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过去几年，人工（gōng）智（zhì）能（AI）的（de）火（huǒ）爆（bào）似乎掀起了新一波（bō）的互（hù）联网（wǎng）技术浪潮，无（wú）数技术人（rén）转移阵地、投身其中。但是随之（zhī）而来的，是各种有关人（rén）工智能和机器（qì）学习技术的夸夸其谈。可（kě）以说，在计算机科学领域中（zhōng），从来没（méi）有（yǒu）出（chū）现过如此众多且（qiě）毫不（bú）专（zhuān）业的人对某一技术领域如此趋之若（ruò）鹜——即便对（duì）于二十世纪八十年（nián）代从事尖（jiān）端（duān）硬件的人来（lái）说，这也是匪夷所思的事情。

近期，备受瞩目的畅销书作家、《人类简史》和《未（wèi）来简史》的作（zuò）者尤瓦尔？赫拉利（lì）就讲述了人（rén）工智能将对（duì）民（mín）主产生的影响。他的（de）言（yán）论中充斥（chì）着对当前人工智能技术（shù）能（néng）力的极大信心，他说与Google同宗的DeepMind所开发的国际象棋软件具（jù）有（yǒu）“创造性”、“富有想象力（lì）”，甚至（zhì）拥有“天才本能”。

此外，在英国广播（bō）公司BBC的人工智（zhì）能纪（jì）录片中，吉姆·阿尔哈利利（lì）（Jim Al-Khalili）和DeepMind的创始（shǐ）人（rén）丹米斯（sī）·哈萨比斯（sī）（Demis Hassabis）讲述了（le）人工智（zhì）能系统如何（hé）取（qǔ）得（dé）了“真正的发现”，而（ér）且还“真的（de）提（tí）出了一个新的想法”，然后（hòu）“凭自己的直（zhí）觉”开发出了策（cè）略。

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各种层出不穷的言论在使（shǐ）用夸张和拟人的手法来描述蠢笨机械化的系统，不一枚举（jǔ）。现在，则（zé）是时候（hòu）回头仔细看看（kàn）基（jī）础硬件的现实了。

过（guò）去30多年，人工智能（néng）没有任何重大进（jìn）步

人们喜欢通过神（shén）话（huà）、比喻（yù）和借助计算机屏幕等人（rén）为形式来（lái）讨论有关计（jì）算机技术（shù），比如“直觉（jiào）”、“创造力”和神奇的“策略”。AI专家从AI的行为中找出特定的模（mó）式并将其称为（wéi）“战略”，但（dàn）神经网络并不知道（dào）“战（zhàn）略”是什么。如果真的有（yǒu）“创（chuàng）造力”，那（nà）也是DeepMind研究人员的创造力，他们（men）设（shè）计、管（guǎn）理和训练了AI。

今天的AI系统（tǒng）是用大量的自动（dòng）化试错训练出来的（de），每个阶段都（dōu）需要通（tōng）过一项称为反向传播的技术来反馈错误并调整系统，以减少（shǎo）将来的错（cuò）误，从而逐步（bù）提（tí）高AI在特定任务（如国际象棋）上的表现。

目前可以大幅提升AI（“机（jī）器学（xué）习”和所谓的“深度学习”）系统效（xiào）率的方法（fǎ）主要以这种反向传播技术为基础（chǔ），而这（zhè）项技术发（fā）明（míng）于二十世（shì）纪六十（shí）年代，并于二十世纪八（bā）十年（nián）代中期由Geoffrey Hinton应用到神（shén）经网络。

换句（jù）话说，在过去30多年中（zhōng）人工（gōng）智能并（bìng）没有任何重大的概念进（jìn）步——目前我们在人工智（zhì）能研究和媒体上（shàng）看（kàn）到的大部分内容都是通过大量昂贵（guì）的计算（suàn）硬件和复（fù）杂（zá）的公关活动渲染的（de）一（yī）个古老的想（xiǎng）法。

这并（bìng）不是说DeepMind的工作没有价值。协助开发者生成新（xīn）策略和想法的机器非常有趣（qù），特别（bié）是由（yóu）于巨大的复杂性导致人们难以理解该机器的操作（zuò）。在世俗文化中，技术的（de）魔（mó）力（lì）和神（shén）秘非常（cháng）诱人，而且（qiě）在枯（kū）燥（zào）的工程领域（yù）出现（xiàn）一些非（fēi）常（cháng）神秘的（de）东（dōng）西是非（fēi）常（cháng）受欢迎的。

但遗憾的是，DeepMind的机器里并没有灵魂。

一位上世纪九十年代的年轻程序员打破了传统

所有围绕DeepMind机器大做文（wén）章（zhāng）的行为都会让人（rén）想起二十（shí）年前（qián），一个非比寻常且意义深厚的“机器学习”系（xì）统给技（jì）术界所带来的那种兴奋感（gǎn）。

1997年11月，苏（sū）塞克斯大学计算神经科（kē）学与（yǔ）机（jī）器人中（zhōng）心的研（yán）究员（yuán）阿德（dé）里安·汤普森（sēn）登上了那一期“新科学（xué）家”的封（fēng）面（miàn），其题目是：“原始（shǐ）硅打造的生物（wù）——让达尔文主（zhǔ）义迷失在电子试验室（shì），一睹新的造物主。高效精干的机器，无人能理解。 ”而汤普森能登上（shàng）封面（miàn）的原因是他（tā）的作品引起了很大的轰动。

汤普森（sēn）打破了传（chuán）统，在（zài）电子硬件上发展了（le）机器学（xué）习系统——而不是使用传统的（de）软件方法。他选择这样做是因为他意识到所（suǒ）有数字计算机软件的功能都会受（shòu）到计算机二进制开关的限（xiàn）制。相比（bǐ）之下，人类大（dà）脑的神经元得到了很好的进化（huà），可（kě）以思考各种微妙且不可思议的复杂物（wù）理和生（shēng）化过程。汤普森假设，通过（guò）自然选择的自动化过（guò）程让计算机（jī）硬（yìng）件进（jìn）化，就可以模拟出硅介质的所有实际物理（lǐ）属性，而计算（suàn）机的（de）数字开关正（zhèng）是（shì）由这（zhè）些硅介质构成，因此可能（néng）会（huì）产生某种（zhǒng）东西有（yǒu）效模拟人类大脑的组成。

后来的事实（shí）也（yě）证明了他是（shì）正（zhèng）确的。

汤普森（sēn）在他的实验室中对FPGA（一种（zhǒng）数字硅芯（xīn）片，其（qí）数字开关之间的连接可以反复重新配置）的配（pèi）置进行了改进，以便区（qū）分两种不（bú）同的（de）音频音调（diào）。然后当（dāng）汤普森在查看FPGA芯片内部开关之间的连接是如何（hé）通过改（gǎi）进过程配置的（de）时候，他注意到一种令（lìng）人印象深刻的高效电路设计——仅使用了（le）37个元件。

不仅如此，该改进电路已经超出了（le）数字工（gōng）程师的理解（jiě）范围。37个（gè）组（zǔ）件中的一些没有与（yǔ）其他组件电连接（jiē），但是（shì）一旦从设计中移除这（zhè）些组件，整个系统就会停止工（gōng）作。对于这种奇（qí）怪情况，唯一的解释就（jiù）是（shì）该系统在它所谓的数字组件之间利用了某种神秘的电磁（cí）连（lián）接（jiē）。换（huàn）句（jù）话说，该改进（jìn）过程为了执行“计算（suàn）”，已经卷入（rù）了系（xì）统组（zǔ）件（jiàn）和材料模拟的真实世界的特（tè）征。

作为（wéi）一位（wèi）二十世纪九十年代（dài）的年轻研究员来说，汤普森（sēn）的工作发现确实（shí）令人惊叹。计算机不仅设法（fǎ）发明了一种全新（xīn）的（de）电子电路，而（ér）且超越（yuè）了人类电子工程师的能力，更重要的是它还指向了开发计算机（jī）系统和AI的方法。

所以究竟是什么情况？为什么（me）汤普（pǔ）森几乎无人知晓，而后来的哈萨比（bǐ）斯却为Google的母公司Alphabet赢得了满堂（táng）彩，而且（qiě）BBC还为之制作了讴歌的纪录片？答案就（jiù）在于时机。

人工（gōng）智能还“时髦”吗？

早（zǎo）在二十世纪九十年代，人工智能（néng）就已经十分时髦了。

现在三十多（duō）年过（guò）来了，AI不仅承担起（qǐ）了引发“第四次工业革命（mìng）”的重任，还是行业重点投资的下一个方向。虽然DeepMind的（de）数字（zì）AI系统不是很擅长针对复杂的真实世界（jiè）（如天气或人脑）进行建模（mó），但它（tā）们（men）还是（shì）非常适（shì）合（hé）处（chù）理在（zài）线（xiàn）二（èr）进制世（shì）界（jiè）的链（liàn）接、点击、点赞、共享、播放列表（biǎo）和（hé）像素等（děng）问题。

除（chú）了市场契（qì）机已至，DeepMind还（hái）深（shēn）谙吸引观众的技巧。DeepMind通过培养技术的神秘性来推（tuī）销技术和高级人员，但它（tā）的演示始终只是玩简单的、有计算规（guī）则的游戏（xì），因为（wéi）游戏（xì）具有媒体和公众的高（gāo）度关注以及视觉趣味性的优势。实（shí）际上，该技术（shù）的（de）大（dà）多数商业（yè）应用都将（jiāng）是相当平庸的后台业务应（yīng）用程序，例如优（yōu）化Google数据中（zhōng）心（Google保存服务器的地方）的（de）电源效率。

汤普森和哈（hā）萨比（bǐ）斯有（yǒu）一个共（gòng）同点（除了他俩都（dōu）是（shì）英国人以外），他们都拥有（yǒu）必要的技术和创造力，从而能够有效地训（xùn）练和改（gǎi）进他们的系统，但是这种对（duì）人类的技术和创（chuàng）造力的依赖性很显（xiǎn）然（rán）是（shì）所有“人工智能（néng）”或（huò）机器学习（xí）系统的弱点，它们各自的技术也非常脆弱。

例如，汤普森的系统不能在（zài）与训练环境不同的温度条件（jiàn）下工作（zuò）。同样地，DeepMind擅长（zhǎng）的一个视频游（yóu）戏（雅达利（lì）的Breakout）中，仅（jǐn）仅是改变挡板（bǎn）的大（dà）小就能让AI的成（chéng）绩一落千丈。这（zhè）种（zhǒng）脆弱性是由于（yú）DeepMind的AI软件不知道什（shí）么是挡板，甚（shèn）至不知道（dào）什么是视频游戏；它（tā）的开关只能处（chù）理二进制数。

不可否认，近年来机（jī）器学习系统取得了很大（dà）的进步（bù），但这一进步主要是通过大量投（tóu）入传统计算硬件来实现的，而不是通过（guò）激进（jìn）创（chuàng）新。在不久的将（jiāng）来，芯片（piàn）集成技术将触及极限，设计效率（即用更少（shǎo）的硬件进行（háng）更多（duō）处理）将（jiāng）在商业上更加重要，也许在那一刻可进化形式的硬件（jiàn）将流行起来（lái）。

人（rén）工智（zhì）能会是下（xià）一个（gè）技术（shù）浪潮吗？

技术是一个升级创新的过程，而不是通过“包装”渲染的（de）“虚假”式繁（fán）荣。而回顾每一（yī）次（cì）的技术（shù）浪潮（cháo），从最（zuì）初的Web时（shí）代，到（dào）移（yí）动、云计算时代，然后是现在的人工智能、区块链、物（wù）联网（wǎng）浪潮，也（yě）并不（bú）是每（měi）一步都走得正确，也是经过了反复的迭代和推（tuī）陈出新。

Web和操作系（xì）统的年代

自从（cóng）第一个RFC（Request For Comments）于（yú）1969年发布（bù）以来，互联网协议就有了一个分散（sàn）的开发（fā）过程，并且形成（chéng）了独（dú）特的（de）标准。虽然定（dìng）义协（xié）议是分散的，但使用这些协议的（de）核心平（píng）台（例如思科路由器（qì））仍然是专（zhuān）有的并且是封（fēng）闭的（de）。而思科1990年的首次（cì）公开（kāi）募股开启了不可（kě）思议的Web时代。

由于主要的网络供应商都有自己的硬件，所以虽然局外人可以（yǐ）为协议规范做出贡（gòng）献，但只有（yǒu）网络公（gōng）司（sī）的开（kāi）发（fā）人员才能将这些协（xié）议添加（jiā）到他（tā）们的平台。思（sī）科（kē）创建了（le）各（gè）种公司，然（rán）后经历各种（zhǒng）收购或合并，直（zhí）至互联网泡沫破灭。

这（zhè）之后（hòu）的操（cāo）作系统、桌面应用程（chéng）序也都经历了类（lèi）似（sì）的战斗。无论是20世纪90年代的（de）Netscape和IE，还（hái）是今天的Chrome、IE和（hé）Firefox，浏览器一直（zhí）是令人垂涎（xián）的应用程序，因为它是网络的前端（duān）。

移（yí）动开发导致消费（fèi）升级（jí），云端（duān）混（hún）战开启统治时代

当苹果公司推出（chū）App Store后（hòu），与网页类似但（dàn）功能更丰（fēng）富的移动应用程序迎来（lái）了消费者能力升级的新时代。但（dàn）是（shì）对于开发人员来说（shuō），有些人可（kě）能认为移动开发（fā）进入的门槛太低，这个（gè）对所有人开放（fàng）的领地注定难以形成创新，才会导致现在的应用（yòng）商（shāng）店（diàn）遍布（bù）垃圾（jī）、充斥着复刻和模（mó）仿（fǎng）。不过事实证明，仍有一（yī）小部（bù）分人成功创建了出色（sè）的应用程序（xù），但绝大多数的人却（què）仍是无所作为。

而（ér）“得云者得天（tiān）下（xià）”的云（yún）计（jì）算时代，在（zài）2006年开（kāi）启。彼（bǐ）时，谷（gǔ）歌（gē）推出了“Google 101计划”，并正（zhèng）式提出（chū）“云”的概（gài）念和理论。此后（hòu），亚马（mǎ）逊（xùn）、微软、惠普、雅（yǎ）虎、英特尔、IBM等公（gōng）司（sī）纷纷入局，云端混战。其中（zhōng）亚马逊在采用AWS的云计算功能（néng）和新时代的定价方面做得非常出（chū）色，Google和微软紧随其后。

在云计（jì）算模式下，用户借助云服务提供（gòng）商的计（jì）算资（zī）源（yuán）、存储空间和各种应用软件，就可以把连接“显示（shì）器”和“主机”的电线变成网络，把“主机”变成（chéng）云服（fú）务提供（gòng）商的服务器（qì）集群（qún）。也因此（cǐ），近（jìn）年来一（yī）大批的企（qǐ）业为了追求低（dī）成本和高（gāo）性能（néng）而（ér）借助云计算实现数字化转型（xíng）。

区块链、物（wù）联网、人工智能主导下一波技术浪潮

区块链、物联网（wǎng）和人工智能则最有（yǒu）望成（chéng）为下一（yī）个技术（shù）浪潮（cháo）。

区块链以（yǐ）其（qí）独特的技术计（jì）算方式获得了企（qǐ）业和用户的热（rè）烈追（zhuī）捧，而2016年印（yìn）发（fā）的《“十三五”国家信息化规划》中提（tí）出的“加强（qiáng）区块链等新技术的创新、试验（yàn）和应用”更是（shì）为其加（jiā）了一把火，在技术（shù）圈炒得火热。2017年世界经济论（lùn）坛发布的白皮书《实现区块链的潜力》，则提（tí）到了区块链技（jì）术能（néng）够使信息互联网向价值互联网的新时代转（zhuǎn）变，开创更具颠（diān）覆（fù）性和（hé）变革性的互（hù）联网时（shí）代。从目前来看（kàn），区块链的技术应用虽不（bú）够（gòu）完善（shàn），但发展前景（jǐng）却很值得（dé）期待（dài）。

物联（lián）网（wǎng）（IoT）在过去的十年中经历了几次起伏。就进入（rù）门槛而言（yán），构建物联网设备的大多数软件（jiàn）（甚至硬件）构（gòu）建模块都（dōu）是常用的，但将商（shāng）用物（wù）联网设备推向市场是一（yī）项重大任务。物联网已从一些标准化（huà）中（zhōng）受益，但它（tā）也（yě）是（shì）一个非常（cháng）分散的空间，仅仅因为有“标准”并不意味着公司必须使（shǐ）用（yòng）它们。因（yīn）此，虽然（rán）未来的物联网（wǎng）发（fā）展将会涉及到生活的各个领域，但是如何将其潜（qián）力发挥极致（zhì）也是开发者（zhě）和（hé）市场重要（yào）的一（yī）大命题。

而（ér）人工智（zhì）能领域，正如前（qián）文所述，它是一（yī）个有着完备生态和丰富工具的技（jì）术，但是现阶段的人（rén）工智（zhì）能还不成熟，仍是基于以（yǐ）往研究（jiū）的（de）“美化”和（hé）“包装（zhuāng）”。不（bú）过正如（rú）各（gè）大科技（jì）巨头们（men）争相涌入的势（shì）头（tóu）一（yī）般，也正像Gartner2017年成熟度（dù）曲线所呈现的（de）那样，有（yǒu）了（le）创（chuàng）新和突破，“真正的”人工智能（néng）很快就会到（dào）来。

人（rén）工智能（néng）的“虚假式繁（fán）荣（róng）” portant;" />