“人工智能革命”初现雏形，接下来会发生什么？

　　在过去1年中，AI不断登上全球媒体头条，引发前所未有的关注。“AI革命”已经初现雏形，随着2017年的到来，人们不禁都想问这样一个问题：接下来会发生什么?最近，詹姆斯·亨德勒(James Hendler)接受采访，被问及这个问题。亨德勒是伦斯勒数据探索和应用学院院长，也是语义网的开发者之一。他最近与艾丽斯·穆尔维希尔(Alice M. Mulvehill)合著了新书《社交机器：人工智能、社交网络和人类即将发生的碰撞》(Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity)。

　　这本书的重点不是预测AI的未来，而是更多倾向于描述AI可以完成哪些任务，以及无法胜任哪些任务。亨德勒认为，问题在于，很多人都将AI视为“终结者”或乌托邦美梦，完全没有考虑人类的因素。他说：“人们喜欢将AI描绘成非黑即白的技术。但实际上，它需要人类参与，人类更擅长处理‘灰色’地带的问题。”

　　借用过去比较常见的政治口号：我们——人类和人工智能——团结起来会更加强大。这是亨德勒探讨AI的未来时所要表达的重要观点。

AI用于大规模编程

　　亨德勒说：“我认为短期内令我感到兴奋的是，对于程序员来说，AI技术正变得越来越简单，可以方便他们使用。这已经不再是需要专业只是才能玩转的领域。”

　　亨德勒目前教的一门AI认知计算课程就凸显出这一点。本科生也在从事与AI相关项目，比如在几个星期内就能开发出聊天机器人，回答与哈利·波特(Harry Potter)相关的问题。如果是在几年前，这样的研究应该是博士论文的课题。

AI发生了哪些改变?

　　现在已经没有必要从零开始开发深度学习、计算机视觉或自然语言组件。只要下载一个开源软件包，将其整合到你的系统中，再进行部分修改即可。这有点像玩《WordPress》，但亨德勒更喜欢将其与互联网发展初期的情况进行对比。在20世纪90年代初，由于各种预先封装且可以安装到机器上的代码出现，只需要简单地了解HTML便可创建网站。

　　亨德勒说：“AI已经通过可用的方式完成了封装过程，它更像是把零部件拼接起来，然后找到哪种方式能够发挥最大效用，而不是对这些零部件进行基础性研究。至少在更具实用价值的技术领域，情况的确如此。”

打开创新之门

　　亨德勒表示，从短期来看，AI技术将向各种规模的行业参与者敞开大门。他说：“我们会看到小企业利用现有的深度学习、视觉和语言技术展开大量创新。微软、谷歌、Facebook等科技巨头也将对这项技术进行重大投入，但他们会瞄准新的方向。”

　　与此同时，学术机构和政府将会在AI相关技术的演变过程中扮演重要角色。亨德勒以无人驾驶汽车为例，这项技术首先是由斯坦福大学等高等院校开发的，并赢得了美国国防部高级研究计划局(DARPA)举行的挑战赛(Grand Challenge)。谷歌随后进一步推动这项技术走向成熟。现在，似乎所有的汽车制造商都在开发无人驾驶汽车。

　　虽然仍有必要开发新的AI技术来解决问题，但亨德勒表示，短期的重点将是能够利用现有工具实现的商业案例。他说：“我认为创业者和创业公司也将关注这类创新，而且创新数量将十分巨大。”

解决发达国家和发展中国家问题

　　2017年后，普通科技用户将看到AI领域实现哪些进步?在这种情况下，更多可能意味着更少，因为技术将被无缝整合到用户所在的背景中。亨德勒说：“有人或许期待着购买某个东西之后，整个世界就变得完全不同了。但实际上，可能不会有如此明显的变化。”

　　以苹果虚拟助手Siri为例。Siri胜任复杂任务的能力不断提升，但它依然时常找不到答案，只能默认提供网络搜索结果。或许不久的将来，我们可以向Siri或者与之类似的服务下达这样的指令：给我展示孩子今天吃午饭的照片，而后者可以又快又准确地给出结果。

　　事实上，亨德勒提到的许多创业公司已经实现了这个目标。名为Snips的公司使用名为“情境感知(context aware)”的技术便可过滤联系人、电子邮件、日程、照片等各种数据，从而在用户的移动设备上建立短期记忆。随着时间推移，它就能了解对用户来说真正重要的东西，并最终成为用户设备上各种应用和信息的唯一接口。

　　Snips创始人兼首席执行官兰德·辛迪(Rand Hindi)在2015年的TEDx演讲中说：“利用AI的关键是让这项技术消失于无形。你只需要过好自己的每一天，无需再关注它。”

　　当然，“让技术消失于无形”都是发达国家国家面临的问题。亨德勒乐观地认为，那些旨在改进发展中国家现状的项目不久之后也将融入AI技术。亨德勒和其他人正在与IBM合作，计划在未来5年帮助10亿人扫盲。他说：“我们谈论的是大幅改善许多人的生活，尤其是在那些识字率还比较低的国家。在这种情况下，人们将会突然间看到科技以前所未有的方式进入他们的生活。”

教育是关键

　　虽然有好有坏，但将来AI会驱动越来越多的大规模颠覆性技术。一方面，180万卡车司机可能在不到一代人的时间内被无人驾驶汽车取代。另一方面，制药等航行业有可能节省巨额成本。事实上，IBM著名的人工智能平台沃特森已经被大规模部署到制药行业。美国医疗保险和医疗补助中心发布数据显示，医疗行业大约占到美国GDP总量的17.5%。

　　亨德勒表示，政府需要着手推动这些变革，而非为创新设置障碍。他坚持认为，教育将成为“AI革命”的关键，帮助人们了解电脑更擅长的领域和无法胜任的缺陷。他说：“人们需要在这方面变得更加聪明，而技术人员则应该帮助决策者理解这些差异，这是至关重要的事情。”