工智慧、新技術發明等時下最熱的話題。
「機器會比人類更強大，」馬雲說道，「但有一點是肯定的，它對友情和愛沒有感覺。」
在馬雲的價值坐標裡，人工智慧小Ai成功踢館《我是歌手4》這場令人矚目的勝利，或許不僅是一次「營銷」可以完全界定。馬雲認為機器無法習得人類的智慧，但稱自己「更關注新技術將如何方便人們的生活」。
「馬總對我們技術團隊的要求非常明確——專注把事情做好，」閔萬裡博士說，「他堅信技術一定能夠擴展商業的邊界，商業反過來驅動技術的發展。」
有人興衝衝跑過來問，我們正處在人工智慧時代？機器將擁有靈魂、人類將實現長生不老？別鬧了！技術遠未達到人類所想像的誇張程度，更現實來講，它還沒人類聰明，但是對人類越來越有用。
人工智慧又向前邁了一大步
閔萬裡博士正是這個人工智慧項目的領導人。
「這次小Ai預測成功，是不是之前都有內定或是和欄目組有過溝通？」賽後，有人直截了當拋來質疑——任何影響甚廣的話題都可能催生陰謀論，閔萬裡反駁：「有沒有作假？真的是沒有，你看看我手心裡的汗就知道了。」
閔萬裡在當晚選擇穿了一件湖藍色襯衫，衣角規規整整地塞在黑色西褲裡。當主持人何炅宣布李玟獲得冠軍，閔萬裡長舒一口氣，感嘆：「人工智慧技術又向前邁進一大步。」
這位受過良好教育、有著非凡抽象思維的38歲科學家，14歲那年被中科大少年班錄取，19歲赴美攻讀物理學碩士、統計學博士學位，並先後在IBM Waston研究院及Google擔任研究員。2013年，閔萬裡加入阿里巴巴，開始領導阿里雲人工智慧項目小Ai。
本質上，人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫AI，就像字面的含義一樣，它是模擬人類思考元素的集大成者，學習能力和推理能力是其核心內容。這一領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別和自然語言處理等等。
機器學習就是人工智慧領域裡的一個重要課題，其主要內容是利用大數據訓練程序，讓它們找到一些可遵循的規律，並且讓程序本身大膽地預測結果。
普通人對人工智慧的認知很有限，與科幻題材電影和小說的風靡分不開，這些題材創造夾雜著人類兼有期盼和憂懼的複雜情緒。
2015年播出的英劇《真實的人類》就是一個例證，一種仿真智能僕人成為千家萬戶必不可少的家庭日用品，可以幫助人類從繁重的家務活中解脫出來。然而這種被稱作「Synth」的機器人長得和人類一模一樣，在真人與假人的矛盾中產生的現實失控感便成了人類最直接的恐懼。
已故作家艾薩克·阿西莫夫的短篇小說集《我，機器人》則圍繞機器人「三大生存法則」展開其科幻小說情節。美國演員威爾·史密斯主演了依此改編的同名經典科幻電影《i，robot》，這個影片則講述了一起未來時代的智慧機器人殺人案。
機器人真的能思考嗎？
年初，人工智慧以另一種生動的方式吸引了人類注意。谷歌開發的人工智慧程序AlphaGo以4:1的成績，戰勝了世界排名第四的韓國圍棋棋手李世石。
之後的一段時間，人們先是聽說人工智慧會做飯下棋了，後來，又紛紛聽說人工智慧會繪畫創作小說了，最近它又要和人類比拼麻將和《星際爭霸2》了。
「人工智慧成了我和室友現在生活中最熱的話題，」通信與信息系統專業的一年級研究生張東告訴深晚記者，「我們班下周的必修課，還會專門分享和探討人工智慧這個課題，這門課叫做《學科前沿高新技術講座》。」
事實上，人工智慧並非是個新概念。無論科幻題材寫作者、科學家、創業者還是普通人，一直對這個不確定的未來持有夢想。
1950年，計算機之父阿蘭·圖靈在自己的論文中提出設想「機器真的能思考嗎？」，至此，人工智慧研究真正意義上的目標被確立。
1956年，約翰·麥卡錫、馬文·明斯基以及克勞德·香農在達特茅斯舉辦夏季研討會，會上匯總並整理了信息學、人工神經網絡以及數理邏輯的先進理論，並最早提出了「人工智慧（ArtificialIntelligence）」這一名詞。
達特茅斯會議之後，人工智慧獲得高速發展，到了1970年，當時50多個數學原理中有30個能用機器來證明，這一年成為人工智慧的第一次巔峰。人工智慧第二次發展黃金期則在20世紀80年代，當時，第五代計算機興起並得到普及，BP算法實現了神經網絡訓練的突破。
1997年，IBM公司的「深藍」電腦擊敗前世界西洋棋冠軍卡斯帕羅夫，似乎之後的幾年裡，少有值得稱道的事情，而歷史上兩次人工智慧熱後來也都歸於冷寂。
智能語音技術提供商科大訊飛高級副總裁江濤在不久前的一次演講中指出，人工智慧歷經兩次起伏，現已進入第三次浪潮真正爆發的前夜——這並非是學界和業界首次下類似判斷。
第三輪人工智慧爆發前夜
這個轉折點發生在2013年。
深度學習算法在語音和視覺識別率方面在那年獲得突破性進展。艾瑞諮詢分析師林仁翔分析稱，「AlphaGo之所以能戰勝李世石，是由於它巧妙地將蒙特卡洛評估法和深度學習神經網絡相結合。正是這些高級算法的出現才能推動人工智慧的發展突破。」
人工智慧的核心突破點在算法上，而數據量的積累和計算能力的發展同樣重要。
「現在所提的神經網絡90年代就有了，但是為什麼一直都沒有大規模地應用？就是因為計算能力不夠。」閔萬裡表示，雲計算、移動網際網路的發展，使超強的大數據運算能力為更多相關研究和應用提供了基礎。
和世界領先的雲計算服務提供商亞馬遜、谷歌、微軟等的發展路徑別無二致，阿里雲的成立也源於阿里巴巴在其龐大帝國發展建設過程中產生了計算資源盈餘，這些網際網路巨頭曾花費數年設計了自己的計算機伺服器、網絡交換機以及大數據存儲硬體。
閔萬裡介紹，在集團內部，人工智慧小Ai已可對交通作出預測，服務菜鳥網絡的社會化物流協同業務；與預測唱歌比賽冠軍類似，小Ai也將幫助阿里影業根據劇本選擇角色，幫助製片人預估影片商業價值，並指導影片進行精準營銷。
隨著雲計算能夠很好地滿足企業內部之後，這些巨頭便將技術封裝成工具，將多餘的運算能力出售租用給別人，成為數據時代第一批雲計算服務提供商。事實上，想到並作出這樣的商業決策並不困難。
與寧波弘泰水利合作，阿里雲通過大數據技術和水利基礎設施研發出城市動態洪水風險圖，實現大數據治水；阿里雲也涉足能源產業，幫助光伏廠預估發電產能減少能耗。
閔萬裡以小Ai為例，詮釋其開放的思路，「比如小Ai的初衷，也並不是為了要去做（智能）客服，是反過來的，是因為先有這個問題需要解決，我們開發模型、模塊，甚至試圖通過聲調等來判斷打電話的人是不是憤怒，當我們有了這個功能之後，會發現這個功能可以剝離出來，做另外的事情。」
創新、跨界、融合被視為這個更開放時代的關鍵價值。在江濤看來，「前兩輪人工智慧的高潮和中國沒有太大關係，但是在新一輪人工智慧爆發的前夜，中國有很多科學家、工程師和企業已經做好準備。」
誠然如其所說，在中國官方所鼓勵的濃鬱的創業氛圍中，此次人工智慧的回歸同時激活了若干本土創業者。
在上個月，大疆發布個人消費級無人機「精靈4」，其創始人汪滔稱這款產品「是一款具有劃時代意義的人工智慧無人機」，其最大的特色就是整合了先進的計算機視覺等人工智慧的「指點飛行」「智能跟隨」「障礙感知」功能。
通過手勢、動作進行交互以及通過視覺識別進行交互的智能音響等物聯網設備開始變得常見。而類似於亞馬遜的Echo把隨時待命的語音作為一種用戶交互方式，科大訊飛、雲知聲等本土企業也在紛紛研發語音識別和交互產品。
人工智慧營銷在發酵
人機互動是物聯網的關鍵命題，語音和語言是入口之一。
就在上個月，微軟曾兩度下線其人工智慧產品——聊天機器人Tay。在首次上線後自動發布大量帶有仇恨和偏見的信息後被強迫下線，第二次上線後則在出乎意料地發布了一條「我在警察面前嗑藥」的推特後再度「失控」。
像谷歌人工智慧AlphaGo一樣，Tay也是個會主動學習的機器人，微軟推出她的本意，是讓她在與人們的交流中不斷學習，隨時間積累變得愈發「智能」。但沒想到上線不久，Tay就被網友的惡意「調教」教壞。
而在2月，Google無人車撞上公交車的新聞也引發人們對無人車能否真正減少交通事故的討論。在此之前，無人駕駛汽車一度被寄望於自動識別危險，降低交通事故率。或許，這次事故將延長其真正實現商業化的時間。
人工智慧似乎還遠無法「理解」人類這個複雜社會。但事實上人工智慧同時也已經遍布街頭巷尾，網際網路上充斥著兼具實用性、趣味性的商業爆品。
會講段子的Siri、幫助盲人看世界的智能眼鏡、會唱歌的枕頭、能夠搜集帕金森患者健康數據的戒指、和記者搶飯碗的機器人編輯……空氣裡到處都是智能在發酵的味道。
艾瑞諮詢在今年年初發布《2015年中國人工智慧應用市場研究報告》指出，人工智慧未來將改造工業、農業、服務業等各行各業的生產方式。《報告》預測，人工智慧市場將保持高速增長，2020年全球人工智慧市場規模約為1190億人民幣，中國約為91億。年增長率分別約為19.7%和50%。
《報告》判斷，當下的人工智慧應用發展基於技術，應用周期較短，技術周期較長。因此，應用開發將成為人工智慧產業發展的短期機會，認知層的技術突破和基礎資源積累依然是長期重點。
對於眼下的人工智慧營銷熱，國際關係學院信息科技系副教授、畢業於香港中文大學的李斌陽博士對深晚記者表達自己的看法，「我覺得這都是好事。人工智慧需要這些吸引眼球的嘗試，AlphaGo就是個很好的突破，」但他也警告，「我不希望事情從一個極端走向另一個極端，讓人覺得人工智慧好像已經有那麼一點智能的味道了，突然又不是那麼回事兒了。」
做判斷時依然冷冰冰的
智能硬體和機器人是人工智慧可預期的典型應用場景，《報告》指出，心率儀等智能醫療設備、VR/AR設備、虛擬個人助理以及智能交通、臨床決策專家系統等可以輔助人類決策，而工業機器人、無人駕駛、智能安防攝像頭、機器翻譯、閱卷以及全自動灌溉、生產等正逐漸替代人工。
然而人工智慧的發展任重道遠，阿里雲小Ai在此次《我是歌手4》的預測並非完美，其中也出現了失誤：賽前小Ai雖成功預測出淘汰選手，但對選手獲得冠軍的概率預測與最終結果相差很大；之後雖然預測準了第二輪歌手兩兩對決的組合，順序卻出錯了；最後，小Ai猜對了歌王，亞軍和季軍的預測順序則與結果相反。
李斌陽博士認為，小Ai對第一輪7位選手名次的預測難度最大，「這種賽制使得最後預測準確度更容易保證，賽制的兩兩比較比7個人直接比較更容易，捉對廝殺的結果只有8種，但非捉對廝殺情況更複雜，更何況小Ai已經知道第一輪實際結果。」
在一場兩兩對決中，小Ai的預測也讓觀者大跌眼鏡。在那場張信哲和老狼的對決中，小Ai的預測一直有較大傾向性，張信哲的獲勝概率長時間處於75%以上，「與人有情感色彩會影響判斷相比，這樣的結果說明了機器不帶有情感，它對什麼中國搖滾三十年根本不感冒。它試圖理解別人的情感，但它做判斷時卻是冷冰冰的。」閔萬裡坦言。
賽前，李斌陽也指出了這一點，「那些老狼的粉絲就是喜歡他那種懷舊的感覺，但這是非理性的，機器怎麼能預測呢？人類如何產生感情是有一套產生機理的認知過程。目前人工智慧只是對情感的表象作出一個判斷，比如它只能就一句話的字面含義做出分析。」
他告訴深晚記者，「目前對於情感認知的研究，據我所知是非常有限的。」
李斌陽介紹，在現階段人工智慧只能實現「你讓我做什麼我做什麼」的目標，到下個階段，才能使「我猜你想讓我做什麼」成為可能。他很認同一個比喻，即「一臺割草機的效率高低和割草機是否懂園丁的工作是兩碼事。」
「那些所謂自我創造的人工智慧，比如寫故事的軟體，反正我是不相信那些的，」閔萬裡提醒說，「那些所謂的創造性是在預設的模板和方向上行走，但是從人的角度來講，人具有無限可能性，我們從來沒有想過讓小Ai自己去做音樂，我們的定位非常清晰，小Ai的作用是幫助音樂人更好地完成他的創作。」
而那個遙遠的下個階段是什麼樣呢？「就比方說，一到上午9點，我一瞅它（人工智慧），一句話沒說，它就知道要去割草了。」李斌陽想了想，繼續拿割草機比喻說，「不過到了那個階段，又會有很多問題需要去討論和研究。」