2016年是人工智能成果大爆发的一年。从3月份AlphaGo战胜人类顶尖棋手，到特斯拉等硅谷企业纷纷投入到人工智能竞争之中......在诞生60年之际，“人工智能”这四个字变得炙手可热。
2017年1月1日，新的一年开始的日子，CCTV2《对话》栏目邀请科学院院士、著名投资人、一线企业家，对人工智能在新的一年的走势做出预判。新技术的浪潮将为你我的生活、商业的版图和创业投资的思路带来怎样翻天覆地的变化？
两年后，机器人考上一本？
“0”，智能制造的终极追求
沈晓卫博士 IBM大中华区首席技术官、IBM中国研究院院长
人工智能改变世界从今天开始
主持人抛了一个数字, 我想先分享个故事。这是一个有关人工智能与生命的故事。今年8月，IBM Watson收到了一个请求。一名60岁的女性白血病患者，在各种治疗效果都不明显的时候，医疗专家使用了Watson。Watson用10分钟比对了2000多万份医疗文献，分析了患者的基因变化，确诊是一种罕见的白血病，并提供了个性化诊疗方案。
Watson如何做到如此神勇呢？主要是因为它强大的自然语言理解能力，能够分析海量信息，并且不断自我学习。这只是人工智能应用于行业的一个例子。人工智能正在走入我们的生活，深刻影响行业。
如果我来做一个预测，2017年会有至少10亿人，或许在世界不同的角落，或许以他们意想不到的方式，感受到人工智能给他们带来的变化与冲击。
1997年，深蓝计算机战胜了当时国际象棋的世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能发展史上的一个里程碑。2011年人工智能开始向人类智慧的另一个领域智力问答发起挑战。“危险边缘”是哥伦比亚广播公司的一档智力问答电视节目。Watson系统最终战胜了人类冠军。随着AlphaGo在围棋上的突破，在彰显智能的博弈游戏上，人工智能好像已经把人类抛在了身后。
当人类引以为傲的智慧可以被算法与芯片击败的时候，我们中的很多人开始问自己, 机器可以取代人吗？机器能否统治甚至毁灭世界？其实，从技术的角度看，今天讨论这样的问题，就像我们当下争论人类移民火星后，火星上如何管理交通、是否需要车牌限号。都还是相当遥远的事。
究竟什么是人工智能？在网上看到这样一个段子 -
一个女生让人工智能机器人帮忙找男朋友。条件是：(1)要帅，(2)要有车。
机器人给出的结果：象棋。因为象棋有帅又有车。
女生不喜欢这个结果。又输入：(1)要有漂亮的房子，(2)要有钱。
机器人给出的结果：银行。
女生还是不喜欢，继续输入条件：(1)要有能力，(2)要有安全感。
机器人给出的结果：蝙蝠侠。
这个女生仍然不甘心，决定输入所有条件。
机器人给出的最终结果：在银行里下象棋的蝙蝠侠。
有人说，每个人心中都有自己的哈姆雷特。其实，每个人心中也都有自己的人工智能。在我看来，人工智能仅仅是一个工具, 但却是一个能帮助人类跨越自身极限的工具。正如工业革命时代的蒸汽机，信息时代的电子计算机。人工智能不是要来替代人类，而是与人类共同协作，以解决人类今天所不能解决的问题与挑战。从某个维度来看，一部人类的发展史，就是一部人类不断发明新的工具的历史。
人工智能，英文叫做AI，Artificial Intelligence。我们将AI赋予新的内涵，Augmented Intelligence，增强智能。增强智能，即在大数据的背景下，将人工智能应用于特定的领域，与行业的结合，解决行业问题。比如医疗，比如环境。在可预见的未来，人工智能AI更多的是增强智能AI。
说到人工智能进入我们的生活，我们来谈谈大家关心的空气质量问题。我们将人工智能与物联网技术结合，构建基于大数据分析的空气质量管理系统。根据卫星云图的数据、地理数据、及实时空气质量监测数据，我们可以对一个城市的空气质量作提前72小时的精准预测及提前10天的趋势预测。并分析减排方案不同的经济与社会成本，为管理部门提供决策支持。
人工智能不仅有深度学习算法上的创新，也有从芯片、系统、平台直到应用全方位技术领域的创新。传统的计算机擅长计算与符号处理，更多的模拟人的左脑功能。新的计算机系统需要能够处理感知与模式识别，更好地模拟人的右脑功能。今天，我们已经可以设计出模拟100万个神经元，2亿5千万个可编程突触的芯片，由54亿个晶体管组成。这款芯片的功耗低至70毫瓦，比传统微处理器功耗低数个数量级。接下来，我们的科学家需要把两者结合起来，构建能够同时模仿人类左脑与右脑功能的系统。
回顾IT几十年的发展史，应该说，从上世纪中电子计算机的发明到今天，IT一直处于编程时代，即计算机按照程序员设定的程序运行。随着人工智能技术的发展，随着大数据时代的来临， IT开启了一个全新的时代，我们称之为认知时代。认知时代重要的特征是具有自我学习能力的系统，及更自然的人机交互方式。面对大数据，认知系统可以通过不断学习，变得更加智慧。就像人类自身，可以从一无所知的孩子，通过不断学习实践，变成学者与专家。当然，这里有一个区别，机器的学习是不知疲倦的，是不会遗忘的，而且学成之后是可以大规模复制的。
我们很熟悉的一句话：预测未来最好的方式是创造未来。这句话这里同样适用：预测人工智能最好的方式是用人工智能去创造未来，去改变世界。
内容部分转自CCTV2《对话》栏目组
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“李瀛寰”（ID：yinghuanlee）是2013年十佳自媒体、2014年、2015年年度最有影响力自媒体，2015年微博十大科技观察大V。
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