作者 | 宮學(xué)源

人工智能技術(shù)的應(yīng)用，或許能幫助藍(lán)色星球的科學(xué)家們擺脫無窮無盡實(shí)驗(yàn)的痛苦，加速重大科學(xué)理論的發(fā)現(xiàn)，將人類文明提升到新的臺(tái)階。

——題記

人工智能技術(shù)的潛力大家都有目共睹，但未來人工智能可以用來做什么，將會(huì)給人類社會(huì)帶來多大的變革，也在考驗(yàn)我們的想象力。

盡管人工智能技術(shù)還處在初級(jí)發(fā)展階段，但它現(xiàn)有的能力也足以改變眾多領(lǐng)域，尤其是那些有著大量數(shù)據(jù)卻無法有效利用的領(lǐng)域。

1 人工智能推動(dòng)基礎(chǔ)科學(xué)理論突破

實(shí)際上，材料、化學(xué)、物理等基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的研究過程中充滿了“大數(shù)據(jù)”，從設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)、測(cè)試到證明等環(huán)節(jié)，科學(xué)家們都離不開數(shù)據(jù)的搜集、選擇和分析。

由于物理、化學(xué)或力學(xué)規(guī)律的存在，這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)往往都是結(jié)構(gòu)化的、高質(zhì)量的以及可標(biāo)注的。

人工智能技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)算法）擅長在海量數(shù)據(jù)中尋找“隱藏”的因果關(guān)系，能夠快速處理科研中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此得到了科研工作者的廣泛關(guān)注。

人工智能在材料、化學(xué)、物理等領(lǐng)域的研究上展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢(shì)，正在引領(lǐng)基礎(chǔ)科研的“后現(xiàn)代化”。

以物理領(lǐng)域?yàn)槔?，人工智能的?yīng)用給粒子物理、空間物理等研究帶來了前所未有的機(jī)遇。為尋找希格斯玻色子（上帝粒子），進(jìn)一步理解物質(zhì)的微觀組成，歐洲核子研究中心（CERN）主導(dǎo)開發(fā)了大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)（LHC）。

LHC是目前世界上最大的粒子加速器，它每秒可產(chǎn)生一百萬吉字節(jié)（GB）的數(shù)據(jù)，一小時(shí)內(nèi)積累的數(shù)據(jù)竟然與Facebook一年的數(shù)據(jù)量相當(dāng)。

有一些研究人員就想到，利用專用的硬件和軟件，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來實(shí)時(shí)決定哪些數(shù)據(jù)需要保存，哪些數(shù)據(jù)可以丟棄。

事實(shí)證明，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以至少做出其中70%的決定，能夠大大減少人類科學(xué)家的工作量。

盡管人工智能商業(yè)化發(fā)展更容易受關(guān)注，但人工智能在基礎(chǔ)科研中的應(yīng)用，卻更加激動(dòng)人心。

因?yàn)樯鐣?huì)生產(chǎn)力的變革，歸根結(jié)底在于基礎(chǔ)科研的進(jìn)一步突破。

我們或許再也回不到有著牛頓、麥克斯韋和愛因斯坦等科學(xué)“巨人”的時(shí)代。

在那個(gè)時(shí)代，“巨人”們可以憑借著超越時(shí)代的智慧，在紙張上書寫出簡潔優(yōu)美的定理，或者設(shè)計(jì)出轟動(dòng)世界的實(shí)驗(yàn)。

像這樣做出偉大工作的機(jī)會(huì)或許不多了，在這個(gè)時(shí)代，更多需要的是通過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來獲取真理的工作。

大到宇宙起源的探索，小到蛋白質(zhì)分子的折疊，都離不開一批又一批科學(xué)家們前赴后繼、執(zhí)著探索。

人工智能技術(shù)的應(yīng)用，或許能幫助藍(lán)色星球的科學(xué)家們擺脫無窮無盡實(shí)驗(yàn)的痛苦，加速重大科學(xué)理論的發(fā)現(xiàn)，將人類文明提升到新的臺(tái)階。

2 人工智能推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)效率快速提升

人工智能無疑是計(jì)算機(jī)應(yīng)用的最高目標(biāo)和終極愿景：

徹底將人類從重復(fù)機(jī)械勞動(dòng)中解放出來，讓人們從事真正符合人類智能水平、充滿創(chuàng)造性的工作。

在60年的人工智能發(fā)展史中，已經(jīng)誕生了機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別、語音助手和個(gè)性推薦等影響深遠(yuǎn)的應(yīng)用，人們的生活在不知不覺中已經(jīng)發(fā)生了巨大變化。

未來，人工智能應(yīng)用場景進(jìn)一步延伸，是否能夠帶來社會(huì)生產(chǎn)效率的極大提升，引領(lǐng)人類進(jìn)入新時(shí)代？

為了探索這一問題，曾在谷歌和百度擔(dān)任高管的吳恩達(dá)于2017年成立了一家立足于解決 AI 轉(zhuǎn)型問題的公司 Landing . ai。

吳恩達(dá)通過一篇文章和一段視頻在個(gè)人社交網(wǎng)站上宣布了該公司的成立，并表示希望人工智能能夠改變?nèi)祟惖囊率匙⌒械确椒矫婷娴纳?，讓人們從重?fù)性勞動(dòng)的精神苦役中解脫。

Landing的中文含義是“落地”，這家公司的目標(biāo)是幫助傳統(tǒng)企業(yè)用算法來降低成本、提升質(zhì)量管理水平、消除供應(yīng)鏈瓶頸等等。

截至目前，Landing . ai已經(jīng)選擇了兩個(gè)落地領(lǐng)域，分別是制造業(yè)和農(nóng)業(yè)。

Landing . ai最先與制造業(yè)巨頭富士康達(dá)合作。

Landing . ai嘗試?yán)米詣?dòng)視覺檢測(cè)、監(jiān)督式學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)等技術(shù)，幫助富士康向智能制造、人工智能和大數(shù)據(jù)邁進(jìn)，提升制造過程中AI應(yīng)用的層次。

吳恩達(dá)認(rèn)為，人工智能對(duì)制造業(yè)帶來的影響將如同當(dāng)初發(fā)明電力般強(qiáng)大，人工智能技術(shù)很適合解決目前制造業(yè)面臨的一些挑戰(zhàn)，如質(zhì)量和產(chǎn)出不穩(wěn)定、生產(chǎn)線設(shè)計(jì)彈性不夠、產(chǎn)能管理跟不上以及生產(chǎn)成本不斷上漲等。

目前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造和工業(yè)4.0等概念已經(jīng)深入人心，傳統(tǒng)企業(yè)都在向智能化、數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型，但生產(chǎn)過程中獲取的大量數(shù)據(jù)如何應(yīng)用又成了新的問題。Landing . ai與富士康的合作，或許將給傳統(tǒng)制造的從業(yè)者帶來新的啟示。

當(dāng)然，制造業(yè)的核心競爭力還在于制造業(yè)本身，比如車床的精度、熱處理爐的溫度控制能力等等，農(nóng)業(yè)的核心競爭力也在于農(nóng)業(yè)本身，比如育種技術(shù)、轉(zhuǎn)基因技術(shù)等等。

人工智能技術(shù)的主要價(jià)值在于提升決策能力，進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率，以及降低人的重復(fù)性勞動(dòng)等方面，這就是人工智能為什么可以“賦能”各個(gè)行業(yè)的原因。

3 人工智能將有效改善人類的生存空間

自第一次工業(yè)革命以來，人類活動(dòng)對(duì)自然界造成的影響越來越大，日益增長的資源需求使得土地利用情況產(chǎn)生巨大變化，污染愈發(fā)嚴(yán)重，生物多樣性銳減，人類的生存空間變得越來越惡劣。

進(jìn)入人工智能時(shí)代后，怎樣更好地利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，為環(huán)保和綠色產(chǎn)業(yè)賦能，成為了政府、科學(xué)家、公眾以及企業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。

在能源利用方面，谷歌旗下的DeepMind無疑走在了最前面。

2016年開始，DeepMind將人工智能工具引入到谷歌數(shù)據(jù)中心，幫助這家科技巨頭節(jié)省能源開支。

DeepMind利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模式系統(tǒng)來預(yù)測(cè)電量的變化，并采用人工智能技術(shù)操控計(jì)算機(jī)服務(wù)器和相關(guān)散熱系統(tǒng)，成功幫助谷歌節(jié)省了40%的能源，將谷歌整體能效提升了15%。

2018年后，DeepMind更是將“觸手”伸向了清潔能源領(lǐng)域。我們都知道，風(fēng)力發(fā)電因?yàn)橛休^大的波動(dòng)性和不可預(yù)測(cè)性，因而難以并入電網(wǎng)，無法有效利用。

DeepMind利用天氣預(yù)報(bào)、氣象觀測(cè)等數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以提供36小時(shí)后的風(fēng)力預(yù)測(cè)，從而讓農(nóng)場的風(fēng)力發(fā)電變得能夠預(yù)測(cè)。

一旦風(fēng)力發(fā)電可以預(yù)測(cè)，電廠就能有充裕的時(shí)間啟動(dòng)需要較長時(shí)間才能上線的發(fā)電手段，與風(fēng)力互補(bǔ)。如此一來，風(fēng)電并網(wǎng)難的問題就可輕松解決。

DeepMind預(yù)測(cè)的風(fēng)力發(fā)電量和實(shí)際發(fā)電量對(duì)比

在自然環(huán)境保護(hù)方面，微軟的“人工智能地球計(jì)劃（AI of Earth）”則為大家做出了表率。

這一計(jì)劃于2017年7月啟動(dòng)，旨在借助云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)，保護(hù)和維持地球及其自然資源，通過資助、培訓(xùn)和深入合作的方式，向水資源、農(nóng)業(yè)、生物多樣性和氣候變化等領(lǐng)域的個(gè)人和組織機(jī)構(gòu)提供支持。

例如，“SilviaTerra”項(xiàng)目通過使用Microsoft Azure、高分辨衛(wèi)星圖像和美國林務(wù)局的現(xiàn)場數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)森林的監(jiān)測(cè)；“WildMe”項(xiàng)目通過使用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)算法，可對(duì)瀕臨滅絕的動(dòng)物進(jìn)行識(shí)別；“FarmBeats”項(xiàng)目在戶外環(huán)境下可以通過傳感器、無人機(jī)以及其它設(shè)備改進(jìn)數(shù)據(jù)采集，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)的可持續(xù)性。

在前三次工業(yè)革命中，科學(xué)技術(shù)進(jìn)步給人們帶來極大生活便利的同時(shí)，也帶來了氣候變化、生物多樣性退化、大氣與海洋污染等棘手的自然環(huán)境問題，人類的生存環(huán)境正逐漸變得惡劣。

從表面上看，似乎發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的自然環(huán)境已經(jīng)改善了，但這種改善是以轉(zhuǎn)移污染、破壞發(fā)展中國家自然環(huán)境為代價(jià)的，世界整體的自然環(huán)境狀況依然不容樂觀。

一直以來，人們寄希望于未來的科學(xué)技術(shù)進(jìn)步能夠解決當(dāng)下的自然環(huán)境問題，而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)點(diǎn)燃了這一希望。

一旦人工智能技術(shù)可以加速基礎(chǔ)科學(xué)理論的突破，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的大幅提升，有效改善人類的生存空間，一切發(fā)展與自然環(huán)境的問題也就迎刃而解。

4 總 結(jié)

站在2019年看人工智能，不免感到幾絲寒意。人工智能算法沒有明顯突破，魯棒性差、算法黑箱等問題依然突出，部分商業(yè)化落地也不及預(yù)期，一些專家學(xué)者開始擔(dān)心人工智能將迎來新的“寒冬”。

但若站在未來回顧人工智能，當(dāng)前所有的擔(dān)憂將僅僅是一個(gè)個(gè)小插曲。

即便是目前，人工智能技術(shù)的潛力也遠(yuǎn)遠(yuǎn)未終結(jié)。

人工智能即將帶來的變革，仍將會(huì)超乎大部分人的想象。

近年來，許多行業(yè)都已切實(shí)感受到人工智能帶來的顛覆，包括金融、制造、教育、醫(yī)療和交通等等。

但人工智能的價(jià)值維度還有很多，加速基礎(chǔ)科學(xué)研究、提升社會(huì)生產(chǎn)效率和改善人類生存空間也只是其中的幾個(gè)方面，我們不妨先提升一下自己的想象力。

人工智能將為人類帶來怎樣的變革，讓我們拭目以待吧！