大约在二百年前，工业革命使机械在人类社会中无处不在。今天工业4.0的革命正在进行，它的发展为我们带来了人工智能。那今天让我们一起来了解下这个新物种的起源和它的未来之路。
对于非专业人士来说，人工智能（AI，Artificial Intelligence）发展几十年，几乎看不到什么显著变化，虽然偶尔也有比如IBM深蓝电脑战胜人类棋手、会说话的机器人等新闻传出，但人工智能更多只能解决一些“玩具问题”，或生存在实验室条件下，离我们的日常生活一直十分遥远。
然而，2016年，谷歌的阿尔法狗（AlphaGo）让世界围棋冠军李世石投子认输的那一刻起，人工智能成为了科技界、工业界、投资界乃至公众间的热门话题，热到甚至被写入了我国“十三五”规划纲要。仿佛一夜之间，所有的科技公司都将目光转向了人工智能。
人工智能为何在现在变得如此重要？
其实，早在1956年，人工智能就被提了出来，但当时主要是指代可体现出智能行为的硬件或软件。这听起来更像一种计算机系统，可以执行一些以前需要人类智能的任务。
随后，人工智能的研究起起伏伏数十年，但一直因为没有发掘出对人类社会真正有益的功能而趋于平静。但互联网技术的发展和“ 学习”算法的出现改变了这一局面，让其在很多垂直领域获得了真正的应用，并超越人类的表现。GE科学家Achalesh Pandey表示：“一个重要的原因就是可用的大量数据和巨大的计算能力的出现，而 学习（一种机器学习算法）的突破更是让人工智能领域产生了脱胎换骨的革新。”
近期人工智能
事件1：阿尔法狗大胜世界冠军李世石
2016年3月的这场对战被认为是一场人机“世纪大战”，受到全世界的关注，最终阿尔法狗以4:1大胜李世石让人大跌眼睛。
事件2： Uber无人驾驶出租车
2016年9月，Uber宣布在美国匹兹堡市推出城区大范围无人驾驶出租车，并真实向打车用户开放，这些车辆配备了前置摄像头、360度雷达感应器，能够在固定路线上行驶。
事件3：GE收购两家人工智能企业
2016年11月，GE宣布收购了两家人工智能高科技公司BitStewSystems和Wise.io，以强化和拓展Predix云平台，为GE的工业制造带来的相关大数据集，这有助于推动人工智能在工业领域的应用，为电厂、航空发动机和医疗等领域提供智能解决方案。
事件4：自动唇读系统远超人类专家
谷歌DeepMind与英国牛津大学研发了一套基于人工智能的自动唇读系统LipNet，对Gird语料库唇语识别的准确率达到了惊人的95.2%。
事件5：人工智能赢得德州扑克冠军
2017年1月，在宾夕法尼亚州匹兹堡的Rivers赌场，卡耐基梅隆大学研发的人工智能系统Libratus战胜4位德州扑克顶级选手，赢取了20万美元的奖金。
我国人工智能现状
在人工智能技术领域，我国大体上能够与世界先进国家发展同步，以百度、阿里巴巴、腾讯为首的互联网巨头公司也已在人工智能领域上布局。特别是百度公司，已经将人工智能视为未来各项业务的核心所在。百度在2013年就成立了 学习研究院，无人驾驶项目也同期启动，并在过去的两年半里，将200亿研发费用大部分投入了人工智能。2017年1月6日，百度人工智能机器人“小度”利用其超强的人脸识别能力，以3:2的成绩战胜人类最强大脑代表王峰。5月4日，百度更是将自身使命直接更改为“用科技让复杂的世界更简单”，再次强调了人工智能对百度的重要性。
阿里巴巴和腾讯等其他中国企业也非常重视人工智能，不过主要侧重人工智能对主要业务的补充。阿里巴巴研发并对外开放了我国首个人工智能计算平台“DTPAI”，开发者可通过简单拖拽方式完成对海量数据的分析挖掘。腾讯公司则研发与对外开放了视觉识别平台“腾讯优图”，它在人脸识别上达到了稳居世界前列的99.5%以上准确率，即将在微众银行、财付通等相关产品中大规模应用。
除此之外，我国在人工智能领域还有近百家创业公司，业务覆盖了 、服务机器人、商业智能及视觉识别等技术领域。科大讯飞的“讯飞超脑”计划，京东公司的智能聊天机器人等都达到了国际先进水平。目前我国在人工智能专利总数上仅次于美国，但近年申请增长率已经超过美国。据统计，2014年，我国人工智能产业市场规模为48.6亿元，到2016年底，人工智能产业市场规模已经增长到了95.6亿元。
不容忽视的工业人工智能领域
综上所述，你可以发现，国内外绝大部分科技巨头都集中在消费级人工智能，但事实上，人工智能在工业和制造业领域也拥有广泛的运用，且面临着独特的挑战。而工业巨头GE正试图将机器学习和人工智能应用到很多众所周知的各种产品中，覆盖航空、运输、医疗和发电等多个领域。
自2015年开始，GE就宣布推出Predix云平台。Predix是全球第一个也是唯一一个专门面向工业开发的云平台。Predix通过机器的互联互通，为企业提供有效的数据分析，从而快速、智能和高效地运营并加速客户和合作伙伴的创新进程。当时，GE公司就表示使用机器学习来对收集的传感器数据进行模式识别，可以带来节能或预防性维护。即便Predix云平台在2016年2月向GE客户开放后，GE仍然在建设人工智能能力，来履行承诺。
GE数字集团首席执行官鲁威廉表示：“之前使用了机器学习，但我更愿意将其称之为一种传统方法。如果你要做一个工业人工智能系统，那首先要保证你的系统对所服务的行业有足够 的了解。”
而这个 的定义某种程度上就是指可供人工智能系统 学习的大数据，虽然GE在燃气轮机、航空发动机和医疗设备等数据上已经有了大量的积累，但仍斥巨资收购Bit Stew Systems、Wise.io、ServiceMax等公司来进一步强化。鲁威廉说：“我们有机器学习工业领域的专业算法，它将会知道一个发电厂是什么，涵盖所有的 ，而这是通用人工智能系统永远不会真正理解的。”
GE医疗就正在与合作伙伴联手，共同就人工智能辅助肺结节检出与诊断进行研究，并已取得阶段性成果。在刚刚结束的第77届中国国际医疗器械（春季）博览会 （CMEF）上展示的人工智能肺结节辅助诊断技术是GE医疗的一款诊断图像处理软件，整合了人工智能技术与 学习理念和工具，通过多层神经网络和神经元来模拟人类大脑实现图像识别，在诊断效率和精准度、肺结节自动识别敏感度以及检出率上均取得大幅提升。
阶段性临床测试结果显示：人工智能工具在<3mm病灶发现和诊断方面具有很大的优势，检出速度和准确定均大幅提升，这对肺癌的更早期发现和早期诊断具有重大价值。
接下来会怎样？
经济学常识告诉我们，低效能的生产模式必然会被高效率的淘汰，就如同手工作坊在工业4.0后被机器工厂替代，马车被汽车替代一样。而人工智能也是现代技术发展到一定阶段的产物，核心背后是机器学习、云计算、大数据的繁荣。这样说来，人工智能的大规模应用也许只不过是一场顺势而为的技术变革。（长江网）
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