一場alphago大戰李世石的世紀之戰把人工智慧重新推向了巔峰。而事實上，這樣的盛況在歷史上已經出現過幾次了。
「人工智慧自2023年誕生之日起，一直起起伏伏，每隔10~15年，就會有乙個重要的事件出現，隨後引發一陣熱潮」，北京大學數學學院資訊科學系教授林作銓在被問到人工智慧是否有元年、奇點的問題時這麼回答。
作為乙個在人工智慧領域已經做了30年研究的資深專家，林作銓的觀點可能會打擊一部分的信心，然而這就是事實。就他所做的研究，以及看到的業內理論層面的研究，這些年可以說並沒有實質性的突破，今天所談的深度學習方法及演算法幾十年前就在用，所不同的也僅是如今的計算力（硬體層）遠超過去，所以今天可以訓練圍棋，上乙個階段還只是西洋棋。
以上算是業界對通用人工智慧或者強人工智慧當下及未來的判斷，要實現這個確實很難。但這並不妨礙人工智慧去逐步地改變我們的生活、工作方式。就像大規模機器學習專家王益在日前由百分點集團與北京大學攜手舉辦的「2016百分點資料與價值國際論壇」上所表達的，每個人對於人工智慧的定義都不相同，論通用人工智慧，現在的技術水平確實還差的很遠，不過如果細化到每乙個細分領域，人工智慧其實已經為我們帶來了很多變化。
大規模機器學習專家王益
不得不說，所有這些都是人工智慧所取得的成績，它聽起來可能還不足夠偉大，但卻實際。不過話說回來，談人工智慧、深度學習不能空談，它離不開資料、硬體技術及理論研究等多方面的支撐，林作銓所主要做的是理論層面的研究，前文也提到了硬體層面的突飛猛進。除此之外，人工智慧再一次被點燃還有乙個重要因素就是資料的大爆發，過去從沒有乙個時期的資料像今天這樣**式的增長。
這其中的邏輯關係是，智慧型是通過學習實現的，就像人一樣，我們是從歷史行為中總結經驗，而人工智慧是從大量的資料中學習、挖掘知識。百分點認為智慧型起碼能在自身所專注的領域去學習一些經驗和智慧型。如果從這個角度來看，百分點最早做的個性化推薦，現在做的個性化引擎，其實都是智慧型化系統的一種，百分點集團研發總監蘇海波強調說，人工智慧未來並不能取代人，更多是在定義好的場景中，幫助人更好的生活。
百分點集團研發總監蘇海波
因此，從這個角度看，過去人工智慧發展緩慢的因素除了計算能力差外，資料量也是乙個短板。關於資料如何多這裡就不再贅述了，基本上你今天所進行的每一項活動只要你願意，都能被記錄下來，這都是資料。所以資料的產生其實並不是人們、企業或者做研究的人最關心的。他們最關心的還是如何把這些資料利用起來，真正發揮其應有的價值（其實也就是今天熱炒的大資料技術所做的事情），讓其幫助人工智慧更快、更好地演進。
對此，蘇海波認為，大資料技術的發展對於人工智慧的發展確實是一種推動。儘管離通用人工智慧的目標還遠，但是他們現在看到了越來越多的利用人工智慧技術改善細分應用場景的例項，這其中就包括前文所談到的**推薦、圖書館管理員、網際網路金融等。
雖然這些人工智慧的應用還不盡完善，比如**所推薦的很多時候並不是你想要的，但用發展的眼光看，技術的精進總是有乙個過程，這正是像百分點這樣的公司正在研究的課題。在採訪中，蘇海波講述了他現在所看到的一些大資料應用實際情況，一部分技術實力比較強的企業，大多已經在大資料方面有所涉獵、甚至走的比較遠，但更多的是還it系統還不夠完善，基本的資料採集和整合還沒搞清楚的。「百分點要做的就是幫助這些傳統企業，幫助他們真正去擁有大資料這方面的能力」，蘇海波表示。
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2023年6月13日
李祥敬
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