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人工智能不是神话，也绝非笑话

百度的人工智能“出手”撰写了序言，开启了图书出版的创新尝试。

2017年3月，这本书曾作为礼物由李彦宏亲自送给来华访问的以色列总理内塔尼亚胡。

这本书还添加了AR（增强现实）互动特效，使用手机百度或者“智能革命”App扫描封面和内文图片，即可呈现3D立体影像，读者可以根据语音提示进行互动并拍照，刷爆微信朋友圈。

《智能革命：迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》

作者：李彦宏等

出版时间：2017年5月

百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在这本书中不仅指出以人工智能为主角的新技术革命已经到来，还以28万字的篇幅详细讲述了人工智能历经半个多世纪以来的发展变迁，描绘了社会、经济、文化，以及各行各业的智能化图景。

这是一本论述人工智能的书。虽然我们无法得出人工智能的准确定义，但能够看到它的一个重要特点：一个具有智能特性的人造系统，它产生、输出的内部运算过程是人类智能所无法解析的。换句话说，只有我们不知道机器在想什么、怎么想时，才认为它有智能。

看到这一点，每个人的心中应该都生出一股隐隐的寒意。是否在人工智能的本质中，就隐含着它们最终失控的可能性？

这正是目前人们对于人工智能关注的热点。用马斯克的话来说，人工智能正变成比核弹更危险的东西。媒体舆论给人一个印象，似乎机器的征途已经开始，人工智能征服世界指日可待。本书最后一章也显现了这种担忧。库兹维尔甚至在《奇点临近》中给出了人工智能纪元到来的具体年份：2045年。那时，现在读这本书的人有2/3还活着。但理智地考察目前人工智能领域的状况，我们就能发现智力远超人类的“强人工智能”仍然属于科幻的范畴。

笔者作为科幻作家，只能说与大家通常的印象不同，科幻小说中的预言真正变为现实的是少数，大部分预言要变为现实仍然遥遥无期。人们的潜意识中都认为，只要在理论上有可能突破的技术障碍，在未来就一定能够被突破，但事实并非如此。在人工智能方面，“强人工智能”的实现面临着许多巨大的技术障碍，如非冯·诺依曼体系的新结构计算机、对人类思维机制的深刻认识等现在都无法确知最终能否取得突破。

所以，在对人工智能进行科学幻想的同时，我们更需要关注即将面对的“近未来”，这也正是本书重点讨论的话题。

人工智能近年来的发展趋势是“开始走出实验室，进入人类生活。”用一位互联网大佬的话来说，它们变得能用了。这样，我们就面对着一个即将到来的挑战：人工智能不会夺走我们的自由和生命，但会夺走我们的饭碗。这不需要人工智能的失控，它们可以在资本家的完全控制下做成这件事。（节选自刘慈欣序《AI时代的曙光》）

书评

前三次工业革命时代，是人类要去学习和适应机器；但在人工智能时代，是机器主动来学习和适应人类。“机器学习”的本质之一，就在于从人类大量行为数据中找出规律，根据不同人的不同特点、兴趣提供不同的服务。

——百度首席执行官李彦宏

我们正在见证的是一个计算机和数字化崛起的时代，这是人类历史大潮中持久的、必经的一个过程。而人工智能是将大潮推向下一个高点的动力。它将开辟一个新时代，给我们的社会带来持久的、长远的革命性影响。

——百度首席运营官陆奇

在对人工智能进行科学幻想的同时，我们更需要关注即将面对的“近未来”，这也正是本书重点讨论的话题。想象人工智能时代的社会和生活是困难的，即使在科幻小说中，我们也只能把种种可能性排列出来，而哪种可能性最有可能成为现实，取决于我们的努力和选择。但不管怎么说，那是一个诱人的时代，我们正向它走去。

——2015年雨果奖获得者刘慈欣

节选

人工智能领域的科学家对技术的描述常常是直白而谦虚的。谷歌前工程师吴军说过，他在2003年的时候和同伴一起把谷歌的关键词搜索准确率大大提升，解决的一个主要问题就是：对于同义词或者近义词，究竟该选取哪一种意思去搜索才能满足用户的需求。对于用户来说，如果搜索给出的结果不准确，用户就会换个近义词继续搜索，或者选择搜索结果中排名并不靠前的结果。这时用户其实亲自做了一个关键词搭配工作，系统会记录下用户给出的关键词搭配关系，现在要做的是更快、更优地反馈结果。他说：“我们是怎么做到的？说起来会显得很没有技术含量。我们事先把多年来用户搜索过的关键词搭配都整理出来。然后在2003年美国独立日的四天假期中，我们停掉了公司当时五个最大的数据中心中的一个，利用这四天时间对每一个关键词的搭配做了特殊处理。这实际上就是一种穷举法。”也就是把用户经常选择的词语组合关系固化下来，下一次用户再做类似搜索，系统就能更快、更准地给出结果。

其实，机器翻译等领域的技术逻辑和上述搜索中应用的有策略的穷举法有异曲同工之妙。据《纽约时报》报道，2016年6月的一个星期三，在谷歌翻译部门的会议上，人们对百度发表在机器翻译领域核心期刊上的一篇文章议论纷纷。迈克·舒斯特的一句话让会议室恢复了秩序：“百度的新论文感觉就像有人看透了我们做的东西——论文有类似的结构、类似的结果。”百度公司的BLEU分数（一种衡量机器翻译和纯人工翻译之间准确度的分数）基本吻合谷歌在2月和3月内部测试中取得的成绩。夸克·维·乐并未感到不快。他的结论是，这是一个表明谷歌处于正确轨道上的迹象。“这个系统与我们的系统非常相似。”他安静地说。

夸克·维·乐是吴恩达的博士研究生，他可能并不知道，这篇论文的出炉与吴恩达并无关系，而是自然语言部门独立完成的。吴恩达认为，国内部分媒体也需要改变习惯，不能总是下意识地认为什么技术都是外国更强，热衷于把后知后觉者当作突破者来报道。实际上，在人工智能领域，很多领先创造都是中国人先做到的。

百度领先一年发布了基于NMT的翻译系统，谷歌在2016年也紧跟百度推出了类似的系统。所以这个领域最前沿的探索者的基本技术都差不多，最后就看谁的积累深厚，谁的优化做得好。

今天的人工智能思路与过去不同——变思维规则问题为数据问题和策略问题。过去，人类总想为计算机设计出完美的逻辑，不断地把人类的种种逻辑规则抽象成函数之后输入计算机。现在的人工智能主要基于大数据基础和算法的进步。也就是说，今天人工智能的爆发恰恰建立在20世纪90年代末互联网爆发的基础上。有了互联网，数据才会大量产生。这些数据不是用户自觉填写的数据，而是用户在使用互联网时自动产生的数据，比如每一次搜索、每一次点击、每一次移动。