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編輯 | 在天地初開的時(shí)候，宇宙一片混沌，黑夜白晝不分，只有上帝穿行其間，因此上帝花費(fèi)了一個(gè)星期的時(shí)間，創(chuàng)造出來了天地萬物，這就是創(chuàng)世說的來歷。而如今，一個(gè)新的世界又需要被創(chuàng)造，世界的名字叫智能世界，而此次的創(chuàng)始者，名叫人工智能。

沒有開天辟地的魔法，沒有點(diǎn)石成金的神奇，人工智能這種技術(shù)的出現(xiàn)就像過去幾十年里的每一項(xiàng)平凡的技術(shù)誕生一樣，平平無奇。但現(xiàn)實(shí)的發(fā)展往往會(huì)出人意料，一場游戲過后醫(yī)療智能問答系統(tǒng)的作用，人工智能成為了舉世關(guān)注的科技熱點(diǎn)，大有改造世界的趨勢(shì)。

但是誰能保證人工智能不會(huì)像過去那些突然火爆的技術(shù)一樣突然隕落呢？AI 改造世界，甚至創(chuàng)造一個(gè)全新的智能世界可能性有多大呢？筆者在找尋答案的時(shí)候，在知乎找到了一個(gè)華為發(fā)起的問題“智能世界正在加速到來，人工智能（AI）將如何改變各行各業(yè)？”一些知名企業(yè)的回答讓我有了新的感悟：人工智能打造世界的方式大不相同——他不能創(chuàng)造世界，而是升級(jí)世界。

第一天：黑暗與光明

人工智能這一理念的提出時(shí)間已經(jīng)太過久遠(yuǎn)了，不過在提出的時(shí)候人們對(duì) AI 的能力實(shí)在無從理解，就只好在電影里把人工智能刻畫為無所不能的機(jī)器人。那個(gè)年代，人工智能就是黑暗的代表，是大魔王，也是好萊塢的票房噱頭。

但是從 1998 年“深藍(lán)戰(zhàn)棋王”的時(shí)候開始，人工智能的遙遠(yuǎn)感就開始淡化，人們真實(shí)的感受到 AI 的力量是可用擊潰大名鼎鼎的棋王的。不過那時(shí)的 AI 依然被認(rèn)為只能執(zhí)行一些簡單的、程式化的、規(guī)則內(nèi)的動(dòng)作，與瓦特的蒸汽機(jī)并沒有太多區(qū)別。不過，AI 的這顆種子已經(jīng)開始發(fā)芽。

2016 年開始，從百度搜索指數(shù)來看，人工智能一詞熱度開始居高不下，一場來自人工智能與頂尖圍棋選手的戰(zhàn)斗也帶來了一場技術(shù)風(fēng)潮的崛起。而細(xì)究之下，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)等不同的技術(shù)也都在此過程中起到不可忽視的推動(dòng)作用。AI 已經(jīng)不再是當(dāng)年的規(guī)則下的小丑，而在人類引以為傲的智力游戲中脫穎而出，AI 的能力終于開始被正視。

當(dāng)所有人都在談人工智能技術(shù)時(shí)，技術(shù)的踐行者已經(jīng)開始在各個(gè)行業(yè)開始推廣人工智能技術(shù)落地。并且隨著普惠時(shí)代的到來，人工智能改變世界顯然已經(jīng)不是一句空談，從制造、金融、科研、教育、醫(yī)療等各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，從技術(shù)理念到操作邏輯都在悄然轉(zhuǎn)變。

人工智能的天，亮了。

第二天：云與星辰

人工智能與云計(jì)算等技術(shù)的關(guān)系絕非簡單的合作，而是一種相輔相成。云計(jì)算成就了人工智能計(jì)算力的擴(kuò)展，反言之，在智能時(shí)代里，人工智能也會(huì)反哺云計(jì)算實(shí)現(xiàn)新的升級(jí)。

華為副總裁、華為云 BU 總裁鄭葉來對(duì)此的解讀為人工智能將會(huì)改變每個(gè)行業(yè)、每個(gè)職業(yè)、每個(gè)組織、每個(gè)家庭和每個(gè)人，云計(jì)算當(dāng)然也是其中一部分。在 2020 年之前，眾多行業(yè)將會(huì)迎來巨變，人工智能成為了信息化進(jìn)程里的新高度，最終將會(huì)改變大量的行業(yè)。

但是發(fā)展的同時(shí)也當(dāng)認(rèn)清，人工智能不是萬能的，應(yīng)該聚焦人工智能能夠解決的問題、創(chuàng)造價(jià)值的領(lǐng)域，選擇正確的問題比尋找新奇的解決方案更加重要；在未來，機(jī)器將在越來越多的任務(wù)中繼續(xù)達(dá)到并超越人類的表現(xiàn)，這將逐步常態(tài)化，因?yàn)閷?duì)于一些有模式可循的、有數(shù)據(jù)支撐的問題，機(jī)器學(xué)習(xí)就比人更有效。

當(dāng)前，AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的三個(gè)關(guān)鍵在于易獲取、用得起、方便用的算力。由于當(dāng)前 AI 模型的訓(xùn)練成本高昂，缺乏一個(gè)統(tǒng)一的開發(fā)框架，無法適配從訓(xùn)練到推理，并且 GPU 供貨周期長，限量供應(yīng)等問題的存在，這都使得 AI 需要從以上三點(diǎn)開始突圍，云端更是如此。