正在进行的阿尔法围棋（AlphaGo）大战李世石的比赛引起了众人关注，这是第一次围棋人工智能机器人对决世界顶级选手（李世石拥有的世界冠军头衔最多）。

  大家普遍关心的一个问题是，机器人会不会挑战人类，最终会不会取代甚至消灭人类？

  过去，人们很难想像机器人能攻破这一堡垒，但就在2015年10月，阿尔法以5：0战绩完胜了欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。

  这次与李世石的比赛，之前还是有许多人不看好阿尔法，但第一局李世石就中盘投子认输了。

  一般人认为，人工智能长于计算短于价值判断，但阿尔法的表现却颠覆了这一看法。对AI机器人，我们既关心又担心——它将是人类的最佳助手还是无情杀手？

  一些科学家和企业家也表示了对机器人的担忧，比如著名物理学家霍金就曾发出警告。

  机器人到底发展到什么程度了，到底会不会对人类生活造成危害？来吧，让咱们一起脑洞大开。

  每周你给你的机器人100比特币，结果它却买回来10粒和一张伪造的匈牙利护照，你不得不去警察局把它“捞”回来。这并不是科幻小说。

  2015年年初，瑞士的一个研发团队“!Mediengruppe Bitnik”发明了一个自动化网络购物机器人程序，并将其安装在一个机器人身上，称为“随机暗网购物者”，该研发团队要求机器人每周从在线市场随机购买商品，于是就发生了以上的测试结果。这个“胆大妄为”的机器人确实也被警察带走了。

  好的应用是，如果你的冰箱装了这一程序，它可以按时给你订购牛奶，甚至还可以联合其他冰箱一起弄个团购价回来。节省下来的钱，它可能不告诉你，偷偷存到银行或买理财产品。然后，有一天，你发现你的冰箱已经比你富有了。

  这就是人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）在今天和不远的未来能做的事情。当下较为普遍的人工智能定义是：利用计算机程序的方式，自动完成人类能够实现的功能。

  百度首席科学家吴恩达表示，AI发展50多年来，已经无处不在了，最近一两年取得了突飞猛进的进步，一是得益于为计算机提供的数据量慢慢的变大，二是因为计算机的运算速度越来越快。

  根据摩尔定律，计算能力每18个月翻一番，计算机容量和功能亦是如此。美国科学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）预言，到2019年，售价4000美元的计算机的计算能力将会超过人脑，即每秒20 quadrillion（千的五次方）次计算。

  曾在谷歌担任建立“谷歌大脑”重任的吴恩达评价称，过去几年里，计算机视觉获得了巨大的进步，开始区分事物，识别出各种图片间十分微妙的差别，甚至有人已经着手研究让计算机识别漂亮的图片与不漂亮的图片，这就自然给无人驾驶汽车带来了激动人心的发展提升。百度无人驾驶汽车也已落地。

  自动驾驶汽车技术包含几个关键技术：精确的地图定位、图像识别、语音识别、基于感知的雷达、红外形成自动导航，然后再进行模式识别，根据路上的情况一直在优化模型，即大闭环优化。

  科大讯飞高级副总裁、讯飞研究院院长胡郁表示，无人驾驶是人工智能最好的功能应用之一，“AI有三个条件：第一先进的算法，比如神经元网络；第二大量的数据；第三大闭环优化模型”。无人驾驶汽车中的地图定位、图像识别等都需要借助先进的算法，同时产生大量的数据，最后在优化中让机器自己不断学会完全的无人驾驶。

  整个过程在科学界亦称之为“机器学习”。吴恩达认为，机器学习是人工智能的一个重要分支，而机器决策、策划、不确定性推理则是下一个阶段。他将机器学习比喻成一枚火箭，人工神经元网络是发动机、大数据是燃料。

  最近几年在移动网络及智能硬件的带动下，大数据的膨胀已不言自明。与此同时，人工神经元网络也取得了飞速的发展，这其中又包含两个方面的技术：第一硬件，过去服务器用的是CPU，现在用GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器），后者比前者至少快14倍；第二过去神经元网络都是单层结构，现在不仅变成多层，还出现了多种计算方式。

  单层神经网络只能获得几百个神经元，而多层金字塔式结构则可达到十几亿神经元的规模，能更好地模拟大脑。每一层会记录不同的类别特征，比如“猫”的特点会装入到一层之中，相当于打上标签。顶层用来输入信息，比如照相机捕捉到一只猫，机器收到信息就开始在每层查找匹配，最终输出信息告诉你“这是一只猫”。

  科技更加进步的地方在于，以前，科学家们告诉计算机“猫脸”的几个特征标签，计算机“按标索猫”。但是现在，科学家们改用无监督学习方式，只给机器查找的方法，让它自己去找，查找的过程又会生成数据，影响它下次的查找行为。

  谷歌无人驾驶汽车用的便是RNN神经网络，它赋予了计算机逻辑推理的能力，让它可以用一句话对画面进行简单描述（看图说话），这样计算机便具备了用富有逻辑的语言描述图片中不同事物的能力。

  教育考试、无人驾驶、图像识别、语音识别、即时翻译、工业和家居机器人等等AI产品，无不是神经元网络与大数据飞速进步的产物。这些进步都只仅限于一种功能。到目前为止，人类还没有发明一个具备五官感觉功能的机器人。

  2014年11月，意法半导体在日本展示了一个人形机器人iCub。iCub已经想到自己的身体以及它如何和世界互动，这类似于婴儿学习够拿物件的过程。

  2014年5月，在加利福尼亚州举办的会议上，微软展示了一款可以实时语音翻译的人工智能程序，一名研究人员用英语与一名德国的同事通线亿英镑收购了位于伦敦的Deepmind人工智能公司。Deepmind最擅长的是，能够让计算机学会49种不同的电子游戏。而且在超过半数的游戏中，计算机熟练到可以击败一个专业的人类玩家。

  这看上去是三个级别的人工智能技术，但实际上都是专注实现一种功能，iCub做的是感官反馈功能，即时翻译做的是翻译功能，Deepmind就是打游戏功能。同样都是输入与输出，涉及复杂的计算。

  工业机器人是单一功能人工智能的最好诠释。1959年，第一个工业型机器人被安装于瑞典的一个金属制作的产品工厂。它是一个有关节的，能运转的手臂，重达2吨。通过磁鼓上的程序控制，机器人可依赖液压缸调整机械臂的位置，到达一系列预设好的角度。目前，超1300万的工业型机器人在各行各业投入到正常的使用中，包括汽车、电子科技类产品、橡胶和塑料、化妆品、医药、食品和饮料。它们的市场价值达95亿美元。

  吴恩达说：“现在的机器人之所以能取得成功，显然是因为工业化应用，科幻小说中说的那种什么都能做的泛用型机器人，现在几乎不可能造得出来。”

  他觉得现在能够期待的是，对着手机说：“帮我叫辆车带我去机场”，然后就能如愿以偿。具有强大语音交互能力的机器已可预期。他认为，人工智能下一个将要开启的就是，语音交互时代。

  在十多年间，人机交互发生了两次突破：PC和鼠标的诞生、触屏操作和语音交互问世。其中最后两个都是在近十年发生的。特别是语音交互，它意味着计算机拥有了“听觉”并能给出正确的反馈。语音交互的实现解放了人类的双手，将促进人类生产力的巨大飞跃。

  胡郁亦认为，机器不能理解语言，就不能形成知识；而不能形成知识，就不可以进行逻辑推理。机器需要一场认知革命，正如人类在7万年前开始掌握语言一样。

  吴恩达认为，当语音识别准确率达到99%时（百度目前为96%），人与机器的交互就将发生彻底改变。他表示，这并不难实现。今年初百度流出的“百度神灯”手机视频，较好地展现了语音交互时代。借用全息显示技术，用户只需要对手机说出自己的需求，比如怎么做一道菜，手机便会立即在屏幕上方投影出如真实场景的真人教学影像，用两个手指轻轻划开，影像就会变大。

  这并不意味着机器掌握了语言，交互只是理解语言的开始。一般认为，人工智能分为三个阶段：计算智能、感知智能、认知智能。从感知飞跃至认知智能，目前人类还没有好的方法。但感知智能已被大面积商业化，在使用的过程中，机器会不断进步。

  2013年9月，两位牛津学者——Carl Benedikt Frey和Michael Osborne，就发布了一篇研究报告，该报告预测在未来20年内，美国将有约50%的工作岗位因机器人而消失。根据两位的计算，在今后的20几年内，50%的编程工作也会外包给机器人。

  失去工作还只是影响之一，机器的进步给人类带来的更大威胁是，消灭人类。2014年10月，在美国MIT的一次公开访谈上，特斯拉创始人马斯克称人工智能就是“召唤恶魔”，很多科学家对此表示了认同，并将超级智能作为人类的重大威胁，与小星球冲撞地球和大规模的核战争并列。雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)亦曾发出乐观的预言：机器智能超越人类智能总和的那个奇妙“奇点”，就在2045年。

  现在，每位驾驶员在每次航班上平均只驾驶3分钟的飞机，但飞行员并没有被取代，就像ATM机并未取代银行柜员一样。恰恰相反，因为银行支行需要的柜员减少，银行便开设更多支行，而银行柜员的总数增加。

  科技一边接手一些任务，一边也增加了对商品和服务的需求，因此也需要更多执行剩余任务的人力。一项统计表明，在过去30年中，计算机在办公的地方文职工作里被大范围的应用，而工作岗位却每年增加1.2%。

  因此，人类仍然为拥有更聪明的人工智能技术而不吝千金。2014年，百度在研发投入上共计花费69.81亿元，讯飞的研发投入占出售的收益的比例也高达30%-40%。然而，这与一年投入106亿美元、104亿美元、80亿美元的Intel、微软、谷歌，以及一个季度花掉10.6亿美元研发经费的Facebook相比，并不算什么。

  吴恩达说，人工智能的进步速度与投入是极度相关的，中国在这方面要增加投入。胡郁亦表示，“并不是别人不会做，而是别人没这个条件做这个事情。”这个条件，一是指数据规模，二是指资本投入。

  陈庆春文陈庆春是《财经》杂志原TMT报道主管编辑，本文原载于《哈佛商业评论》中文版2015年6月刊《机器人不恐怖》。《哈佛商业评论·周末特写》编辑李全伟

  现担任全国工商联民办教育出资者商会EMBA教育联盟秘书长；北京左右逢源创业投资有限公司董事长；E盟雨咖啡创业孵化器创始人；爱投（ITOU）高管会创始发起人；IT高管会创始发起人；陈香梅公益基金会天使荣耀基金理事