AI在不断学习，你呢？

全球大多数企业都认为，企业应具备人工智能驱动的分析能力，重构组织模式，这有助于打破组织内部的客户认知孤岛。Hang Ten Systems创始人兼CEO Vishal Sikka对未来的设想也符合这一趋势，未来将涌现出大量人工智能应用、系统和分析能力，他预计当前的人工智能热潮将“催生出大量应用并产生巨大影响”。

早在1956年，人工智能就已成为一门研究领域。过去几年，机器能力取得重大突破，机器已经能完成许多需要具备类似人类理解能力才能完成的任务。随着神经网络技术的发展，机器计算能力的指数级增长，海量大数据的支撑，人工智能即将给众多行业以及我们的生活方式带来变革。

全球大多数企业都认为，企业应具备人工智能驱动的分析能力，重构组织模式，这有助于打破组织内部的客户认知孤岛。目前的趋势已显而易见，世界的互联和智能程度正不断加深。

Hang Ten Systems创始人兼CEO Vishal Sikka对未来的设想也符合这一趋势，未来将涌现出大量人工智能应用、系统和分析能力，他预计当前的人工智能热潮将“催生出大量应用并产生巨大影响”。但Sikka确信当前的人工智能热潮将逐渐退却，最终“人们会对人工智能有更深的理解，并开发出更广泛的技术”。他强调，应对人工智能领域的教育问题进行反思，填补这一领域的人才缺口，向大众普及人工智能应用，使人工智能技术保持健康发展。

人工智能新进展

得益于多项技术进步，人工智能领域取得了一系列重大突破。Sikka表示：“华为和许多初创企业都在自主研发人工智能芯片，这些研发成果很快将应用在各大云平台上。在这样的基础设施上运行的核心软件技术，也正逐渐取得越来越多的进步，尽管这些核心软件技术还处于早期发展阶段，但将不断向前发展。”

市场调查机构Tractica预测，到2025年，全球人工智能软件应用直接和间接产生的收入将从2016年的6.437亿美元增长至368亿美元，年均复合增长率达56.8%。Sikka还表示：“计算能力的大幅提升和海量数据的利用”是支撑这一增长的两大因素。在基本传感处理和图像识别、放射性扫描和大规模人脸识别、语音识别、语言处理等感知型任务方面，人工智能的表现已经超越人类。在人工智能的前十大使用场景中，60%与大数据有关，40%与图像或物体识别有关，人工智能的核心优势正是在这些领域。目前，智能系统能更为准确地从医学扫描结果中识别出癌细胞，机器进行语言翻译、图像识别、文档分类的速度和准确性也能达到人类同等水平。

Sikka称：“我认为人工智能有三个不同的发展方向。”其中一个方向是针对这些技术开发各种具体应用，满足企业和消费者在不同领域的需求，从而创造巨大机遇。但Sikka同时还表示：“人工智能在这方面仍处于萌芽阶段，要真正形成规模还需5到10年的时间。随着这一领域的发展日趋成熟，我们将看到各个领域的不同应用不断涌现，继而产生一系列突破。”

人类会被机器取代吗？

由于人工智能技术的不断进步，我们似乎有理由担忧未来的工作是否会受其影响。我们真的需要担心机器会取代人类工作吗？

实际上，人工智能要取代人类还有很长的路要走，Sikka解释道：“目前人工智能的智力水平甚至还远不如小孩。人工智能确实很擅长处理图像识别等感知型任务，但这种能力其实非常简单。让人工智能或深度神经网络区分出真正的狗与图片上的狗或者金属材质的狗，涉及的技术非常浅显，本质上就是简单的归类。”

尽管人工智能领域的发展已经取得了不少令人瞩目的成绩，但许多瓶颈仍有待突破。Sikka表示：“人类大脑的构造十分复杂且具有韧性。人脑的智能远非欺诈识别机和障碍探测与躲避机这种人工智能所能比拟。我可以一边跟你说话一边开车，同时还在思考接下来要做什么，有没有觉得口渴等等。”

要真正实现强人工智能（人工智能能够完成和人类同等智慧程度的任务），让机器拥有这些类人脑能力，我们需要实现前所未有的突破。Sikka认为，目前人工智能的发展仍处在大家集中关注某些热门技术的阶段。“我们还要开发一些更广泛、更通用的技术，使其具备推理、表达等能力。”人工智能的发展仍然任重道远。

全栈解决方案助力企业拥抱人工智能

尽管人工智能针对感知型任务的执行能力已经达到很高水平，但这些技术仍然存在一些问题，如我们还不太确定系统具体的执行方式，还无法详细解释人工智能的行为，不知道机器在处理信息时如何进行推理。企业在发展人工智能时需要考虑上述问题，而全栈人工智能解决方案无疑是助力企业拥抱人工智能的有效途径。

Sikka表示：“在为企业应用开发人工智能解决方案时，我们必须意识到其中的局限性。因此，我很高兴看到华为发布人工智能战略。华为的人工智能战略涵盖了从芯片到解决方案多个层面的内容，包括原生人工智能芯片、编程模型、MindSpore框架和开发人员平台。”

最近，华为在云服务平台上推出了一套开源的人工智能开发工具，旨在帮助开发人员和工程师简化人工智能的工作流程（从训练机器学习模型到部署至本地设备）。例如，华为新推出的机器学习框架MindSpore能通过机器学习、深度学习和强化学习的统一分布式架构支持端、边、云的训练和推理，同时还支持在其他框架上训练的模型。

像华为一样为企业提供全栈解决方案是许多企业在人工智能领域的重点发展方向。随着未来几十年相关技术不断发展，更多突破性技术将在人工智能解决方案中得到应用。目前，一些优秀应用已经实现跨行业部署。短期内，行业将重点寻找哪些应用具备潜力，并通过扎实、聚焦的方式将这些应用开发落地，从而获得企业的信赖。

人才培养亟待提速

当前，人工智能的发展并不均衡，一些公司在数据和人工智能专家方面拥有更多资源。Sikka对此表示认同，“人工智能领域存在大量的炒作、误解和争议。我们要扩大群众基础，让更多人了解人工智能和相关技术，而实现这一目标的关键在于扩大教育基础设施的规模。”

Sikka认为，要想赶上机器学习的速度，我们也要加紧学习。他表示：“人工智能发展的一大关键在于教育。未来人工智能将变得越来越重要，我们必须加深对人工智能的了解。目前全球仅有约30万名机器学习工程师，在未来十到二十年，这一数字要突破千万级。”他认为，教育不仅对人工智能的普及至关重要，未来开放合作和终身学习也将变得更加重要。Sikka表示：“要构建可解释的人工智能系统以及安全和清晰的人工智能，需要学术界、政府和政策制定者做出大量努力。我们一定要高度重视人工智能教育，通过鼓励各大院校和教育机构参与跨界合作，使得教育贯穿整个职业生涯，实现终生教育。”

憧憬美好未来

在谈到对人工智能未来发展有何憧憬时，Sikka表示：“未来，系统将变得更为智能，包括具备推理、表达和思维的能力，对此我感到十分兴奋。”Sikka还表示，要实现这些目标，需要继续进行工具和平台的开发。

人工智能是21世纪的一种“通用目的技术”，不仅可以使我们以更高的效率解决已解决的问题，也可以解决很多没有解决的问题。人工智能对我们的未来具有巨大的影响和价值。

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本文转自《营赢》第32期

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