一、刷新未来:重新想像AI+HI智能革命下的商业与变革

(图片来源：pixabay)

加速发展的人工智能

好莱坞曾运用不同手法拍摄无数人工智能相关的电影，人工智能几乎已成为好莱坞电影的一个子类型。1973 年的电影《钻石宫》（Wesorld ）里，尤．伯连纳（Yul Brenner）饰演人工智能硬汉牛仔机器人，他走进酒吧，对决枪战一触即发。几年后，迪士尼则有了截然不同的诠释。在《大英雄天团》（Big Hero 6 ）中，像枕头一样柔软的巨型机器人杯面（Baymax）友爱地陪伴14 岁的小主人度过紧张 *** 的旅程。「他会改变你的世界，」电影里这么说道。

没错，人工智能会改变我们的世界，并且扩增人类智能，而人工智能协助人类的角色比较像是杯面，而非伯连纳的牛仔机器人。

大数据、大规模运算力以及繁琐的演算法，这三大突破正加速着人工智能从科幻电影成为现实的脚步。多亏了我们日常生活中的相机及感应器数量呈指数成长，大量的资料以惊人的速率被收集与运用。人工智能需要从资料中学习。云端让每个人都能取用庞大的运算能力，我们现在也有繁琐的演算法，能从堆积如山的庞大资料中找出重点，提炼洞见与智能。

但现在的人工智能与杯面或伯连纳不尽相同，离所谓的「强人工智能」（artificial general intelligence， AGI）还有段距离，就是电脑与人类智能并驾齐驱， 甚至超越人类。和人类智能一样，人工智能能依层级分类。最底层是简易的模式辨识。中间是感知（perception），感测越来越繁琐的场景，根据估计，人类感知有99％是透过语言和视觉。最后，智能的最高层级就是认知（cognition），能深刻理解人类语言。

这些都是人工智能的基础，多年来微软大量投资上述各层次的研发。例如， 统计机器学习工具（statistical machine learning tools）可以理解资料、辨识模式；以及能观看、聆听、移动，甚至开始学习与理解人类语言的电脑。在我们的首席电脑语言科学家黄学东及团队带领下，微软创下正确率新纪录，我们的电脑系统转录电话通话内容的正确率，比受训过的专业人员还高。在电脑视觉与学习方面，2015 年末，我们的人工智能团队在五大挑战中大获全胜，即使我们只有训练系统解决其中一项挑战。在「常见物体图像辨识（Common Objects in Context）」挑战赛中，人工智能系统要尝试解决几个视觉辨识任务。

我们只训练自家系统完成第一项挑战：看一张照片，然后标明看到的内容。然而， 透过初阶的迁移学习（transfer learning），我们建立的神经网络成功举一反三，透过学习并且自主完成其他挑战项目，不仅能解读照片， 还能圈出照片中每个独立的物件，并用单句文字描述照片中进行的动作。

我相信十年内，人工智能的语音及视觉辨识能力会超越人类。但机器能看和听，不代表可以学习与理解。自然语言理解（natural language understanding），也就是人机互动，就是下一个新领域。

那么在未来，人工智能真的能达到大家想像中的境界吗？人工智能该如何造福每个人？同样地，答案也是层次递进的。

量身订制。今天，我们其实还处于人工智能的最底层。人工智能是特别订制、量身打造的。少数能存取资料、具备运算能力与演算法的科技公司打造出人工智能产品，再推到市场。只有少数人能为多数人打造人工智能。这是目前大多数人工智能所在的阶段。

普及化。下个阶段就是普及化。微软做为平台公司，长期以来提供基础技术与工具，让其他人可以在其基础上研发更多创新。我们的策略就是把开发人工智能的工具交到每个人手中。推广人工智能就代表让每个人、每个组织都能创造意想不到的人工智能解决方案，满足特定的需求。我们可以拿活字版印刷与印刷机的普及做为比喻。

1450 年代，欧洲估计只有约3 万册书籍，每一册都由修道院的某个人手工制作而成。古腾堡圣经是第一本使用活字版技术制作的书， 之后50 年内，书籍数量成长为大约1200 万册，进而 *** 学习、科学与艺术上的复兴。

人工智能也需要这样的发展轨迹。要达到目标， 我们需要包容与民主。所以，我们的目标就是做出拥有人工智能的工具，并融入到所有个人助理、应用程式、服务及基础设施中：

◆ 我们正努力运用人工智能来全面地改变人类与Cortana 等个人助理的互动方式，这样的智能型个人助理在我们的生活中会愈来愈普遍。

◆ Office 365 与Dynamics 365 这类应用程式将融入人工智能，帮助我们专注于最重要的事情，最有效利用时间。

◆ 我们会开放微软几项基本的智能服务，包含模式辨识、感知与认知能力，让全世界的应用程式设计师都能使用。

◆ 最后，我们正在打造全世界最强盛的人工智能超级电脑，并朝开放这个基础设施给每个人的方向努力。

很多产业都开始运用人工智能。麦当劳正在开发人工智能点餐系统，协助员工在得来速的作业，让点餐更简易、更有效率也更准确。Uber 用微软的认知服务工具比对驾驶照片、确定驾驶身分，预防诈骗与提升乘客安全。Volvo 汽车也用我们的人工智能工具侦测驾驶是否分心，可以提醒驾驶预防事故。

如果你是企业主或经理人，可以想像有一个人工智能系统，能看到公司全部营运流程、了解一切实务进度，并通知你最在意的事项。影像分析公司Pri *** Skylabs 在微软的认知服务基础上创新，让电脑可以操控影像监控摄影机，分析当下发生的事件。如果你经营的是营造公司，人工智能系统可以通知你，水泥车已经抵达某个工地。对零售商来说，系统可以追踪存货，或协助你找到某家分店的店经理。未来有一天，系统或许能在医院观察外科医师与助理人员，若侦测到医疗疏失，就能在无法挽回之前，先警告医疗团队。

学会如何学习。最终极的人工智能，就是电脑学会如何学习，也就是电脑能产生自己的程式。和人类相同，电脑最终不仅仅只会模仿人类行为，而是能创造出更新、更好的方法解决问题。深度神经网络（deep neural neorks）与迁移学习让我们有了突破式进展，但人工智能就像梯子，而我们还在最底层。梯子顶端是强人工智能以及机器对人类语言的全面了解。到时候，电脑就能展现和人类不相上下，或难以分辨的智能。

二、您是否了解人工智能的发展现状和意义

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%——中国人工智能企业全产业链布局完善我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智